La IA agéntica podría ser la próxima gran revolución, o al menos eso es lo que nos han prometido. Estos programas, capaces de actuar de forma autónoma para cumplir objetivos, han generado expectativas desorbitadas. Sin embargo, un reciente informe de la consultora Gartner, publicado en este mes de agosto de 2025, advierte que la realidad de estos sistemas está aún muy lejos del bombo publicitario, señalando que el boom de los agentes de IA podría estar inflado por el hype.
Se prevé que, antes de finales de 2027, el 40% de los proyectos de IA agéntica serán abandonados, principalmente por tres razones: costos elevados, un valor comercial incierto y una gestión de riesgos deficiente. Esta advertencia pone de manifiesto una desconexión crítica entre la promesa de la autonomía total y la capacidad actual de la tecnología para cumplir con ella.
¿Qué es la IA Agéntica y por qué genera tanto revuelo?
A diferencia de un chatbot tradicional que responde a una instrucción específica, la IA agéntica está diseñada para planificar, adaptarse al contexto e interactuar con el mundo exterior de forma autónoma, sin supervisión humana constante. La idea es que estos agentes puedan gestionar tareas complejas como negociar con proveedores, optimizar procesos logísticos o incluso automatizar la gestión de proyectos de forma integral.
A lo largo de 2024 y 2025, el mundo de la IA se ha llenado de demostraciones y pruebas de concepto de estos agentes. Startups como Adept AI (fundada en 2022) han mostrado agentes capaces de navegar por interfaces de usuario complejas y ejecutar comandos multimodales, mientras que OpenAI, con sus modelos más avanzados, ha integrado capacidades agénticas para mejorar sus herramientas de codificación y análisis de datos. Sin embargo, a pesar de estas impresionantes demostraciones, la realidad en entornos productivos se ha mostrado mucho más complicada.
El muro de la realidad: ¿Son los agentes de IA una solución real o un experimento caro?
El escepticismo de Gartner no es infundado. Está respaldado por la evidencia de un estudio conjunto de la Universidad Carnegie Mellon y la Universidad Duke que evaluó a los agentes más avanzados del mercado. Los resultados fueron reveladores: el mejor sistema probado solo fue capaz de completar el 30% de las tareas de forma totalmente autónoma en un entorno laboral simulado. Si bien son capaces de automatizar tareas sencillas, las complejas siguen estando fuera de su alcance actual.
Esto nos lleva a una de las principales conclusiones del informe de Gartner: las organizaciones subestiman la complejidad y los costos reales. El desarrollo, despliegue y mantenimiento de estos sistemas no solo es costoso, sino que también implica una gestión de riesgos muy sofisticada que muchas empresas no están preparadas para asumir.
Promesa vs. Realidad en la Productividad Laboral
Un ejemplo claro de esta desconexión lo encontramos en el campo de la generación de código. Aunque herramientas de IA como GitHub Copilot (lanzado comercialmente en 2022) o Amazon CodeWhisperer (anunciado en 2022) prometían grandes aumentos de productividad, una investigación de la organización METR demostró que, en proyectos complejos, los desarrolladores terminaban invirtiendo un 19% más de tiempo del esperado para corregir los errores generados por la IA. Esto demuestra que la promesa de ahorrar tiempo no siempre se traduce en una verdadera eficiencia.
Impacto en el Mercado y Modelos de Negocio Sostenibles
El impacto del hype no se limita a la productividad; también afecta a la viabilidad económica. A pesar de una facturación de 10.000 millones de dólares en 2024, OpenAI registró pérdidas de 5.000 millones, lo que subraya la dificultad de convertir la innovación en un modelo de negocio sostenible. La dependencia de los grandes modelos de lenguaje, que requieren una inversión masiva en infraestructura y computación, hace que sus modelos de negocio sean difíciles de escalar sin un capital significativo.
El Verdadero Valor de la IA Agéntica
El informe de Gartner no descarta la IA agéntica por completo. Su recomendación es madurar el sector y alejarse del marketing agresivo. En lugar de prometer autonomía total, las compañías deben probar sus sistemas en entornos reales, con objetivos claros y controlados. La clave no es reemplazar al ser humano, sino crear asistentes inteligentes que permitan a las personas centrarse en tareas de mayor valor. La IA agéntica tiene un potencial innegable, pero su verdadero valor reside en complementar, no en sustituir, el trabajo humano.