No estás listo para los agentes de IA… a menos que puedas responder primero estas 10 preguntas

Según un informe de McKinsey, 92% de las empresas planea aumentar sus inversiones en IA en los próximos tres años. Sin embargo, solo 1% afirma haber integrado completamente sus implementaciones. El resto está atrapado en un purgatorio de pruebas piloto o despliegues limitados.

Hemos entrado en la era de los agentes de IA: software impulsado por inteligencia artificial que actúa de forma autónoma, toma la iniciativa, representa a las personas y toma decisiones. El mercado de los agentes de IA está en auge, con empresas compitiendo por vender agentes para sectores como legal, financiero, salud, logística, seguros y más.

Además de las preguntas sobre costos de adquisición y operación, la calidad del modelo subyacente y los recursos necesarios para su despliegue, aquí están las 10 preguntas que todo comprador inteligente y equipo empresarial debe responder antes de implementar un agente de IA a gran escala.

1. ¿Tus datos están listos para decisiones en tiempo real?

Los agentes de IA dependen en gran medida de los datos para tomar decisiones, por lo que la calidad y accesibilidad de estos es crucial. Los sistemas heredados suelen almacenar datos en silos con formatos inconsistentes, lo que dificulta la integración. Además, el agente no puede esperar procesos por lotes ni entradas manuales. Si debe actuar en tiempo real, los sistemas aguas arriba deben entregar datos limpios y actualizados sin demoras.

2. ¿Qué se ha hecho para superar el problema del arranque en frío?

Los agentes aprenden con el tiempo, pero la mayoría de los proveedores entregan una hoja en blanco. Pregunta si el agente incluye patrones preentrenados, políticas listas para usar o entornos preconfigurados. Si cada implementación empieza desde cero, tu piloto se estancará.

3. ¿Qué nivel de autonomía tiene realmente el agente?

¿Puede ejecutar acciones, tomar decisiones y aprender, o solo envía sugerencias a un humano? Pregunta dónde empieza y termina la autonomía, y qué reglas definen esos límites. No estás comprando un chatbot, estás comprando un actor.

4. ¿Cómo se integra el agente y cómo maneja los errores?

Las API básicas no son suficientes. ¿Preserva el contexto entre consultas? Pregunta cómo maneja la indisponibilidad del sistema, reintentos, mapeo de identidad y flujos de trabajo rotos. ¿Puede reanudar su estado tras una interrupción? Si colabora con otros agentes, ¿usa un protocolo estructurado o solo transmite mensajes?

5. ¿Cómo se gana —y revoca— la confianza a nivel de sistema?

No le darías acceso total a todos los sistemas a un nuevo empleado. No lo hagas con un agente. Pregunta si admite SSO empresarial, si puede asignársele roles específicos mediante gestión de identidades y accesos, y si firma sus acciones. Si no puede actuar con una identidad delimitada, no debería actuar.

6. ¿Cuál es el plan ante ambigüedad, señales conflictivas o datos faltantes?

¿Tiene el agente una lógica de respaldo o se bloquea? En sistemas multiagente, pregunta cómo escala o delega con protocolos estructurados (MCP, A2A, etc.). Agentes que no coordinan se bloquean o se exceden. Si estás desplegando múltiples agentes, introduces concurrencia: define reglas claras sobre quién controla qué estado.

7. ¿El proceso es estable o estás entregándole al agente un objetivo en movimiento?

No automatices el caos. Si el flujo de trabajo no está documentado o cambia cada semana, el agente fracasará. Especialmente si hay múltiples agentes involucrados. Los protocolos de contexto solo funcionan si no cambian a mitad del proceso.

8. ¿Quién es responsable del comportamiento post-despliegue?

Autonomía no es independencia. Alguien de tu equipo debe monitorear los resultados, ajustar políticas e intervenir si algo se desvía. De lo contrario, perderás la confianza en cuanto el agente se desvíe del guion.

9. ¿Tienes observabilidad implementada?

Los agentes de IA consumen recursos que afectan el rendimiento y los costos. Monitorea el uso de CPU (por debajo de 80% para un rendimiento óptimo), consumo de memoria (menos de 90% para evitar fallos) y tasa de éxito en llamadas API (mínimo 95%). Estos indicadores permiten detectar cuellos de botella antes de que afecten la experiencia del usuario y ayudan a tomar decisiones sobre la asignación de recursos.

10. ¿Qué tan personalizables son los agentes?

Los requisitos de negocio evolucionan, y los agentes deben adaptarse. Prioriza soluciones que ofrezcan un alto grado de personalización: edición de prompts, flujos de trabajo, bases de conocimiento y puntos de integración sin necesidad de grandes desarrollos.

En mi experiencia, la mayoría de los proyectos con agentes de IA no fracasan en producción, sino en la brecha entre la prueba de concepto y el despliegue a escala empresarial. Ahí es donde la mayoría de las empresas se estancan. No es por falta de inversión, sino porque avanzan sin responder las preguntas difíciles.

Si quieres evitar el purgatorio del piloto, deja de lado el hype y aclara cómo operará, fallará, se recuperará y evolucionará el agente en tu entorno. Empieza por ahí… o mejor no empieces.