Proliferan y seguirán proliferando estudios y predicciones acerca de la adopción de la inteligencia artificial sin que resulte fácil hacerse una idea clara del panorama. Algunos hasta podrían ser causa de confusión: tópicos, vaguedades e intereses creados son habituales, entre otras cosas porque la IA aún no ha demostrado que sus aplicaciones pueden ser probadamente rentables. El informe Harnessing the value of AI. Unlocking scalable advantage , elaborado por el Capgemini Research Institute, aporta munición al debate. Y lLo hace con la delicadeza de centrar el foco en la utilidad práctica, explorando el papel de los agentes de IA dentro de las organizaciones , en este momento de su explosión.
El estudio observa que la IA se encuentra en un proceso de transición: se desplaza desde las pruebas piloto a su entrada en producción a un ritmo que, por lo que parece, no tendría precedentes. El Capgemini Research Institute ha analizado la situación a partir de una encuesta a 1.100 directivos de empresas de quince países, cuyos ingresos anuales superan los 1.000 millones de dólares. Esto acota la muestra a grandes compañías, normalmente multinacionales.
Nadie pone en duda el vertiginoso ascenso de la IA, pero los números no dejan de sorprender. En 2023, un 6% de la muestra había adoptado la IA generativa que tenía menos de un año de vida, pero en la edición 2025 ya eran un 30%. Además, el 93 ya exploran, han puesto en marcha pilotos o han habilitado capacidades con una perspectiva de adopción.
El sector de las telecomunicaciones lidera con holgura la implementación: un 49% de sus empresas dice tener proyectos relacionados, sean de alcance total o parcial. Le sigue el sector de productos de consumo, tras el que viene el aeroespacial y la defensa.
En cuanto a las áreas de negocio en las que más se ha expandido la IA generativa, el estudio destaca la gestión de clientes y el marketing como terrenos abonados, seguidas a poca distancia por el manejo de riesgos.
Nada de lo anterior es una sorpresa, pero el documento referencia ejemplos de relieve. La teleco australiana Telstra ha desplegado una herramienta que permite encontrar respuestas a las preguntas de los clientes durante la llamada, al tiempo que puede resumir en pocos segundos su historial reciente. Ocho de cada diez agentes (humanos) opinan que ha tenido un impacto positivo en la interacción con la clientela y nueve de: cada diez afirma haber experimentado su eficacia desde el primer momento de su implementación, al recibir un 20% menos de segundas llamadas de seguimiento.
La mayoría de las empresas consultadas cree que es una desventaja competitiva no adoptar la IA generativa. Puede parecer una perogrullada, pero es confirmada por los niveles de inversión: un altísimo número de ellas ha aumentado sus recursos dedicados a la IA generativa un 90% de media en el último año. Son numerosos los directivos que esperan la prolongación de la tendencia en el próximo ejercicio.
Entre las compañías representadas en el estudio, el 63% cuenta con un presupuesto dedicado a la IA o influido directamente por ella. Las más grandes, aquellas que facturan más de 20.000 millones de dólares al año, han elevado su inversión, de media, desde los 178 millones de dólares en 2024 a los 284,5 millones previstos en 2025.
Porque la adopción de la IA generativa lleva consigo un incremento de los gastos no siempre fácil de estimar. Manuel Cid, vicepresidente de Capgemini España y responsable de la unidad Insights and Data, lo considera normal: “estamos en una fase inicial, centrada en las herramientas de productividad, que en general son repetitivas y rutinarias, que implican búsquedas de datos en documentos, su interpretación, los cambios de normativa […[ y apenas se empieza a explorar con aplicaciones más disruptivas”. El balance, confirma Cid, con conocimiento de causa, es positivo.
El 74% del total de encuestados reconoce que la IA generativa ha provocado un pico de costes inesperados en el consumo de recursos en la nube. La mitad de ellos incluso se han llevado una sorpresa en la factura debido al vertiginoso crecimiento de los costes, mucho más rápido de lo previsto.
