De proyecto piloto a beneficios: el convincente ROI de la IA generativa y los agentes de IA

La inteligencia artificial (IA) ya no está atascada en modo piloto: está generando un impacto medible en los resultados. A medida que las organizaciones dejan atrás la fase de experimentación y pasan a producción, la conversación pasa de “¿qué es posible?” a “¿cuál es el retorno?”.

Aunque la IA tiene un potencial todavía insondable para amplificar el impacto y la productividad, las organizaciones no podrán materializar ese valor hasta que integren la IA en los procesos operativos cotidianos. El mayor retorno de la inversión (ROI) no proviene de pilotos aislados, sino de la integración de la IA en las operaciones principales, respaldada por datos fiables, una gobernanza sólida y las competencias adecuadas. Solo así puede la IA generar un impacto sostenido.

Nuestra investigación más reciente refuerza esta idea: las empresas que invierten de forma estratégica en IA generativa e IA agéntica están acelerando a gran escala y obteniendo beneficios reales.

El retorno de la inversión en IA generativa e IA agéntica es del 49 %, es decir, 1,49 USD por cada dólar invertido, lo que supone un incremento de aproximadamente el 20 % respecto a los resultados del año anterior.

Este dato proviene de nuestro nuevo informe “El ROI de la IA generativa y los agentes de IA”. Este estudio global, realizado por investigadores de Omdia by Informa TechTarget, encuestó a 2050 responsables empresariales y de tecnología de la información (TI) en 10 países, y revela que las empresas están transformando la experimentación con IA en retornos medibles a escala. En Snowflake hemos sido testigos directos de este cambio: las conversaciones con los clientes han pasado de forma progresiva de la experimentación al éxito en producción. 

Los estudios del último año han abordado el tema de la IA generativa y los agentes de distintas maneras, centrándose a veces en las tasas de fracaso de los proyectos piloto (donde cierto porcentaje de fracaso es necesario para descubrir el éxito), los obstáculos de implementación y los retos a la hora de medir el valor. Esta investigación se planteó con dos preguntas clave: ¿estás obteniendo un retorno de tu inversión y, si lo estás cuantificando, cuál es ese retorno? Según los encuestados, el 92 % está obteniendo un retorno de sus inversiones en IA.

¿Cómo están logrando el éxito estas organizaciones? De los datos de este informe emerge un manual de estrategia que implica la disposición a adentrarse en esta tecnología en rápida evolución y ponerla a trabajar. Esto exige prestar atención a los datos, que son el factor determinante en las implementaciones de IA.

En Snowflake, nuestra filosofía es sencilla: llevamos la IA a los datos, y no al revés. Las empresas han confiado a Snowflake su activo más valioso, y el camino hacia el ROI comienza por superponer la IA directamente sobre esa base unificada y gobernada. Cuando la IA se ejecuta donde ya residen tus datos, —de forma segura, con controles de acceso basados en roles y observabilidad integrados—, resulta más fácil pasar de la experimentación a la producción con confianza.

La evolución: de la IA generativa a los agentes autónomos

Los agentes de IA están llegando a producción más rápido de lo que muchos esperaban. Mientras que la IA generativa crea resultados, los agentes de IA toman decisiones y actúan. Aunque las organizaciones pueden empezar de forma modesta para demostrar la eficacia de sus soluciones con agentes, los agentes ya participan activamente en los flujos de trabajo actuales. Este cambio está transformando de manera fundamental la productividad y la toma de decisiones. Aunque los agentes están acelerando muchas tareas rutinarias, las personas son las encargadas de revisar, orquestar y aportar un nivel de supervisión estratégica que las soluciones con agentes aún no alcanzan, al menos por ahora.

Los agentes de IA marcan el inicio de una conversación real con tu negocio. Durante años, las herramientas de inteligencia empresarial (BI) podían decirte qué había ocurrido. Los sistemas de agentes de IA, respaldados por un fundamento de los datos sólido, ahora pueden ayudar a explicar por qué ocurrió y recomendar qué hacer a continuación. Este paso de los paneles pasivos a la toma de decisiones activa e inteligente es lo que genera un valor empresarial duradero.

Lo que los líderes empresariales deben entender es la velocidad a la que está ocurriendo todo esto. El impacto disruptivo de la empresa con agentes de IA no es el reto del año 2030. Es un reto que se está sintiendo ahora mismo, a medida que la adopción de los agentes se acelera. Nuestra investigación muestra que el 32 % de los pioneros en adoptarla ya tienen soluciones con agentes en producción, y otro 25 % planea sumarse en el próximo año.

Es importante destacar que estos agentes no operan sin control. Se están desplegando como partners sofisticados para dar apoyo a las personas, con foco en:

• Toma de decisiones basada en datos (57 %)

• Mejora de la experiencia del cliente (54 %)

• Mayor velocidad de innovación (51 %)

Los agentes también se utilizan cada vez más para el desarrollo de software. Casi la mitad (el 48 %) de todo el código es ahora generado por IA, y el 82 % de las organizaciones afirma que los agentes han mejorado las pruebas de código y la detección de errores. Además, el 80 % señala mejoras en la calidad general del código. Estos resultados muestran la rapidez con la que los agentes están pasando de la experimentación a un impacto real a escala empresarial.

Snowflake está impulsando esta transformación de primera mano. Con las nuevas innovaciones de Cortex Code, el agente de codificación de IA de Snowflake para entornos de desarrollo locales, los desarrolladores obtienen asistencia de IA segura y contextual directamente en sus sistemas de ingeniería de datos preferidos. Esto permite a los equipos trabajar con los datos sin interrupciones, independientemente de donde se encuentren, y crear, gestionar y optimizar flujos de trabajo de producción con mayor rapidez y eficiencia.

