La IA agéntica cambia las prioridades empresariales

Evolución de la inteligencia artificial hacia la automatización

El ideal que teníamos sobre el avance de la inteligencia artificial estaba medido, en buena parte, por la cantidad de contenido que podía generar: textos, imágenes, líneas de código y cada vez más tipos de información. Ese capítulo no ha terminado, pero ya estamos entrando en una etapa distinta.

Claves de la nota

• NYXN reporta mejoras en tiempos de ejecución de entre 50% y 70% en proyectos desarrollados con agentes de IA.
• PwC indica que el 88% de los altos ejecutivos planeaba aumentar su presupuesto de IA para 2026.
• América Latina y el Caribe representan cerca de 6.6% del PIB mundial, pero capturan apenas entre 1,12% y 1,28% de la inversión global en IA.

Con la aparición de la IA agéntica, esta no se limita a responder instrucciones, sino que puede conectarse con los sistemas de una empresa, utilizar herramientas y ejecutar flujos de trabajo completos, de principio a fin. El cambio empieza a medirse entonces no solo en lo que la IA puede crear, sino también en cuánto tiempo puede ahorrar en procesos que antes dependían exclusivamente de equipos humanos.

Mejoras en los tiempos de ejecución y casos de éxito

Durante dos años hemos comparado en NYXN proyectos desarrollados con agentes de IA frente a desarrollos realizados bajo metodologías ágiles tradicionales, con mejoras en los tiempos de ejecución de entre 50% y 70%. Uno de los casos más claros es la modernización de un core bancario que actualmente avanza con un equipo de apenas 12 personas y 47 agentes de IA trabajando en paralelo.

Un proyecto que, bajo un esquema convencional, habría tomado tres años tiene una estimación de finalización de 11 meses. El apetito por este cambio también es evidente entre los tomadores de decisión.

Según PwC, el 88% de los altos ejecutivos planeaba aumentar su presupuesto de IA para 2026. Para sectores como el financiero y el de ciberseguridad, donde cada mes adicional de desarrollo puede representar una mayor exposición al riesgo regulatorio y competitivo, esa velocidad empieza a dejar de ser una ventaja y se convierte en una necesidad.

Retos y adopción en Centroamérica

Para las empresas centroamericanas, la discusión va más allá de decidir si adoptarán agentes de IA y pasa por encontrar la forma de hacerlo sin perder de vista la seguridad, los costos y los resultados. La región llega a este momento con niveles de preparación muy distintos.

En el más reciente Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial, Costa Rica escaló al quinto lugar regional y ya se clasifica como “adoptante”, mientras El Salvador, Panamá, Guatemala y Honduras permanecen en la categoría de “exploradores”. De acuerdo con Procomer 2026, en el sector TI costarricense, 76% de las empresas ya utiliza IA generativa o agentes digitales y un tercio desarrolla activamente soluciones propias.

La IA agéntica cambia las prioridades empresariales El sistema financiero regional ofrece otra señal de lo que esta tecnología puede conseguir. En Panamá, la banca ya está utilizando sistemas de IA para detectar y prevenir el fraude a gran escala, una muestra de cómo estas capacidades pueden incorporarse a operaciones críticas y de alto volumen.

Pero el avance tecnológico convive con una preparación todavía desigual. Un informe reciente de KPMG sobre riesgos en México y Centroamérica encontró que apenas 54% de las empresas de la región cuenta con herramientas especializadas de gestión de riesgo, mientras 33% reporta retrasos operativos por falta de competencias internas para adoptar estas tecnologías. La oportunidad está creciendo, pero también lo está la distancia entre quienes pueden aprovecharla y quienes todavía no cuentan con las capacidades para hacerlo.

Inversión y metodología para una integración sostenible

Esa brecha también aparece en la inversión. América Latina y el Caribe representan cerca de 6.6% del PIB mundial, pero capturan apenas entre 1,12% y 1,28% de la inversión global en IA. En proporción, la región invierte casi cuatro veces menos de lo que su peso económico justificaría.

Cerrar esa distancia no depende únicamente de acceder a mejores modelos. También exige cambiar la manera en que las organizaciones incorporan esta tecnología.

Hemos trabajado sobre una metodología que parte de tres elementos.

• El primero es el contexto, porque un agente necesita comprender el negocio y sus reglas para ejecutar correctamente sus tareas.
• El segundo es la gobernanza, porque una mayor velocidad de ejecución también aumenta la necesidad de establecer reglas claras de supervisión, con referentes como el estándar ISO/IEC.
• El tercero es la participación humana, que no desaparece cuando los agentes adquieren autonomía, sino que conserva la responsabilidad sobre cómo operan y sobre los resultados que producen.

La velocidad de los agentes de IA solo será sostenible si está acompañada por contexto, gobernanza y supervisión. Para las empresas centroamericanas, incorporar estos elementos puede significar algo más que reducir sus tiempos de desarrollo y abrir la oportunidad de construir una ventaja competitiva en una región que todavía invierte por debajo de su potencial. *El autor es Chief Technology Officer NYXN.

Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes Centroamérica.

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