Los agentes de IA están mostrando ahorros y eficiencias sobre todo en tareas de TI repetitivas y de gran volumen: mesa de servicio, atención al cliente, operaciones de red e infraestructura, gestión de incidentes y control del gasto cloud y de licencias. Pero las cifras no son intercambiables: hay casos de clientes divulgados por proveedores, estimaciones de consultoría y encuestas de expectativas o retorno percibido. No existe una cifra universal ni una medición independiente comparable que demuestre cuánto ahorran los agentes en TI en general.
¿Qué ámbitos de TI tienen evidencia de ahorro?
La tabla reúne las cifras publicadas para cada área y distingue entre ahorros estimados, resultados reportados por clientes y señales de encuestas. Los resultados de una empresa describen una implantación concreta; no garantizan el mismo resultado en otra organización.
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| Área | Cifra publicada | Qué representa |
|---|---|---|
| Mesa de servicio y soporte interno | 25–45 % de ahorro estimado; en un ejemplo, hasta el 80 % de solicitudes automatizadas, el 50 % de la capacidad del equipo reasignada y satisfacción de 4,8 sobre 5. | Estimación de McKinsey para el área y métricas de un caso suyo de empresa multinacional con unos 450.000 tickets anuales; no son una promesa general. McKinsey |
| Atención al cliente y soporte de productos | Thrasio: más del 50 % de tickets automatizados, cerca de 2 millones de dólares de ahorro y 50 % menos de tiempo total de resolución. Honeylove: 54 % más casos resueltos por hora, 20 % menos escalaciones y 18 % más CSAT. | Métricas reportadas por las empresas en un caso de Assembled Assist publicado por Anthropic. La página no indica fecha de publicación. Anthropic |
| Atención de Ryanair | La página del caso informa de 10 millones de respuestas generadas, 120.000 respuestas diarias, 94 % de precisión y 70 % menos contactos de Customer Services por pasajero transportado. También atribuye más de 500.000 horas de agentes ahorradas. | Resultados divulgados por AWS. El sistema se lanzó en octubre de 2024; las horas ahorradas se atribuyen a la plataforma omnicanal en conjunto con la transformación del servicio de voz, no solo al agente de chat. La página no indica fecha de publicación. AWS |
| Operaciones de red | 20–40 % de ahorro estimado en primeras implantaciones. | Rango de McKinsey, no resultado garantizado ni medición independiente de despliegues típicos. McKinsey |
| Hosting, DevOps y capacidad cloud | 20–40 % de ahorro estimado en despliegues iniciales ejecutados correctamente. En un proveedor de utilities, se identificó cerca de un 15 % de ahorro potencial de run-rate mediante infraestructura como código y alrededor de un 20 % potencial adicional mediante agentes. | Estimaciones de McKinsey; los porcentajes del caso de utilities son ahorros potenciales identificados, no ahorros ya materializados. McKinsey |
| Costes cloud, licencias y contratos | 5–15 % de ahorro estimado en la gestión activa de costes y contratos. | Estimación de McKinsey, que debe contrastarse con una línea base propia de gasto y utilización. McKinsey |
| Desarrollo de software y seguridad | Sin porcentaje de ahorro específico establecido. | Google Cloud indicó que los llamados early adopters reportaban ROI de agentes en desarrollo de software y operaciones de seguridad con más frecuencia que el promedio general. Es una encuesta sobre ROI reportado, no una cifra de ahorro neto ni una prueba de causalidad. Google Cloud, 4 de septiembre de 2025 |
¿Por qué mesa de servicio y atención al cliente suelen ser buenos puntos de partida?
En una mesa de servicio, muchas solicitudes siguen rutas conocidas: restablecer una contraseña, desbloquear una cuenta, registrar un ticket con campos obligatorios, provisionar un acceso o asignar una licencia. Un agente puede reunir la información, aplicar reglas y completar acciones autorizadas; las solicitudes atípicas o de mayor riesgo se escalan al equipo humano. El ahorro aparece cuando disminuye el trabajo manual por solicitud y el equipo puede dedicar tiempo a incidencias que requieren criterio.
El soporte externo comparte varias de esas características, pero añade la experiencia del cliente como medida esencial. El caso de Assembled Assist muestra métricas distintas —automatización, rapidez, productividad, escalaciones y satisfacción—, mientras que el de Ryanair combina respuestas digitales con una transformación omnicanal que incluyó voz. Por eso, no conviene convertir una mejora de precisión, volumen o satisfacción directamente en ahorro financiero: cada métrica mide un resultado diferente.
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¿Dónde pueden ayudar en infraestructura e incidentes?
Observabilidad, ITSM y respuesta a incidentes
Los agentes pueden correlacionar registros, métricas, datos de configuración, historial de cambios e incidentes para acotar una causa probable. En el flujo descrito por McKinsey, agentes especializados investigan cada ámbito y un coordinador reúne los hallazgos y propone una remediación. McKinsey no publica un porcentaje de ahorro específico para esta función, así que su valor debe medirse localmente con indicadores como tiempo de diagnóstico, duración de la interrupción, reaperturas y carga de triage.
Redes, hosting y operaciones cloud
En redes, los usos descritos incluyen clasificar eventos y contrastar tráfico, configuraciones, registros e historial de cambios. En hosting y DevOps, los ciclos repetidos de provisión, parcheado y gestión de capacidad pueden apoyarse en agentes que comprueban el estado del sistema, las desviaciones de configuración y el cumplimiento de políticas.
