La mayoría de los CEOs les dirán que los agentes son el futuro. Ayudan a las empresas a trabajar más rápido pues aceleran decisiones, corrigen procesos lentos y encuentran nuevas formas de obtener valor. Piensen en los agentes como el equipo invisible detrás de nuevos niveles de precisión y ritmo.
Pero no todas las empresas están en el mismo horario. Para entender qué diferencia a los líderes del resto del sector, Microsoft encuestó a 500 responsables de decisiones empresariales en 13 países y 16 industrias, y abarcó empresas que van desde 1.000 millones de dólares hasta más de 50.000 millones de dólares en ingresos. La encuesta analizó qué tan bien preparadas están las organizaciones para diseñar, desplegar y operacionalizar agentes, y vinculó esos niveles de preparación de manera directa con la velocidad real de despliegue.
Agrupamos las empresas según su disposición para usar agentes: los «Avanzados» (Achievers) obtienen una puntuación alta tanto en estrategia como en ejecución y escalan más rápido; Los «Visionarios» (Visionaries) tienen grandes ideas pero una ejecución débil; los «Operadores» (Operators) son ejecutores fuertes pero carecen de una estrategia clara; y los «Exploradores» (Discoverers) puntúan bajas en ambos, por eso sus pilotos tardan más en convertirse en resultados reales.1
Las organizaciones que dicen estar en verdad preparadas para la IA agéntica—los Avanzados, que ganarán la carrera para convertirse en Empresas Frontera—esperan escalar alrededor de 2,5 veces más rápido que las organizaciones que aún están en proceso de acelerar su estrategia y ejecución de IA (Exploradores). Y la brecha sigue ampliándose.
Lo que diferencia a estas empresas no es el presupuesto de la IA ni la potencia técnica. Es preparación.
Esa brecha de preparación importa más que nunca porque los agentes son diferentes a todo lo que había antes. Hacen más que marcar casillas y ejecutar scripts. Ellos mantienen el flujo de trabajo en movimiento mientras ustedes toman las decisiones importantes. Bajo dirección humana, los agentes filtran los leads, procesan excepciones, concilian datos entre plataformas, enrutan aprobaciones y señalan lo que necesita escalar. Ellos asumen la carga que impide que sus mejores personas hagan su mejor trabajo, para devolver a los equipos tiempo y energía para la estrategia, la creatividad y las decisiones que en verdad hacen avanzar el negocio.
Y a diferencia de oleadas anteriores de automatización, los agentes se acumulan. Empiezan con algo pequeño, pero una vez que se integran en toda la organización, la aceleración se vuelve exponencial. Es como pasar de alimentar una sola bombilla a gestionar toda una ciudad. Por eso muchos CEOs ven a los agentes como el cambio definitorio de la década.
Pero aquí está el problema: esa composición solo ocurre si la base es la correcta. Las organizaciones que corren por delante mapean los flujos de trabajo antes de enviar agentes para ejecutarlos. Unifican los datos antes de intentar actuar sobre ellos. Pusieron la gobernanza en marcha antes de que la necesitaran.
¿Qué tan preparada está su organización? Los resultados de la encuesta muestran lo que se necesita para estar listos para el agente.
El futuro de la IA es agéntico
Más del 80% de los líderes esperan que los agentes estén integrados de manera modera o extensa en su estrategia de IA en los próximos 12–18 meses, según el informe del Índice de Tendencias Laborales 2025. Y en nuestra encuesta, casi 4 de cada 5 organizaciones informan haber estado en o ya pasada la fase piloto: el 32% preparándose para escalar y el 15% en el proceso de revisar su estrategia tras las primeras pruebas.
Esa es la historia que se cuentan las empresas a sí mismas. La verdad es más caótica.
La ejecución reportada entre funciones es un poco desigual, como reflejan los datos de la encuesta sobre la adopción actual y prevista de IA entre equipos. TI y Atención al Cliente lideran con las tasas de adopción actuales más altas, seguidos de Finanzas, Ventas y Marketing. Adquisiciones, Recursos Humanos y Cadena de Suministro van rezagadas pero muestran potencial, con audaces aumentos de adopción planificados del 20–23%.
Luego están los temas relacionados con la información y la cultura. Casi el 80% de las organizaciones afirman que no pueden compartir datos entre equipos de formas que hagan funcionar la IA agente. Dos tercios carecen de defensores ejecutivos dispuestos a despejar el camino.
Sin esos cimientos, la estrategia de la IA se estanca antes de empezar. Se les pide a los agentes que trabajen a oscuras.
