Las empresas están dejando de probar la inteligencia artificial para pedirle que ejecute tareas, pero la mayoría todavía no lleva esos agentes a toda la operación. Delpa Tecnología, empresa de desarrollo de software a medida, automatización e IA, explica qué hay detrás de la brecha y qué conviene revisar antes de empezar.
Santiago, octubre de 2026. En el mundo, el 40% de los encuestados de empresas con ingresos anuales sobre USD 1.000 millones reporta que su organización escala agentes de inteligencia artificial, frente al 27% del año anterior, según la encuesta The state of AI in 2026 de McKinsey, publicada el 25 de agosto con 1.719 participantes de 97 países. Entre los encuestados de empresas más pequeñas, la proporción se mantuvo en 22%.
En Chile la adopción crece rápido, pero el uso avanzado sigue siendo minoritario. Un estudio de Strand Partners para Amazon Web Services con 1.000 líderes empresariales, publicado por Pauta en septiembre de 2026, indica que el 45% de las empresas chilenas usa inteligencia artificial, diez puntos más que el año anterior. Entre las que ya la usan, el 58% se queda en herramientas básicas como chatbots públicos y solo el 17% opera sistemas avanzados, desarrollos propios o agentes autónomos.
En junio de 2025, la consultora Gartner proyectó que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelará antes de fines de 2027 por costos crecientes, valor de negocio poco claro o controles de riesgo insuficientes.
De probar la IA a pedirle que ejecute
Un asistente de IA responde o redacta cuando alguien se lo pide. Un agente recibe un objetivo, consulta los sistemas que tiene autorizados y ejecuta los pasos para cumplirlo, como revisar un pedido, actualizar un registro o derivar un caso. Ese salto separa hoy a las empresas que experimentan de las que obtienen resultados a escala.
| Indicador | Dato | Fuente |
| Encuestados de empresas con ingresos sobre USD 1.000 millones que reportan que su organización escala agentes de IA (en el mundo) | 40% en 2026 (27% el año anterior) | McKinsey, The state of AI in 2026 |
| Encuestados de empresas más pequeñas que reportan que su organización escala agentes de IA (en el mundo) | 22%, sin cambio respecto del año anterior | McKinsey, The state of AI in 2026 |
| Empresas que planean desplegar IA agéntica en los próximos dos años (en el mundo) | Cerca de tres cuartos | Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026 |
| De esas empresas, las que tienen un modelo maduro de gobernanza de agentes (en el mundo) | 21% | Deloitte, State of AI in the Enterprise 2026 |
| Empresas chilenas que usan IA (Chile) | 45% (35% el año anterior) | Strand Partners para AWS, vía Pauta |
| Empresas chilenas que se consideran preparadas para la IA agéntica (Chile) | 18% | Strand Partners para AWS, vía Pauta |
McKinsey y Deloitte miden muestras globales y Strand Partners mide empresas en Chile, con metodologías distintas, por lo que sus cifras no se comparan directamente.
Por qué la mayoría no logra escalar
Gartner sostiene que la mayoría de estos proyectos, impulsados por la expectativa, son todavía experimentos o pruebas de concepto, a menudo mal aplicados, que ocultan el costo real y la complejidad de desplegar agentes a escala. La misma consultora describe el agent washing, en que asistentes, chatbots o herramientas de automatización se rebautizan como agentes, y estima que solo unos 130 de los miles de proveedores del rubro tienen capacidades agénticas reales.
La gobernanza también llega tarde. Según Deloitte, de las empresas que planean desplegar IA agéntica en dos años solo el 21% tiene un modelo maduro para gobernar sus agentes, con reglas sobre qué pueden hacer, con qué datos y bajo qué supervisión. En Chile pesa además la falta de habilidades en los equipos, ya que el 48% de las empresas consultadas por Strand Partners señala la brecha de habilidades digitales como el principal obstáculo para ampliar el uso de la IA.
Qué significa para las empresas en Chile
Chile encabeza el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2025) del Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) y la CEPAL, con 70,5 puntos entre 19 países. Pero en adopción en el sector industrial obtiene 39,30 puntos y queda en el lugar 12.
