Las marcas están creciendo hacia un futuro donde la IA agéntica gestiona la mayoría de las interacciones con clientes y los flujos de trabajo operativos, lo que da lugar a una mayor productividad del personal y a más resultados creativos. Sin embargo, nuestra encuesta global de 3000 ejecutivos y profesionales para el informe IA y tendencias digitales 2026 de Adobe revela que las ambiciones de ampliar la personalización impulsada por IA en tiempo real a escala superan enormemente el nivel de preparación de las empresas.

Son unos pocos los que cuentan con la calidad de los datos, los perfiles armonizados o los marcos de análisis necesarios para escalar sus inversiones en IA. Aunque la IA ya está generando mejoras en los flujos de trabajo de marketing clave, los equipos luchan por traducir esos beneficios en retornos cuantificables para el liderazgo. La desalineación persistente en la estrategia de IA entre ejecutivos y profesionales del día a día solo agrava estos retos. Para escalar efectivamente la interacción impulsada por IA, las organizaciones deben enfocarse en cerrar tres brechas simultáneamente: preparación de datos, infraestructura de medición y alineación ejecutivo-profesional.

Las marcas están estableciendo objetivos ambiciosos para la IA agéntica, pero el progreso de implementación actual apunta a una realidad más desigual. Menos de un tercio de las organizaciones ha avanzado más allá de la fase piloto hacia la implementación organizacional o multifuncional de la IA agéntica para el servicio de atención al cliente (30 %), un área que muchos esperan automatizar en el futuro cercano. Asimismo, el número de empresas que han implementado la IA agéntica en la misma medida en la creación y activación de contenido de marketing (22 %) y personalización y recomendaciones (18 %) es aún menor.

A pesar del progreso limitado en cuanto a ampliar la IA agéntica a escala, la mayoría de las marcas anticipa que la tecnología manejará directamente una porción sustancial de todas las interacciones en los puntos de contacto con clientes. En los próximos 18 meses, más de tres cuartas partes cree que la IA agéntica gestionará al menos la mitad de todas las interacciones de servicio de atención al cliente. Tienen expectativas similares para la función de la IA agéntica en los servicios posventa, las ventas y transacciones con clientes, y la interacción conversacional (Figura 2). Estas aspiraciones sobre el papel creciente de la IA agéntica en la interacción con los clientes se extienden más allá de la ampliación a escala: el 42 % de las marcas también planea diseñar personalidades distintivas de agentes de IA para diferentes públicos, lo que apunta a una reinvención más amplia de cómo los clientes experimentan los puntos de contacto impulsados por IA.

Los planes para la IA agéntica son igualmente llamativos cuando se trata de optimizar procesos internos. En el mismo periodo de tiempo, las organizaciones esperan que la IA agéntica asista al personal con investigaciones y acceso a conocimientos (69 %), automatice tareas rutinarias de servicio al cliente (63 %), asista al marketing con orquestación de campañas (52 %) y cree contenido para campañas de marketing (44 %).

Estas aspiraciones indican claramente que las marcas son optimistas sobre los beneficios transformadores que puede ofrecer la IA agéntica. Casi dos tercios (63 %) consideran que permitirá a la organización enfocarse más en la estrategia y el trabajo creativo, y el 47 % va más allá al afirmar que las empresas que no adopten la IA agéntica se volverán obsoletas. Aproximadamente un tercio ya está priorizando la inversión en IA agéntica por encima de enfoques más adoptados como la IA generativa. Sin embargo, como sugiere la brecha entre convicción e implementación, llevar la IA agéntica de la experimentación a la implementación a escala requerirá que las organizaciones enfrenten varios obstáculos operativos que la ambición por sí sola no puede resolver.

A pesar de la percepción generalizada de estos beneficios, demostrar el valor de la IA sigue siendo un reto persistente. Aunque las organizaciones clasifican la satisfacción y lealtad de cliente (p. ej., Net Promoter Score, retención, abandono) como el indicador más importante del éxito de IA para el liderazgo (por encima del crecimiento de ingresos y el ahorro de costos) más de la mitad (56 %) asegura que el liderazgo finalmente evalúa los resultados de IA únicamente a través de un lente financiero. Esta desconexión se agrava por el hecho de que el 52 % de las organizaciones se esfuerza por demostrar retornos medibles en inversiones de IA usando cualquier métrica relacionada con la experiencia de cliente, lo que dificulta justificar la inversión en cualquiera de los dos frentes.

En el fondo de ambos retos está la falta de infraestructura formal de medición. Solo el 44 % ha implementado un marco para el seguimiento del ROI y valor de la IA generativa, y apenas el 31 % lo ha hecho para la IA agéntica. Casi la mitad (47 %) no tiene ningún marco implementado o no sabe si lo tiene.