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La condición importante es limitar qué puede ejecutar el agente. McKinsey describe remediaciones sujetas a políticas y umbrales de aprobación: un cambio rutinario autorizado puede seguir un flujo automático, mientras que una modificación con impacto potencial amplio debe detenerse para revisión. La automatización sin controles puede reducir tiempo de intervención, pero también aumentar el coste de un error.
¿Cómo pueden reducir gasto cloud, licencias y contratos?
Un agente puede cruzar datos de utilización real con inventarios, licencias, presupuestos, contratos y referencias de precios para señalar recursos sobredimensionados, licencias sin uso o configuraciones costosas. La oportunidad no consiste solo en detectar una anomalía: también importa verificar que la recomendación no interrumpa un servicio necesario y asignar a alguien la decisión de aplicar el cambio.
Para valorar una oportunidad concreta, calcule primero el coste actual y determine qué gasto es evitable. El gasto tecnológico externo —incluidos cloud, software y contratos de proveedores— puede constituir una parte considerable del gasto de TI, pero el porcentaje potencial de una consultora no sustituye la medición de la propia organización.
¿Qué significa realmente «ahorrar»?
Las cifras de los casos ilustran por qué conviene precisar la métrica antes de comparar resultados:
- Ahorro financiero: disminución verificable del gasto o costes que la empresa habría tenido que asumir.
- Coste evitado: crecimiento de costes que se evita, por ejemplo, al atender más volumen sin aumentar la capacidad al mismo ritmo.
- Horas liberadas o capacidad reasignada: trabajo manual reducido que se puede dedicar a otras tareas; no implica por sí solo menos plantilla ni gasto efectivo menor.
- Menos contactos o mayor automatización: cambios operativos que pueden contribuir al ahorro, pero no lo cuantifican sin relacionarlos con costes.
Una encuesta puede reflejar que los ejecutivos perciben retorno; no demuestra cuánto dinero se ahorró ni que el agente causara el resultado. Del mismo modo, Capgemini Research Institute recogió en su informe de 2025 la expectativa de 1.500 organizaciones de que el beneficio agregado potencial pasara de 19.000 millones de dólares en los siguientes 12 meses a 92.000 millones en el tercer año, según su escenario. Esa proyección abarca agentes de IA en general: no es ahorro de TI ya realizado. Informe de Capgemini Research Institute.
Independent reader supportYour contribution helps us test, update, and keep practical guides available for everyone.¿Cómo comprobar si un agente ahorra en una organización concreta?
- Fije una línea base. Registre el coste por ticket o caso, el tiempo de resolución, el volumen, la tasa de escalamiento y reapertura, la satisfacción y, para infraestructura, el coste cloud y la utilización de licencias.
- Elija un flujo acotado. Empiece por tareas frecuentes, repetibles y con datos y permisos definidos, no por una categoría amplia como «automatizar TI».
- Defina límites y escalamiento. Especifique qué puede consultar o cambiar el agente, cuáles acciones exigen aprobación y qué señales obligan a transferir el caso a una persona.
- Mida el resultado completo. Compare el antes y el después en calidad, tiempo, coste y seguridad. Incluya el trabajo que aún realiza el personal y el coste de corregir errores, no solo las tareas automatizadas.
- Separe capacidad de ahorro de caja. Documente si el resultado es gasto efectivamente reducido, coste evitado o capacidad reasignada para no presentar una métrica operativa como ahorro financiero.
¿Qué casos conviene priorizar?
Una oportunidad es más sólida cuando combina un volumen considerable, una ruta de resolución estable y un beneficio que se puede medir. Antes de elegirla, puntúe estos factores:
Do these 3 things before closing this tab:
1Scan for outdated or missing drivers - takes under a minute2Repair Windows errors before they cause bigger problems3Fix the driver behind crashes, sound loss and screen glitches- Volumen y repetibilidad: cuántas solicitudes o tareas siguen un proceso previsible.
- Impacto económico medible: coste por caso, horas manuales, gasto de infraestructura o licencias que se puedan vincular al flujo.
- Complejidad y riesgo: consecuencias de una respuesta equivocada o de una acción sobre un sistema crítico.
- Integración autorizada: acceso necesario a ITSM, CMDB, observabilidad, directorios, contratos o sistemas cloud.
- Control operativo: claridad de las políticas, umbrales de aprobación y condiciones de escalamiento.
- Calidad de servicio: resolución correcta, satisfacción, tiempo de respuesta y reaperturas, además del coste.
La evidencia disponible favorece probar primero flujos estructurados y acotados. Para procesos menos estandarizados, el resultado depende más de su complejidad y de cómo se integra la herramienta en el trabajo. Eric Pace, responsable de IA en Cox Communications, señaló en el informe de Capgemini de 2025: «We are beginning to see measurable efficiency gains with AI agents delivering a 30% or more improvement in structured processes. For less standardized processes, though, the impact varies widely, depending on the complexity of the work and how effectively users engage with the technology». Es un testimonio atribuido y general sobre procesos, no una medición específica de TI.
En suma, las cifras más útiles son las que se pueden conectar a un proceso y una línea base propios. Los rangos de consultoría sirven para orientar la exploración; los casos divulgados muestran resultados posibles en configuraciones concretas, no una garantía de retorno para otras empresas.
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