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Los agentes de IA tienen más posibilidades de reducir costes de TI en trabajos frecuentes y predecibles: resolver solicitudes del service desk, atender consultas de clientes, clasificar incidentes, ejecutar operaciones rutinarias de red e infraestructura y detectar gasto cloud o licencias innecesarios. Pero «ahorro» no siempre significa menos gasto en caja: puede ser tiempo liberado, contactos evitados o capacidad reasignada. Las cifras publicadas son estimaciones de consultoras, resultados de casos divulgados por proveedores o respuestas de encuestas; no existe aquí una medición independiente que demuestre un porcentaje universal de ahorro.
Qué áreas de TI muestran las oportunidades más claras
El patrón común es un volumen alto de trabajo con rutas de resolución conocidas, datos accesibles y permisos bien definidos. En esos casos, un agente puede interpretar una solicitud, consultar sistemas autorizados y completar una tarea o preparar una acción para aprobación. Cuando la situación es ambigua o un error tendría consecuencias graves, debe poder escalar a una persona.
Mesa de servicio y soporte interno
Es una de las oportunidades más inmediatas porque muchas solicitudes son repetitivas: restablecer contraseñas, desbloquear cuentas, registrar tickets de forma estructurada, asignar accesos o licencias y actualizar grupos. El beneficio potencial está en automatizar esas gestiones y reservar tiempo del equipo para problemas menos rutinarios. McKinsey la identifica como un área de rápida obtención de valor y publica las estimaciones y el caso descritos en la tabla inferior.
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Atención al cliente y soporte de productos
Los agentes pueden responder consultas, resolver casos dentro de límites definidos y derivar los que necesitan intervención humana. Los casos de Thrasio y Honeylove publicados por Anthropic ilustran resultados distintos: automatización y tiempo de resolución en una empresa, y productividad, escalaciones y satisfacción en la otra. El caso de Ryanair publicado por AWS representa una operación de mayor volumen, con resultados atribuidos a una solución omnicanal que combina chat y voz.
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Observabilidad, ITSM y respuesta a incidentes
Un agente puede reunir registros, métricas, datos de configuración, cambios recientes e incidentes relacionados para acelerar el diagnóstico. En el flujo descrito por McKinsey, agentes especializados investigan cada ámbito y un coordinador sintetiza los hallazgos y propone la remediación. Las acciones se someten a umbrales de aprobación definidos. McKinsey no publica un porcentaje de ahorro específico para esta función, por lo que su posible valor debe evaluarse mediante métricas operativas propias, no inferirse de otros ámbitos.
Operaciones de red y hosting
En redes, los usos descritos incluyen correlacionar tráfico, configuraciones, registros y cambios, clasificar eventos y aplicar cambios repetitivos —por ejemplo, en firewalls o VLAN— de acuerdo con políticas. En hosting, que McKinsey encuadra como operaciones on-premises, DevOps y cómputo y almacenamiento cloud, los agentes podrían ayudar con parches, provisión de entornos y gestión de capacidad. La consultora condiciona sus estimaciones a despliegues iniciales ejecutados correctamente; no son garantías para cualquier entorno.
Costes cloud, licencias y contratos
La gestión continua puede identificar recursos sobredimensionados, licencias sin uso, desvíos presupuestarios y configuraciones costosas. Un agente puede cruzar utilización real, licencias, contratos y referencias de precios para priorizar oportunidades, pero el ahorro efectivo depende de que la organización aplique los cambios y compruebe que no perjudiquen el servicio.
Do these 3 things before closing this tab:
1Fix the driver behind crashes, sound loss and screen glitches2Clear out junk files and repair common Windows errors3Scan for outdated or missing drivers - takes under a minuteDesarrollo de software y seguridad
Son áreas plausibles para agentes —por ejemplo, en tareas de desarrollo o en operaciones de seguridad—, pero la evidencia incluida aquí no permite asignarles un porcentaje de ahorro neto en TI. Google Cloud informó en 2025 que las organizaciones consideradas «early adopters» declaraban ROI en atención al cliente, operaciones de seguridad y desarrollo de software con más frecuencia que el promedio general; el soporte técnico también figuraba entre las aplicaciones comunes. Es una encuesta sobre ROI reportado, no una medición del ahorro ni prueba de que los agentes causaran esos resultados.
