Big Four y Accenture: cuántos agentes IA tienen en producción
ia4·pro Team
Autor Especialista
Las cifras que las cinco firmas han puesto por escrito
Las grandes firmas de servicios profesionales pasaron de pilotos a despliegues con número. Ahora publican cuántos agentes tienen corriendo y cuánto dinero han comprometido.
| Firma | Plataforma | Cifra declarada | Inversión |
|---|---|---|---|
| PwC | Agent OS | 25.000 agentes en operaciones de cliente | No publicada |
| EY | EY.ai | 150 agentes para 80.000 fiscalistas | No publicada |
| KPMG | Workbench | 50 agentes conectados, cerca de 1.000 en desarrollo | 2.000 M USD en 5 años |
| Deloitte | Zora AI | Agentes en finanzas, compras, RR.HH. y cadena de suministro | 3.000 M USD hasta 2030 |
| Accenture | Varias, con Faculty | 799.000 empleados, 5.900 M en contratación de IA generativa en FY25 | 1.000 M en evaluación con Anthropic |
Antes de entrar en cada una, una advertencia sobre estos números que desarrollo al final: casi todos salen de notas de prensa de las propias firmas, sin auditoría independiente ni definición común de qué cuenta como agente.
Deloitte: Zora AI y un objetivo de coste
Zora AI es la plataforma agéntica de Deloitte, construida sobre infraestructura de NVIDIA, incluidos los modelos de razonamiento Llama Nemotron. Despliega agentes autónomos en finanzas, capital humano, cadena de suministro, compras, ventas, marketing y atención al cliente.
Deloitte ha declarado objetivos numéricos: un 25% de reducción de costes y un 40% de mejora de productividad en los procesos donde entra Zora. Es la única de las cinco que se ha atado públicamente a una cifra de resultado en lugar de a una de despliegue.
Según los recuentos del sector, la firma lidera en escala de inversión con unos 3.000 millones de dólares hasta 2030, más de 100 aceleradores de IA generativa y más de 25.000 profesionales acreditados en sus programas internos de formación.
KPMG: uso obligatorio y 12.000 millones de objetivo
KPMG es la que ha tomado la decisión organizativa más agresiva: hizo el uso de IA obligatorio para toda la plantilla. No es un programa de adopción voluntaria con campeones internos, es un requisito.
Workbench, su plataforma, se construyó con Microsoft y conecta unos 50 agentes y chatbots, con cerca de 1.000 más en desarrollo. El diseño imita cómo trabaja un equipo de auditoría humano: varios agentes colaborando en partes distintas de un encargo, en lugar de un asistente único respondiendo preguntas.
El compromiso financiero son 2.000 millones de dólares en cinco años, con un objetivo declarado de 12.000 millones de ingresos adicionales procedentes de servicios habilitados por IA. Esa ratio, 6 dólares de ingreso esperado por cada dólar invertido, es la apuesta más explícita de las cinco.
PwC: 25.000 agentes sobre Agent OS
PwC declara 25.000 agentes desplegados en operaciones de cliente a través de Agent OS, su capa de orquestación, construida con Salesforce, CrewAI y AWS. Internamente tiene alrededor de 200.000 usuarios de ChatPwC.
El número de 25.000 es el más alto de las cinco firmas por un margen amplio, y ahí es donde la falta de una definición común molesta más. Un agente puede ser un flujo de extracción de datos de tres pasos o un sistema multi-agente que cierra un proceso completo. Sin desglose, 25.000 y 150 no son cifras comparables.
EY: 150 agentes en la práctica fiscal
EY metió unos 150 agentes en su práctica fiscal de 80.000 personas, para recogida de datos y revisión de documentos. Esos agentes han pasado por más de 3 millones de casos de cumplimiento.
La firma ha declarado un objetivo de escalar a 100.000 agentes en 2028. En paralelo desplegó IA agéntica sobre su base de 130.000 auditores, en lo que se ha descrito como el mayor despliegue de las Big Four por número de personas alcanzadas.
De las cinco, EY es la que da la ratio más interpretable: 150 agentes para 3 millones de casos dice algo concreto sobre volumen por agente.
Accenture: vender IA y ahora auditarla
Accenture es la mayor de las cinco por ingresos relacionados con IA. Cerró el año fiscal 2025 con 5.900 millones de dólares en contratación nueva de IA generativa, de los cuales 1.800 millones en el último trimestre. En el tercer trimestre de FY26, cerrado el 31 de mayo de 2026, facturó 18.700 millones con unos 799.000 empleados.
Este mes añadió un papel nuevo. El 18 de septiembre anunció con Anthropic un equipo de evaluadores incrustados en el laboratorio, con al menos 1.000 millones de dólares de inversión por cada parte en cinco años, dirigido por Faculty. Lo analizamos en el artículo sobre las métricas de Anthropic.
Es un movimiento con lógica de negocio clara: si la regulación va a exigir evaluación independiente de modelos, el mercado de auditoría de IA se parece bastante al de auditoría financiera. Y ese mercado ya lo conocen.
La pirámide sigue en pie
Aquí está el dato incómodo. Las cinco firmas han desplegado agentes a escala, han comprometido miles de millones y siguen contratando personal junior en la base de la pirámide.
Si los agentes hicieran el trabajo de revisión documental y recogida de datos que hacía un analista de primer año, la estructura de plantilla se habría movido. Los análisis del sector de 2026 apuntan a que no se ha movido todavía y ofrecen dos explicaciones: el trabajo delegado a agentes necesita más revisión humana de la prevista, o el modelo de facturación por horas no premia reducir horas.
Los indicadores que hay que seguir son el número de contrataciones junior y el precio por encargo. Cuando la firma que vende un proyecto de 500.000 euros lo vende por 300.000 porque lo hace con agentes, el cambio será real.
Ahí apunta la otra tendencia del sector: el precio por resultado en lugar de por horas, que las cinco firmas mencionan y ninguna ha generalizado.
De dónde salen estas cifras
Merece la pena decirlo claro porque afecta a cómo usar este artículo. Las cifras de agentes desplegados vienen de notas de prensa y declaraciones de las propias firmas. No hay auditoría independiente, no hay definición compartida de qué cuenta como agente y no hay verificación de los objetivos de productividad.
Las cifras financieras de Accenture son distintas: salen de resultados trimestrales presentados ante la SEC y son verificables. Los 2.000 millones de KPMG y los 3.000 de Deloitte son compromisos anunciados, no gasto ejecutado y reportado.
Al leer un titular de este tipo, la pregunta útil es qué cifra está auditada. Casi siempre son las de las firmas cotizadas.
Qué copiar de esto en una organización normal
La decisión de KPMG sobre obligatoriedad. Es la variable con más efecto y la que menos dinero cuesta. La adopción voluntaria de herramientas de IA se estanca alrededor del 30% de la plantilla en casi todas las organizaciones, y ahí se queda.
El enfoque de Deloitte de atarse a una cifra de resultado. Un 25% de reducción de coste en un proceso concreto se puede comprobar en un trimestre. "Hemos desplegado 40 agentes" no se comprueba nunca.
La arquitectura de EY. Empezar por una práctica sola, con casos de alto volumen y verificación rápida (recogida de datos, revisión de documentos), midiendo casos procesados por agente. Es replicable con 3 agentes, no hace falta tener 150.
Para evaluar por dónde empezar, la evaluación de madurez da una referencia del punto de partida, y los casos de uso incluyen los de revisión documental y cumplimiento que estas firmas han automatizado primero.
Fuentes
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