La euforia por la inteligencia artificial generativa (GenAI por su acrónimo en inglés) ha dado paso a una pregunta pragmática en las juntas de consejo: ¿dónde está el retorno financiero (ROI por sus siglas en inglés)?
Durante el IT Masters Con Monterrey 2026, el experto en agentes de AI y automatización, Victor Omoboye, presentó una radiografía cruda sobre el estado actual de la tecnología agéntica.
A pesar de la promesa de autonomía total para este año, la realidad técnica muestra una brecha persistente. De acuerdo con datos de PwC citados por Omoboye, aunque 42% de los CEO teme no avanzar rápido, 56% reporta que aún no percibe beneficios financieros significativos de sus inversiones en inteligencia artificial (AI).
“Olvídense del hype que hay en todo internet. La realidad sigue siendo la misma: no hemos llegado a esa etapa tecnológica en la que la AI ejecute todas nuestras tareas de forma autónoma de principio a fin”.
Índice de temas
El estancamiento en el “purgatorio” de los pilotos
La adopción de la AI en México y el mundo enfrenta un fenómeno que Omoboye denomina el “purgatorio de los pilotos”. Cifras de McKinsey indican que 88% de las organizaciones utiliza AI en alguna función, pero solo 33% ha logrado escalar más allá de la fase de experimentación.
Omoboye fue tajante al advertir sobre las expectativas del mercado: “Puedo presentarme ante ustedes y ofrecerles una demostración que les encantará, pero al final del día, cuando se despliega en un negocio real, es posible que no funcione exactamente como se esperaba”.
Para dar los primeros pasos en agentes de AI, el experto señala que el fracaso no suele residir en el código, sino en la estructura organizacional. Las empresas se enfrentan tres barreras críticas: gobernanza, costos y calidad.
Sin una arquitectura de decisión clara que defina dónde termina la autonomía de la máquina y comienza la supervisión humana, el escalamiento es inviable.
Tres pilares para una implementación de AI agéntica
Omoboye propone un marco de trabajo basado en tres pilares de preparación para transitar hacia sistemas autónomos responsables:
- Arquitectura de decisión: Establecer una cadena de responsabilidad que determine qué puede decidir el agente por sí mismo y qué requiere aprobación humana. Omoboye sugiere cuestionar desde el inicio.
- Preparación de la fuerza laboral: La tecnología es un commodity; la ventaja competitiva radica en empleados que confíen y sepan colaborar con la AI. “Si su gente no confía en la tecnología, nunca se utilizará”, sentenció Omoboye.
- Gobernanza como activo estratégico: No se trata de un checklist de cumplimiento, sino de diseñar sistemas auditables y explicables desde el primer día. “Si no pueden explicar una decisión, no hay forma de defenderla; y si no pueden, no hay manera de escalarla”, advirtió
En cuanto a la gestión de riesgos, la validación debe ser dinámica. El ponente sugiere iniciar con un esquema de 100% Human-in-the-loop (validación humana constante) para casos de bajo riesgo, reduciendo este porcentaje gradualmente conforme aumenta la confianza del sistema, pero nunca llegando a 0%.
Métricas de éxito y el panorama regulatorio
El enfoque tradicional de medir el éxito por el número de modelos desplegados es, de acuerdo con Omoboye, un error. El ROI real debe medirse en la velocidad de toma de decisiones, la reducción de errores y el costo por transacción.
En el ámbito legal, el entorno se vuelve más estricto. Mientras México mantiene su ley federal de AI bajo pendiente legislativa, otras regiones ya imponen sanciones severas. La ley de AI de la Unión Europea (EU AI Act) establece multas por arriba de los $40 millones de dólares o 7% de la facturación global anual para prácticas prohibidas, un estándar que las empresas mexicanas con socios europeos deben observar con rigor.
“La elección que enfrentan los líderes es clara: o construyen la gobernanza en sus sistemas bajo sus propios términos, o tendrán que adaptarla más tarde bajo la vigilancia y el ruego de los reguladores”, afirmó Omoboye.
La transición hacia una organización guiada por agentes autónomos exige que los líderes IT abandonen los silos tecnológicos. La fluidez en AI debe permear las áreas de finanzas, legal y recursos humanos para que la gobernanza no sea un parche reactivo, sino el motor que permita acelerar la innovación sin comprometer la integridad operativa de la compañía.
Como bien apuntó Omoboye, el futuro no pertenece únicamente a los algoritmos más veloces: “Los ganadores en las transformaciones de AI no serán los que tengan la mejor tecnología, sino los que inviertan primero en su gente”.
