Agentic AI: Cuatro Formas en que Está Entregando Valor Comercial Real
Puntos clave
- El 78% de las empresas utilizan AI generativo, pero muchas ven poco impacto en los ingresos.
- El AI agentic convierte perspicacias en acciones autónomas, reduciendo el esfuerzo manual.
- Características de confianza incorporadas como registros de auditoría abordan preocupaciones de cumplimiento y transparencia.
- La tecnología vincula herramientas empresariales fragmentadas, simplificando flujos de trabajo.
- La operación en segundo plano continua permite la resolución de problemas en tiempo real.
- Los adoptadores tempranos informan ciclos de informes más rápidos y costos de cumplimiento más bajos.
Las empresas están avanzando más allá del AI generativo que simplemente crea contenido hacia sistemas de AI agentic que actúan de forma autónoma. Si bien el 78% de las empresas ahora utilizan AI generativo, muchas ven poco impacto en la productividad o los ingresos. El AI agentic promete cerrar esa brecha al convertir perspicacias en acciones, incorporar confianza a través de registros de auditoría y linaje de datos, vincular herramientas fragmentadas y operar continuamente sin solicitudes de usuario. Los adoptadores tempranos informan ciclos de informes más rápidos, costos de cumplimiento reducidos y ganancias de productividad medibles, lo que sugiere un cambio de herramientas de AI de nivel superficial a soluciones que entregan resultados tangibles en la línea de fondo.
Aumento de la Adopción que Responde a la Necesidad de ROI Real
Según un informe reciente de McKinsey, el 78% de las empresas utilizan AI generativo en al menos una función comercial, pero muchas informan que no hay un impacto significativo en la línea de fondo. La brecha a menudo se encuentra en la ejecución: un modelo generativo podría redactar un informe de variación, pero la carga de trabajo aún recae en los analistas. El AI agentic cambia esa dinámica al ejecutar el análisis, reconciliar números en sistemas y entregar resultados directamente a los tomadores de decisiones, convirtiendo la información en acción y permitiendo ganancias de productividad medibles.
De Perspicacia a Ejecución con Confianza Incorporada
Las primeras herramientas de AI generativo se centraron en producir borradores, presentaciones y resúmenes de investigación, dejando a los usuarios verificar y actuar en la salida. El AI agentic está orientado a resultados, lanzando automáticamente flujos de trabajo para investigar y resolver problemas detectados —ya sea actualizar registros de CRM en ventas o solicitar outreach en RRHH. La confianza se refuerza a través de características de transparencia como registros de auditoría, acceso basado en roles y seguimiento de linaje de datos, abordando preocupaciones destacadas por Thomson Reuters de que muchas empresas carecen de políticas de uso responsable y capacitación específica de AI.
Conectando Herramientas Empresariales Disparatas
Las organizaciones a menudo luchan con herramientas de AI superpuestas y desconectadas que aumentan el costo y la complejidad sin mejorar los resultados. El AI agentic sirve como tejido conectivo, vinculando CRMs, sistemas ERP, plataformas de RRHH y herramientas de colaboración. Al escribir resultados directamente en flujos de trabajo existentes, reduce la cantidad de aplicaciones separadas que los usuarios deben alternar, consolidando la creación de valor en menos sistemas más capaces.
Ejecución Continua sobre Tareas de Una Sola Vez
La mayoría de las soluciones de AI están diseñadas para tareas únicas de una sola vez —resumir un documento o generar código. En contraste, el AI agentic se ejecuta silenciosamente en segundo plano, detectando cuándo se necesita acción y activando el siguiente mejor paso sin solicitudes de usuario. Por ejemplo, puede marcar automáticamente anomalías de precios, alertar a los líderes de compras y proporcionar benchmarks históricos para justificar cambios, manteniendo los procesos en marcha y entregando un "pegamento" operativo que impulsa la eficiencia.
Los pilotos tempranos informan ciclos de informes más rápidos, costos de cumplimiento reducidos y mejoras de productividad tangibles. Al incorporar el AI en flujos de trabajo diarios, las organizaciones pueden lograr el valor comercial real que el AI generativo solo ha luchado por entregar.