Uno de los temas más interesantes que trata el Capgemini Research Institute es el rol que juegan los incipientes agentes de IA, que en realidad consisten en aplicaciones con una capa de inteligencia artificial generativa. De esta forma, actúan en base a sistemas de razonamiento capaces de tomar decisiones autónomas para alcanzar objetivos específicos. La foto general es la siguiente: un 14% de las empresas ya han puesto en marcha agentes de IA (el 12% lo ha hecho de forma parcial y un 2% ha llevado a cabo un despliegue general en sus operaciones).
Según para quién, ese 14% será un avance significativo o será poco. Pero hay otro 23% que tiene proyectos en fase piloto. Entre los encuestados, la mayoría (nada menos que un 85%) cree que los agentes de IA mejorarán hasta poder ocuparse de una o varias tareas específicas dentro del negocio en los próximos tres o cinco años.
“Los agentes están pensados para tener autonomía y ese es su potencial – aduce Manuel Cid en conversación telefónica a propósito del informe – pero la verdad es que a día de hoy no la tienen, o se aproximan a ella gradualmente. Incluso está lejos el momento en que los humanos puedan dejar de supervisarla.
Algunas empresas han pisado el acelerador. El 45% de aquellas que ya han implementado agentes de IA tienen pilotos de sistemas multiagente. Se trata de múltiples agentes que colaboran entre sí, aunque por ahora son proyectos en embrión.
El informe recoge la experiencia de la rama polaca del Crédit Agricole, que usó un agente para llevar a cabo una clasificación inteligente de documentos, para detectar el tono emocional en una llamada, enviar respuestas automáticas y automatizar ciertos flujos de trabajo. Así lograron recudir a la mitad el tiempo de procesamiento de documentos y ahorraron más de 750 horas al mes en servicio al cliente. Otro caso mencionado: PayPal redujo en un 30% el fraude gracias a agentes que buscan en tiempo real patrones inteligibles en las transacciones.
En general, la mayoría de las empresas declaran ver en la IA a un miembro autónomo del equipo o una herramienta de aumento, para mejorar capacidades. Pero el 67% reconoce que su compañía necesitará una reestructuración para mejorar la colaboración entre la inteligencia artificial y los empleados. Solo un 28% de las compañías afirma tener las capacidades y la experiencia requeridas para aprovechar el potencial de los agentes de IA. Aunque hay otro porcentaje interesante en este maremágnum estadístico para entender el ambiente que se respira en las empresas: el 62% admite que sus empleados están preocupados por el impacto de la tecnología en sus empleos y en su carrera profesional.
No todo va a ser optimismo. En el informe hay más jarros de agua fría para la inteligencia artificial. El 71% de las empresas señalan que no puede confiar totalmente en los agentes autónomos. Uno de los factores que limitan esta confianza es la falta de una adecuada gobernanza de la IA. Solo el 46% de las compañías ha establecido políticas de gobernanza para sus sistemas de inteligencia artificial y, de ellas, casi la mitad indica que sus empleados raramente las siguen. En ningún caso parece sencillo que estas medidas de ordenamiento sigan el ritmo de la adopción.
Entre las principales preocupaciones que tienen las empresas a la hora de usar la IA se cuentan la seguridad, la privacidad, los sesgos de estos sistemas, así como su falta de transparencia y la dificultad para verificar las fuentes de la información. A esto se suma otro quebradero de cabeza, como es el impacto medioambiental. Pero las compañías pasan la patata caliente a los proveedores de cloud, a quienes señalan por su falta de transparencia a la hora de proporcionar datos sobre el consumo energético y la huella de carbono que representan los modelos de IA. Apuntan con ello no tener mecanismos para medir adecuadamente su impacto.
Recapitulando, la mayoría de los encuestados se muestra satisfecho con la adopción de la IA. Y entre la minoría que no lo está, un 21%, esgrime motivos que no son estrictamente novedosos. El más comentado es la falta de métricas para evaluar de una forma fehaciente el rendimiento de la tecnología, aunque también destaca la falta de metodologías para el despliegue y la falta de gobernanza de datos. No dejan de ser carencias habituales aún por resolver, propias de una tecnología que ha entrado en tromba en el escenario, en opinión de Capgemini. Las empresas no quieren quedarse rezagadas, pero no por ello les apetece dar palos de ciego.
[informe Pablo G. Bejerano]