17 de agosto de 2026
27.000 agentes de IA, 200 que importaban
iFood construyó 27.000 agentes de IA en diez meses. El 82% ahorraba menos de 20 horas al mes. La respuesta fue cambiar la métrica, no los agentes.
iFood construyó 27.000 agentes de IA en diez meses. Solo 200 de ellos importaban de verdad.
El objetivo parecía sencillo al principio: un agente por empleado, prioridad en volumen, los errores tratados como parte del proceso. Llegaron rápido, con 12.000 agentes activos al mes. Uno de ellos leía doce meses de reuniones y devolvía feedback listo en 20 minutos. Todo entrenamiento de IA comenzaba con el mismo rito de iniciación: construir un juego de la serpiente por comando de voz, sin saber programar.
Pero cuando alguien separó el grano de la paja, el resultado fue que el 82% de los agentes ahorraba menos de 20 horas al mes, del tipo asistente personal. Menos del 1% hacía el trabajo de decenas de personas. La empresa tenía un inventario de agentes y no sabía cuáles importaban.
La respuesta fue cambiar la métrica. La conversación interna pasó de "cuántos agentes existen" a "qué problema resuelve cada uno de verdad", y cambiar ese vocabulario en dos meses generó un malestar evidente: personas que acababan de aprender a construir agentes escuchando que el esfuerzo se mediría de otra forma.
Tiene sentido que incomode. Contar agentes es fácil y no exige ningún juicio: es la métrica que llena las diapositivas del board. Definir qué skill merece escalar es lo que duele, porque obliga a alguien a admitir que los otros 26.800 no valieron el esfuerzo que costaron.
El equipo de devs de iFood salió de ese cambio con un 16% más de productividad: una ganancia de equipo completo, no de héroe aislado. Las métricas existen para forzar decisiones, no para decorar presentaciones.
Fuentes: MIT Sloan Management Review Brasil · Mobile Time