Agentes de IA en Brasil: Fleury recorta 14 días a 2 minutos

Agentes de IA en empresas: el caso que resume el momento

Un agente de IA redujo de 7 a 14 días a cerca de dos minutos el cálculo de costos de proyectos en el Grupo Fleury, la red brasileña de medicina diagnóstica. El dato se presentó en el Evolve Brasil 2026, el encuentro que monday.com realizó el jueves 5 de noviembre en São Paulo, y marca un cambio de fase: los agentes dejaron de ser una demostración de escenario y empezaron a aparecer en el reporte de productividad.

Para un founder, la lección no está en el modelo que usa Fleury. Está en el orden de los pasos: primero el proceso y los datos, después la automatización. Ese fue el punto que se repitió en todas las mesas del evento.

¿Qué es un agente de IA y en qué se diferencia de un chatbot?

Un agente de IA es un programa que recibe una tarea y la ejecuta solo, en etapas, dentro de reglas definidas. Un chatbot responde preguntas; un agente investiga, completa, calcula y pasa el resultado al siguiente paso. La persona revisa cuando la decisión es importante.

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La propuesta que defendió monday.com en el evento es simple: la máquina se queda con el trabajo manual y repetitivo, y las personas recuperan tiempo para lo que exige criterio, conversación y creatividad. «La IA vino exactamente para potenciar lo que tenemos de mejor», dijo Beatriz Oliveira, directora de Marketing de monday.com para América Latina.

Los números que reportaron Fleury, PicPay y Record TV

El caso más detallado fue el de Grupo Fleury. La compañía usa tres agentes —Lyra, Max y Bob— para sostener una cartera de 300 proyectos de expansión en 2026. Lyra, el agente de estimaciones, está en operación desde mayo y bajó el cálculo de costos de proyectos de 7 a 14 días a cerca de dos minutos, dejando el razonamiento abierto para revisión humana. Según la empresa, más de 400 proyectos fueron estimados y se ahorraron más de 1.000 horas de trabajo en el año. La cartera creció 54% respecto del período anterior sin un aumento proporcional del equipo.

Otros casos presentados en el evento apuntan en la misma dirección:

Solinftec: la consolidación de datos de proyectos pasó de unas 40 horas a ocho horas por mes, con más de 500 horas ahorradas en tareas operativas y más de 200 horas entre desarrollo y soporte.
Record TV: reportó una operación con más de 260.000 automatizaciones mensuales.
PicPay: redujo de cinco días a minutos la generación de reportes.
Vinte Compass: ya cuenta con más de 100 aplicaciones creadas por las propias áreas de negocio con monday Vibe, bajo gobernanza de TI.
La casa de publicidad de Hypera Pharma: centralizó flujos que estaban dispersos en correos y planillas, con información en tiempo real y mejor visibilidad del volumen de trabajo.

En una mesa redonda con representantes de Ânima, Record TV, PicPay y Vinte Compass, los participantes coincidieron en una advertencia: automatizar un proceso malo solo amplifica sus cuellos de botella.

El plan de 90 días para llegar al ROI

Rebeca Oliveira, gerente de Éxito del Cliente de monday.com, cerró el evento con un guion de 60 a 90 días. Empieza con una reunión de 30 minutos para mapear dolores y tareas manuales, sigue con una auditoría de la fuente de datos y la definición de una métrica de éxito. Hasta el día 30, la recomendación es tener un primer agente operando en un solo equipo, a cargo de una etapa delimitada, con una persona responsable de la aprobación y el seguimiento. Entre los días 30 y 60, la práctica se replica en otros dos o tres equipos que compartan el mismo dolor. Al día 90, un reporte de una página debe reunir el escenario anterior, los resultados alcanzados y el próximo paso, con indicadores de tiempo ahorrado, riesgos evitados e impacto en ingresos.

¿Por qué el contexto pesa más que el modelo?

Cristiano Kruel, Chief Innovation Officer de StartSe, puso el dedo en el problema central: la inteligencia está más disponible, pero el contexto corporativo sigue disperso. Sérgio Messias, especialista en agentes de IA de AWS para América Latina, agregó que los agentes aislados tienden a reproducir los silos existentes: la conexión entre datos, herramientas y otros agentes es lo que genera un ciclo de mejora y confianza, sin renunciar a autenticación, permisos y compliance.

El peso del mercado brasileño para monday.com ayuda a entender por qué el evento se hizo allí. La compañía atiende cerca de 250.000 clientes a nivel global, incluido el 60% de las empresas de la lista Fortune 500. En Brasil, su plataforma es usada por ocho de las nueve compañías brasileñas del ranking Fortune 500, por nueve empresas de la lista Melhores e Maiores de Exame, por uno de cada tres unicornios y por cuatro de las cinco mayores instituciones financieras del país.

El fenómeno no es exclusivamente brasileño. Según el informe The Value of AI 2026 de SAP y Oxford Economics, elaborado con una encuesta a 2.600 directivos de 13 países, la IA ya da soporte al 30% de las tareas empresariales, frente al 25% de un año antes, y se proyecta que alcance el 48% en los próximos dos años. Las expectativas de retorno asociadas específicamente a la IA agéntica pasaron del 10% al 17% en un año.

Hay una advertencia en esos mismos datos. Un estudio de Cloudera citado por El Confidencial indica que el 98% de las organizaciones españolas retrasó o canceló proyectos de IA en los últimos doce meses por desafíos de gobernanza y cumplimiento normativo. Y un estudio de EY sobre IA y trabajo en España señala que el 46,2% de las compañías está rediseñando su modelo operativo para favorecer la colaboración entre personas e IA, mientras que el 44,1% reestructura sus flujos para integrar la automatización.

El costo también entra en la ecuación. Gartner estima que el 40% de las aplicaciones empresariales tendrá agentes de IA específicos de tarea integrados para finales de 2026, frente a menos del 5% un año antes. Y aunque el costo por token de los principales modelos de frontera cayó entre un 70% y un 90% en 18 meses, las facturas de IA empresarial se triplicaron en el mismo período, según un análisis de WWWhat’s New. El CEO de Palo Alto Networks, Nikesh Arora, sostuvo públicamente que los precios por token necesitan caer otro 90% para que la adopción escale sin racionar el uso.

¿Qué significa esto para tu startup?

La buena noticia es que ninguno de los casos del evento depende de un presupuesto de corporación. Dependen de haber elegido bien la primera tarea.

Empieza por una tarea, no por un cargo. El criterio que dieron los ingenieros de soluciones de monday.com es concreto: actividades que se repiten, siguen reglas claras y se vuelven cuello de botella cuando dependen de una sola persona. Triaje, investigación, recolección de documentos y seguimiento de procesos son buenos candidatos.
Ordena los datos antes de automatizar. La fuente única de verdad es lo que hace que el agente de Fleury funcione: el razonamiento queda documentado y auditable. Sin eso, el agente acelera información inconsistente.
Deja la aprobación humana en el paso crítico. En Fleury, el cálculo queda abierto para que una persona lo revise. Los casos de alto impacto siguen bajo criterio humano.
Define la métrica antes de empezar. Tiempo ahorrado, riesgos evitados e impacto en ingresos. Sin línea base no hay ROI que mostrar en el día 90.
No automatices un proceso malo. Si el flujo ya es un cuello de botella, el agente lo va a amplificar.

Un agente no es un empleado más barato: es una capacidad operativa que necesita función definida, herramientas, gatillos, aprobaciones y límites. Las empresas que reportaron números en São Paulo llegaron ahí después de escribir esas reglas, no antes.