KPMG: las empresas gastan US$ 186 millones en AI, pero no ven un retorno real — los agentes cambian la ecuación

KPMG publicó el primer número de su investigación trimestral Global AI Pulse — y la conclusión principal es desalentadora: la brecha entre lo que gastan las empresas en IA y lo que realmente obtienen a cambio está creciendo rápidamente.

Cifras Que Preocupan

Según una encuesta realizada a ejecutivos senior de grandes organizaciones en todo el mundo, el presupuesto de IA planificado promedio para los próximos 12 meses es de $186 millones. Estas son inversiones colosales — pero el problema no está en el volumen del gasto, sino en que no todas extraen valor comercial concreto y medible de ellas. Muchos ejecutivos reconocen: la IA ha sido implementada, pero los resultados son cuestionables. KPMG identifica varias causas sistémicas de la brecha:

• Las empresas implementan IA de forma aislada, sin una estrategia corporativa unificada
• No hay métricas claras para evaluar el impacto de la IA en el desempeño operacional y financiero
• La mayoría de los proyectos quedan atrapados en la fase piloto y no alcanzan escala industrial
• La pila tecnológica permanece aislada de los procesos comerciales clave
• Los empleados no están capacitados para trabajar con sistemas de IA a nivel operacional, lo que anula el efecto potencial

Agentes de IA: Del Piloto al Margen

La tesis principal de la investigación: los agentes de IA — sistemas autónomos capaces de ejecutar tareas complejas de varios pasos sin participación humana constante — se están convirtiendo en la herramienta principal para generar margen real. A diferencia de chatbots o co-pilotos, los agentes no solo responden preguntas. Actúan: recopilan datos de forma independiente, toman decisiones intermedias, interactúan con otros sistemas y cierran tareas sin indicaciones constantes del operador. Es precisamente esta arquitectura la que hace posible automatizar no acciones individuales, sino flujos operacionales completos — y es aquí donde se generan retornos financieros concretos.

"Las organizaciones que aprendan a escalar sistemas de agentes

obtendrán una ventaja competitiva que será extremadamente difícil de superar," concluyen los analistas de KPMG.

Manual Corporativo

KPMG propone un plan específico para la transición de inversiones a resultados medibles. El primer paso es identificar procesos con altos volúmenes de tareas repetitivas y reglas de ejecución claras. Aquí es donde los agentes entregan el máximo efecto con riesgo mínimo: informes financieros, incorporación de clientes, cadenas de suministro, controles de cumplimiento, procesamiento inicial de solicitudes.

El segundo elemento es infraestructura de datos de calidad. Un agente funciona tan bien como los datos con los que interactúa. Sin una capa de datos confiable, la transición a un modelo de agentes inevitablemente fracasará — y esto será un error no de la tecnología, sino de la arquitectura.

Finalmente, KPMG insiste en KPI medibles desde el primer día. Cada caso de uso de agente debe tener una métrica objetivo específica: reducción en el ciclo operacional, ahorro en horas-hombre, reducción en la frecuencia de errores, aumento en el margen bruto. Sin esto, es imposible justificar las inversiones ante la junta directiva o entender en qué dirección escalar.

Lo Que Esto Significa

La era de los experimentos con IA está terminando; la era de las operaciones con IA está comenzando. Las empresas que ya están construyendo arquitectura de agentes con métricas claras están ganando una ventaja competitiva real. Aquellas que continúan "explorando posibilidades" sin objetivos financieros concretos están simplemente quemando presupuestos.