Cuando tener más tecnología termina costándole más a la empresa.
Actualizado: hace 20 horas
Columna de opinión por Cristina Fritz, cofundadora de Digital eXp
La organización promedio administra 305 aplicaciones de software. No llegó ahí por una decisión, sino por trescientas compras razonables, cada una justificada en su momento. Con la inteligencia artificial el patrón se repite, más rápido: Gartner proyecta que hacia 2028 una empresa promedio del Fortune 500 tendrá más de 150 mil agentes operando dentro de sus procesos, frente a menos de 15 en 2025. El marco internacional acompaña esa velocidad. El G20 acaba de respaldar los Principios de Carolina, impulsados por Estados Unidos, que proponen regular la IA con las normas existentes en vez de crear reglas nuevas, y los firmaron todos los miembros, incluida China. Para las empresas puede sonar como una invitación a acelerar. Pero comprar más tecnología no es lo mismo que transformarse.
Hoy muchas organizaciones operan con una paradoja: incorporan asistentes, agentes, aplicaciones y automatizaciones para ser más eficientes, pero terminan pagando más licencias, más integraciones y más soporte. De esas 305 aplicaciones promedio, según el índice de gestión de SaaS 2026 de Zylo, se aprovecha el 54% de las licencias que se pagan. La factura visible es la suscripción. La invisible aparece en horas perdidas, información duplicada, decisiones inconsistentes y procesos que nadie gobierna de extremo a extremo.
El avance de Salesforce ayuda a entender dónde está el valor. Agentforce superó los US$1.500 millones en ingresos recurrentes anuales en el trimestre cerrado en julio, con una métrica que ese mismo trimestre amplió su alcance. La lectura fácil es que la IA vuelve más valioso al software empresarial. Los números dicen otra cosa: de los casi US$3.900 millones que la compañía reporta entre Agentforce y su plataforma de datos, menos de la mitad viene de los agentes. Lo que se está comprando, antes que inteligencia, es orden. El propio director de operaciones de Salesforce AI, Madhav Thattai, lo dijo en enero a Salesforce Ben: a medida que los procesos se vuelven más complejos, la capacidad de los modelos para razonar de forma consistente empieza a flaquear. Un agente sin contexto no transforma el trabajo. Apenas automatiza la confusión.
Ante una regulación que avanzará más lento que la tecnología, la responsabilidad no se delega en el legislador. Que una herramienta esté disponible o sea legal no significa que esté lista para intervenir una decisión comercial o acceder a información sensible. Gartner ya le puso nombre al riesgo, agent sprawl, y advierte que solo el 13% de las organizaciones cree tener hoy el gobierno adecuado para manejarlo. La gobernanza interna debe ir por delante: definir qué problema se busca resolver, qué datos puede utilizar la IA, quién responde por sus errores y con qué indicador se medirá el resultado.
También es necesario abandonar la lógica de acumular soluciones. Antes de contratar una nueva plataforma, tres preguntas ordenan la decisión: si la empresa aprovecha lo que ya tiene, si la herramienta se integra con su arquitectura y qué sistema retira a cambio. Si cada novedad tecnológica se suma sin reemplazar nada, la supuesta eficiencia termina aumentando la complejidad. Y la complejidad, tarde o temprano, se paga.
La discusión internacional se concentra en cuánta regulación necesita la IA. Para las compañías, la pregunta urgente es distinta: ¿cuánta tecnología pueden gobernar de verdad?
Responderla no requiere una nueva compra. Requiere un inventario de lo que ya existe, un dueño por cada dato sensible y una decisión explícita sobre qué se apaga. Tres cosas que ninguna plataforma trae incluidas. La ventaja en esta etapa no será de quien compre más rápido, sino de quien conecte menos herramientas sobre mejores datos, con procesos claros y resultados medibles en el negocio.
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