Mapeando la curva de crecimiento del sector de consultoría en el área de la inteligencia artificial: desde la implementación de agentes hasta la obtención de valor exponencial.

Las principales firmas de consultoría ya no son simplemente asesores. Están construyendo la infraestructura operativa necesaria para el próximo paradigma tecnológico. Están implementando decenas de miles de agentes inteligentes tanto dentro de la empresa como para los clientes. Tratan estos herramientas como elementos fundamentales en sus operaciones, y no como meros dispositivos experimentales. Este gran esfuerzo de implementación interna es una apuesta por el futuro basado en agentes inteligentes. El director ejecutivo de McKinsey ha declarado que la empresa ha lanzado decenas de miles de agentes inteligentes internos, con la intención de tener uno por cada uno de sus 40,000 empleados. El objetivo es industrializar el uso de la inteligencia artificial. Como se indica en el manifiesto de McKinsey para el año 2025, los directores ejecutivos deben crear “fábricas inteligentes” para gestionar y escalar estos sistemas en todas las organizaciones.

Esta iniciativa de infraestructura se caracteriza por visiones estratégicas divergentes, que se reflejan en las alianzas que forman parte de ella. Accenture está apostando por una escala masiva, comprometiéndose con este objetivo.3 mil millonesSu objetivo es expandir sus capacidades de IA y duplicar su plantilla, hasta llegar a los 80,000 especialistas. Su estrategia de uso de múltiples nubes tiene como objetivo convertirse en una plataforma universal. Por otro lado, McKinsey está creando un vasto ecosistema compuesto por más de 1,000 socios, evitando así apostar por soluciones exclusivas y mantener la flexibilidad. Estas alianzas indican hacia dónde se orienta cada empresa en cuanto al futuro de la inteligencia artificial empresarial: como una plataforma o como un servicio gestionado.

La oportunidad de mercado está marcada por un potencial exponencial. Según las investigaciones de McKinsey, el potencial de crecimiento en la productividad derivada del uso de la inteligencia artificial a largo plazo es muy alto.4.4 billones de dólaresSin embargo, la curva de adopción actual es lineal, no exponencial. La realidad es que, aunque casi todas las empresas están invirtiendo en este área, solo el 1% de los líderes considera que sus empresas son “maduras” en cuanto a la implementación de tecnologías de IA. Este vacío entre la implementación de estas tecnologías y los efectos reales en los negocios es el problema principal. Las empresas que están desarrollando estas soluciones están sentando las bases para ello, pero su valor está siendo puesto a prueba por la propia confusión que intentan resolver. La tesis se basa en si pueden superar este vacío y lograr que la implementación de estas tecnologías genere verdaderos beneficios en la productividad de las empresas.

El obstáculo en la tasa de adopción: Cómo reducir la brecha en la productividad

El mercado se encuentra en un punto de inflexión crítico. Aunque casi todas las empresas están invirtiendo en este campo, solo una pequeña parte ha logrado la transformación prometida por los agentes de inteligencia artificial. La brecha entre lo que se espera y lo que realmente ocurre es abismal.Dos tercios (66%) de las empresas que adoptan esta práctica afirman que están generando un valor medible, gracias al aumento de la productividad.Sin embargo, esto suele ser simplemente un aumento lineal en el rendimiento, debido a la automatización de tareas rutinarias. No se trata de un salto exponencial que se logra al conectar agentes entre sí en diferentes procesos de trabajo. El verdadero valor radica en sistemas en los que los agentes colaboran en proyectos complejos y multifuncionales. Pero pocas empresas han logrado dar ese paso.

El mayor obstáculo no es la tecnología; sino la mentalidad y la disposición para el cambio. La confianza en este tipo de casos de uso complejos es escasa, lo que resalta la necesidad de un uso responsable de la inteligencia artificial. Esto crea un punto de estancamiento, donde una gran inversión se enfrenta a rendimientos inciertos. Las firmas de consultoría que desarrollan estas “fábricas de agentes” intentan medir el valor que pueden generar, pero sus métricas revelan una tensión mucho mayor. McKinsey se jacta de…Ahorramos 1.5 millones de horas de trabajo humano el año pasado.Un número asombroso que, según EY, se considera una “medida estúpida”. La respuesta de EY es una verdadera desafío: contar los agentes es fácil, pero medir la calidad de su impacto en el mundo real es el verdadero trabajo que hay que hacer.

Esta discusión sobre las métricas es, en realidad, un indicador de un cambio estratégico más amplio. Empresas como PwC y EY están pasando de simplemente contar el número de personas que trabajan en sus equipos, a adoptar métodos para rastrear otros aspectos importantes.¿Cuántos usuarios humanos tiene cada agente?Y el valor que se crea a través de los indicadores clave de rendimiento también es importante. El enfoque está cambiando: ya no se presta tanta atención al tamaño del ejército, sino más bien a su eficacia. En resumen, la curva de adopción de estas tecnologías está llegando a un punto de estancamiento, debido a factores humanos, y no a limitaciones técnicas. Hasta que las empresas logren superar esa brecha entre el uso de agentes aislados y sistemas integrados y orientados al valor, la prometida frontera de productividad seguirá siendo inalcanzable. Ahora comienza una carrera para definir y capturar ese nuevo nivel de valor.

