La adopción de sistemas de inteligencia artificial capaces de tomar decisiones y ejecutar acciones de manera autónoma está entrando en una etapa decisiva. Sin embargo, el crecimiento de estos agentes no siempre está acompañado por una infraestructura preparada para gobernarlos, integrarlos y medir sus resultados. Esa es la principal advertencia del estudio The Agentic AI Readiness Gap, elaborado por Forrester Consulting por encargo de Boomi y publicado en julio de 2026.
La investigación consultó a 409 responsables de tecnología, estrategia, desarrollo e implementación de inteligencia artificial en organizaciones de América del Norte, Europa y Asia-Pacífico. Los participantes pertenecían a empresas con al menos 500 empleados y procedían de sectores como salud, finanzas, manufactura, tecnología, educación superior y comercio.
Forrester evaluó a las organizaciones en siete dimensiones: gobernanza, integración, gestión de interfaces API y del protocolo MCP, observabilidad, orquestación, capa semántica y preparación de los datos. A partir de esos criterios, distinguió entre empresas con “control agéntico”, es decir, con una estructura operativa madura, y compañías en situación de “caos agéntico”, caracterizadas por una preparación insuficiente.
El dato central revela una aceleración que puede resultar peligrosa. El 86% de las organizaciones encuestadas ya superó la etapa inicial de prueba: el 58% está trasladando sus pilotos hacia producción y otro 28% afirma que ya desplegó agentes con capacidades autónomas dentro de sus operaciones. Sin embargo, solamente el 34% de los responsables consultados confía plenamente en las acciones que ejecutan esos sistemas.
La contradicción es evidente. Las empresas están entregando mayor capacidad de decisión a la inteligencia artificial, pero buena parte de ellas aún no dispone de controles suficientes para asegurar que las decisiones sean correctas, trazables y coherentes con sus políticas internas. Algunas organizaciones reportaron hasta 200 agentes, una proliferación que aumenta la complejidad y los riesgos cuando no existe una plataforma central de supervisión.
La presión empresarial por demostrar rápidamente un retorno sobre la inversión aparece como uno de los principales factores detrás de este avance apresurado. Según el estudio, el 77% de los líderes pertenecientes a organizaciones con baja preparación operativa está avanzando más allá de la fase piloto, aun cuando sus sistemas todavía carecen de condiciones adecuadas de control.
Las consecuencias económicas pueden ser significativas. Forrester estima que trasladar agentes a producción antes de contar con una infraestructura madura podría generar costos adicionales promedio de unos US$ 2,1 millones. Entre los posibles impactos se encuentran la pérdida de oportunidades comerciales, multas por incumplimiento normativo, salida de clientes, interrupciones operativas, caída de la calidad, consumo innecesario de recursos en la nube y trabajos de corrección.
Además, el 52% de los responsables de organizaciones que ya desplegaron estos sistemas reconoció retrasos en el retorno de la inversión o dificultades para demostrar valor empresarial. Esto indica que lanzar más agentes no garantiza mejores resultados. Sin integración, datos confiables, vigilancia continua y reglas claras, la autonomía tecnológica puede convertirse en un nuevo foco de ineficiencia.
Las diferencias entre las empresas preparadas y las rezagadas son marcadas. Entre las organizaciones con control agéntico, el 55% manifestó un alto nivel de confianza en las decisiones tomadas por sus agentes. En las que operan bajo caos agéntico, esa proporción cae al 22%.
Las organizaciones mejor posicionadas tampoco concentran todos sus esfuerzos en perfeccionar los modelos de lenguaje. Su prioridad está en conectar los agentes con aplicaciones, datos y procesos empresariales mediante interfaces seguras y confiables. El 45% de los responsables con control agéntico considera que la existencia de API bien administradas puede determinar si un caso de uso debe siquiera probarse. Entre las empresas menos preparadas, solo el 15% aplica ese criterio.
El informe identifica a las plataformas de integración como servicio, conocidas como iPaaS, como uno de los elementos diferenciadores. Estas herramientas funcionan como una capa que permite conectar aplicaciones, automatizar procesos y controlar la forma en que los agentes acceden a información o ejecutan tareas. El 46% de las organizaciones con control agéntico utiliza este tipo de plataforma, frente al 25% de las que se encuentran en situación de caos.
Las empresas con mayor madurez también conceden especial importancia a la gobernanza, los registros de auditoría, el control del consumo de los modelos, la ejecución regulada de flujos de trabajo y los conectores estandarizados. Más del 80% considera esenciales varias de estas capacidades para escalar la IA agéntica de forma segura.
Los beneficios aparecen cuando esa base operativa existe. Entre las organizaciones con control agéntico, el 59% informó mejoras de productividad, el 51% un aumento de la innovación, el 46% capacidades reutilizables en otras áreas y el 45% una mayor automatización de tareas repetitivas.
Forrester recomienda alinear bajo un mismo modelo de trabajo a los equipos de inteligencia artificial y de integración, establecer una plataforma central de gobierno para agentes y conexiones, y crear una capa de orquestación que mantenga supervisión humana en los procesos críticos. La conclusión del estudio es clara: el desafío ya no consiste únicamente en crear agentes inteligentes, sino en construir la arquitectura que permita utilizarlos con control, seguridad y valor real para el negocio.