Las empresas están llenas de copilotos... pero vacías de impacto
En su último informe sobre inteligencia artificial, Seizing the Agentic AI Advantage (junio 2025), McKinsey lanza una advertencia: el 80% de las empresas que usan IA generativa no han visto aún mejoras significativas en sus resultados financieros. Es lo que denominan el paradigma paradójico de la IA: mucha adopción, poco impacto.
El problema no es la tecnología, sino el enfoque. La mayoría de organizaciones se ha limitado a incorporar copilotos horizontales (como asistentes o chatbots genéricos), sin rediseñar el “trabajo” en sí. El resultado: mejoras superficiales, incrementos del 10% en productividad... y un riesgo real de saturación sin retorno.
La clave está en lo vertical: rediseñar procesos con agentes como arquitectos
El informe señala que los verdaderos avances vienen de los casos de uso verticales, diseñados para funciones específicas (riesgo financiero, atención al cliente, logística...), donde los agentes de IA no solo responden, sino que actúan de forma autónoma, planifican, razonan y se adaptan.
Lo revolucionario no es la generación de contenido, sino la orquestación de sistemas complejos: varios agentes colaborando entre sí, cruzando flujos de datos y funciones, y tomando decisiones en tiempo real sin intervención humana. El estudio lo resume en una fórmula clara: Orquestación > Generación.
Casos reales: de bancos a centros de investigación
McKinsey recoge ejemplos que ya están en producción:
- Un banco ha reducido entre un 20% y un 60% el tiempo para redactar memorandos de riesgo crediticio gracias a agentes que extraen datos, redactan secciones y priorizan la revisión humana.
- Una empresa de investigación ha automatizado el análisis de anomalías de mercado, generando insights más profundos y ahorrando más de 3 millones de dólares al año.
- Un banco europeo rediseñó la modernización de su core bancario con "fábricas digitales híbridas" de agentes que generan, revisan e integran código en flujos automatizados.
La nueva infraestructura: llega el "agentic AI mesh"
Según el informe, no basta con añadir funciones de memoria o integración a los modelos actuales. Hace falta una nueva arquitectura modular, interoperable y gobernable, llamada agentic AI mesh. Sus principios clave:
- Composabilidad: que cualquier agente o modelo se pueda enchufar sin rehacer el sistema.
- Neutralidad de proveedor: sin dependencias ni bloqueos propietarios.
- Gobernanza embebida: permisos, trazabilidad, auditorías y políticas activas por diseño.
Esto no es teoría: Microsoft, Salesforce y SAP ya están adaptando sus plataformas para hacer espacio a agentes como capa nativa de sus productos principales.
Sin gobernanza, la IA agentiva será RPA 2.0 (pero peor)
El informe alerta de un riesgo crítico: la expansión descontrolada de agentes mal coordinados puede llevar a un caos operativo. Al igual que ocurrió con la automatización robótica de procesos (RPA), la falta de estándares, roles claros y supervisión podría convertir la promesa de la IA agentiva en un infierno de costes, redundancias y errores.
El reto no es técnico. Es organizativo
McKinsey remata el informe con una verdad incómoda: el principal freno para escalar agentes no está en la tecnología, sino en la cultura y la gobernanza. Se necesitan:
- Nuevos roles como prompt engineers o orquestadores de agentes.
- Marcos de decisión claros: ¿cuándo debe actuar un agente? ¿Cuándo debe escalar?
- Mecanismos de confianza, trazabilidad y transparencia para ganarse a empleados y clientes.
¿Qué deben hacer los CEOs?
La conclusión del informe es directa: la era de la experimentación con IA generativa ha terminado. Ahora empieza la de la transformación estructural. Y eso no puede delegarse.
Las recomendaciones clave para directivos:
- Cerrar la fase experimental: revisar, aprender y abandonar los pilotos sin retorno.
- Rediseñar la gobernanza IA: crear un consejo estratégico con RRHH, Datos, Tecnología y Negocio.
- Lanzar una transformación “faro”: un proyecto emblemático con agentes en el núcleo del proceso.
Conclusión: no se trata de usar IA, sino de pensar con ella
Como señala el propio informe, los agentes de IA no son herramientas más rápidas, son coarquitectos del nuevo trabajo. Las empresas que entiendan esto no solo mejorarán su productividad. Redefinirán cómo piensan, deciden y operan.
