Por Gisela Colombo
El castigo de Sísifo, versión corporativa
Sísifo empuja una piedra montaña arriba. Cada vez que casi llega a la cima, la piedra se le escapa. Rueda hasta abajo. Y él vuelve a empezar. Albert Camus dijo que había que imaginárselo feliz. Para él, el sentido no estaba en llegar a la cima. Estaba en el esfuerzo.
Hoy, muchos bancos viven algo parecido. Ya decidieron que quieren IA agéntica: sistemas que no solo responden, sino que actúan por su cuenta. Ya lo anunciaron. Ya lo pusieron en sus planes. Pero la piedra se les sigue escapando antes de llegar arriba.
Esto ya pasó antes. En 2011, IBM mostró a Watson en televisión. Les ganó a los dos mejores jugadores de la historia de Jeopardy. Muchos bancos, impresionados, anunciaron que iban a usar esa misma tecnología para atender a sus clientes. Casi ninguno lo logró. El sistema era brillante. Pero faltaba todo lo demás: los controles, las reglas, la seguridad necesaria para confiarle una decisión real a una máquina, etc.
Quince años después, la historia se repite. Esta vez con agentes que no solo hablan: ¡ejecutan tareas solos! Y la piedra es más grande. La cuesta, más empinada.
El número que muestra la distancia
Hay un dato que resume todo esto con precisión. El 99 % de las empresas dice que quiere llevar estos agentes de IA a producción. Solo el 11 % ya lo logró.
No es un error de cálculo. Es casi toda la historia contada en dos números. El 34 % de los líderes empezó a usar agentes de alguna forma. Pero solo el 14 % los terminó de implementar. Entre querer y lograr, no hay un paso corto. Hay un salto grande.
En los bancos pasa algo parecido. El 81 % ya usa inteligencia artificial de alguna manera. Pero solo el 14% dice que esa IA cambió realmente su negocio. Las fintechs llegan a ese nivel tres veces más rápido que los bancos tradicionales: 19 % contra 6 %.
La diferencia no es de plata ni de ganas. Los bancos grandes tienen tanto presupuesto como cualquier fintech. La diferencia es de estructura. Una empresa que nació digital tiene menos trabas entre decidir algo y hacerlo funcionar.
Por qué se frena la piedra
Cuando se les pregunta a las empresas qué las detiene, casi nadie habla de la inteligencia artificial en sí. Hablan de todo lo que hace falta alrededor.
El 63 % dice que el problema es la seguridad y el riesgo. El 55 %, los sistemas viejos que no se conectan bien entre sí. El 48 %, el orden y control de los datos. El 30 %, la privacidad.
Son, con otras palabras, los mismos problemas que frenaron a Watson hace quince años. No falta el cerebro. Falta el sistema que lo conecte de forma segura con una organización que no se puede dar el lujo de equivocarse en público.
Ese sistema de control es justo lo que separa a las pocas empresas que sí llegaron arriba del resto que sigue empujando. La IA agéntica bien implementada devuelve, en promedio, 2,3 veces lo invertido en apenas 13 meses. Pero ese promedio esconde una diferencia enorme. Las empresas líderes ganan 2,84 veces. Las que quedaron atrás, apenas 0,84.
No es que la tecnología funcione distinta según quién la use. Es que unas pocas construyeron, paso a paso, el camino para que la piedra no se les volviera a caer. La mayoría todavía está a mitad de cuesta.
La pregunta que cambió
Durante los últimos dos años, la gran pregunta en los bancos fue si convenía usar inteligencia artificial. Esa pregunta ya tiene respuesta: el 81 % ya la usa de alguna forma.
Ahora aparece otra pregunta, más incómoda. No se responde con un comunicado de prensa ni con una prueba piloto vistosa. Se responde con trabajo real: ¿qué controles hacen falta para que un agente de IA pueda tomar una decisión real dentro de un banco? Y si esa decisión se equivoca, ¿quién responde por eso?
Desde N5, lo explican así: «El error no es tardar en sumar IA agéntica. El error es sumarla sin haber resuelto antes quién audita cada decisión que el agente toma en nombre del banco».
A Sísifo, al menos, la montaña siempre le devuelve la misma piedra. A los bancos que confunden anunciar con llegar, el mercado no les va a dar tantas vueltas. Cada intento de IA agéntica que se queda a mitad de camino es una ventaja que otro, más atrás en la misma cuesta pero mejor preparado, va a terminar de subir primero.
Meta description: El 99 % de las empresas planea llevar IA agéntica a producción, pero solo el 11% lo logró. En banca, el 81% ya adoptó IA de algún modo y solo el 14% la considera transformacional. Un análisis simple de la brecha entre intención y ejecución en 2026, con la mirada de Julián Colombo, CEO de N5.
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