¿Por qué muchas empresas no crean agentes de IA, aunque ya no necesitan programar? 

by Smart | Jul 10, 2026 | Datos, Inteligencia Artificial

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La automatización que nadie está midiendo

En la mayoría de las empresas, las grandes oportunidades de mejora no siempre están escondidas en complejas estrategias de transformación digital. Muchas veces se encuentran en actividades cotidianas que se han vuelto tan normales que nadie las cuestiona.

Actualizar reportes en Excel. Copiar información entre sistemas. Buscar correos para validar una autorización. Consolidar datos de diferentes áreas. Generar el mismo reporte semana tras semana.

Son tareas que parecen pequeñas cuando se observan de manera aislada. El problema surge cuando acumulamos los minutos, las personas y las repeticiones.

Un estudio global de Automation Anywhere, realizado con más de 10,000 trabajadores de oficina, encontró que los participantes dedicaban en promedio más de tres horas al día a tareas administrativas, manuales y repetitivas que no formaban parte de su función principal. El estudio estimó que esto podía representar alrededor de 60 horas al mes por empleado.¹

Ese es el costo oculto que pocas organizaciones están midiendo.

El problema no es solamente el tiempo

Cuando hablamos de automatización, es común pensar únicamente en los minutos que una persona podría ahorrar al completar una tarea. Sin embargo, el impacto va mucho más allá. Los procesos manuales también pueden retrasar la disponibilidad de la información y, como consecuencia, las decisiones del negocio.

Imaginemos un proceso comercial en el que los datos de ventas deben recopilarse de distintas fuentes antes de preparar un reporte ejecutivo. Si la consolidación tarda varios días, la organización termina analizando lo que ya ocurrió, en lugar de reaccionar a lo que está sucediendo.

En el Work Trend Index 2023, Microsoft encuestó a 31,000 personas de 31 países. El 64% señaló que tenía dificultades para encontrar el tiempo y la energía necesarios para realizar su trabajo. Ese grupo tenía una probabilidad 3.5 veces mayor de experimentar también dificultades con la innovación y el pensamiento estratégico.²

Esto significa que el trabajo repetitivo no solo consume horas. También puede desplazar el análisis, la creatividad y la capacidad de generar nuevas ideas.

Automatizar no significa reemplazar personas

Uno de los mayores mitos alrededor de la automatización es pensar que su propósito principal es sustituir puestos de trabajo. En realidad, una gran parte de la oportunidad está en automatizar actividades específicas, no ocupaciones completas.

El McKinsey Global Institute estimó que menos del 5% de las ocupaciones podían automatizarse por completo con tecnologías demostradas. Sin embargo, aproximadamente el 60% contenía al menos un 30% de actividades con potencial de automatización.³

Una persona desempeña múltiples actividades dentro de su función. Algunas requieren experiencia, comunicación, empatía, criterio o conocimiento del negocio. Otras consisten en copiar información, actualizar archivos, enviar notificaciones o solicitar aprobaciones.

La automatización puede encargarse de la parte repetitiva para que la persona dedique más tiempo a aquello que verdaderamente requiere su talento.

Datos, automatización e inteligencia artificial

Durante años, las empresas han invertido en sistemas para capturar información. Ahora el reto es lograr que esa información fluya y se convierta en decisiones y acciones concretas.

Por separado, cada capacidad ofrece beneficios. Cuando trabajan juntas, el impacto puede ser mayor. Un dashboard puede detectar una desviación, una automatización puede notificarla a la persona responsable y un asistente de IA puede ayudar a consultar el contexto y resumir la información disponible.

¿Cuánto cuesta realmente un proceso manual?

Antes de iniciar un gran proyecto tecnológico, todo líder podría plantear una pregunta sencilla:

¿Cuántas horas invierte nuestra organización cada semana en tareas repetitivas que podrían simplificarse o automatizarse?

Para dimensionarlo, pensemos en un ejemplo hipotético: si diez personas dedican cinco horas semanales a consolidar información, actualizar reportes o dar seguimiento manual a solicitudes, la organización está utilizando aproximadamente 200 horas al mes en esas actividades.

Este cálculo es un ejercicio ilustrativo. Cada empresa debería medir sus propios procesos, frecuencia y tiempos antes de estimar el beneficio de una automatización.