Los cinco factores que importan
La distancia entre los motores rápidos y el resto se reduce a cinco capacidades principales. Estos no son principios abstractos. Cuando se trata de adopción de agentes, son los factores tácticos que separan los meses de los años.
Los cimientos de la preparación para el agente
La preparación para los agentes refleja la capacidad de una organización para diseñar, desplegar e integrar agentes que generen un valor empresarial medible. Nuestro análisis muestra que el éxito depende de cinco factores que moldean la estrategia y la ejecución efectivas.
1. Transferir agentes directo a los resultados empresariales
Por qué importa:
La visión sin ejecución es solo aspiración.
Las empresas con grandes estrategias pero operaciones débiles (Visionarios) dicen que tienen una media de al menos nueve meses para desplegarse. Los mejores empleados (Avanzados) reportan menos de seis.
La diferencia revela el abismo entre el mazo estratégico y el trabajo diario poco glamuroso que hace que los agentes tengan éxito.
La brecha se refleja en todos los indicadores: en comparación con aquellas organizaciones que aún están en fase inicial de su estrategia de IA (Exploradores), las principales empresas (Avanzados) tienen entre 3 y 5 veces más probabilidades de «estar cien por ciento de acuerdo» en enfatizar el despliegue a nivel empresarial (59% frente a 15%), invertir en IA para alcanzar objetivos a largo plazo (61% frente a 27%) y comprometerse a establecer KPIs claros (62% frente a 12%).
Cómo se ve esto en la práctica:
Eaton, la empresa global de gestión inteligente de energía, cuenta con agentes integrados en diseño de productos, fabricación y atención al cliente. Los agentes ofrecen oportunidades técnicas transformadoras que impulsan el enfoque de Eaton en la resiliencia y eficiencia energética, y liberan a sus equipos para centrarse en trabajos estratégicos de mayor valor y así poder servir mejor a sus clientes. Un ejemplo: 10.000 SOP documentados en 10 minutos en lugar de una hora.
Otras historias de éxito: DuPont ha priorizado resultados empresariales medibles con IA agéntica, al rediseñar procesos de extremo a extremo para desbloquear eficiencia e innovación a gran escala. Y Levi Strauss & Co. alineó su estrategia de agente con su cambio hacia operar y ejecutar como un minorista de primer nivel, directo al consumidor.
¿El patrón? Estas empresas establecen métricas antes de empezar. Rastrearon indicadores adelantados (precisión del agente, adopción) e indicadores rezagados (ahorro de costes, aumento de ingresos, satisfacción). De vuelta a nuestra metáfora del coche de carreras: afinaron el coche antes de sacarlo a la pista.
En resumen: No dejen la actuación al azar. Aprendan cómo se ve lo que es «bueno» y ajusten rápido para alcanzar sus objetivos.
2. Mapear el trabajo antes de automatizarlo
Por qué es importante:
Según 500 encuestados, una media de solo el 22% «está cien por ciento de acuerdo» en que su organización ha documentado procesos clave y dependencias de datos; el 78% restante eligió otra respuesta.
Las principales empresas (Avanzados) tienen unas 7 veces más probabilidades que las que empiezan con IA (Exploradores) de informar de haber documentado sus procesos—y eso se nota. Despliegan más rápido porque saben justo dónde encajan los agentes, cómo es el éxito y qué sistemas necesitan comunicarse entre sí.
Si se saltan este paso, los agentes vuelan a ciegas. Cometen errores, crean atascamientos u optimizan los objetivos equivocados por completo.
El mapeo señala el camino a seguir.
Cómo se ve esto en la práctica:
Ramp, una plataforma líder en operaciones financieras, mapeó cada traspaso en los flujos de trabajo financieros y expuso cada ralentización oculta. Esa claridad les permitió desplegar agentes capaces de procesar cinco millones de recibos al mes, lo que generó un ahorro de 30.000 horas y un cierre de los libros mucho más rápido.
Casi la mitad de las empresas líderes (Avanzados) establecieron objetivos estrictos desde el principio: tiempo de ciclo, reducción de errores, ahorro de costes. Tracen una línea en la arena («ahorrar 30 minutos en cada caso de soporte»), y podrán medir si los agentes se ganan su puesto.
En resumen: la velocidad viene de la claridad. De media, solo el 31% de las empresas encuestadas «están cien por ciento de acuerdo» en que han identificado y seguido las tecnologías, herramientas y aplicaciones utilizadas en sus flujos de trabajo. Las principales empresas lo mapean todo. Planifican el trabajo, nombran el objetivo, entienden las herramientas—luego prueban y aprenden rápido, y despliegan con confianza en lugar de esperanza.
