Por Canuto  

Una encuesta de Dataiku revela que la mayoría de los CIO consultados no tiene supervisión completa de los agentes de IA creados fuera de los canales formales, mientras crecen las dudas sobre resultados, costos y gobernanza.
***

  • El 81% de los CIO consultados dijo carecer de supervisión completa sobre los agentes construidos fuera de los canales formales de TI.
  • Aunque el 90% afirmó tener seguimiento de sus agentes, el 72% no puede confirmar de forma constante que cumplan los objetivos de negocio.
  • Dataiku lanzó Agent Management para reunir agentes de distintas plataformas; la herramienta llegará a disponibilidad general en octubre.

 

La expansión de los agentes de inteligencia artificial dentro de las empresas avanza más rápido que los mecanismos para supervisarlos. El 81% de los CIO consultados en una encuesta de Dataiku dijo que no tiene visibilidad completa sobre los agentes que el personal construye fuera de los canales formales de TI, un resultado que expone una brecha entre adopción y gobernanza.

El sondeo también muestra que contar agentes no equivale a saber si funcionan ni si justifican su costo. Aunque el 90% de los CIO encuestados afirmó tener seguimiento completo de todos sus agentes, el 72% reconoció que no puede confirmar de manera constante si entregan los resultados de negocio para los que fueron creados.

Supervisión incompleta y resultados difíciles de medir

The Harris Poll realizó una encuesta en línea para Dataiku. La compañía presentó los hallazgos en su informe Global AI Confessions Report: CIO Edition, durante Succeed, su conferencia anual. El sondeo ofrece una mirada sobre cómo las empresas intentan controlar una tecnología que se despliega en distintos equipos.

La distancia entre monitorear y medir resultados aparece también en el número de sistemas que las compañías creen tener en marcha. El 67% de los CIO calcula que al menos 51 agentes operan en producción, mientras que el 83% carece de una gestión estandarizada del ciclo de vida de esos sistemas en toda la organización; además, el 47% dijo que ya había dado de baja más de 20 agentes durante este año.

El seguimiento cotidiano tampoco ofrece necesariamente una visión económica suficiente para decidir qué mantener. Solo el 21% de los encuestados cuenta con visibilidad completa y casi en tiempo real de los costos de IA por equipo o caso de uso, una limitación que dificulta atribuir gastos y comparar el valor generado por cada aplicación.

El ritmo de creación agrava el desafío: el 84% de los CIO está de acuerdo en que los empleados desarrollan agentes y aplicaciones más rápido de lo que TI puede gobernarlos. A la vez, el 60% dijo que su organización no cuenta con una capa central de gobernanza de IA para sus aplicaciones, herramientas y entornos tecnológicos, lo que deja responsabilidades distribuidas y criterios potencialmente dispares.

Quién responde cuando un agente falla

La encuesta no muestra un consenso claro sobre quién debe asumir la responsabilidad si un agente produce un resultado incorrecto o deja de cumplir su función. Un 23% de los CIO atribuyó esa responsabilidad a equipos compartidos, el 21% a TI central y el 20% al equipo de datos o inteligencia artificial; otro 18% señaló a las áreas de seguridad, riesgo y cumplimiento.

Florian Douetteau, cofundador y CEO de Dataiku, planteó que observar la actividad no basta para decidir si un sistema debe seguir activo. «El monitoreo te dice que un agente está en ejecución. La gestión te dice si ha ganado el derecho a seguir en ejecución, y en este momento, casi nadie puede despedir a un agente», afirmó, al subrayar la diferencia entre registrar el funcionamiento técnico y evaluar su utilidad.

Ese planteamiento apunta a un problema operativo concreto: una empresa puede saber que un agente está encendido y, aun así, no tener reglas uniformes para revisar su desempeño, costo o continuidad. La falta de procesos comunes también complica la retirada de herramientas que ya no aportan valor, especialmente cuando varios equipos las desarrollan y la supervisión se reparte entre tecnología, datos y áreas de control.

