La adopción de agentes de IA en las empresas avanza a buen ritmo, aunque el camino hacia una confianza sostenible en sus decisiones sigue siendo sinuoso. Un reciente análisis de Boomi revela una paradoja clave: el 86% de las grandes organizaciones han evolucionado desde pilotos de IA basados en agentes hasta despliegues en producción, pero solo el 34% confía en las acciones que toman sus agentes. Este dato, lejos de indicar una deficiencia de la inteligencia de los modelos, apunta a fallas estructurales en la calidad de los datos, las integraciones, la gobernanza y los controles.

El estudio categoriza a las organizaciones en diferentes niveles de preparación. En la franja denominada «agentic chaos» (caos agentivo), que corresponde al cuartil inferior, se observa que hasta un 77% aún está moviendo sus agentes a producción, lo cual subraya una brecha preocupante entre intención y resultado operativo. En contraste, la franja superior, identificada como «agentic control» (control agentivo), muestra que más de la mitad (55%) se siente altamente confiada en las decisiones y acciones de sus agentes.

Una crítica central del informe es que la mayoría de las empresas en caos agentivo se focalizan en lo correcto, pero no en lo esencial: cerca de la mitad (51%) prioriza la madurez de modelos o herramientas, dejando de lado las causas reales de desconfianza. El resultado es claro: los agentes solo pueden confiarse cuando se activa y gobierna adecuadamente la data, y, en muchos casos, la organización desplegó agentes sin haber establecido estas bases esenciales.

El propio CEO de Boomi, Steve Lucas, resume una idea crucial: “Los agentes solo pueden actuar con confianza sobre datos que han sido activados, conectados y gobernados de forma adecuada; y la mayoría de las compañías desplegaron agentes antes de completar ese trabajo.” Este diagnóstico apunta a una presión por demostrar valor y ROI de IA que, en ocasiones, induce a prematuros despliegues, provocando costos imprevistos como incumplimientos normativos, pérdida de clientes y interrupciones operativas.

El informe también advierte sobre las consecuencias de no alinear la implementación a una estrategia de datos robusta. En un entorno donde la confianza en las acciones de los agentes depende de la calidad y disponibilidad de la información, garantizar integraciones sólidas, gobernanza clara y controles efectivos resulta decisivo para transformar la promesa de la IA en resultados medibles y sostenibles.

Conclusión: la confianza en la IA basada en agentes no depende del brillo de los modelos, sino de la fortaleza de la columna vertebral de la data y la gobernanza. Las organizaciones deben priorizar la activación y la conectividad de datos, implementar controles y gobernanza robustos y, sobre todo, madurar su capacidad de gestión de riesgos antes de escalar a producción. Solo así será posible pasar de la promesa a resultados confiables y de valor real para el negocio, evitando costos innecesarios y fortaleciendo la relación con clientes y socios.

Imagen ilustrativa del informe de Boomi sobre IA y gobernanza.

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