Gartner prevé que en 2028 los agentes de IA superarán 10 a 1 a los vendedores, pero menos del 40% dirá que mejoraron su productividad

Gartner publicó el 28 de julio de 2026 una predicción que ordena el debate sobre agentes de IA en ventas: para 2028 los agentes superarán diez veces en número a los vendedores humanos, y aun así menos del 40% de los vendedores dirá que esos agentes mejoraron su productividad.

El análisis viene de la práctica de ventas de Gartner y se apoya en una encuesta a 210 directores comerciales y ejecutivos senior de ventas realizada entre enero y febrero de 2026. Un dato de esa encuesta explica buena parte del problema: el 60% de los directores comerciales dice que su número de ingresos depende mayormente de factores fuera de su control.

¿Qué es el «agent sprawl» y por qué importa?

Dan Gottlieb, VP Analyst de la práctica de ventas de Gartner, lo resume así: «Las organizaciones de ventas se están moviendo rápido hacia un futuro donde los agentes de IA están embebidos en toda la función comercial, pero más agentes no significará automáticamente más productividad».

El riesgo que Gartner nombra es agent sprawl: proliferación de agentes sin una base de datos, integración de flujos ni experiencia del vendedor que los sostenga. El resultado es más actividad digital sin mejora en el impacto del vendedor. Gottlieb es explícito sobre el mecanismo: «Los agentes solo son tan efectivos como los sistemas en los que operan. Si esos sistemas están fragmentados, los agentes van a escalar la fragmentación».

¿Cuánto vale arreglar la base antes de sumar agentes?

Gartner pone una cifra al costo de no hacerlo: para 2028, los directores comerciales que rediseñen datos, automatización y experiencia de usuario tendrán cinco veces más probabilidad de obtener retorno de la IA que quienes elijan soluciones rápidas.

Esa asimetría es la parte accionable del reporte. No distingue entre quienes adoptan IA y quienes no: distingue entre quienes ordenan el sistema antes de automatizarlo y quienes automatizan encima del desorden. En Chile y Latinoamérica, donde muchos equipos comerciales operan con CRM parcialmente adoptado y datos duplicados entre planillas y sistemas, esa distinción es especialmente relevante.

¿Qué recomienda Gartner hacer primero?

La firma propone tres acciones para los líderes comerciales:

• Ser dueño de la infraestructura comercial preparada para IA: construir una capa de contexto centralizada que conecte datos empresariales, sistemas y criterio del vendedor, para que los agentes generen salidas relevantes y específicas de la empresa.
• Orquestar las conductas de venta que ganan: usar IA para reducir carga administrativa, escalar la expertise de los mejores vendedores y darle a los gerentes insumos de datos que mejoren el coaching y la toma de decisiones.
• Cosechar el impacto de la IA sobre la capacidad de venta: dejar de medir la IA solo por ahorro de tiempo y medir cómo expande la capacidad del vendedor, mejora la efectividad y sostiene resultados comerciales.

Gottlieb cierra con el criterio de decisión: «Los líderes de ventas deberían preguntarse dónde los agentes pueden quitar fricción, mejorar la calidad de las decisiones y crear capacidad, no simplemente dónde se pueden desplegar agentes».

¿Cómo se conecta esto con lo que ya se ve en el mercado?

La predicción no llega aislada. Gartner ya había proyectado que una empresa promedio del Fortune 500 tendrá más de 150.000 agentes en uso hacia 2028, frente a menos de 15 en 2025, con la complejidad de gestión que eso implica. Y la propia industria viene mostrando señales mixtas de adopción, con anuncios de agentes que superan en ritmo a los resultados verificables que reportan los usuarios finales.

Análisis de Revenue Hub

Para un líder comercial B2B en Chile o Latinoamérica, este reporte no es una advertencia sobre la IA: es una advertencia sobre la secuencia. El error caro no es adoptar agentes tarde, es adoptarlos sobre un CRM donde los deals no reflejan la realidad, las etapas del pipeline significan cosas distintas según el vendedor y la data de contacto está duplicada. Un agente sobre esa base no ahorra tiempo, produce trabajo de verificación adicional.

La decisión concreta que este dato implica es de orden, no de presupuesto. Antes de comprar el siguiente agente, conviene responder tres preguntas con evidencia: qué porcentaje de los deals abiertos tiene datos completos y actualizados, qué definición operativa de cada etapa está escrita y auditada, y qué proceso queda realmente desatendido hoy por falta de capacidad. Si esas tres respuestas no existen, el agente va a escalar el problema en lugar de resolverlo, exactamente como describe Gartner.

El indicador de éxito también cambia. Medir la IA por horas ahorradas invita a declarar victoria temprano. La métrica que importa a nivel de dirección es capacidad comercial neta: cuántas oportunidades calificadas más trabaja el mismo equipo, con qué tasa de conversión y con qué costo por oportunidad. Ese es el número que se defiende frente a un directorio, no el ahorro de tiempo declarado por el equipo. Más contexto sobre cómo estructurar esa base en nuestra sección de RevOps y en el blog de Revenue Hub.