En pleno 2025, el 89% de los directivos en España afirma que integrará agentes de Inteligencia Artificial en los próximos meses; cifra que supera a la media europea (en torno al 77%) y refuerza la idea de un nuevo modelo organizativo centrado en IA como palanca de competitividad. Como es normal, el ambiente que se respira en las pequeñas y medianas empresas (PyMEs) no es el mismo que en las grandes corporaciones. Las PyMEs siguen encontrándose con limitaciones de recursos y falta de competencias digitales, en muchos casos. Tras la entrada en vigor del AI Act, también se tienen en cuenta las crecientes preocupaciones sobre privacidad y gobernanza de datos, que no hacen sino complicar la implantación efectiva de estos sistemas. No obstante, son muchos los expertos que coinciden en que las ayudas que se citan en el nuevo Reglamento del AI Act en Europa son clave para acelerar la democratización de los agentes de IA en el tejido empresarial.
Sabemos que plantear el uso de agentes de IA requiere de la dotación de todo un compendio práctico acerca los desafíos, buenas prácticas, herramientas y marcos de acción sobre los que implantar estas tecnologías, lo que hace que las empresas pierdan la motivación al respecto, descartando la idea.
Si tienes interés en conocer más de cerca el proceso a seguir, o contar con una idea general de cómo llegar a implementar agentes de IA en tu PyME, te invitamos a seguir leyendo el artículo.
Panorama de adopción. Cifras y tendencias.
Como hemos comentado al inicio del artículo, España muestra una tendencia mayor de aceptación al uso de agentes de IA en PyMEs y grandes empresas, lo que nos situa a la vanguardia de este despliegue en Europa. Según el informa AI Radar de BCG, el 81% de las empresas españolas considera la Inteligencia Artificial como una prioridad estratégica en 2025. Por su parte, en Gartner estiman que, para finales de este año, el 40% de trabajadores del conocimiento complementará sus labores con agentes de IA en el día a día.
No obstante, hay que tener en cuenta que, si bien estos agentes plantean oportunidades significativas para las organizaciones, estas deben definir con claridad los casos de usos y la infraestructura necesaria para su implementación. Los sectores de marketing, finanzas, logística y servicio al cliente son los que encabezan las primeras oleadas de implantación de agentes de IA (gracias, en parte, al alto potencial de automatización en muchas de las tareas que cumplen estas áreas).
Las perspectivas de evolución en el despliegue de agentes son claras: la definición de una clara intención de uso, el respaldo de programas de apoyo y las mejoras en plataformas de desarrollo anticipan que las pymes europeas acelerarán su adopción. Es muy problable que, en los próximos meses, veamos cómo los agentes de IA son un elemento clave para mejorar la productividad y la toma de decisiones en gran parte de las PyMEs del país.
Principales desafíos para las PyMEs
Al momento de decidirnos por el despliegue de agentes de IA, vemos como las PyMEs europeas suelen operar con márgenes ajustados, que pueden dificultar la dotación de recursos para infraestructuras avanzadas o, en casos donde resulte necesario, servicios de consultoría especializada en Inteligencia Artificial. La OECD y BCG elaboraron un informe conjunto en el que identifican la falta de inversión como uno de los principales frenos de esta adopción. Existen casos dónde las PyMEs no disponen de partidas dedicadas a la innovación tecnológica, y acaban por descartar la implementación de agentes, a pesar de los grandes beneficios que podrían obtener.
Por otro lado, la carencia de perfiles expertos en roles asociados a la Inteligencia Artificial, como son el Machine Learning, la Ingeniería de Datos, o DevOps, impide abordar internamente este tipo de proyectos, lo cual obliga a externalizar o paralizar (en el peor de los casos) iniciativas que bien podrían resultar clave para el negocio. Randstad subraya la urgencia de adopción de estrategias basadas en la formación práctica con el fin de cerrar esta brecha.
También existe la ambigüedad sobre obligaciones legales, y el riesgo de posibles sanciones por incumplimiento del GDPR o el Reglamento del AI Act, motivando la desconfianza. La población exige transparencia en el uso de datos por parte de las empresas, lo que irremediablemente las presiona a posponer proyectos de Inteligencia Artificial hasta aclarar los marcos de protección necesarios.
Buenas prácticas y herramientas recomendadas
Las PyMEs no deben centrarse únicamente en los desafíos que supone la implementación de agentes de IA. Por suerte, contamos con herramientas que facilitan la selección, despliegue y mantenimiento de estos sistemas de manera eficiente y segura. Hoy en día contamos con un gran ecosistema de agentes de IA, que ofrecen soluciones escalables y asequibles, con opciones comerciales y, en algunos casos, de código abierto. A continuación, proponemos un listado de plataformas que nos facilitan esta transición:
- Botpress Enterprise destaca por su enfoque en la seguridad y el cumplimiento normativo. Incluye soporte para GDPR y SOC 2, así como capacidades de monitorización en tiempo real que facilitan la gestión operativa sin requerir grandes equipos de IT.
