Las empresas desplegaron agentes de IA antes de los controles necesarios para gestionarlos, y lo hicieron a sabiendas. Ese es el hallazgo central de las cinco encuestas paralelas que VentureBeat Research realizó en junio y que abarcan cada capa de la pila agente. Ahora esas empresas se están modernizando para ponerse al día con sus propios estándares, y están presupuestando para ello: en cada una de las cinco capas de control que medimos, entre el 57 y el 68% de las empresas planean cambiar de proveedor o agregar nuevos dentro de 12 meses, y aproximadamente un tercio, dependiendo de la capa, planea mudarse dentro del trimestre.
Investigación VentureBeat midió los cinco controles que una empresa debe crear antes de poder confiar en un agente: identidad, evaluación, telemetría de costos, capa de contexto y orquestación. La identidad gobierna qué agente puede hacer qué y bajo qué credenciales. La evaluación determina si el trabajo del agente es bueno. La telemetría de costos rastrea lo que cuesta ejecutar cada agente. La capa de contexto proporciona los datos comerciales y las definiciones a las que recurren los agentes cuando responden. Y el plano de control de orquestación coordina el trabajo de los agentes en varios pasos. Cada uno de nuestros cinco informes mide uno de esos controles.
La mayoría de los «agentes» desplegados son chatbots que llevan la etiqueta. El setenta y uno por ciento de las empresas dijo que una cuarta parte o menos de sus «agentes» desplegados pueden completar el trabajo de varios pasos por sí solos; sólo el 10% dijo que los verdaderos agentes son la mayoría de lo que dirigen. Estos encuestados están posicionados para saber: el 81% recomienda o decide comprar IA en sus empresas. Un chatbot de un solo mensaje con un humano que lee cada respuesta no necesita ninguno de los controles que miden los otros cuatro informes. Un verdadero agente de varios pasos los necesita todos, y la mayoría de las empresas no pueden decir cuál han implementado. (Resultados completos: Informe de orquestación agente.)
La autonomía está superando la confianza en las evaluaciones que la controlan. Dos tercios de las empresas ya permiten que un agente impulse un código o un cambio de sistema a producción basándose únicamente en los resultados de la evaluación automatizada, sin revisión humana, o están diseñando activamente para lograrlo dentro de 12 meses. Solo el 5% confía plenamente en las evaluaciones que tomarían esa decisión, y la mitad de las empresas enviaron un agente que pasó las evaluaciones internas y luego provocó una falla en el trato con el cliente el año pasado. Antes de eliminar la revisión humana de cualquier flujo de trabajo, pruebe las evaluaciones con los resultados de producción en lugar de con los puntos de referencia internos. (Resultados completos: Informe de confiabilidad y evaluaciones del agente.)
Las empresas que permiten a los agentes compartir credenciales se ven afectadas con más frecuencia. El sesenta y nueve por ciento de las empresas permiten que al menos algunos de sus agentes compartan credenciales: varios agentes operan bajo una clave API o cuenta de servicio. Las organizaciones que permiten compartir credenciales en cualquier lugar experimentaron un incidente de seguridad o un casi accidente con una tasa del 63,5 % (47 de 74), frente al 40,9 % (nueve de 22) en empresas donde cada agente tiene su propia identidad de alcance. La solución es la identidad del ámbito para cada agente, comenzando por los que tocan los sistemas de producción. (Resultados completos: Informe de seguridad e identidad de Agentic.)
El hardware más caro del edificio funciona a la mitad de su capacidad o menos. Más de ocho de cada 10 empresas que ejecutan sus propias GPU informaron una utilización del 50% o menos, y solo el 44% realiza un seguimiento riguroso de lo que realmente cuesta y regresa su computación de IA. El número que vale la pena perseguir primero no es más GPU, sino la utilización y el costo por carga de trabajo de las que ya se están ejecutando. (Resultados completos: Informe de infraestructura y computación de IA.)
Los agentes responden con confianza a partir de datos que nadie controla. El cincuenta y siete por ciento de las empresas atribuyó la respuesta de un agente equivocado y confiado en los últimos seis meses a su propio contexto empresarial faltante o inconsistente (métricas incorrectas, definiciones obsoletas, documentos ausentes) y la mayoría vio que esto sucedió más de una vez. Gobernar las definiciones a partir de las cuales responden los agentes (primero las métricas y las entidades) tiene que venir antes de escalar los agentes que dependen de ellas. (Resultados completos: Informe Capas de contexto/RAG.)
Ninguna capa tiene un titular arraigado: los valores predeterminados hoy son las herramientas integradas que vienen con las grandes plataformas de inteligencia artificial que las empresas ya utilizan. La intención de cambio es mayor en la orquestación en sí, donde el 68% planea adoptar, agregar o reemplazar plataformas dentro de 12 meses y el 34% dentro del trimestre. Nuestras encuestas no preguntaron en qué dirección se mueve el dinero (hacia las herramientas integradas de las plataformas o hacia los especialistas que las desafían) y esa pregunta abierta son los próximos cuatro trimestres de este mercado.
Acerca de esta investigación
Investigación VentureBeat realizó cinco encuestas paralelas en junio de 2026 bajo su programa VB Pulse: Agentic Orchestration (101 encuestados), Agent Reliability & Evals (157), Agentic Security & Identity (107), AI Infrastructure & Compute (107) y Context Layers / RAG (101): 573 encuestados calificados en total, todos en organizaciones con 100 o más empleados. Las muestras son autoseleccionadas y algunos hallazgos deben leerse direccionalmente; cada informe lleva su nota metodológica completa. Lo que el patrón respalda con más fuerza que cualquier porcentaje es la dirección: cada encuesta, de forma independiente, apunta en la misma dirección. VentureBeat produce tanto esta investigación como Transformación VBla conferencia donde debutaron estos informes.
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