Las organizaciones también están comenzando a explorar oportunidades con agentes de IA—sistemas basados en modelos fundacionales capaces de actuar en el mundo real, planificando y ejecutando múltiples pasos en un flujo de trabajo. A diferencia de los chatbots tradicionales que responden preguntas, los agentes pueden operar workflows completos de forma autónoma.
Según el informe "The State of AI in 2025" de McKinsey, los agentes de IA han sido objeto de intenso buzz y emoción. Sin embargo, aunque el potencial es grande, el uso de agentes aún no está generalizado en la mayoría de las organizaciones.
Como señala Michael Chui, Senior Fellow de McKinsey: "Cuando se trata de agentes, se requiere trabajo duro para hacerlo bien". Este análisis presenta la realidad actual y las oportunidades que representan los agentes de IA para las organizaciones.
¿Por qué es clave?
62%
de organizaciones está al menos experimentando con agentes
23%
está escalando un sistema de IA agente en algún lugar de su empresa
39%
adicional ha comenzado a experimentar con agentes
≤10%
está escalando agentes en cualquier función individual
La realidad actual vs. el potencial
Aunque el 23% de los encuestados reporta que sus organizaciones están escalando un sistema de IA agente, el uso de agentes aún no está generalizado. La mayoría de los que están escalando agentes dicen que solo lo están haciendo en una o dos funciones.
Este contraste resalta la diferencia entre el gran potencial que se manifiesta en un "hype cycle" y la realidad actual: para aquellas empresas que han comenzado a usar agentes en cualquier función de negocio particular, la mayoría de ellas aún se encuentra en las etapas exploratorias.
Capacidades de los agentes:
- Son capaces de planificar estrategias y rutas de acción
- Pueden ejecutar tareas de forma autónoma
- Operan workflows completos, no solo pasos aislados
- Funcionan especialmente bien en IT, knowledge management y customer service
Cómo los agentes están evolucionando más allá de los chatbots tradicionales
Los chatbots tradicionales responden preguntas y proporcionan información. Los agentes de IAvan mucho más allá:
Planificación
Los agentes pueden analizar objetivos y crear planes de acción estructurados
Ejecución de tareas
No solo sugieren, ejecutan acciones concretas en sistemas y aplicaciones
Operación de workflows
Gestionan procesos completos de principio a fin, no solo pasos aislados
La diferencia clave
Mientras un chatbot te dice "puedo ayudarte con...", un agente de IA dice "ya lo hice". Los agentes no solo informan, actúan.
Funciones de negocio donde los agentes se están implementando
Mirando funciones de negocio individuales, el uso de agentes se reporta con mayor frecuencia en IT y gestión del conocimiento, donde casos de uso como gestión de mesa de servicio en IT e investigación profunda en gestión del conocimiento se han desarrollado rápidamente.
IT
Casos de uso como gestión de mesa de servicio (service-desk management) se han desarrollado rápidamente. El uso de agentes en IT muestra uno de los mayores porcentajes de escalamiento.
Knowledge Management
Investigación profunda (deep research) en gestión del conocimiento es uno de los casos de uso más desarrollados. Los agentes ayudan a organizar, buscar y sintetizar información corporativa de forma inteligente.
Service Operations
Atención al cliente y operaciones de servicio donde los agentes pueden gestionar procesos completos de principio a fin, no solo pasos aislados.
Por industria: ¿Dónde se reporta más uso de agentes?
Por industria, el uso de agentes de IA se reporta más ampliamente en:
Tecnología
Las empresas de tecnología reportan el mayor uso de agentes de IA, liderando la adopción en múltiples funciones.
Medios y Telecomunicaciones
Sectores que están aprovechando agentes para transformar sus operaciones y servicios al cliente.
Salud
El sector salud está implementando agentes para mejorar la gestión de información y procesos clínicos.
Las funciones de negocio donde la IA está generando más valor
El informe identifica las funciones que más se benefician de la implementación de agentes de IA:
Para reducción de costos
Software Engineering
Automatización de desarrollo, pruebas, debugging y mantenimiento de código
Manufactura
Optimización de procesos productivos, control de calidad y gestión de inventarios
IT
Gestión de infraestructura, monitoreo, seguridad y resolución de incidentes
Para incremento de ingresos
Marketing y Ventas
Personalización de campañas, generación de leads y optimización de conversiones
Estrategia y Finanzas
Análisis predictivo, planificación estratégica y optimización financiera
Desarrollo de Productos
Innovación acelerada, prototipado rápido y validación de ideas
Conclusión
Los agentes de IA representan el siguiente nivel en la automatización empresarial. Son sistemas basados en modelos fundacionales capaces de actuar en el mundo real, planificando y ejecutando múltiples pasos en un flujo de trabajo. No se trata solo de responder preguntas, sino de ejecutar acciones, gestionar procesos y tomar decisiones de forma autónoma.
Con el 62% de organizaciones experimentando y el 23% ya escalando sistemas de IA agente, los agentes están dejando de ser una tendencia futura para convertirse en una realidad presente. Sin embargo, como señala Michael Chui de McKinsey: "Cuando se trata de agentes, se requiere trabajo duro para hacerlo bien".
El contraste entre el gran potencial (manifestado en el "hype cycle") y la realidad actual—donde la mayoría de las empresas que usan agentes aún están en etapas exploratorias—resalta la importancia de un enfoque disciplinado y estratégico para la implementación.
Para Guatemala y Latinoamérica, entender y adoptar agentes de IA no es opcional: es una necesidad competitiva. Las empresas que los implementen primero con un enfoque estratégico y disciplinado tendrán ventajas significativas en eficiencia, innovación y capacidad de respuesta.
Referencia
The State of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation. McKinsey & Company. Noviembre 2025.
Este análisis está basado en el McKinsey Global Survey sobre el estado de la IA, con 1,993 participantes en todos los niveles de la organización, realizado del 25 de junio al 29 de julio de 2025. La sección sobre agentes de IA incluye comentarios de Michael Chui, Senior Fellow de McKinsey, y datos específicos sobre la adopción de sistemas de IA agente en diferentes funciones de negocio e industrias.
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