Por qué se cancelan los proyectos de IA agéntica

Gartner prevé que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelen antes de que acabe 2027. Las razones que da son el aumento de los costes, un valor de negocio poco claro y unos controles de riesgo insuficientes (Gartner, 2025).

Ninguna de las tres tiene que ver con que el modelo no sepa hacer el trabajo. Las tres son decisiones que se toman, o no se toman, antes de empezar el proyecto. Así aparece cada una y esto es lo que hacemos al respecto.

Un coste que nadie había previsto

Un agente no cuesta lo mismo en cada tarea. Un caso difícil puede consumir muchas veces los tokens de uno fácil, y un bucle que reintenta una herramienta que falla puede gastar en una tarde el presupuesto de una semana.

Los proyectos que se cancelan por coste suelen tener algo en común: nadie sabía cuánto costaba un caso terminado hasta que llegó la factura.

Lo que ponemos desde el principio:

• Un presupuesto por tarea, con parada automática. El caso que lo supera pasa a una persona en vez de continuar.
• Enrutado de modelos. Los modelos pequeños clasifican y extraen. Los grandes se usan solo donde el razonamiento compensa.
• El coste por caso resuelto como métrica. Está junto a la tasa de resolución, en el mismo panel, y lo revisan las mismas personas.

Un valor que nadie había definido

"A ver qué pueden hacer los agentes" es una pregunta de investigación, no un proyecto. Sin un número acordado de antemano, no hay nada que enseñar cuando alguien pregunta si se sigue pagando.

La solución es elegir un proceso donde el valor sea fácil de ver y escribir qué significa el éxito antes de construir:

• Qué casos cuentan como resueltos.
• Qué calidad es aceptable.
• Cuánto cuesta hoy el proceso, en tiempo y en dinero.

Con esa referencia, la comparación es aritmética simple. Explicamos cómo elegir ese proceso en Cómo elegir el primer proceso para agentizar.

Unos controles que llegaron tarde

Un agente que puede actuar en sistemas reales también puede actuar mal en ellos. Cuando el primer error serio ocurre en un proyecto sin límites ni registros, la reacción habitual es apagarlo todo.

Los controles tienen que formar parte del diseño, no ser una fase posterior al piloto:

• Tres listas explícitas. Lo que el agente hace solo, lo que consulta a una persona y lo que nunca hace.
• Reglas en código. Los precios, los permisos y las condiciones los comprueba código determinista. El modelo propone y la comprobación decide.
• Una traza completa de cada ejecución. Cada llamada al modelo, cada llamada a una herramienta y cada resultado, para poder explicar un error con datos.
• Una forma de parar. Una persona puede pausar el agente o hacerse cargo de un caso en cualquier momento.

Entramos en detalle sobre las listas en Qué hace solo un agente, qué consulta y qué nunca hace.

El patrón común

Cada causa es la ausencia de algo medible: un coste por caso, una definición de éxito, un registro de lo que hizo el agente.

Por eso escribimos los criterios de evaluación antes que el código. Convierten "¿está funcionando?" en un número que se comprueba en cada cambio, y son la evidencia para ampliar los límites de un agente o para estrecharlos. La parte de ingeniería está en Diseñar sistemas agénticos que sobrevivan a producción.

Antes de empezar un proyecto

Cinco preguntas anticipan la mayoría de las cancelaciones. Si alguna respuesta es "todavía no lo sabemos", resuélvela primero.

1. ¿Cuánto cuesta un caso resuelto y cuál es el límite?
2. ¿Qué número demostrará que merece la pena continuar?
3. ¿Quién responde de ese número?
4. ¿Qué tiene prohibido hacer el agente?
5. ¿Cómo sabremos qué hizo ayer?

Hacerlo bien es la ventaja. Si quieres repasar estas preguntas para tu propio proceso, reserva una llamada.