Uno de los datos más destacados del informe es que los directivos esperan que aproximadamente el 41 % de las iniciativas con agentes que patrocinan fracase en los próximos tres años. Estos líderes reconocen que los proyectos piloto abandonados son iteraciones, no fracasos. Al incorporar este margen de error en su estrategia, están alcanzando soluciones listas para producción que generan el ROI medio declarado del 49 % mencionado anteriormente.

Para las empresas, esto marca un punto de inflexión: el paso de la IA generativa a la acción autónoma está redefiniendo cómo se crea valor en toda la organización, y los líderes que lo operacionalicen de forma eficaz definirán la ventaja competitiva del futuro.

La brecha en la preparación de los datos: una mirada a la realidad

A pesar del optimismo, persiste un cuello de botella significativo: los silos de datos. La encuesta reveló que:

• Solo el 20 % de los datos no estructurados se considera “listo para la IA”.

• Solo el 32 % de los datos estructurados está preparado para los workloads de IA.

• El 60 % de las organizaciones indicó que los costes de almacenamiento de datos y de cómputo han provocado que sus proyectos de IA superen el presupuesto.

Además, estamos asistiendo al auge de la “IA en la sombra”. Aproximadamente el 57 % de los encuestados admite utilizar herramientas de IA no aprobadas. La brecha es más evidente en RR. HH. y ventas, donde muchos más empleados afirman usar la IA de los que el departamento de TI tiene constancia. Esto pone de manifiesto la necesidad urgente de plataformas de IA gobernadas y de nivel empresarial que ofrezcan a los empleados las herramientas que demandan sin comprometer la seguridad.

La IA empresarial no puede depender únicamente de los modelos para aplicar controles de acceso o proteger información confidencial. La gobernanza debe residir en la capa de datos. Cuando los agentes de IA heredan automáticamente los roles y permisos existentes, las organizaciones no tienen que reinventar la seguridad para cada nuevo flujo de trabajo de IA. Este enfoque arquitectónico previene la filtración de datos, reduce el riesgo y permite una adopción responsable de la IA a escala.

Para abordar este problema, Snowflake presentó Semantic View Autopilot, que automatiza la creación y la gobernanza de vistas semánticas y proporciona a los agentes de IA un conocimiento compartido de las métricas empresariales para ofrecer resultados coherentes y fiables. Al establecer una base unificada, las organizaciones pueden reducir drásticamente las alucinaciones y acortar la creación de modelos semánticos de días a minutos, lo que acelera el tiempo de valorización y refuerza la confianza.

Para las empresas, resolver estos retos no consiste simplemente en desplegar nuevas herramientas. Requiere disciplina operativa en torno a la preparación de los datos, el control de costes y la gobernanza. Cuando no se abordan de frente, las iniciativas de IA se estancan o se dispersan. Las organizaciones que traten la preparación de los datos como una prioridad a nivel directivo serán las que conviertan la experimentación en un impacto duradero a escala empresarial.

Tu estrategia empieza por tus datos

En Snowflake, siempre hemos sostenido que no existe una estrategia de IA sin una estrategia de datos. Los líderes que reportan los mayores retornos son quienes realizan inversiones estratégicas en la unificación de su patrimonio de datos. Esto se debe a que el éxito de la IA no depende de esperar al próximo modelo fundamental. Los modelos y las soluciones de IA preconfiguradas estarán disponibles para todos, y a menudo llegan sin previo aviso. Lo que cualquier empresa puede controlar es su propio fundamento de los datos. El modelo más innovador no servirá de mucho si no se ejecuta sobre datos conectados, gobernados y fiables. El modelo se convierte en un producto más, mientras que los datos empresariales, únicos para cada organización, se convierten en el factor diferenciador.

También existe una diferenciación, especialmente en estos primeros tiempos, en cómo las organizaciones adoptan la IA. La transición de la IA generativa a los agentes de IA representa una oportunidad enorme para redefinir cómo se trabaja, pero los modelos por sí solos no son suficientes. Para generar un impacto real, la IA debe estar fundamentada en datos fiables y gobernados, e integrada en los flujos de trabajo cotidianos. 

Ese es el enfoque en el que se basan Snowflake Intelligence y Cortex Code, que ayudan a los clientes a poner la IA a trabajar directamente en sus entornos de datos y desarrollo. Snowflake Intelligence actúa como la puerta de entrada conversacional a los datos empresariales, lo que permite a los usuarios empresariales ir más allá de los paneles estáticos y formular preguntas complejas en lenguaje natural, fundamentadas en un contexto gobernado. Cortex Code amplía esa misma filosofía como agente de codificación de IA nativo de Snowflake que comprende los datos empresariales y ayuda a los equipos a crear aplicaciones basadas en IA directamente en su entorno existente. Ambas capacidades ayudan a las organizaciones a operacionalizar la IA de forma segura, rápida y a escala.

A medida que la IA se convierte en la columna vertebral operativa de la empresa, los retornos duraderos dependerán de algo más que herramientas aisladas o acceso a modelos. Las organizaciones deben unificar la coherencia semántica, la gobernanza, el control de costes y la ejecución de agentes en una única base de nivel empresarial. Eso es lo que permite pasar de la experimentación a un valor repetible y de nivel productivo con beneficios medibles. Las últimas innovaciones de Snowflake, desde Semantic View Autopilot hasta Cortex Code, están diseñadas para ayudar a las organizaciones a pasar de proyectos piloto a la obtención de beneficios con confianza.

Descarga nuestro informe completo, “El ROI de la IA generativa y los agentes de IA”, para obtener más información sobre cómo, dónde y por qué la IA está transformando rápidamente la empresa.