Casi la mitad de las grandes organizaciones han reducido, retrasado o detenido sus implementaciones de agentes de IA después de que los costos operativos comenzaron a exceder el valor que producían los sistemas, según los resultados de una encuesta publicada por KPMG y que circuló ampliamente en la cobertura el 8 de agosto de 2026. Los hallazgos son una prueba de la realidad de un año de agresivo entusiasmo corporativo por los agentes de IA autónomos.
Para los ejecutivos y analistas que sopesan la economía de la IA empresarial, AI Buzz Wire está rastreando la brecha entre la exageración de los agentes y los retornos medidos con una cobertura continua de las últimas noticias sobre IA.
La brecha costo-valor
Según los hallazgos de KPMG, alrededor del 49% de las grandes organizaciones han reducido la implementación de sus agentes de IA porque ejecutar los sistemas cuesta más que el valor que generan. Sólo una pequeña parte de las organizaciones informaron haber alcanzado un retorno de la inversión establecido a partir de la implementación de sus agentes. El resultado reformula una de las narrativas más ruidosas en tecnología empresarial: si bien los agentes de IA se están integrando en más productos que nunca, convertir esa actividad en una economía positiva sigue siendo difícil de alcanzar para muchos compradores.
La cifra refleja una tensión que ha ido aumentando a medida que las empresas trasladan los agentes de IA de los pilotos a la producción. Cada tarea de agencia (en la que un modelo razona, llama a herramientas y realiza acciones de varios pasos) consume significativamente más cómputo que un simple mensaje de chat, porque a menudo encadena muchas llamadas de modelos. A escala, esos costos se acumulan rápidamente y muchas organizaciones descubrieron la factura solo después de que las implementaciones estaban en marcha.
Detalle de la encuesta de KPMG
Los hallazgos se alinean con la Encuesta trimestral AI Pulse de KPMG, que capturó las perspectivas de la alta dirección y los líderes empresariales de grandes organizaciones. En su edición de EE. UU., la encuesta recopiló respuestas entre el 28 de abril y el 25 de mayo de 2026 de 204 líderes senior con sede en EE. UU. que representan organizaciones con ingresos anuales de mil millones de dólares o más.
La encuesta identificó comprender y gestionar el costo de operar la IA a escala como un desafío emergente. Si bien muchas empresas han establecido elementos de gobernanza fundamentales, como paneles de monitoreo y procesos de aprobación, la mayoría aún carece de una visibilidad completa de extremo a extremo de los costos relacionados con la IA en tiempo real, una brecha que se vuelve crítica a medida que las organizaciones pasan de casos de uso aislados a implementaciones coordinadas de agentes en toda la empresa.
Orquestación sobre agentes independientes
A pesar del retroceso en los despliegues, la dirección más amplia del viaje no es la retirada sino la reestructuración. Según la encuesta de KPMG, las organizaciones están avanzando en la forma en que se utilizan los agentes, pasando de aplicaciones independientes a una orquestación más coordinada a nivel empresarial. El crecimiento de los flujos de trabajo de múltiples agentes indica un movimiento hacia la conexión de actividades entre equipos, sistemas y puntos de decisión, utilizando agentes para alinear objetivos compartidos y automatizar el trabajo que abarca funciones.
En otras palabras, las empresas no están abandonando a los agentes de IA; se están volviendo más selectivos sobre dónde y cómo implementarlos, favoreciendo flujos de trabajo integrados y de alto valor en lugar de experimentos dispersos que son difíciles de justificar en términos de costo.
Los humanos todavía están al tanto
La encuesta también encontró que el principal enfoque de mitigación de riesgos para los agentes de IA durante los próximos 6 a 12 meses es un modelo "humano en el circuito", en el que una persona valida los resultados pero no supervisa cada acción o decisión individual de los agentes. Esa preferencia refleja un compromiso práctico: las organizaciones quieren las ganancias de eficiencia de la automatización pero aún no están dispuestas a permitir que los agentes operen sin un control sobre sus resultados.
La experiencia de los empleados surgió como otro punto de presión. La encuesta señaló que las preocupaciones de los empleados acerca de trabajar con agentes de IA están cambiando, y muchos sienten cada vez más la tensión de la mayor complejidad y carga de trabajo. Para ampliar con éxito la adopción de agentes, concluyó KPMG, será necesario un mayor enfoque en la experiencia de los empleados, una alineación más clara con los resultados y enfoques más intencionales para impulsar el compromiso.
Qué significa para el mercado
En conjunto, los hallazgos describen un mercado que entra en una fase más disciplinada. La primera ola de adopción de agentes de IA fue impulsada por la urgencia y el miedo a quedarse atrás. La próxima ola, sugieren los datos, se regirá por la economía unitaria: qué flujos de trabajo de agentes realmente se pagan por sí solos, cómo se rastrean los costos en tiempo real y dónde los humanos deben seguir involucrados para mantener los resultados confiables.
Para los vendedores, eso significa que el listón está subiendo. Los productos de los agentes necesitarán cada vez más demostrar una rentabilidad mensurable, no sólo demostraciones impresionantes. Para los compradores, los datos de KPMG ofrecen un punto de referencia útil: si aproximadamente la mitad de las grandes organizaciones están retrocediendo porque los costos superan el valor, entonces la disciplina de costos -no la capacidad- puede ser el factor decisivo para que sobrevivan los despliegues de agentes de IA.
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El ciclo de exageración de los agentes está madurando hasta convertirse en un ajuste de cuentas de costo y valor. Siga los últimos análisis de agentes e inteligencia artificial empresarial a medida que la economía se centra.
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