Liferay advierte que el 21% de las empresas no tiene un protocolo para dar de baja a sus agentes de IA
Piense en la típica reunión de los lunes en una aseguradora: el equipo de tecnología presenta un agente de IA que responde en segundos las quejas de los clientes. Todo mundo aplaude, se aprueba el presupuesto y el sistema arranca. Seis meses después, el ingeniero que lo armó ya renunció, nadie sabe quién está a cargo del proyecto, pero el agente sigue ahí, conectado a la base de datos y con las llaves de acceso a la información de los clientes. Suena a película de terror techie, pero es el pan de cada día en muchísimas empresas.
De hecho, el Informe sobre Adopción y Gobernanza de IA Agéntica 2026 de Liferay, que encuestó a 500 profesionales, encontró que el 54% de las compañías ya tiene estos sistemas funcionando o en fase piloto y el 72% de las organizaciones puramente tecnológicas ya los usa en producción.
El problema es que apenas el 25% se toma el trabajo de revisar si de verdad están sirviendo para algo mediante KPIs claros.
El síndrome del agente huérfano
Aquí es donde a los CIOs les empieza a doler la cabeza., pues slo el 21% de las empresas tiene un proceso claro para desconectar a estos agentes cuando ya no se necesitan. Es como ese empleado fantasma que sigue cobrando nómina, pero con la diferencia de que este tiene llave maestra a los datos confidenciales.
A esta locura, súmele que el 30% de las empresas ve la seguridad y la privacidad como el gran freno para usar más IA, un 29% se queja de los costos y un 27% dice que el problema es que su gente no está capacitada. Y ojo que apenas el 24% cuenta con una política de uso de IA válida para toda la empresa.
«Los agentes de IA ayudan a las empresas a avanzar más rápido cuando los empleados saben cómo utilizarlos y los líderes establecen expectativas claras sobre dónde encajan», explica Flávio Moitinho, director de Liferay para América Latina, en entrevista exclusiva con ValoryDinero.
Y tiene razón, ya que el 70% de este juego es gente y procesos, no el algoritmo. Si nadie vigila la herramienta, el 78% de los líderes tecnológicos que ya admiten que la IA va más rápido que su capacidad de auditarla se quedan con un riesgo monumental en las manos.
Cuando la IA deja de ser un robotito
El gran problema de usar modelos genéricos es que alucinan o mezclan datos. Imagina un gerente de compras que necesita saber si un proveedor va a quebrar: si el agente solo tiene reglas básicas, no va a detectar la alerta hasta que el problema le explote en la cara, porque los sistemas tradicionales solo avisan cuando se cruza un umbral pre-programado. Pero cuando conectas el agente al corazón del negocio, la cosa cambia del cielo a la tierra.
Un caso claro es el del Agente Guardián Financiero. En lugar de mandar un correo automático sin sentido, analiza los patrones de compra. Si ve vuelos, reservas de hotel y luego compras de muebles, deduce que el cliente se está mudando y le ofrece un paquete de reubicación antes de que lo pida.
Algo similar pasa en sistemas de soporte, donde la IA lee el tono del reclamo y extrae los acuerdos de servicio (SLA) del ERP para mandar el caso al equipo correcto con todo el contexto.
«A diferencia de los modelos genéricos de IA que carecen de contexto empresarial, nuestra arquitectura garantiza que la información se utilice de manera activa», detalla Moitinho. Y en Latinoamñerica el reto es doble, porque hay que cumplir con la LGPD de Brasil, la LFPDPPP de México y las leyes de Argentina al mismo tiempo, por lo que usar el estándar europeo RGPD como base se vuelve la salvación para no descarrilar.
Al final del día, para un jefe de tecnología, el chiste no es tener la IA más brillante, sino construir bases sólidas desde el primer día para que la innovación no se convierta en un pasivo.
«Construir esta base tempranamente brinda a los equipos mayor confianza para utilizar la IA de manera significativa, sin generar riesgos ni complejidades innecesarias», remata Moitinho.