El costo real tampoco se limita a las horas. Incluye posibles errores, retrabajos, demoras y, sobre todo, decisiones que no se toman oportunamente.

Una oportunidad al alcance de más organizaciones

La automatización, el análisis de datos y la inteligencia artificial ya no son capacidades exclusivas de las grandes corporaciones. Sin embargo, no se trata de automatizar todo ni de incorporar tecnología solamente porque está disponible.

El punto de partida debe ser el negocio: identificar los procesos que consumen más tiempo, provocan más errores o retrasan decisiones importantes.

Las organizaciones que logren crecer de manera sostenible no serán necesariamente las que trabajen más horas. Serán aquellas que utilicen mejor su información, simplifiquen el trabajo repetitivo y permitan que sus equipos se concentren en lo que realmente genera valor.

Intelligent Data, Smart Decisions.

En SmartDax ayudamos a las organizaciones a transformar datos y procesos mediante Business Intelligence, automatización e Inteligencia Artificial, conectando la tecnología con mejores decisiones de negocio.

Fuentes

  1. Automation Anywhere. “Global Research Reveals World’s ‘Most Hated’ Office Tasks”, 21 de enero de 2020. Estudio con más de 10,000 trabajadores de oficina. Consultar fuente
  2. Microsoft. “2023 Work Trend Index: Will AI Fix Work?”, 9 de mayo de 2023. Encuesta a 31,000 personas en 31 países. Consultar fuente
  3. McKinsey Global Institute. “A Future That Works: Automation, Employment, and Productivity”. Análisis de más de 2,000 actividades en 800 ocupaciones. Consultar fuente

Durante los últimos años hemos visto una explosión de herramientas de Inteligencia Artificial que prometen democratizar el acceso a la automatización. Hoy es posible crear asistentes, chatbots o agentes de IA utilizando interfaces visuales y lenguaje natural, sin necesidad de escribir una sola línea de código. 

Sin embargo, existe una realidad que observamos todos los días en las organizaciones: 

Muchas empresas siguen sin dar el paso, y no es porque la tecnología sea demasiado compleja. 

De hecho, diversos estudios muestran que la adopción de IA en las organizaciones continúa creciendo rápidamente. McKinsey reporta que más de tres cuartas partes de las organizaciones utilizan IA en al menos una función de negocio. Sin embargo, también señala que muchas compañías siguen trabajando en la manera de capturar valor real a través de cambios organizacionales, rediseño de procesos y gobernanza.  

El verdadero reto ya no es técnico 

Durante mucho tiempo, la principal barrera para desarrollar soluciones de IA era contar con especialistas altamente capacitados en programación, ciencia de datos o machine learning. 

Hoy el panorama es distinto. 

Herramientas como Microsoft Copilot, Power Automate, Power Apps, Power Pages, ChatGPT y múltiples plataformas no-code han reducido drásticamente la complejidad técnica. 

Sin embargo, la pregunta que muchas organizaciones se hacen es: 

¿Realmente queremos invertir tiempo y recursos en aprender a construirlo, probarlo, desplegarlo y mantenerlo? 

Diversos estudios muestran que los desafíos actuales están más relacionados con talento, gobierno, cumplimiento normativo y gestión del cambio que con capacidades tecnológicas puras. Deloitte destaca que las organizaciones avanzan en su transformación impulsadas por IA a un ritmo determinado por el cambio organizacional, no por la velocidad de la tecnología. [statista.com],  

No todas las organizaciones quieren convertirse en desarrolladoras de IA 

Existe una narrativa creciente que sugiere que, gracias a las plataformas low-code y no-code, cualquier empresa debería construir internamente sus propios agentes de IA. 

Pero la realidad empresarial suele ser diferente. 

Un director comercial genera más valor desarrollando nuevos negocios que aprendiendo a diseñar agentes. 

Un gerente de operaciones aporta más optimizando el servicio al cliente que configurando integraciones tecnológicas. 

Un responsable de logística produce mejores resultados mejorando la experiencia de sus clientes que dedicando semanas a experimentar con plataformas de automatización. 

La tecnología es una herramienta estratégica, pero no necesariamente una competencia central para todas las organizaciones. 