La trayectoria futura: Sistemas de múltiples agentes y ecosistemas de superagentes

El próximo cambio de paradigma ya está en proceso de desarrollo. El enfoque se está orientando decididamente hacia la gestión de sistemas complejos que administran todo el flujo de trabajo. Esto representa una transición desde la sustitución del trabajo humano por agentes de IA, hasta una reorganización fundamental del flujo de trabajo. Este cambio promete resultados exponenciales. Como sugieren las investigaciones de KPMG…El año 2026 será el año en que comenzaremos a ver ecosistemas de superagentes organizados de manera estructurada.Es gestionado de manera integral por sistemas de control robustos, que aseguran resultados medibles y una mejora continua en el rendimiento del sistema.

La transición hacia sistemas multiagente representa un gran avance en términos de complejidad y potencial. En la actualidad, las organizaciones están fragmentadas; el 45% de ellas considera que la implementación desigual de los sistemas es una de las principales dificultades. El siguiente paso es unificar estos agentes dispersos en equipos coherente y orientados a objetivos concretos. Los beneficios son significativos: los datos obtenidos por McKinsey muestran que los sistemas basados en agentes bien diseñados pueden contribuir significativamente al éxito de las organizaciones.Se espera que la productividad de la empresa aumente en un 3 a 5 por ciento anualmente. Con el tiempo, este aumento podría llegar hasta el 10 por ciento o más.A medida que estos sistemas enfrentan tareas cada vez más complejas, esa es la curva exponencial que estamos esperando ver.

La apuesta del hiperescalador, de 315 mil millones de dólares, es una inversión enorme y implícita, en la que se espera que las empresas logren resolver los problemas relacionados con este tema. Estos gigantes tecnológicos financian la infraestructura necesaria para construir y gestionar estos ecosistemas complejos. Su inversión es una señal clara de que la adopción exponencial de estas tecnologías se acelerará, pero solo si las empresas pueden superar los nuevos obstáculos relacionados con la integración de sistemas y la gobernanza.

El impacto humano también está cambiando. A medida que los agentes asumen roles más complejos y coordinados, el valor del talento aumenta. El 76% de las organizaciones está dispuesta a pagar hasta un 10% más por candidatos que cuenten con habilidades en IA. Algunas incluso están dispuestas a pagar entre un 11 y un 15% más. No se trata solo de codificación; se trata de entender cómo diseñar, gestionar y confiar en estos sistemas coordinados. El futuro pertenece a aquellos que pueden superar la brecha entre las capacidades técnicas y los procesos de negocio.

Valoración y catalizadores: El camino hacia rendimientos exponenciales

La tesis de inversión aquí consiste en apostar por la curva S. Por un lado, la infraestructura se está construyendo con grandes compromisos por parte de las empresas involucradas. Por otro lado, el ritmo de adopción de esta tecnología se ve obstaculizado por factores humanos y por los cambios drásticos que las empresas están provocando en el mercado. El camino hacia retornos exponenciales depende de si estas empresas pueden acelerar el proceso de adopción antes de que su modelo de servicios se vuelva obsoleto.

La estrategia principal consiste en una forma de eficiencia extrema. El plan propuesto por McKinsey consiste en aumentar las funciones relacionadas con los clientes en un 25%, mientras se reduce el número de empleados que trabajan en las áreas administrativas en un 25%. Se trata, en realidad, de una aplicación directa y, aunque brusca, de la inteligencia artificial en la estructura organizativa de la firma. La empresa se jacta de…Ahorró 1.5 millones de horas de trabajo humano el año pasado.Se trata de la cantidad de personas que se necesita para implementar esta estrategia. No se trata de agregar agentes, sino de reemplazar a las personas que trabajan en este área. EY y PwC no tienen diferencias de opinión sobre los cálculos matemáticos, pero sí discrepan en cuanto al anuncio público. Este cambio tiene como objetivo aumentar las ganancias, pero también revela la fragilidad del modelo de facturación. Si la IA puede hacer el 60% del trabajo de un consultor, ¿por qué pagarle el 100% del salario? Todo el sector está tratando de automatizar el proceso de reemplazo de personal.

El principal factor que contribuye a una adopción más rápida de la curva S es la confianza que los hiperescaladores tienen en sus productos.315 mil millonesNo se trata simplemente de una inversión tecnológica; se trata de una apuesta enorme y implícita, en la que las empresas tendrán que encontrar la manera de utilizar la IA de tipo “agente”. Los proveedores de servicios de alta capacidad financian la infraestructura necesaria para desarrollar y gestionar ecosistemas complejos. Su inversión sirve como un estímulo para ayudar a las empresas a resolver estos problemas, lo cual podría acelerar la transición de la implementación fragmentada de sistemas a sistemas organizados. Para las firmas de consultoría, esto es como una espada de doble filo: confirma su capacidad de desarrollo de plataformas, pero también reduce los obstáculos que enfrentan las empresas al intentar operar solas.

El riesgo más importante es el de la autodestrucción. Como se indica en el manifiesto de McKinsey, el objetivo es industrializar la inteligencia artificial. Pero si las empresas logran manejar esta industrialización de manera interna, la capa de servicios que sirve como base para las “fábricas de agentes” podría reducirse en un 20% o 30%. El modelo de consultoría, basado en la gestión de la complejidad, se está convirtiendo en esa misma complejidad que debe ser gestionada por la inteligencia artificial. Las empresas se están preparando para esto, centrándose en relaciones de trabajo de alta confianza y juicio, en la venta de transformaciones, y en ser lo que los ejecutivos llaman “personas que están disponibles a las 11 p.m.” Sin embargo, a corto plazo, la valoración de las empresas debe reflejar esta tensión: apostar por acelerar la adopción de la inteligencia artificial, frente a apostar por ser los primeros en automatizarse.