En el año 2023, la promesa de la inteligencia artificial agentic emergía como una de las grandes revoluciones del ámbito digital. A diferencia de los chatbots o asistentes tradicionales, los agentes IA no solo respondían preguntas o ejecutaban comandos, sino que prometían tomar decisiones complejas, coordinar tareas múltiples, adaptarse a contextos cambiantes y actuar de manera autónoma. Para muchos ejecutivos, esta nueva generación de sistemas inteligentes representaba el paso definitivo hacia la automatización total del conocimiento. Dos años después, la realidad empieza a mostrar fisuras respecto al concepto «IA agentic».
El pasado 25 de junio, la consultora Gartner —una de las fuentes más influyentes del análisis tecnológico global— emitió un informe que ha encendido las alarmas en salas de dirección y áreas de innovación de empresas de todo el mundo. En él, se anticipa que más del 40 % de los proyectos de IA agentic serán cancelados antes de finales de 2027. La razón: costes desbordados, retornos inciertos y una creciente desconexión entre lo que estas soluciones prometen y lo que realmente entregan.
De confirmarse, supondrá la cancelación de cientos de iniciativas empresariales, muchas de ellas promovidas por grandes tecnológicas, consultoras globales y startups financiadas por capital riesgo. Pero más allá del impacto numérico, el pronóstico de Gartner abre un debate más profundo: ¿estamos ante una burbuja silenciosa alimentada por expectativas desmedidas?, ¿o es simplemente una curva de maduración inevitable en toda tecnología emergente?
Expectativas infladas y realidades complejas
Para comprender el origen del problema, es necesario entender qué se entiende por IA agentic. A diferencia de los modelos de lenguaje generativo como ChatGPT, entrenados para ofrecer respuestas coherentes a partir de instrucciones humanas, los sistemas agentic están diseñados para cumplir objetivos definidos de forma autónoma. En teoría, un agente de este tipo puede recibir una tarea (por ejemplo, revisar todos los contratos de un departamento legal, proponer renegociaciones, comunicarse con proveedores y actualizar condiciones en los sistemas internos) y ejecutarla sin supervisión constante.
Esta visión de agentes cognitivos actuando como empleados digitales hiperproductivos fue la que desató una ola de entusiasmo en 2023 y 2024. Grandes empresas anunciaron iniciativas millonarias para integrar capacidades agentic en sus plataformas. En paralelo, surgieron decenas de startups y proyectos open-source que ofrecían desde asistentes de programación hasta gestores de proyectos autónomos.
Pero como ocurre con frecuencia en el mundo de la tecnología, el entusiasmo inicial tiende a chocar con las complejidades del mundo real. Según Gartner, una parte significativa de los proyectos actuales no están logrando cumplir con los objetivos esperados. Muchos de estos agentes, una vez desplegados, requieren intervenciones constantes, presentan dificultades para integrarse con los sistemas existentes o simplemente no logran entregar valor tangible a este concepto de IA agentic.
Anushree Verma, analista senior de Gartner, fue clara en su declaración oficial: “La mayoría de las iniciativas etiquetadas como inteligencia artificial agentic carecen de madurez tecnológica y de un modelo de retorno sostenible. Están siendo impulsadas más por el marketing y la presión de competir con la innovación, que por un análisis realista de sus capacidades”.
El fenómeno del “agent washing”
Uno de los conceptos que más preocupa a los analistas es el llamado agent washing, una práctica en la que proveedores tecnológicos rebautizan soluciones tradicionales (como automatización RPA, chatbots o workflows preprogramados) como si se tratara de sistemas agentic avanzados. Gartner estima que actualmente solo 130 proveedores en todo el mundo ofrecen tecnologías que realmente cumplen con los criterios mínimos de un sistema agentic.
El resto —miles de empresas— estarían vendiendo soluciones heredadas bajo el nuevo etiquetado, lo que genera confusión en el mercado y eleva el riesgo de fracaso en las implementaciones. La consecuencia directa de esta inflación semántica es una oleada de proyectos mal diseñados, con expectativas desmedidas y sin hoja de ruta clara.
En un sondeo realizado por la misma consultora a principios de 2025 entre más de 3.400 ejecutivos tecnológicos, apenas el 19 % indicó que su empresa había invertido de forma sustancial en proyectos de IA agentic. Un 42 % respondió que lo hacía de forma muy controlada y el 31 % reconoció no haber iniciado ninguna iniciativa, adoptando una actitud de espera.
Esta prudencia creciente se debe, en parte, a las dificultades técnicas que implica el despliegue real de estos sistemas. Los agentes deben ser capaces de interpretar datos desestructurados, entender objetivos complejos, coordinarse con otros sistemas, tomar decisiones en contextos variables y aprender de los errores. Todo ello, sin comprometer la seguridad ni el cumplimiento normativo.
Costes ocultos y retornos diluidos de la IA Agentic
Si bien la promesa de la IA agentic es la autonomía, la realidad es que muchos de estos proyectos requieren una inversión inicial considerable. El diseño de casos de uso, la reingeniería de procesos, la integración con software corporativo, la formación de equipos y la gestión del cambio organizacional elevan el coste mucho más allá de lo presupuestado.