Lo mismo ocurre con los proyectos de Business Intelligence 

Esta situación no es exclusiva de la IA. 

Durante años hemos visto empresas con licencias de Power BI, Excel, Microsoft 365 o herramientas analíticas avanzadas que continúan dependiendo de reportes manuales y procesos altamente operativos. 

¿Por qué? 

Porque disponer de una herramienta no significa tener la capacidad, el tiempo o la experiencia para diseñar una solución que genere valor. 

Un dashboard útil requiere entender procesos, definir indicadores, construir modelos de datos, validar reglas de negocio y garantizar el mantenimiento de la solución. 

De forma similar, un agente de IA exitoso requiere contexto de negocio, gobierno de información, pruebas, monitoreo y mejora continua. 

La tecnología, por sí sola, rara vez resuelve esos desafíos. 

La escasez de recursos sigue siendo una realidad 

Las investigaciones más recientes continúan identificando la disponibilidad de habilidades, talento especializado y capacidades organizacionales como obstáculos importantes para acelerar la adopción de IA. Las organizaciones reconocen el potencial de estas tecnologías, pero muchas enfrentan limitaciones de tiempo, recursos o experiencia para convertir ideas en soluciones operativas y escalables.  

En otras palabras: 

El reto no es acceder a la tecnología. 

El reto es implementarla correctamente y obtener resultados medibles. 

Ahí es donde SmartDax puede generar valor 

En SmartDax creemos que las empresas no deberían tener que convertirse en desarrolladoras de software para aprovechar la Inteligencia Artificial o el Business Intelligence. 

Nuestro objetivo es ayudar a las organizaciones a acelerar su transformación digital mediante soluciones prácticas que conecten la tecnología con los resultados de negocio. 

Apoyamos a nuestros clientes en iniciativas como: 

Inteligencia Artificial 

  • Agentes de IA para atención a clientes. 
  • Asistentes internos para operaciones. 
  • Automatización de consultas y tareas repetitivas. 
  • Integración con Microsoft 365 y Copilot. 
  • Soluciones basadas en Power Automate y Power Pages. 

Business Intelligence 

  • Dashboards ejecutivos en Power BI. 
  • Automatización de reportes. 
  • KPIs financieros, comerciales y operativos. 
  • Modelos analíticos para logística y supply chain. 
  • Gobierno y calidad de datos. 

Automatización de Procesos 

  • Flujos de aprobación. 
  • Gestión documental. 
  • Sistemas de tickets. 
  • Seguimiento de solicitudes. 
  • Automatización de actividades administrativas. 

El futuro no será de quienes tengan acceso a la IA, sino de quienes logren implementarla 

La conversación empresarial ya no gira alrededor de si una organización debería utilizar Inteligencia Artificial. 

La pregunta relevante es: 

¿Cómo convertimos esa tecnología en resultados tangibles sin distraernos de nuestro negocio principal? 

Algunas organizaciones decidirán construir sus capacidades internamente. 

Otras optarán por apoyarse en especialistas que les permitan acelerar el proceso, reducir riesgos y capturar valor más rápidamente. 

Y ambas decisiones son válidas. 

La democratización de la IA no significa que todas las empresas deban construirla por sí mismas. 

Significa que hoy tienen la libertad de decidir cuál es el camino más eficiente para lograr sus objetivos. 

En SmartDax ayudamos a nuestros clientes a transformar datos, procesos e ideas en soluciones reales de Inteligencia Artificial, Business Intelligence y automatización. 

Porque tener acceso a la tecnología es importante. 

Pero convertirla en resultados es lo que verdaderamente genera ventaja competitiva. 

Fuentes  

  1. McKinsey & Company,The State of AI: Global survey | McKinsey
  2. Deloitte,State of Generative AI in the Enterprise 2022
  3. Deloitte,Deloitte Generative AI Survey finds Adoption is Moving Fast, but Organizational Change is Key to Accelerate Scaling 
  4. Gallagher,2025 Attitudes to AI Adoption and Risk Benchmarking Survey

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En SmartDax ayudamos a organizaciones a implementar agentes de IA, dashboards de Business Intelligence y automatizaciones que generan valor desde el primer día. 

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