La promesa de los agentes de IA choca con el abandono del 70%

Gartner proyecta que el 70% de los agentes de IA creados por proveedores será abandonado en 2028. El problema no es el modelo, sino el despliegue y una dependencia que nadie negocia.

La promesa de los agentes de IA choca con el abandono del 70%

Foto: Neil Fernandez

Las predicciones de Gartner suelen leerse con distancia, pero la del 29 de septiembre merece atención. Hacia 2028, el 70% de las empresas abandonará los agentes de IA construidos por los equipos de forward deployed engineering (FDE) de sus proveedores, según el análisis de Gartner. El FDE es el modelo en el que ingenieros del vendedor se instalan en el cliente para co-desarrollar soluciones a medida; lo usan desde OpenAI y Salesforce hasta Palantir. Muchos vendedores, advierte Gartner, usan la etiqueta para vender consultoría clásica: lo que llama "FDE washing".

El cuello de botella es el despliegue, no el modelo

El gasto empresarial en IA generativa se triplicó en un año hasta unos US$37.000 millones, pero un estudio del MIT Project NANDA citado en el paper "The Deployment Wall" encuentra que el 95% de los pilotos no produce impacto medible en resultados. La inteligencia de los modelos se está commoditizando. La ventaja competitiva ya no está en el modelo, sino en quitar la fricción organizacional que impide que llegue a producción.

Patrocinado Advertisement

Ahí entra la dependencia que nadie negocia. El CIO Héctor Pincheira lo plantea con una imagen precisa: hay una página de deprecaciones que fija fechas dentro de tu empresa y nadie la tiene marcada. En su análisis, recuerda que OpenAI promete al menos seis meses de aviso para apagar un modelo general, tres para variantes especializadas y apenas dos semanas para versiones en vista previa.

Pero seis meses de aviso chocan con la realidad operativa: un proceso que pasa por comité de calidad, auditoría interna y evidencia documentada puede tomar ocho meses de revalidación. La dependencia no se mide en dólares, sino en cuántas decisiones de tu empresa tienen fecha de vencimiento puesta por alguien que no se sienta en tu comité.

La agenda para América Latina

Para las empresas latinoamericanas, el riesgo se multiplica. Menos de uno de cada cinco acuerdos FDE convierte necesidades recurrentes del cliente en producto del proveedor, según Gartner; el resto queda como desarrollo a medida que alguien tendrá que mantener para siempre. En mercados con menor poder de negociación frente a los grandes proveedores y con equipos internos más reducidos, ese "alguien" suele no existir. Un paper del IEEE que analiza el FDE como capa de requerimientos ausente llega a una conclusión complementaria: el cuello de botella es la ausencia de una capa de requisitos que conecte lo específico del cliente con el producto.

La salida no es dejar de usar proveedores, sino comprar con cláusulas que corrijan la asimetría. Pincheira propone tres:

  • Ventana de congelamiento con precio escrito: el derecho a quedarse en una versión por un plazo definido, con el sobrecosto en el papel.
  • Inventario de procesos por versión: alguien debe poder responder en una tarde qué procesos dependen de qué modelo.
  • Dueño de la revalidación con nombre y apellido: una persona que asuma el costo y el plazo de volver a validar cuando el proveedor anuncie un apagado.

El primer movimiento, sugiere, no es una licitación. Es abrir las páginas de deprecaciones de los tres proveedores principales, anotar las fechas de apagado de los próximos doce meses y cruzarlas contra los procesos que dependen de ellas. Luego llevar esa tabla al directorio sin explicarla. Las fechas salieron de internet, públicas desde hace meses, y nadie las había mirado. Para un ejecutivo latinoamericano, esa tarde de trabajo puede ser la diferencia entre gobernar el calendario o ser gobernado por él.

Fuentes

  1. «El 70 % de los agentes de IA desarrollados por FDE no se utilizan, solo se vende consultoría» Predicción de Gartner
  2. La capa de requisitos ausente en la ingeniería de despliegue forward
  3. El muro del despliegue: Un marco e instrumento de diagnóstico para la IA empresarial en la era del despliegue
  4. La dependencia de proveedores de IA que nadie negocia
Marcelo Peguero

Escrito por

Marcelo Peguero

Experto en estándares

Cofundador de ISOINNOVA y especialista en diseño de procesos de calidad, con más de 20 años implantando sistemas de gestión en organizaciones públicas y privadas de Latinoamérica. Su trabajo parte de una convicción simple: un proceso mal diseñado no se arregla poniéndole tecnología encima, se amplifica. Desde ahí mira cómo la inteligencia artificial entra en la operación de las empresas — qué promete, qué mide de verdad y quién termina asumiendo el costo cuando el estándar llega después de la herramienta.