Agentes de IA: 47% de trabajadores de LATAM ya los usa

Qué revela el estudio regional sobre agentes de IA

El 47% de los trabajadores de Latinoamérica ya utiliza agentes de IA para analizar datos o gestionar documentación, según el estudio regional citado por HP y recogido por El Peruano. Para un founder, la lectura no es "la IA llegó": es que la mitad de tu plantilla potencial ya sabe delegar tareas a un sistema autónomo, y la otra mitad todavía no.

Mateo Figueroa, director general de HP en Latinoamérica, explicó al medio peruano que los agentes pueden planificar y ejecutar tareas de varios pasos, consultar y analizar información y coordinar acciones para alcanzar un objetivo, con los niveles de autonomía, control y supervisión humana que defina cada organización. La diferencia con un chatbot es esa: no responde, ejecuta.

Los sectores donde el potencial se concentra, según Figueroa, son los que manejan grandes volúmenes de información: servicios financieros, comercio, tecnología, servicios profesionales y manufactura. En servicios financieros el uso apunta al análisis y la elaboración de reportes; en comercio, a la atención al cliente y la gestión de consultas.

Brasil y México marcan el ritmo, pero la brecha es de estructura

El mismo estudio encontró que el 53% de los trabajadores encuestados en Brasil usa agentes de IA, frente al 45% en México. Figueroa advirtió que esas cifras no constituyen una proyección estadística para Perú: la adopción dependerá de la estructura productiva, la madurez digital, la disponibilidad de talento y las condiciones de mercado de cada país.

Esa advertencia es la parte más útil del estudio para quien decide presupuesto. Significa que no existe un "nivel LATAM" al que alinearse: existe tu sector, tus datos y tu capacidad de integrar. Una startup de servicios financieros en Lima y una de comercio en Bogotá parten de supuestos distintos aunque compartan el mismo porcentaje regional.

¿La adopción depende de la experiencia del trabajador?

El informe muestra una asociación entre uso de agentes y experiencia laboral: el 52% de los trabajadores ubicados en la zona saludable del índice los utiliza, frente al 38% de quienes están en la zona crítica. Figueroa aclaró que esa relación no demuestra por sí sola causalidad.

La distinción importa. Una correlación sin causalidad no te dice si los agentes mejoran la experiencia laboral o si los equipos que ya están bien gestionados son los que adoptan tecnología nueva. Lo que sí sugiere es que el agente no rescata por sí solo a un equipo desordenado.

Sobre habilidades, el estudio ubica la adaptabilidad (74%), la resolución creativa de problemas (72%) y la colaboración (72%) entre las más importantes para trabajar con IA. Y el 73% de los trabajadores afirma que tendría más probabilidades de permanecer en una empresa que invierte activamente en su crecimiento profesional.

En cuanto a recursos, el 51% de los encuestados considera que disponer de dispositivos más rápidos y confiables es el principal recurso tecnológico para hacer mejor su trabajo. Le siguen las soluciones para aprender nuevas habilidades (39%), las tecnologías que se integran con las herramientas existentes (37%) y la IA adaptada a cada puesto (35%).

Ese orden tiene una consecuencia incómoda: la IA adaptada por rol queda última. El hardware y el aprendizaje ganan. Si tu plan de adopción arranca comprando licencias y no resolviendo el equipo con el que trabaja la gente, estás empezando por el final de la lista.

El cuello de botella es la capacitación, no el modelo

El patrón se repite fuera de la región. Un estudio de EY y el think tank enClave de Personas encontró que el 88% de los empleados usa IA en su trabajo y ahorra en promedio ocho horas semanales, pero solo el 5% alcanzó un nivel avanzado de integración que combine asistentes, agentes y soluciones corporativas, según recogió RRHH Press. Ese 5% llegaría a ahorrar hasta 14 horas semanales.

El mismo trabajo señala que el desarrollo de competencias en IA explica hasta el 49% del tiempo ahorrado por los usuarios, por encima de la herramienta elegida. Y solo el 12% de los empleados recibe más de 80 horas anuales de formación en IA, el umbral a partir del cual los beneficios de productividad se multiplican.

