- El despliegue de IA agente es lento, pero la tecnología en sí no tiene la culpa
- La privacidad, el cumplimiento, la gestión y la escasez de habilidades están creando barreras
- Dinatres dice que el camino pasa por redefinir el ROI y centrarse en la colaboración hombre-máquina
Un nuevo informe de DeNatres afirma que casi la mitad de las iniciativas de IA agente todavía se encuentran en la etapa piloto o de prueba de concepto, lo que muestra cómo las organizaciones están luchando por pasar de las pruebas a la implementación completa, lo que les impide alcanzar el retorno de la inversión (ROI) objetivo.
Pero esa no es la razón por la que se cuestiona el valor de la IA; más bien, son obstáculos como la gobernanza y la seguridad los que están causando el retraso. Además, uno de cada tres citó la falta de un argumento comercial claro como una barrera para el progreso.
Pero el negocio no se detiene: tres cuartas partes (74%) esperan aumentar los presupuestos de IA agente el próximo año.
Estos son los principales obstáculos de la IA agente y cómo sortearlos
Las áreas de implementación más importantes en la actualidad son las operaciones de TI y DevOps (72%), la ingeniería de software (56%) y la atención al cliente (51%), pero el informe de Dynatrace revela una disparidad entre el enfoque de inversión y dónde las empresas quieren ver el mayor retorno de la inversión. En cambio, se esperan mejores retornos de las operaciones de TI y el monitoreo de sistemas (44%), la seguridad cibernética (27%) y el procesamiento y generación de informes de datos (25%).
El estudio detalla las preocupaciones de seguridad, privacidad y cumplimiento (compartidas por el 52% de los encuestados), la dificultad para gestionar y monitorear agentes a escala (51%) y la falta de personal calificado o capacitación (44%) como las barreras más prohibitivas.
Los líderes empresariales destacan la importancia del personal humano en un mundo de agentes y predicen una división 50:50 para TI y las tareas rutinarias de soporte. En este punto, casi dos tercios (69%) de las decisiones de inteligencia artificial todavía son verificadas por humanos, y el 87% está creando agentes de inteligencia artificial que requieren supervisión humana.
Otra cuarta parte (23%) prefiere depender únicamente de agentes supervisados por humanos.
De cara al futuro, las recomendaciones de Dynatrace incluyen repensar las métricas y redefinir el ROI, establecer guardianes claros para la colaboración entre humanos y máquinas y escalar lentamente con un propósito en lugar de gastar mucho dinero en distintos grados de éxito.
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