Qué cifras se han publicado y cómo interpretarlas
| Área y fuente | Cifra divulgada | Qué mide y qué no demuestra |
|---|---|---|
| Mesa de servicio — McKinsey | Estimación de ahorro del 25 al 45 %. En un ejemplo de una multinacional no identificada con unos 450.000 tickets anuales, se automatizó hasta el 80 % de las solicitudes, se reasignó el 50 % de la capacidad de agentes de servicio y se reportó satisfacción de 4,8 sobre 5. | El rango es una estimación de McKinsey. El caso describe una empresa y configuración particulares; automatización y capacidad reasignada no equivalen automáticamente a una reducción del gasto. |
| Soporte al cliente — Thrasio y Honeylove, caso de Assembled Assist publicado por Anthropic | Thrasio reportó más del 50 % de tickets automatizados, cerca de 2 millones de dólares de ahorro y una reducción del 50 % en el tiempo total de resolución. Honeylove informó, tras cinco meses, un 54 % más de casos resueltos por hora, un 20 % menos de escalaciones y un 18 % más de CSAT. | Son resultados de clientes publicados en un caso de proveedor; la página consultada no indica fecha de publicación. Las métricas de productividad, escalación y satisfacción no son por sí solas ahorro financiero. |
| Atención omnicanal — Ryanair, caso publicado por AWS | La solución se lanzó en octubre de 2024. La página informa 10 millones de respuestas generadas, 120.000 respuestas de clientes al día, un 94 % de precisión y un 70 % menos de contactos de Customer Services por pasajero transportado. AWS atribuye más de 500.000 horas de agentes ahorradas a la plataforma omnicanal de chat y voz. | Son cifras de caso divulgadas por AWS, no una comparación independiente. Las horas corresponden al conjunto omnicanal; no deben atribuirse solo al chat. La página consultada no indica fecha de publicación explícita. |
| Operaciones de red — McKinsey | Estimación de ahorro del 20 al 40 % en despliegues iniciales. | Rango estimado por la consultora; el resultado depende del entorno, las tareas automatizadas y los controles de implementación. |
| Hosting — McKinsey | Estimación de ahorro del 20 al 40 % en despliegues iniciales ejecutados correctamente. En el ejemplo de un proveedor de utilities, se identificó aproximadamente un 15 % de ahorro potencial de run-rate mediante infraestructura como código y alrededor de un 20 % potencial adicional mediante agentes. | Los porcentajes del ejemplo son oportunidades potenciales identificadas, no ahorros ya realizados. No deben sumarse como un resultado materializado. |
| Gestión de costes y contratos — McKinsey | Estimación de ahorro del 5 al 15 % en gestión activa. | Estimación de la consultora, no resultado garantizado. Debe contrastarse con una línea base de gasto propia. |
Por qué «ahorro» puede significar cosas distintas
Una cifra solo es útil si se sabe qué cambió. Menos contactos puede evitar carga de trabajo; una resolución más rápida puede liberar horas; una automatización puede permitir reasignar capacidad. Ninguna de esas métricas demuestra por sí sola que bajó el presupuesto o la plantilla. Para calcular el impacto financiero, hay que conectar el resultado operativo con costes efectivamente evitados o reducidos, y descontar los costes de operar la solución.
Las estimaciones de consultoría, los casos de clientes y las encuestas tampoco son intercambiables. McKinsey presenta rangos para funciones específicas; Anthropic y AWS divulgan resultados de casos empresariales; las encuestas registran lo que declaran ejecutivos. Como contexto distinto, el informe de Capgemini Research Institute de 2025 proyecta que 1.500 organizaciones estimaban que el beneficio potencial agregado pasaría de 19.000 millones de dólares en los siguientes 12 meses a 92.000 millones en el tercer año, según el escenario del informe. Es una proyección agregada, no ahorro de TI ya obtenido ni una cifra aplicable a una empresa individual.
En ese mismo informe, Eric Pace, responsable de IA en Cox Communication, describió mejoras de al menos un 30 % en procesos estructurados y resultados variables en procesos menos estandarizados. Es un testimonio sobre procesos en general, no una medición específica de TI: sirve para subrayar que la estandarización importa, no para estimar el ahorro de un equipo tecnológico. Informe de Capgemini Research Institute (2025).
Cómo decidir si un caso de uso puede ahorrar dinero
Antes de automatizar, define la tarea concreta y mide su situación actual. Para comparar oportunidades, valora:
- Volumen y repetibilidad: cuántos casos llegan y qué proporción sigue una ruta estable.
- Impacto económico medible: coste por ticket o incidente, horas manuales, gasto cloud y utilización de licencias.
- Complejidad y riesgo: consecuencias de una respuesta incorrecta o de un cambio en un sistema crítico.
- Integración y permisos: acceso autorizado y fiable a ITSM, CMDB, observabilidad, directorios, contratos y plataformas cloud.
- Control y escalamiento: qué puede ejecutar el agente, qué exige aprobación y en qué casos debe intervenir una persona.
- Calidad del servicio: resolución correcta, satisfacción, tiempo de respuesta y reaperturas, además del coste.
Establece antes de iniciar una línea base para esas métricas; después compáralas en un periodo y con una carga de trabajo equivalentes. En red e infraestructura, limita las acciones autónomas a políticas y umbrales de aprobación explícitos. Un piloto que reduce tiempos pero aumenta errores, reaperturas o costes de revisión no ha demostrado un ahorro neto.
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