Strand Partners apunta en la misma dirección. Entre las empresas que ya usan IA, el 92% declara aumentos de productividad, pero solo el 14% dice tener mucha seguridad para medir con precisión el retorno de la inversión.
En logística, transporte, comercio exterior y retail, donde una operación pasa por el ERP, la bodega, el transporte y la atención de clientes, un agente solo aporta si puede leer y actualizar esos sistemas con datos confiables.
Lo que arriesga una empresa que se apura
El riesgo más directo es una inversión que no llega a producción. Un proyecto que se queda en piloto consume presupuesto y tiempo sin cambiar la operación, que es el escenario que Gartner anticipa para más del 40% de los proyectos agénticos. También están las decisiones automáticas sin control, porque un agente con permisos amplios y sin reglas claras puede equivocarse a la velocidad de un sistema y no de una persona.
Si el agente accede a información de personas, la empresa debe considerar además la Ley 21.719 de protección de datos personales, que rige desde el 1 de diciembre de 2026, aunque un proyecto del Ejecutivo con urgencia suma (Boletín 18.623-07), aprobado en general en octubre por la Comisión de Constitución del Senado y todavía en primer trámite, propone postergar su entrada en vigencia hasta 2027. Conviene revisar con su asesor legal qué datos puede usar cada agente.
Qué pueden hacer hoy las empresas
Conviene partir por un proceso concreto y medible, una tarea repetitiva, con reglas conocidas y volumen suficiente, como la conciliación de documentos o el ingreso de pedidos, y medir antes cuánto tiempo toma y cuántos errores tiene. Como un agente trabaja con lo que encuentra en los sistemas, los datos tienen que estar ordenados antes de que llegue. Si el ERP, el CRM y los sistemas logísticos no están conectados o tienen datos duplicados, el primer proyecto es integrarlos.
Luego hay que definir qué decide el agente solo y qué pasa por una persona. Las acciones de bajo riesgo pueden ejecutarse solas, y las que comprometen dinero, clientes o datos sensibles conviene que pasen por una aprobación humana. Cada agente debería acceder solo a los sistemas y datos que necesita para su tarea, y cada acción debería quedar registrada para poder revisarla después.
La capacitación de quienes supervisan y corrigen al agente es parte del proyecto, no un paso posterior.
Glosario para la nota
| Término | Qué es |
| Agente de IA | Sistema de inteligencia artificial que recibe un objetivo, consulta los sistemas que tiene autorizados y ejecuta pasos para cumplirlo, con distintos grados de supervisión humana. |
| IA agéntica | Término que agrupa a las aplicaciones de IA capaces de actuar de forma autónoma sobre sistemas y procesos, no solo de generar respuestas. |
| Escalar | Pasar de una prueba o piloto al uso regular de una tecnología en una o varias áreas de la empresa. |
| Agent washing | Práctica de presentar como agentes a asistentes, chatbots o herramientas de automatización que no tienen capacidades agénticas reales, según la describe Gartner. |
| Gobernanza de agentes | Reglas que definen qué puede hacer cada agente, con qué datos, con qué permisos y bajo qué supervisión. |
| Integración de sistemas | Conexión entre plataformas como el ERP, el CRM o los sistemas logísticos para que los datos fluyan sin copiarlos a mano. |
Sobre Delpa Tecnología
Delpa Tecnología desarrolla software a medida, automatiza procesos con inteligencia artificial y opera infraestructura crítica en la nube, con servicios de desarrollo, soporte y cloud, y ciberseguridad. Conecta el ERP con el CRM, el WMS de la bodega y los bancos para que los datos fluyan sin intervención humana, y construye para cada empresa agentes de IA que trabajan con sus datos y ejecutan pasos en sus sistemas con supervisión humana. Tiene más de 10 años de experiencia en campo en logística internacional y operaciones críticas, es partner certificado de AWS y SAP, tiene su equipo en Santiago y forma parte de Delpa Group. www.delpatecnologia.com
