Las empresas que han desplegado agentes de IA en producción alcanzan de media un retorno de la inversión significativo en ocho meses, aunque el estudio de Salesforce apunta a que la velocidad de adopción no es el principal factor que determina el éxito, disponer de datos accesibles y de calidad, delimitar claramente los casos de uso y establecer mecanismos de supervisión y escalado humano desde el inicio resultan determinantes para obtener resultados. Salesforce ha presentado el informe State of Agentic AI in the Enterprise, elaborado a partir de las respuestas de 2.025 responsables de la toma de decisiones sobre IA agéntica en 20 países de cinco continentes.
El estudio analiza cómo las organizaciones están incorporando agentes capaces de ejecutar tareas y procesos de forma autónoma y qué factores influyen en el retorno que obtienen de estas implementaciones, las empresas que han desplegado agentes de IA en producción alcanzan de media un retorno de la inversión significativo en ocho meses, aunque el estudio de Salesforce apunta a que la velocidad de adopción no es el principal factor que determina el éxito.
Según los datos de Salesforce, los despliegues de agentes se han más que duplicado durante el último año, entre las compañías que ya los tienen en producción, estos sistemas alcanzan un ROI significativo en aproximadamente ocho meses, al tiempo que registran una adopción por parte de los empleados del 53% y un incremento medio del 29% en la satisfacción de los clientes. Sin embargo, el informe pone el foco en una conclusión especialmente relevante, ser de los primeros en desplegar agentes no implica necesariamente ser de los primeros en rentabilizarlos; los sectores que más agentes están implementando no son necesariamente los que consiguen recuperar antes la inversión.
Uno de los principales factores que determina el éxito de un despliegue es la disponibilidad de datos limpios y accesibles en el momento en el que el agente necesita utilizarlos, el estudio señala que no es necesario que una compañía haya unificado por completo todos sus datos antes de comenzar a utilizar agentes. De hecho, únicamente el 31% de las organizaciones que ya habían desplegado agentes había unificado completamente sus datos antes de ponerlos en producción, el 69% restante todavía estaba integrando fuentes, solucionando carencias de infraestructura o trabajando con información fragmentada.
La diferencia, no obstante, es significativa, las organizaciones que unificaron previamente los datos relevantes para el caso de uso alcanzaron un ROI significativo en 7,3 meses, frente a los 8,8 meses de aquellas que desplegaron primero los agentes y solucionaron posteriormente las deficiencias de su infraestructura de datos. El segundo elemento fundamental es delimitar correctamente aquello que puede hacer el agente, el informe apunta a que un caso de uso bien definido permite controlar mejor el acceso a la información y las acciones que puede ejecutar el sistema, evitando que la autonomía se convierta en un problema. La integración dentro de las herramientas de trabajo también tiene un impacto directo, una organización media utiliza 58 aplicaciones empresariales independientes, pero solo el 42% cuenta con IA integrada de forma nativa en ellas. La adopción por parte de los empleados alcanza el 55% cuando la IA está integrada directamente en las aplicaciones, frente al 47% cuando funciona conectada pero fuera de los sistemas principales, además, el 94% de las organizaciones que ya han desplegado agentes considera que integrarlos en los flujos de trabajo principales genera más valor que utilizarlos como herramientas independientes.
La gobernanza aparece como otro de los grandes retos de la IA agéntica, las organizaciones analizadas contaban de media con dos mecanismos de gobernanza antes de desplegar sus agentes, como supervisión en tiempo real, protocolos de escalado o registros de auditoría, y aumentaron esa cifra hasta tres después de la implementación. El estudio revela una tensión clara entre velocidad y control, las organizaciones con mecanismos de supervisión más ligeros alcanzaron un ROI positivo en 7,2 meses, frente a los 9,3 meses de aquellas con una gobernanza más sólida.
El problema es que una menor supervisión también aumenta el riesgo de detectar demasiado tarde que un agente está actuando fuera de los parámetros establecidos, las organizaciones con una gobernanza inferior a la media tuvieron casi el doble de probabilidades de descubrirlo únicamente después de que se produjera un error con consecuencias, un 32%, frente al 18% registrado entre aquellas con una gobernanza superior a la media.
Por ello, Salesforce identifica un equilibrio que las empresas deberán gestionar a medida que amplíen sus despliegues; lanzar agentes rápidamente y con una gobernanza más ligera puede acelerar el retorno de la inversión, pero también puede retrasar la detección de errores. De hecho, el 38% de los encuestados cuyas iniciativas de IA se ralentizaron, se estancaron o fracasaron afirma que habría establecido marcos de gobernanza y protocolos de escalado más sólidos desde el principio.
El estudio también muestra diferencias importantes entre industrias, servicios profesionales y logística, pese a encontrarse entre los sectores con una menor proporción de compañías que han completado sus despliegues, lograron alcanzar un ROI significativo más rápidamente. En el extremo contrario se encuentra el sector tecnológico, uno de los que más agentes de IA está desplegando, pero que registra uno de los plazos más largos para alcanzar el retorno de la inversión, con 10 meses.
Los datos apuntan así a que la madurez de una estrategia de IA agéntica no depende únicamente de la cantidad de agentes desplegados o de la rapidez con la que una compañía adopta la tecnología, la preparación de los datos, la definición de los casos de uso, la integración en los flujos de trabajo y la gobernanza condicionan en mayor medida el resultado económico.
El informe se basa en una encuesta doblemente ciega realizada entre el 14 y el 28 de mayo de 2026 a 2.025 responsables que influyen en las decisiones de compra de agentes de IA, los participantes proceden de 20 países y se distribuyen entre organizaciones con agentes ya desplegados (30%), compañías en fase piloto (47%) y empresas que todavía se encuentran evaluando esta tecnología (23%).
Salesforce aclara que las métricas de resultados, incluido el plazo de ocho meses para alcanzar el ROI y el incremento del 29% en la satisfacción del cliente, han sido declaradas por los propios encuestados, además, el Agentic Enterprise Index de Salesforce se ha elaborado a partir del análisis de datos de uso de empresas que utilizaron Agentforce y otros productos de Salesforce entre febrero de 2025 y abril de 2026. Para formar parte de este conjunto de datos, las organizaciones debían haber mantenido agentes activados en producción durante todos los meses del periodo analizado.