Por otro lado, el retorno de inversión es difícil de calcular. A diferencia de un proceso de RPA tradicional, donde los beneficios se miden en ahorro de tiempo o reducción de errores, los agentes IA prometen mejoras cualitativas: mayor toma de decisiones basada en datos, mayor velocidad en la ejecución de tareas complejas, mejor experiencia de usuario. Pero convertir esas mejoras en métricas financieras concretas no siempre es posible.
Este desfase entre lo que cuesta y lo que se recupera es uno de los factores determinantes que está llevando a muchos CIOs a cancelar pilotos o postergar implementaciones.
Una tecnología que no desaparecerá
A pesar del pesimismo de corto plazo, Gartner no pronostica la desaparición de la IA agentic. Por el contrario, en el mismo informe anticipa que para el año 2028, el 33 % del software empresarial incluirá capacidades agentic, frente al 1 % actual. Además, proyecta que el 15 % de las decisiones rutinarias en el trabajo serán tomadas por sistemas autónomos, lo que transformará la forma en que operan muchas organizaciones.
Esto significa que no estamos ante un colapso de la tecnología, sino más bien ante un proceso de depuración. Los proyectos con fundamentos sólidos, integrados a procesos estratégicos y evaluados con métricas realistas, sobrevivirán y prosperarán. Los que fueron diseñados como “demostraciones de innovación” sin justificación clara, probablemente se cancelarán.
En palabras de Verma, “los próximos dos años serán clave para que el mercado se autorregule. Quienes apuesten por la madurez, el control y el valor empresarial lograrán resultados. Los que persigan titulares o modas tecnológicas, se enfrentarán al fracaso”.
¿Qué deberían hacer las empresas?
El informe de Gartner incluye algunas recomendaciones para evitar que los proyectos de inteligencia artificial agentic terminen en la estadística de fracasos. La primera de ellas es clara: empezar con pequeños experimentos medibles. Un caso de uso bien definido, con indicadores claros de éxito, vale más que una plataforma ambiciosa sin métricas tangibles.
La segunda recomendación tiene que ver con la infraestructura. Muchas empresas intentan insertar agentes autónomos en sistemas heredados, con poca interoperabilidad y reglas opacas. El resultado es un entorno hostil donde la inteligencia artificial se convierte en una capa decorativa, incapaz de actuar con eficacia.
También se insiste en la importancia de una buena gobernanza. Los agentes deben ser monitoreados, evaluados y entrenados con criterios éticos, normativos y de eficiencia. No basta con “dejarlos actuar”; hay que establecer límites, ciclos de revisión y mecanismos de control.
Por último, Gartner enfatiza la necesidad de capacitar a los equipos humanos. La inteligencia artificial agentic no está diseñada para reemplazar empleados, sino para complementar sus tareas. Pero esto solo será posible si los usuarios entienden cómo interactuar con estos sistemas, qué esperar de ellos y cómo interpretar sus decisiones.
Una oportunidad para madurar
La historia reciente de la tecnología está plagada de ejemplos similares. El auge de la computación en la nube, el big data o incluso la automatización robótica de procesos (RPA), pasó por ciclos iniciales de euforia, frustración y posterior consolidación. La inteligencia artificial agentic no parece ser la excepción.
La clave, como en otros casos, será diferenciar entre el ruido del mercado y las verdaderas oportunidades de transformación. Para empresas como RPA Technologies, que ya operan en el mundo de la automatización inteligente, este nuevo ciclo representa una oportunidad estratégica: ayudar a los clientes a separar lo prometedor de lo ilusorio, lo aplicable de lo accesorio.
La IA agentic no desaparecerá. Pero se convertirá en una tecnología más selectiva, más madura y más orientada al valor real. Los próximos dos años serán decisivos para que las organizaciones aprendan a domarla. Quienes lo logren, estarán mejor posicionados para liderar la próxima década digital.
Para RPA Technologies, esta etapa de IA agentic encierra una clara oportunidad: convertirse en guía y compañero de confianza en la transición desde automatizaciones tradicionales hacia soluciones verdaderamente agentic. En este nuevo escenario, ya no se trata simplemente de ejecutar tareas repetitivas, sino de orquestar flujos complejos donde los agentes toman decisiones alineadas con objetivos de negocio, desde la gestión inteligente de procesos hasta respuestas proactivas y predictivas.
Esta “era agentica” exige cuatro pilares fundamentales para triunfar:
- Casos de uso bien definidos, con KPIs medibles.
- Rediseño de procesos, no parches tecnológicos.
- Gobernanza sólida, con controles claros y transparencia.
- Capacitación continua, para que equipo y agentes operen en sinergia.
En definitiva, quienes sobrevivan y se alineen con estos principios no solo vencerán la estadística adversa, sino que arrancarán con fuerza en la automatización inteligente del futuro y esta nueva era de IA agentic. Y en ese camino, RPA Technologies está llamada a liderar con visión, experiencia y una definición clara del éxito agentic.