Los resultados no significan que todas las compañías estén fuera de control ni que cada agente represente un riesgo, pero sí muestran una tensión entre autonomía y rendición de cuentas. Cuando los empleados pueden crear aplicaciones con rapidez y las áreas centrales no tienen un inventario completo, evaluar resultados, costos y responsabilidades se vuelve una tarea que requiere coordinación entre los equipos que construyen y los que gobiernan.

Presión por demostrar retornos y temor a perder presupuesto

La urgencia por ordenar la adopción también se relaciona con las perspectivas profesionales de los propios CIO. El 88% dijo que el éxito de la IA influirá en su reputación o carrera, y el 87% aseguró que su CEO le comunicó que su seguridad laboral depende de los resultados de esta tecnología.

Las expectativas sobre el corto y mediano plazo son igualmente exigentes. El 76% considera que su puesto estará en riesgo si su empresa no demuestra ganancias medibles de la IA para finales de 2027, mientras que el 72% anticipa un recorte o congelamiento del presupuesto destinado a IA si no cumple los objetivos de desempeño para finales de 2026.

La presión no procede únicamente de la dirección ejecutiva: el 97% de los CIO reportó al menos cierto aumento en la exigencia de las juntas directivas para demostrar un retorno de la inversión en IA. En ese contexto, los datos sobre costos y resultados adquieren relevancia tanto para decidir qué proyectos continúan como para justificar recursos ante quienes supervisan la estrategia corporativa.

Los CIO de Estados Unidos registraron algunas de las cifras más elevadas señaladas por Dataiku. Allí, el 94% dijo que los empleados crean agentes más rápido de lo que TI puede gobernarlos y el 87% prevé recortes o un congelamiento presupuestario si no se cumplen los objetivos; además, el 82% lamenta al menos una elección importante de proveedor o plataforma de IA hecha en los últimos 18 meses.

Modelos, herramientas de gestión y riesgos de cancelación

Las decisiones sobre modelos tampoco parecen cerradas: el 75% de los CIO planea utilizar más modelos o alternativas distintas, y el 74% considera opciones de código abierto o de pesos abiertos como cobertura ante la posibilidad de que un modelo deje de estar disponible. Estas respuestas reflejan una búsqueda de flexibilidad, aunque la encuesta no detalla qué modelos elegirán las compañías ni qué criterios específicos aplicarán para hacerlo.

El mismo día en que publicó el informe, Dataiku anunció Agent Management, un producto que reúne agentes en un inventario y se conecta con AWS Bedrock, Databricks, Google Vertex, Microsoft Copilot Studio, Azure Foundry, Salesforce Agentforce y Snowflake Cortex. La compañía indicó que la herramienta llegará a disponibilidad general en octubre, con un precio anual por instancia y cargos de monitoreo por agente.

Como contexto del desafío, Gartner predijo en junio de 2025 que más del 40% de los proyectos de IA agéntica serían cancelados para finales de 2027, debido al aumento de los costos, la falta de claridad sobre el valor de negocio y controles de riesgo inadecuados. Por separado, AWS ha dicho que casi el 90% de los primeros prototipos de agentes nunca llegó a producción, una cifra que ilustra la distancia entre experimentar con estas herramientas y desplegarlas de forma sostenida.

La encuesta y los pronósticos no permiten concluir que los agentes estén destinados a fracasar, pero sí señalan las condiciones que las empresas deberán resolver para sostener su adopción. Inventarios completos, métricas de resultados, control de costos y responsables definidos aparecen como piezas centrales para distinguir los sistemas útiles de aquellos que conviene revisar o retirar.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA y revisado por un editor humano para garantizar calidad y precisión.


ADVERTENCIA: DiarioBitcoin ofrece contenido informativo y educativo sobre diversos temas, incluyendo criptomonedas, IA, tecnología y regulaciones. No brindamos asesoramiento financiero. Las inversiones en criptoactivos son de alto riesgo y pueden no ser adecuadas para todos. Investigue, consulte a un experto y verifique la legislación aplicable antes de invertir. Podría perder todo su capital.

Suscríbete a nuestro boletín

Artículos Relacionados