3. Tratar los datos como infraestructura, no como restos
Por qué es importante:
Los agentes solo son tan inteligentes como la información a la que pueden acceder. Esto requiere tener su data house en orden, y la mayoría de las empresas no están preparadas. El 80% de los líderes encuestados afirman que los datos no son accesibles entre equipos. De media, solo una de cada cuatro organizaciones «está cien por ciento de acuerdo» en tener propietarios definidos de manera clara, responsables de mantener sus fuentes de conocimiento actualizadas y fiables, un requisito básico para desplegar IA.
Si sus datos son un desastre, su IA también lo será.
Los datos limpios impulsan a sus agentes. Asignen propietarios claros, rompan los silos, registren la salud de los datos y hagan que el desarrollo sea rutinario.
Cómo se ve esto en la práctica:
Las empresas que reciben apoyo de los agentes arreglan primero lo básico, con datos limpios, propiedad y fáciles de mover. Todo lo que viene río abajo se vuelve más rápido. LinkedIn, por ejemplo, organizó el desarrollo de productos en torno a «full-stack pods«—pequeños equipos donde producto, diseño e ingeniería conviven desde el primer día. La información de valor viaja al instante. Las decisiones llegan más rápido. Nadie espera la siguiente entrega.
En resumen: las decisiones sobre la calidad de los datos tomadas hoy determinan la rapidez con la que ustedes pueden escalar mañana. Si el nombre de un cliente se escribe de 5 maneras diferentes entre sistemas, no culpen a los agentes por las ralentizaciones.
Por qué los Avanzados se adelantan
Lideran a sus compañeros en los cinco factores de preparación de los agentes.
4. Rediseño del trabajo, no solo flujo de trabajo
Por qué es importante:
Aquí es donde tropiezan demasiadas empresas: automatizan el trabajo pero ignoran a los trabajadores.
Una media de solo el 17% de las empresas insiste en contar con una estrategia clara de talento que detalle los futuros empleos, roles y habilidades necesarios para apoyar un negocio impulsado por IA. De media, el 26% estuvo muy de acuerdo en adoptar una cultura de innovación mediante la construcción con herramientas impulsadas por IA. Entre las principales empresas (Avanzados) encuestadas, el 50% ya ha comenzado a reinventar roles y trayectorias profesionales para una empresa centrada en la IA. Entre los que adoptan más despacio (Exploradores), es casi cero.
El verdadero diferenciador es la gestión del cambio. El 56% de los líderes encuestados en estas grandes empresas están cien por ciento de acuerdo en tener planes sólidos para ayudar a los empleados a adaptarse a nuevas formas de trabajar, frente al 4% de los que adoptan más despacio.
Cómo se ve esto en la práctica:
Aclaren qué trabajo permanece humano y qué nuevos roles surgen a medida que las tareas rutinarias pasan a los agentes. Imaginen a los agentes de inventario que marquen en automático el bajo stock mientras los empleados de la tienda pasan de escanear estanterías a asesorar a los clientes y recolocar el piso.
Sean transparentes con los equipos sobre el impacto antes del despliegue. Antes de implementar un agente de emparejamiento de facturas, por ejemplo, el CFO se sienta con los equipos para mostrar qué partes de su flujo de trabajo gestionará el agente y cuáles seguirán propietarias. Nadie se pregunta si su trabajo está en juego.
Barclays utiliza IA en centros de contacto para resumir las llamadas de los clientes y encontrar respuestas, pero solo para guiar a los agentes humanos en tiempo real sobre la siguiente mejor acción. En Lumen, los empleados han completado 35.000+ formaciones en IA desde que la empresa introdujo Copilot en toda la empresa en 2023 (el 61% de las principales empresas forman a los empleados para que prosperen en flujos de trabajo aumentados).
En resumen: Hagan de la estrategia de talento una prioridad empresarial. De lo contrario, los agentes permanecen sin usar o las soluciones alternativas se convierten en la norma.
De las principales firmas a las Empresas Frontera
Los mejores empleados (Avanzados) en esta investigación comparten ADN con Empresas Frontera: organizaciones dirigidas por humanos y gestionadas por agentes que compran inteligencia como si fuera electricidad, la ponen a trabajar como un empleado y la componen como si fuera interés.