- Intercom, Zendesk y Freshworks trabajan para diseñar soluciones de atención al cliente. Ofrecen módulos de mensajería unificada y personalización basada en IA que permiten a las PyMEs mejorar la experiencia de usuario, reduciendo el costo de grandes inversiones en infraestructura.
- Para organizaciones dedicadas al diseño y código, LITSLINK propone un servicio integral de desarrollo de agentes. Sus servicios hacen énfasis en la escalabilidad, la ética y el mantenimiento a largo plazo.
Estas soluciones pueden resultar de gran ayuda para comenzar con herramientas básicas con las que las PyMEs pueden complementar su flujo de trabajo mientras que inician la carrera de adaptación a la Inteligencia Artificial.
Por su parte, la naturaleza exploratoria de los proyectos de IA exige adaptar los marcos de trabajo tradicionales a otros más ágiles como SCRUM, fundamentados en los datos y la experimentación. Algunas de las características fundamentales de estos marcos ágiles son:
- Iteraciones basadas en experimentos. Cada sprint debe incluir tareas de recolección y limpieza de datos, ajustes de hiperparámetros y pruebas de rendimiento, en lugar de limitarse a entregables de software, lo que acelera la detección de sesgos y errores.
- Sprints de longitud variable. Se permiten ajustar la duración de cada ciclo al tipo de actividad (por ejemplo, mayor tiempo para entrenamiento de modelos complejos), garantizando que los equipos dispongan de márgenes suficientes para investigaciones imprevistas.
- Objetivos de sprint enfocados en métricas cuantificables, como la tasa de éxito del agente. Este enfoque facilita la evaluación objetiva del progreso y la toma de decisiones basada en datos.
- Revisiones de código y modelos conjuntas, dónde desarrolladores y otros expertos en materia analizan la calidad del software y la validez del comportamiento del agente.
- Se reserva tiempo al final de cada iteración, dedicado a tareas de documentación, pruebas y ajustes reglamentarios, minimizando el riesgo de retrasos en producción.
Hoja de ruta estándar para la implementación
Como punto final del artículo, vemos razonable proporcionar una pequeña guía práctica para la implementación de agentes de IA en PyMEs. Se trata de una hoja de ruta estándar que describe los procedimientos principales a seguir; no obstante, dependerá de las circunstancias en las que se encuentre cada empresa el seguir o no por este procedimiento, u optar por otro más adaptado a su situación.
Fases de pilotaje
Un proyecto piloto debe partir de objetivos alineados con la estrategia de negocio y restringirse a un caso de uso definido, de modo que los recursos queden concentrados en un escenario controlado. Las métricas de evaluación —como ahorro de costes, mejora de la productividad o precisión del agente— han de establecerse antes del inicio y revisarse al cierre de cada sprint. La implicación de las áreas de IT, operaciones y dirección garantiza la cobertura de requisitos técnicos, procesos y expectativas de resultados. A partir de aprendizajes previos, será posible ajustar la configuración del modelo y planificar nuevas iteraciones de entrenamiento.
Escalado de la solución
Para llevar el piloto a producción, conviene identificar procesos repetibles que ofrezcan un retorno de valor claro y puedan estandarizarse en otros departamentos. La adopción de buenas prácticas de datos y Machine Learning facilitará la gestión de múltiples despliegues y reducirá la deriva del modelo. Durante el escalado, resulta esencial documentar pipelines y configuraciones, así como definir responsabilidades de mantenimiento y actualización, asegurando que mantenemos la trazabilidad y el cumplimiento normativo.
Monitorización continua y métricas de éxito
La vigilancia en tiempo real de entradas, salidas y comportamiento del agente permite detectar desvíos en rendimiento y sesgos emergentes antes de que afecten a los usuarios finales. Es recomendable implementar sistemas de alerta basados en umbrales de calidad, latencia y tasa de errores, junto con paneles de control que reflejen indicadores clave (KPIs) acordados en fase de pilotaje. La incorporación de mecanismos de detección de anomalías y auditorías periódicas de los registros generados en fases anteriores puede ofrecer una capa adicional de garantía frente a riesgos de seguridad e incumplimientos regulatorios.
Comité interno de IA y gobernanza
La constitución de un comité de gobernanza interna refuerza la coordinación entre áreas de negocio, tecnología, cumplimiento y Recursos Humanos (RRHH). Este órgano debe contar con representantes de legal, IT, operaciones y dirección, con el mandato de definir políticas de uso, evaluar nuevos casos de aplicación y supervisar el ciclo de vida de los agentes de IA. Entre sus responsabilidades figuran la aprobación de estándares éticos, la gestión de riesgos y la elaboración de informes de avance para la alta dirección. Se sugiere fijar revisiones periódicas del rendimiento y sesiones de retroalimentación para actualizar las directrices internas y garantizar la alineación con las normas europeas.
