Los agentes de inteligencia artificial ya están presentes en el 87,2% de las empresas consultadas por Digital Enterprise Show (DES), pero su retorno aparece con mucha más claridad en la eficiencia que en las ventas. El 86,2% identifica el ahorro de tiempo como uno de sus principales beneficios, mientras que sólo el 12,8% aprecia un aumento de ingresos y apenas el 10,6% detecta una mejora de la conversión.
La distancia entre estas cifras dibuja una de las claves del momento actual de la IA empresarial. La tecnología se está implantando con rapidez y empieza a producir resultados en pocos meses. Pero esos resultados se concentran sobre todo en automatizar tareas, reducir costes y disminuir errores.
Para el retail, la cuestión que se abre ahora es cuándo esa primera fase de productividad conseguirá trasladarse de forma más clara a indicadores comerciales como ventas, conversión o valor generado por cliente.
La eficiencia llega antes que el crecimiento comercial
El I Barómetro de DES 2026 sobre agentes de IA sitúa el ahorro de tiempo como el retorno más extendido, señalado por el 86,2% de los encuestados. A bastante distancia aparecen la reducción de costes, con un 36,2%, y la disminución de errores, con un 34%.
También empiezan a detectarse efectos en tareas relacionadas con el cliente y la comunicación. El 23,4% señala una mayor creatividad en campañas o experiencias de cliente y el 14,9% observa mejoras en la atención a los usuarios.
Sin embargo, cuando la medición se desplaza hacia resultados comerciales directos, las cifras bajan de forma considerable. Sólo el 12,8% aprecia un incremento de ingresos y el 10,6% registra mejoras en conversión.
El contraste sugiere que la primera rentabilidad de los agentes está llegando allí donde resulta más sencillo medir horas ahorradas, tareas automatizadas o procesos con menos errores. Pero generar ventas adicionales exige intervenir en recorridos comerciales más complejos, donde influyen el producto, el precio, la demanda, la experiencia, el canal y la capacidad de integrar la tecnología en decisiones que afectan directamente al cliente.
La adopción se concentra lejos de las ventas
La distribución de los agentes de IA por departamentos ayuda a entender esta diferencia. Tecnología lidera claramente su utilización, con un 61,7%, seguida de operaciones, con un 47,9%, y marketing, con un 44,7%. Atención al cliente alcanza el 34%.
En cambio, la implantación es bastante menor en algunas funciones directamente relacionadas con el rendimiento comercial y la gestión corporativa. Sólo el 23,4% de las empresas declara utilizar agentes de IA en ventas, el 17% en finanzas y el 13,8% en recursos humanos.
El barómetro recoge organizaciones de sectores diversos, entre ellos comercio electrónico, banca, industria, turismo, salud y administración pública. Para el retail, los resultados de este trabajo indican que automatizar análisis, operaciones internas, generación de contenidos o determinadas interacciones con clientes puede producir mejoras de productividad relativamente rápidas. Pero conseguir que un agente intervenga con éxito en ventas requiere una integración mayor con datos de producto, inventario, precios, promociones, comportamiento del cliente y sistemas transaccionales.
Los primeros resultados llegan rápido, pero escalar cuesta más
La velocidad con la que las empresas empiezan a detectar los efectos del uso de agentes de IA es uno de los datos más llamativos. El 42,6% de los encuestados comenzó a percibir resultados en menos de tres meses y otro 29,8% lo hizo entre los tres y seis meses. En conjunto, el 72,4% observa algún efecto durante el primer semestre de utilización.
Además, el 64,9% considera que los agentes de IA han contribuido a mejorar la competitividad de su organización, frente a un 18,1% que afirma no haber observado cambios.
Sin embargo, probar la tecnología y extenderla por toda una empresa son procesos distintos. Aunque el 87,2% afirma que su organización ya utiliza agentes de IA, sólo el 8,5% señala que están desplegados en el conjunto de la compañía. Otro 26,6% los ha llevado a varios departamentos. Sumados ambos grupos, únicamente el 35,1% ha alcanzado un nivel de implantación transversal o multidisciplinar.
Esta diferencia revela una segunda brecha. La adopción inicial parece estar avanzando más rápido que el escalado. Para una empresa de retail, pasar de un agente utilizado por un equipo concreto a una infraestructura integrada entre e-commerce, tienda, marketing, atención al cliente, operaciones o cadena de suministro exige conectar sistemas, datos y responsabilidades que hasta ahora podían funcionar de forma separada.
Coste, seguridad y datos frenan el siguiente paso
Las barreras identificadas por DES ayudan a explicar por qué muchas organizaciones permanecen todavía en despliegues parciales. El coste aparece como el principal obstáculo para el 28,7% de los participantes. Le siguen la seguridad, con un 19,1%, y la falta de datos de calidad, con un 18,1%. La falta de talento especializado y las cuestiones regulatorias o legales son señaladas cada una por el 11,7%.
La calidad del dato resulta especialmente crítica cuando la IA pasa de asistir en tareas internas a tomar parte en decisiones que afectan al negocio. Un agente que recomienda una acción comercial, modifica un proceso o responde de forma autónoma necesita trabajar con información fiable y dentro de límites definidos.
Esa preocupación ya aparece en los resultados. El 27,7% de los encuestados se declara muy preocupado ante la posibilidad de que los agentes adopten decisiones incorrectas o poco fiables y otro 52,1% manifiesta bastante inquietud. En conjunto, casi ocho de cada diez muestran un grado elevado de preocupación por la fiabilidad.
La gobernanza avanza por detrás del uso
La expansión de los agentes de IA en las empresas está generando otro desfase. Sólo el 19,1% de las organizaciones dispone actualmente de protocolos implantados para utilizarlos de forma segura. El 41,5% está desarrollando esas medidas y el 27,7% reconoce que todavía no cuenta con ningún protocolo.
Esto significa que, según la fotografía ofrecida por DES, el uso de agentes de IA se encuentra mucho más extendido que los mecanismos internos destinados a controlar cómo funcionan. La situación gana importancia a medida que estos sistemas reciben más autonomía y acceso a datos corporativos o intervienen en procesos relacionados con clientes y decisiones de negocio.
Para el retail, el reto está ahora en decidir dónde generan un retorno medible las herramientas de IA, conectarlas con datos fiables y establecer controles acordes con las decisiones que pueden ejecutar. La eficiencia ha demostrado ser la primera puerta de entrada, pero el impacto comercial sigue mucho menos extendido.
Los agentes ya están demostrando que pueden ahorrar tiempo en una mayoría amplia de organizaciones, pero convertir ese ahorro en más ingresos exige una fase de madurez distinta. Integración, datos, escalado y gobernanza determinarán si la IA permanece principalmente como una tecnología de productividad o consigue avanzar hacia una herramienta capaz de influir de forma significativa en la cuenta de resultados.
impulsada por las operadoras de telefonía?