Ambos tienen la capacidad de diseñar, desplegar e integrar agentes de manera eficaz y a gran escala en relación con los objetivos empresariales—y lo hacen con rapidez: las empresas que se identificaron como con mayor preparación para agentes informaron escalar la IA y los agentes a un ritmo más rápido que las menos preparadas. La distinción es en su mayoría temporal: las Empresas Frontera representan hacia dónde se dirige el mercado en los próximos dos a cinco años. Las principales empresas de hoy tan solo llegan primero.
Las cinco capacidades de preparación son lo que diferencia a las empresas que llegan en meses de aquellas que van rezagadas o que corren el riesgo de no llegar nunca.
5. Hacer que el cumplimiento y el control sean innegociables
Por qué es importante:
Si nadie posee la IA, nadie arregla la IA. Solo cerca de 1 de cada 3 empresas encuestadas dice que ha designado a un patrocinador ejecutivo responsable del éxito de sus iniciativas de IA. Entre las principales empresas (Avanzados), esa cifra sube al 61%.
Las salvaguardas son igual de escasas: una media de solo el 29% de las organizaciones encuestadas «están cien por ciento de acuerdo» en tener protecciones reales para un uso seguro de la IA. Solo el 26%, de media, está cien por ciento de acuerdo en monitorizar de manera activa la IA para garantizar el cumplimiento.
Cuando alguien está a cargo de la seguridad y la gobernanza, las cosas no se quedan sin filtros. Esos líderes establecen las barreras de seguridad, toman decisiones rápidas y mantienen la IA en funcionamiento de forma segura y consistente a medida que escala.
Cómo se ve esto en la práctica:
En Clifford Chance, el CTO lideró el esfuerzo del despacho global para garantizar que la IA se desplegara de forma responsable, para trabajar de manera estrecha con el Director de Riesgos y Cumplimiento para desarrollar principios y políticas de IA antes de su despliegue, en específico para mantener altos estándares éticos y garantizar el cumplimiento en medio de regulaciones en rápida evolución. Ese mismo equipo diseñó un agente de cumplimiento normativo para rastrear en automático las leyes cambiantes y generar evaluaciones de impacto personalizadas.
Las empresas líderes prueban a los agentes antes del lanzamiento, organizan revisiones humanas para decisiones de alto riesgo, monitorizan sesgos y crean vías de escalada.
En resumen: Los líderes que definen la propiedad, realizan pruebas y amplían la gobernanza en toda la empresa acaban con agentes que se ganan la confianza cada vez que se ejecutan.
La carrera hacia la escala comienza ahora
La ventana se cierra. En unos 18 meses, el mercado se dividirá entre organizaciones que escalaron agentes en flujos de trabajo principales y aquellas que aún están estancadas en la línea de partida.2
Las organizaciones que actúen ahora avanzarán más rápido para captar valor a gran escala. Quienes esperen, tal vez pasarán años en perseguir la frontera que podrían haber ayudado a forjar.
La carrera ya ha comenzado. La única opción ahora: ¿Estará su empresa en ella?
Publicado en Worklab.
1Basado en la Encuesta de Preparación de Agentes de Microsoft realizada en septiembre de 2025 a 500 responsables de toma de decisiones empresariales en 13 países y 16 industrias. Los encuestados —en su mayoría vicepresidentes, vicepresidentes seniors, directores y líderes de unidades de negocio— respondieron a 28 preguntas sobre estrategia, operaciones, preparación de datos, talento y gobernanza. Los resultados reflejan la madurez organizativa auto-informada y los plazos de despliegue esperados. Las categorías se definen por puntuaciones percentiles en dos áreas: preparación estratégica (objetivos claros, liderazgo, patrocinio) y preparación para la ejecución (capacidad para operacionalizar y escalar). Los «Avanzados» obtienen una puntuación en o por encima del percentil 70 en ambas; Los «Visionarios» obtienen una puntuación alta en estrategia pero caen por debajo del puesto 70 en ejecución; Los «Operadores» obtienen una puntuación alta en ejecución pero por debajo del puesto 70 en estrategia; Los «Exploradores» caen por debajo del puesto 70 en ambos y tienden a permanecer más tiempo en los pilotos.
2Según datos del Índice de Tendencias Laborales 2025, el 82% de los líderes afirma que este es un año clave para replantear aspectos clave de la estrategia y las operaciones, y el 81% afirma esperar que los agentes estén integrados de forma moderada o extensa en la estrategia de IA de su empresa en los próximos 12–18 meses. Al mismo tiempo, la adopción sobre el terreno se extiende pero es desigual: el 24% de los líderes afirma que sus empresas ya han desplegado IA a nivel organizacional, mientras que solo el 12% permanece en modo piloto.