✨︎ Resumen (TL;DR):
- SAP LeanIX encontró que solo 17% de 228 organizaciones tiene visibilidad sobre el rendimiento o el cumplimiento de reglas de sus agentes de IA.
- El 44% ya usa agentes, el 40% experimenta con ellos y el 14% planea incorporarlos.
- NIST y FinOps señalan controles distintos: identidad y permisos para las acciones, además de trazabilidad del gasto.
SAP LeanIX encontró que solo el 17% de las 228 organizaciones clientes consultadas tiene visibilidad sobre el rendimiento de sus agentes de IA o sobre el cumplimiento de reglas. El dato expone una brecha de control mientras estas herramientas ya pueden consultar datos y ejecutar acciones dentro de aplicaciones corporativas. La encuesta se realizó en marzo de 2026 a responsables de arquitectura empresarial.
La adopción avanza sin la misma visibilidad
SAP realizó la encuesta entre 228 organizaciones clientes, principalmente de Europa y Norteamérica. Esa concentración geográfica importa al interpretar los resultados: los porcentajes describen a ese grupo, no a todas las empresas.
El reparto de respuestas reúne distintas etapas de adopción:
- 44% ya utiliza agentes de IA.
- 40% experimenta con ellos.
- 14% planea incorporarlos.
En conjunto, esas categorías suman 98%, pero no significan el mismo nivel de uso ni de autonomía. Casi la mitad de las organizaciones consultadas ya los usa, mientras otras todavía prueban la tecnología o apenas contemplan añadirla.
Además, 48% carece de responsabilidades claramente definidas para administrar los agentes. La falta de visibilidad sobre el rendimiento se suma así a una duda más básica: quién debe encargarse de ellos.
Usar un agente no revela cuánto puede hacer
Un agente de IA es un software que puede encadenar pasos para completar una tarea, consultar información y actuar en otros sistemas. Por eso, el dato de uso declarado no basta para saber qué tanta autonomía tiene o qué permisos recibió.
Un agente puede leer un documento, modificarlo o compartirlo. Son operaciones distintas, con consecuencias diferentes, y cada autorización requiere una evaluación aparte.
HP reportó que 47% de los trabajadores consultados en su Work Relationship Index 2026 decía utilizar agentes de IA. El estudio se publicó el 30 de septiembre y reunió respuestas de 19,506 personas con trabajos de escritorio en 15 países, incluidos México, España y Estados Unidos.
HP levantó esas respuestas entre el 15 de abril y el 20 de mayo. Su encuesta preguntó a personas por el uso de herramientas, mientras SAP recopiló respuestas de organizaciones. Las cifras observan cosas distintas y no permiten deducir por sí solas el grado de autonomía de cada agente.
Identidad propia para evitar permisos excesivos
El Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de Estados Unidos, NIST, abordó el problema en un análisis del 27 de agosto de 2026. Sus autores, Bill Fisher y Ryan Galluzzo, señalaron que entregar a un agente las credenciales de un empleado dificulta atribuir sus acciones y puede darle accesos demasiado amplios.
Su planteamiento consiste en asignar a los agentes identificadores propios, credenciales y permisos vinculados a quien los opera, con autorizaciones ajustadas a sus funciones. Así se puede distinguir la identidad del software de la persona que delegó el trabajo.
La revisión humana constante tampoco resuelve todo. NIST describe la fatiga de consentimiento: si un sistema pide autorización una y otra vez, la persona puede acostumbrarse a aprobar por reflejo para que la tarea continúe. El control formal sigue ahí, pero pierde su función si nadie examina la solicitud.
En una entrevista publicada por Expansión el 22 de octubre, Román Baudrit, vicepresidente de ventas de Seguridad de Aplicaciones y Datos de Thales Cybersecurity Products para América Latina, describió otro mecanismo. Un kill switch permite revocar conexiones concretas cuando existe riesgo para la información y cortar ese acceso del agente.
Revocar la conexión no garantiza recuperar los datos que ya salieron de la organización. El control detiene un acceso, pero no deshace una transferencia previa.
El costo también necesita trazabilidad
El informe State of FinOps 2026, basado en 1,192 respuestas de la comunidad dedicada a gestionar el valor y el gasto tecnológico, identifica dificultades para conocer el consumo de IA, asignar sus costos a las áreas del negocio y determinar el retorno de inversión.
La FinOps Foundation explica que estos servicios pueden tener precios menos transparentes o más variables que los de la nube tradicional. Los equipos deben relacionar el consumo con las unidades que lo generan y con el valor obtenido, mientras muchos proyectos todavía están en fase exploratoria.
Las herramientas más solicitadas en el informe incluyen:
- Seguimiento detallado del gasto en modelos.
- Estimación del costo de una arquitectura antes de desplegarla.
Esa información permite conectar la factura con el trabajo delegado, además de saber quién autorizó al agente y a qué podía acceder.
La adopción, los permisos y el gasto plantean problemas distintos. Las cifras de SAP muestran que muchas organizaciones ya usan o prueban agentes sin una visibilidad equivalente sobre su rendimiento y sus reglas. El punto pendiente es identificar qué software actúa, con qué autorización y cuánto cuesta cada tarea.
