Según State of Agentic AI in The Enterprise, el éxito depende de contar con datos accesibles y de calidad, definir claramente el ámbito de actuación de los agentes y establecer mecanismos de supervisión y escalado humano desde el inicio.
Salesforce, líder mundial en CRM basado en IA, ha presentado hoy el informe State of Agentic AI in the Enterprise, basado en las respuestas de 2.025 responsables en la toma de decisiones sobre IA agéntica a escala global. Este informe destaca que las empresas que desplegaron primero sus agentes no fueron necesariamente las primeras en alcanzar un ROI significativo. Más bien, los factores operativos —por ejemplo, disponer de datos limpios y adecuadamente gobernados para los agentes en el momento en que los necesitan, así como contar con un alcance claramente definido— fueron los que más permitieron predecir el éxito.
Según los datos de la plataforma de Salesforce, los despliegues de agentes se han más que duplicado durante el último año, y estos agentes están impulsando resultados reales. Los comercios que utilizan agentes de IA aumentaron sus ventas online cuatro veces más que aquellos que no los utilizaban. Además, entre las empresas que ya tiene agentes en producción, los despliegues alcanzan el ROI en aproximadamente ocho meses, con una tasa de adopción por parte de los empleados del 53% y un aumento medio del 29% en la satisfacción del cliente.
Los sectores más avanzados en el despliegue de agentes de IA son distintos de aquellos que alcanzan el ROI más rápidamente, lo que demuestra que ser los primeros en adoptar una tecnología no garantiza ser los primeros en obtener beneficios. Dos de los sectores con una menor proporción de empresas que han completado el despliegue —servicios profesionales y logística— lograron un ROI significativo con mayor rapidez. Por el contrario, el sector tecnológico es uno de los que más agentes de IA despliega, pero registra uno de los plazos más largos para alcanzar el ROI (10 meses).
Datos accesibles y casos de uso delimitados
Las organizaciones que han realizado despliegues señalan dos factores por encima del resto como claves para el éxito de sus agentes autónomos: disponer de datos limpios y accesibles en el momento en que actúa un agente, y contar con un caso de uso claramente delimitado. Ninguno de los dos requiere que los datos estén completamente unificados en toda la empresa. De hecho, solo el 31% de las organizaciones que han realizado despliegues había unificado completamente sus datos antes de lanzar los agentes de IA. El 69% restante todavía estaba integrando fuentes, trabajando para sortear carencias o funcionando con datos fragmentados.
Sin embargo, las organizaciones que unificaron los datos relevantes antes de desplegar sus agentes de IA lograron un ROI significativo antes que aquellas que desplegaron primero los agentes y abordaron después las carencias de su infraestructura de datos: 7,3 meses frente a 8,8.
Por otro lado, el lugar en el que reside un agente determina aquello a lo que puede acceder. Una organización media encuestada utiliza 58 aplicaciones empresariales independientes, pero menos de la mitad (42%) tiene la IA integrada de forma nativa en ellas.
Los empleados utilizan la IA habitualmente en una proporción ligeramente superior cuando está integrada de forma nativa (55%) que cuando está conectada, pero fuera de los sistemas principales (47%). Por otro lado, el 94% de las organizaciones que han realizado despliegues afirma que la integración de la IA en los flujos de trabajo principales aporta más valor que si se utiliza como una herramienta independiente.
Gobernanza y equilibrio entre velocidad y durabilidad
Antes de desplegar un agente, las organizaciones tenían dos estructuras de gobernanza de media (supervisión en tiempo real, marcos de escalado y registros de auditoría) y pasaron a tener tres después de la implementación. Esta secuencia está relacionada con la velocidad; las organizaciones con una supervisión más ligera alcanzaron un ROI positivo en 7,2 meses, frente a los 9,3 meses de aquellas con una gobernanza más sólida.
Las organizaciones con una gobernanza inferior a la media tenían casi el doble de probabilidades de descubrir que un agente estaba operando fuera de sus parámetros solo después de que se produjera un error con consecuencias, en concreto un 32%, frente al 18% de aquellas con una gobernanza superior a la media.
Para muchas organizaciones, esto supone un verdadero dilema. Si se lanza más rápido con una gobernanza más ligera, probablemente se alcanzará antes el ROI, pero se tardará más en detectar los fallos. Más de un tercio de los encuestados cuyas iniciativas de IA se ralentizaron, se estancaron o fracasaron (38%) señaló que habría establecido marcos de gobernanza y protocolos de escalado más sólidos.
Metodología: Los datos proceden de una encuesta doblemente ciega realizada a 2.025 responsables en la toma de decisiones sobre IA agéntica en 20 países de cinco continentes, entre el 14 y el 28 de mayo de 2026. Todos los encuestados influyen en las decisiones de compra de agentes de IA. Los encuestados se agrupan en las categorías de organizaciones con agentes desplegados (30%), en fase piloto (47%) o en fase de evaluación (23%); la mayoría de los resultados refleja al 30% que ha completado el despliegue de los agentes. Todas las métricas de resultados —incluidos el tiempo hasta alcanzar el ROI y el aumento del 29% en la satisfacción del cliente— han sido declaradas por los propios encuestados. Salvo que se indique lo contrario, las cifras reflejan el conjunto total de encuestados; los porcentajes están redondeados y es posible que no sumen el 100%.