Escalabilidad, costos y riesgos: los grandes desafíos de la IA agentes
Según Gartner, más del 40% de los proyectos de IA agentes serán abandonados para el 2027 debido a altos costos y valor comercial limitado. ¡Imagínate! Este tipo de IA presenta grandes retos que muchas organizaciones parecen subestimar.
Desafíos en la implementación de IA agentes
Gartner destaca que la mayoría de los proyectos de AI agentes están en fases tempranas, subestimándose muchas veces la complejidad de escalarlos. Sin un control de riesgos adecuado, estos proyectos se estancan.
El fenómeno del 'agent washing'
Algunos proveedores reetiquetan herramientas existentes como RPA y chatbots como si fueran IA agentes reales, sin ofrecer capacidades verdaderamente novedosas. Gartner estima que solo unos 130 de los miles de proveedores ofrecen soluciones genuinas.
Inversiones y miradas al futuro
Un sondeo de Gartner revela que solo el 19% de las empresas han invertido significativamente en IA agentes, mientras que el 42% lo ha hecho de manera conservadora. Quizá estas cifras reflejan una cautela generalizada en la adopción de esta tecnología emergente.
Recomendaciones de Gartner para el aprovechamiento de la IA agentes
Aunque existen desafíos iniciales, Gartner aconseja a las organizaciones priorizar casos de uso con ROI claro y no complicar la integración de IA agentes en sistemas heredados. La clave está en enfocarse en la productividad empresarial.
La proyección de Gartner revela una verdad incómoda: el entusiasmo por la IA agentes está plagado de desafios. ZonaDock opina que, aunque las expectativas son altas, es preciso ser realista y gestionar el riesgo y costo de manera adecuada. Al fin y al cabo, ¿quién quiere echar a perder su dinero en algo que al final no funcione?
Fuente: macrumors.com