Tendencias de los agentes de IA empresariales: Principales casos de uso, gobernanza, evaluaciones y más

Se está produciendo un cambio rápido en la IA empresarial. Las organizaciones están pasando de los chatbots a arquitecturas agénticas que ofrecen resultados precisos para los casos de uso empresariales. Para gestionar esta transición, los líderes y profesionales de datos están recalibrando sus estrategias de agentes.

¿Qué se necesita para que los agentes de IA trabajen para su negocio? ¿Y qué hacen las empresas líderes de forma diferente a las que se estancan?

El informe El estado de los agentes de IA aprovecha los datos de más de 20 000 clientes de todo el mundo para descubrir las tendencias más importantes sobre cómo las organizaciones abordan los agentes de IA. Este informe comparte información sobre la IA en la empresa: casos de uso comunes, evaluaciones y gobernanza, transformación de bases de datos y mucho más. 

Estos son algunos de los puntos clave:

Las implementaciones de IA se centran en tareas principales

Todo el mundo habla de la IA empresarial. Pero ¿cómo se está aplicando en el mundo real? Analizamos los casos de uso de IA más comunes en distintas regiones e industrias. La conclusión: las empresas están automatizando tareas críticas, pero rutinarias.

Estas tareas van desde la inteligencia de mercado hasta la defensa del cliente y los informes regulatorios. De los 15 casos de uso principales, el 40 % se centra en la experiencia y el compromiso del cliente.

Y estas aplicaciones están adaptadas a sectores específicos. Por ejemplo, el análisis de la bibliografía médica es un caso de uso principal para las empresas de atención médica y ciencias biológicas, mientras que el mantenimiento predictivo es más común en las industrias automotriz o de energía y servicios públicos. 

Las evaluaciones y la gobernanza de la IA son los pilares de la producción

Una encuesta global de 2024 realizada por Economist Impact reveló que el 40 % de los encuestados creía que el programa de gobernanza de la IA de su organización es insuficiente. No define adecuadamente los datos, no establece las barreras de protección adecuadas ni proporciona la rendición de cuentas necesaria. Y sin sólidos controles y contrapesos, las empresas tendrán dificultades para escalar los agentes de IA en producción. 

Quizás no sorprenda que los productos de seguridad y gobernanza de la IA hayan experimentado el mayor aumento de uso durante el último año, según nuestros datos. Y las empresas que usan herramientas de gobernanza de la IA logran poner en producción más de 12 veces más proyectos de IA. 

Las evaluaciones de IA son fundamentales para garantizar los resultados de alta calidad necesarios para implementar agentes de IA en producción, y las organizaciones están adoptando rápidamente herramientas de IA. Las organizaciones que utilizan herramientas de evaluación llevan a producción casi 6 veces más sistemas de IA. 

Los agentes de IA impulsan un replanteamiento de la arquitectura

A medida que el "vibe coding" gana popularidad, el enfoque impulsado por la IA para el desarrollo de aplicaciones está transformando rápidamente la forma en que las empresas gestionan sus bases de datos. Como resultado, las empresas deben ofrecer la elasticidad, la programabilidad y la escala en su arquitectura que se necesitan para que los agentes de IA funcionen como se espera. 

Los agentes hacen posible esta escala, y hemos visto que este cambio ocurre dentro de nuestros propios datos. En Neon, una base de datos Postgres sin servidor adquirida por Databricks y la tecnología principal detrás de Databricks Lakebase, los agentes de IA ahora crean el 80 % de todas las bases de datos y el 97 % de las ramas de bases de datos. 

Crecimiento del 327 % en los flujos de trabajo de múltiples agentes

El valor de los agentes de IA en los entornos empresariales es su capacidad para orquestar flujos de trabajo complejos basados en los datos propios de una organización. Para comprender cómo las empresas aprovechan los agentes de IA, analizamos el uso de los cuatro tipos de agentes en Databricks Agent Bricks.

Entre nuestros clientes, el principal caso de uso de agentes es el Supervisor Agent, que representó el 37 % del uso. El Supervisor Agent crea sistemas de múltiples agentes —optimizados automáticamente con los datos propios de una organización— que trabajan en conjunto para completar tareas en dominios especializados.

Comience con su estrategia de IA 

Crear e implementar agentes de IA ya no es una barrera para las organizaciones. Ahora, el desafío es hacerlo de una manera segura y gobernada que realmente genere valor para el negocio. 

Para obtener más información sobre cómo las organizaciones más exitosas están integrando con éxito la IA en sus operaciones, lea el informe completo Estado de los agentes de IA de 2026. 

(Esta entrada del blog ha sido traducida utilizando herramientas basadas en inteligencia artificial) Publicación original