Wonderful, agentes de IA: 0% tecnología, 100% decisiones

McKinsey: la productividad que no llega al negocio

Un informe de McKinsey de este año dejó un dato incómodo para cualquier comité de dirección: 80% de los empleados afirma que la IA mejoró su productividad personal, pero solo 37% cree que eso se tradujo en mejores resultados para su empresa. La grieta no está en el modelo. Está en que las horas que alguien ahorra no se convierten solas en utilidad: hace falta que alguien rediseñe el proceso alrededor de esa ganancia.

La misma investigación encontró que casi tres cuartas partes de las empresas con mejores resultados rediseñaron por completo sus flujos de trabajo alrededor de la IA. Entre el resto, apenas una de cada cuatro lo había hecho. La diferencia entre ambos grupos no es el proveedor de IA que contrataron: es lo que hicieron con el proceso después.

¿El problema es la tecnología o las decisiones humanas?

Phil Sebok, quien lidera Wonderful en México, respondió sin matices cuando se le preguntó qué porcentaje de los proyectos de IA fracasa por la tecnología y qué porcentaje por decisiones humanas: "Cero por ciento tecnología. Cien por ciento decisiones humanas".

La proporción que usa BCG apunta al mismo lugar. Según la consultora, las empresas que mejor aprovechan la IA dedican apenas 10% del esfuerzo al algoritmo, 20% a datos y tecnología y 70% a personas, procesos y cultura. BCG encuestó a más de 1.800 ejecutivos en 2025 y encontró que apenas una cuarta parte de sus empresas había creado valor significativo con IA. Las que sí lo lograron concentraron sus iniciativas en lugar de dispersarlas y destinaron más del 80% de su inversión a transformar funciones completas, no a hacer un poquito más rápido lo que ya hacían.

Conviene evitar la lectura fácil: eso no significa que 70% de los proyectos fracase, aunque la cifra circule por ahí. Significa que escoger un buen modelo es la parte sencilla del trabajo.

El caso Wonderful y Mercado Libre: tres agentes en diez semanas

El ejemplo que Sebok comparte aterriza la tesis. Wonderful y Mercado Libre pusieron en producción tres agentes de IA en diez semanas: uno acompaña al vendedor desde que comparte los datos de su auto hasta que agenda la inspección, otro conecta compradores con vendedores y un tercero trabaja con la red de agencias autorizadas.

El primero opera sobre WhatsApp y combina cinco funciones: registra el vehículo, identifica la versión, calcula el precio, agenda la cita y responde preguntas frecuentes. Según reportó la propia empresa, gestionó 99% de las conversaciones sin intervención humana y generó cerca de 2.200 cotizaciones. El reporte de El Cronista sobre la alianza añade que el agente sostuvo más de 4.500 conversaciones con 3.498 usuarios distintos, con un crecimiento de 49% por semana.

Dos advertencias antes de sacar conclusiones: esas cotizaciones no son ventas, y las cifras vienen del proveedor, no de una auditoría externa. Aun así, lo interesante no es el porcentaje. Es lo que Sebok señala como condición de esas diez semanas: visión clara de qué querían lograr, datos ordenados, apertura de los sistemas y un equipo disponible para dar acceso a tiempo. Nada de eso se compra en una demo.

¿Quién es Wonderful y por qué su caso importa en México?

Wonderful es una startup israelí de IA aplicada fundada en 2025 por Bar Winkler (CEO) y Roey Lalazar (CTO). Llegó a México en julio y eligió para dirigir la operación a Phil Sebok, ex CEO de Salesforce México, con Guillermo Güemez como CTO, procedente de Banorte y Banco Walmart. La compañía ya opera en unos 30 mercados y su alianza con Mercado Libre es su primer despliegue público en el país.

El respaldo financiero es reciente y grande: la empresa cerró una Serie C de US$550 millones anunciada en septiembre de 2026, liderada por Insight Partners con participación de Salesforce y de los inversores previos Index Ventures, IVP, Vine Ventures, 9Yards y Bessemer Venture Partners, según reportó Europa Press. La operación le dio una valuación de US$5.000 millones.

Para un founder en LATAM o España, el detalle relevante no es el monto sino el modelo: Wonderful no vende licencias de un modelo de IA, vende una plataforma sobre la que las empresas construyen, despliegan y gestionan agentes. "Construimos la solución embebida en la experiencia de compraventa, en lugar de trabajar por su lado", dijo Mariano Nunes, head de VIS Motors de Mercado Libre México. Esa frase es la traducción operativa del 70% de BCG.

Las cinco causas de fracaso que no son técnicas

Una investigación de RAND, basada en entrevistas con 65 científicos de datos e ingenieros, identificó cinco causas que se repiten en los proyectos de IA que fracasan: un problema mal definido desde el inicio, datos insuficientes, fascinación por la herramienta más nueva, infraestructura que no aguanta y expectativas que le piden a la IA más de lo que puede dar.

De esas cinco, solo una tiene que ver directamente con la tecnología. Las otras cuatro ocurren antes de que alguien toque un modelo. El patrón se repite en la práctica: las empresas que quieren mapear toda su operación antes de arrancar casi nunca arrancan. Las que avanzan empiezan por un proceso acotado, algo que puedan abarcar de verdad, y desde ahí construyen hacia afuera.

¿Qué significa esto para tu startup?

Si diriges un equipo pequeño, la buena noticia es que ese 70% de personas y procesos no exige presupuesto de gran empresa. Exige criterio. Tres movimientos concretos:

• Escribe la respuesta en una frase. Antes de tu próxima junta sobre IA, contesta por escrito qué quieres lograr y por qué. Si no cabe en una frase, el problema no es el modelo: es que todavía no sabes qué proceso vas a rediseñar.
• Elige un proceso acotado y apriétalo. No mapees toda la operación. Toma un flujo con inicio y fin claros —como el acompañamiento a un vendedor en Mercado Libre— y llévalo a producción con datos ordenados y accesos concedidos a tiempo. Diez semanas es un plazo razonable para un alcance así.
• Mide el resultado de negocio, no la adopción. Que tu equipo diga que ahorra horas no es el indicador; el indicador es si esas horas se convirtieron en cotizaciones, cierres o tickets resueltos. Si no hay traducción, falta rediseño de proceso, no más herramientas.

Conclusión

La conversación sobre IA en las empresas hispanohablantes sigue atascada en la elección del modelo, cuando el cuello de botella está en otro sitio: definir el problema, ordenar los datos, abrir los sistemas y rediseñar el flujo de trabajo. El caso de Wonderful y Mercado Libre no demuestra que la IA sea fácil, sino que un alcance acotado, con datos listos y decisiones humanas claras, llega a producción en semanas en lugar de quedarse en el piloto. La pregunta que deja la columna es incómoda y útil a la vez: si mañana alguien te pide explicar qué quieres lograr con IA y por qué, ¿tienes la respuesta en una frase o te quedas tartamudeando?

Fuentes

• El Financiero: Cero por ciento es la IA (fuente original)
• El Cronista: Wonderful, unicornio de IA israelí, incursiona en México en alianza con Mercado Libre
• Europa Press: Wonderful consigue 474 millones de financiación y alcanza una valoración de 4.310 millones de euros