Latam Festival IA: Cómo los agentes están redefiniendo la productividad

La inteligencia artificial ya no es una promesa futura: está redefiniendo cómo trabajan las empresas hoy. Desde automatización de tareas hasta toma de decisiones más rápidas, la evolución tecnológica está entrando en una nueva fase donde la eficiencia y la velocidad dejan de ser ventajas competitivas para convertirse en requisitos básicos.

En el marco del Latam Festival IA, realizado en Guatemala, Mario García, Líder de AI & Automation en Grupo Sega, presentó la conferencia “La era de los agentes ya comenzó: IA aplicada al día a día”, donde abordó cómo las organizaciones están transitando de la inteligencia artificial generativa hacia un modelo más avanzado: la IA agéntica, capaz de ejecutar procesos completos con mínima intervención humana.

Uno de los puntos más relevantes de la ponencia fue el cambio en la percepción del valor de la inteligencia artificial. Según explicó García, un estudio del MIT evidenciaba que el 95% de las inversiones en IA no generaban retorno, mientras solo un 5% lograba resultados significativos en valor económico.

Sin embargo, esta realidad está cambiando rápidamente con la evolución de los agentes de IA, que permiten pasar de experimentos aislados a implementaciones con impacto real en el negocio. Datos compartidos durante la charla, basados en análisis de Gartner y Deloitte, muestran que 2026 se perfila como un año clave para la adopción masiva de IA.

Entre las proyecciones más relevantes destacan que el 40% de las aplicaciones incorporarán capacidades de inteligencia artificial, mientras que el 66% de las organizaciones ya reportan mejoras en productividad gracias a estas tecnologías. Además, se estima que para 2028 hasta un 64% de los equipos trabajarán junto a agentes de IA, impulsando un crecimiento potencial de hasta 74% en desempeño organizacional.

Humano + agente: el nuevo modelo de trabajo

Lejos de sustituir a las personas, la propuesta central de la IA agéntica es potenciar las capacidades humanas. García enfatizó que el rol del talento seguirá siendo clave en la toma de decisiones, el liderazgo y la validación estratégica, mientras que los agentes aportan velocidad, análisis masivo, operación 24/7 y escalabilidad.

Este enfoque permite reducir tareas repetitivas y liberar tiempo para actividades de mayor valor. Procesos que antes podían tomar días ahora pueden resolverse en horas, como ejemplificó el propio ponente al explicar cómo utilizó IA para estructurar su presentación, optimizando investigación, organización y contenido.

En términos operativos, los agentes están siendo aplicados en múltiples áreas: ventas, marketing, recursos humanos y operaciones. Desde la automatización de pipelines comerciales hasta la generación de reportes en tiempo real o el análisis de candidatos, la IA permite reducir tiempos, minimizar errores y mejorar la calidad de las decisiones empresariales.

Uno de los casos más ilustrativos presentados fue el de una empresa en Costa Rica que gestionaba miles de correos diarios. Mediante la implementación de un agente de IA, el sistema ahora interpreta solicitudes, consulta información en sistemas internos y responde automáticamente, dejando a los equipos humanos únicamente las validaciones finales en casos complejos.

Este tipo de automatización demuestra que la inteligencia artificial no requiere necesariamente procesos complejos para generar valor. De hecho, muchos de los mayores beneficios se encuentran en tareas repetitivas del día a día, especialmente en áreas de back office, donde los flujos son claros y estructurados.

Cómo pasar de piloto a resultados

Uno de los principales desafíos señalados es evitar quedarse en pruebas sin impacto. Para lograr resultados reales, García destacó la importancia de definir casos de uso concretos, establecer métricas claras y delimitar el alcance desde el inicio. Sin estos elementos, las iniciativas de IA corren el riesgo de no justificar su inversión ante el negocio.

El camino recomendado incluye pilotos de 1 a 3 meses, implementación en producción entre 4 y 6 meses, y escalamiento a partir del mes 7, siempre con indicadores que permitan medir mejoras en productividad, reducción de tiempos o incremento en ingresos.

Más allá de la tecnología, el avance de la IA plantea desafíos en gobernanza y seguridad de la información. Según se destacó en la conferencia, una de cada cinco organizaciones aún no cuenta con un modelo maduro de supervisión de IA, lo que puede representar riesgos en el manejo de datos sensibles.

Asimismo, el componente cultural sigue siendo determinante. El temor al reemplazo laboral continúa presente, pero el enfoque correcto, según García, es entender la IA como una herramienta de apoyo que permite reducir el burnout, mejorar la eficiencia y elevar el valor del trabajo humano.