Traducido a una startup: la herramienta no es la variable que controlas con más retorno. La formación sí.

Muchos pilotos, poca preparación

El entusiasmo por los agentes convive con una brecha de ejecución. El estudio The Value of AI 2026 de SAP y Oxford Economics, con 2.600 directivos de 13 mercados, encontró que el 64% de las organizaciones desarrolló proyectos piloto con agentes de IA, pero solo el 3% se considera plenamente preparada para usarlos, según Diario TI. El mismo informe estima que la IA interviene en el 30% de las tareas de una empresa promedio, y los encuestados esperan que llegue al 48% en dos años.

Del lado del comportamiento real, una encuesta de Recon Analytics con más de 120.000 respondientes corporativos entre marzo de 2025 y enero de 2026, citada por TechRepublic, encontró que solo el 8,6% de las empresas tiene agentes de IA en producción, el 14% los desarrolla en fase piloto y el 63,7% no tiene ninguna iniciativa formalizada. La señal alentadora del mismo relevamiento: la proporción con agentes desplegados casi se duplicó en cuatro meses, de 7,2% en agosto de 2025 a 13,2% en diciembre de 2025.

Y cuando se pregunta qué hace falta para confiar en un flujo automatizado, la misma encuesta reporta que el 38,7% de los trabajadores exige aprobación humana antes de que la IA haga cambios, el 34,8% pide gobernanza y seguridad de datos sólidas y el 33,9% necesita poder revertir o deshacer acciones del agente.

¿Qué significa esto para tu startup?

Tres lecturas concretas.

Primero: elige procesos con volumen, no casos vistosos. El estudio regional apunta a análisis de datos, gestión documental y procesos repetitivos. El primer gran estudio sobre uso real de agentes, firmado por Jeremy Yang, de Harvard, y un equipo de Perplexity y publicado en arXiv en diciembre de 2025, encontró que productividad y flujo de trabajo junto con aprendizaje e investigación concentran el 57% de las consultas agénticas, según recogió WWWhat's New. Si tu equipo dedica horas a copiar información entre sistemas, ahí está el retorno medible.

Segundo: define el nivel de autonomía antes de comprar. El propio Figueroa lo plantea como decisión de cada organización: cuánto puede hacer el agente solo y dónde entra el humano. La encuesta de Recon Analytics sugiere que la mayoría de los trabajadores quiere aprobación humana para cambios y capacidad de revertir. Diseñar eso desde el día uno evita que el proyecto muera en la revisión de seguridad.

Tercero: presupuesta la formación como parte del costo. Si el desarrollo de competencias explica hasta el 49% del tiempo ahorrado, dato del estudio de EY y enClave de Personas, recortar el entrenamiento para ahorrar en el piloto es la forma más rápida de que el piloto no escale.

Dos acciones para esta semana:

• Lista las tres tareas de tu equipo que consumen más horas en análisis de datos o gestión documental. Estima cuántas horas semanales representan. Ese número es tu caso de negocio, no una presentación de proveedor.
• Antes de firmar cualquier licencia, define por escrito qué decisiones puede tomar el agente sin aprobación y cuál es el procedimiento para revertir una acción. CompTIA reporta que el 98% de las empresas encuestadas cita la gestión de riesgos como importante y que el 48% pone la ciberseguridad entre sus focos de inversión en IA, al mismo nivel que la formación de empleados, según Dark Reading.

Conclusión

El 47% de adopción regional no es una buena noticia ni una mala: es un dato de contexto. Lo que decide si tu startup captura valor con agentes de IA no es el porcentaje de LATAM, sino si eliges el proceso correcto, defines la autonomía antes de desplegar y entrenas a la gente que va a trabajar con ellos. La brecha entre el 64% que hace pilotos y el 3% que se siente preparado es exactamente el espacio donde se gana o se pierde el año.

Fuentes

• El Peruano (fuente original)
• RRHH Press
• Diario TI
• TechRepublic
• Dark Reading
• WWWhat's New