Los agentes de IA están a punto de pasar del hype a la realidad y, para muchas empresas, ese cambio será incómodo. En 2026, los trabajadores digitales autónomos empezarán a tomar decisiones, activar acciones y redefinir cómo se trabaja en organizaciones enteras.
La promesa es enorme, desde ganancias drásticas de eficiencia hasta formas completamente nuevas de operar. Pero los riesgos son igual de reales. Desde confianza mal depositada y bases de datos deficientes hasta graves exposiciones de seguridad y consecuencias culturales, muchas compañías se están adentrando en la era de los agentes de IA peligrosamente poco preparadas. En el próximo año, algunas desbloquearán un valor extraordinario, mientras que otras malgastarán dinero, dañarán la confianza o crearán problemas que no anticipaban.
Estos son los cinco mayores errores que, en mi opinión, cometerán las empresas con los agentes de IA, y lo que deben hacer para evitarlos.
1. Confundir agentes con chatbots
A primera vista, los agentes pueden parecer simplemente versiones más avanzadas de chatbots como ChatGPT. Ambos se basan en la misma tecnología de grandes modelos de lenguaje (LLM) y están diseñados para interactuar con nosotros usando lenguaje natural.
La diferencia principal, sin embargo, es que los agentes pueden actuar. Al combinar capacidades de razonamiento con la habilidad de conectarse a servicios de terceros, pueden planificar y ejecutar tareas complejas de varios pasos con mínima intervención humana.
Comprender esta diferencia es fundamental para identificar los casos de uso adecuados y capturar el verdadero valor de la IA agentiva.
2. Confiar demasiado
La tecnología de agentes es muy nueva y, aunque tiene un potencial enorme, todavía comete errores con frecuencia. Investigaciones de Stanford y Carnegie Mellon muestran que los equipos híbridos (humanos + agentes) superan a los agentes totalmente autónomos en casi el 69% de los casos.
Aunque los agentes trabajan más rápido y barato, esa ventaja suele verse compensada por menor precisión y alucinaciones. Por eso, es esencial implantar barreras de control y supervisión humana sólida sobre todas las decisiones críticas.
3. No preparar los datos para los agentes
Según Gartner, el 60% de los proyectos de IA empresarial iniciados en 2026 se abandonarán por datos que no están “listos para la IA”.
Para que los agentes funcionen correctamente, los datos deben ser limpios, coherentes, accesibles y bien estructurados. La información crítica no puede permanecer en silos ni mal indexada. Además, con agentes tomando decisiones de búsqueda y compra, las empresas deben asegurarse de ser descubribles tanto por humanos como por máquinas, replanteando su estrategia de datos para la era agentiva.
4. Subestimar los riesgos de seguridad
Los agentes de IA, al acceder a credenciales, sistemas y flujos de trabajo, amplían considerablemente la superficie de ataque. Se ha demostrado que son vulnerables a ataques de inyección de prompts, capaces de ejecutar instrucciones no autorizadas ocultas en contenidos aparentemente inocuos.
Por ello, son imprescindibles controles de acceso estrictos, auditorías continuas, gestión de credenciales y detección de anomalías, aplicando principios de confianza cero en cada capa del sistema.
5. Pasar por alto el impacto humano
Quizá el error más grave sea desplegar agentes sin evaluar su impacto en las personas. La IA agentiva implica una reasignación profunda de tareas y responsabilidades, generando temores reales sobre el empleo y la cultura corporativa.
Con más del 70% de los trabajadores en EE. UU. creyendo que la IA provocará pérdidas de empleo, ignorar este factor puede erosionar gravemente la confianza interna. La transición debe ser tan humana como tecnológica, basada en comunicación, escucha activa y gestión del cambio.
Hacerlo bien
Implementar infraestructuras de IA agentiva exige equilibrar tecnología, seguridad, cultura y talento humano. Aunque aún es pronto para saber si los agentes nos acercan a la AGI, su potencial transformador es indiscutible.
Sentar hoy las bases correctas permitirá capturar los beneficios minimizando riesgos en un futuro cada vez más automatizado.
