Más allá del ahorro de horas: creación de argumentos empresariales para la automatización de las agencias

La automatización de las agencias, un software que razona y se adapta para completar las tareas, está apareciendo en las hojas de ruta de los centros de excelencia (AI CoE) de la IA. Sin embargo, la forma estándar en que las empresas justifican las inversiones en automatización (horas ahorradas, costes laborales menos costes de construcción) se diseñó para herramientas basadas en reglas, como la automatización robótica de procesos (RPA). Ese modelo pasa por alto la mayoría del valor que crean los agentes

En esta publicación, presentamos un marco que los líderes del CoE de IA pueden utilizar para crear un modelo de negocio que capture todo el valor de la automatización de las agencias. Descubrirá por qué el modelo de ROI de la era de la RPA es insuficiente, cómo medir el valor que pierde y qué flujos de trabajo vale la pena

automatizar con los agentes.

Por qué el modelo empresarial tradicional es insuficiente

El modelo clásico de retorno de la inversión (ROI) se creó para un trabajo estable, de gran volumen y basado en reglas: contar las transacciones, medir los minutos, multiplicar por una tasa elevada y restar el costo de creación. La RPA se ganó su lugar

en esas condiciones.

El modelo asume el mundo para el que fue construido. Asume que los procesos son estables, por lo que ignora el costo de mantener la automatización a medida que cambian. Da por hecho que las tareas se basan en reglas, por lo que no incluye ninguna partida para las excepciones. Asume que el trabajo es la totalidad del trabajo, por lo que nunca tiene en cuenta el coste de la supervisión humana. Además, considera la hora ahorrada como un valor acumulado, cuando la capacidad liberada a menudo se acumula acumulando y nunca llega a la cuenta de pérdidas y ganancias (P&L). McKinsey afirma que las empresas siguen cometiendo un error que no financia suficientemente el trabajo que convierte las horas ahorradas en resultados: las transformaciones exitosas de la IA siguen un «patrón 1:3:5», según el cual «por cada dólar invertido en tecnología de agencias, las organizaciones gastan tres dólares en el rediseño de los procesos y cinco en el desarrollo y la adopción de capacidades. Sin embargo, la mayoría de las empresas invierten completamente esta fórmula» (McKinsey, «La gestión del cambio mediante la IA mediante agencias: cerrar la brecha de adopción», 2026)

Suponemos que el valor de la automatización reside en la tarea, pero en la automatización mediante agencias la mayor parte del valor reside en la tarea: el criterio, las excepciones, la coordinación entre los sistemas. Los beneficios reales provienen de rediseñar el flujo de trabajo en torno a los agentes, no de incluir a un agente en un

proceso sin cambios.

Las dimensiones del valor que el modelo anterior no tiene en cuenta

Un mejor modelo de negocio mide cuatro dimensiones del valor, más la condición que determina si alcanzan las pérdidas y ganancias. Lo denominamos modelo de valor agencial.

Ahorro de tiempo. Esto sigue siendo importante, pero los agentes lo amplían para incluir trabajos que la RPA con reglas fijas gestiona mal o solo mediante una lógica de excepciones exhaustiva. La medida es la misma. Los agentes la aplican a una base de trabajo más amplia.

Gestión de excepciones. Las excepciones conllevan gran parte del costo. Las directrices de AWS ofrecen rangos de planificación: corregir un error puede costar entre 1,5 y 4 veces más que la transacción original, y un error humano puede representar entre el 2 y el 15 por ciento del costo operativo (Guía prescriptiva de AWS, «Cómo evaluar los costos actuales de los procesos humanos»). El multiplicador rediseñado asigna un precio a las excepciones que detecta tu equipo. El porcentaje de error asigna un precio a las que se escapan. Los casos exclusivamente laborales omiten ambos

Calidad de la decisión. Los agentes pueden aplicar una política común a escala con una justificación registrada, aunque la coherencia y las tasas de error necesitan una medición continua. Como señala AWS, «las decisiones de bajo volumen y alto valor pueden justificar la asistencia de las agencias para mejorar la calidad de las decisiones en lugar de reducir los costos» (Guía prescriptiva de AWS, «Comprender la economía de la IA de las agencias»). Una sola decisión mejor en materia de crédito, precios o riesgo puede reducir el tiempo

ahorrado durante un año.

Cambie la economía del mantenimiento y la resiliencia. Esto va en ambos sentidos. Los scripts son frágiles: cuando una pantalla o un sistema anterior cambian, se rompen y alguien los reconstruye. Los agentes absorben algunas variaciones sin tener que volver a escribirlas, pero dedican el mantenimiento a las evaluaciones, las solicitudes, la supervisión y las operaciones de modelado, en lugar de eliminarlas, y ejecutarlos conlleva sus propios costes. Esto evita que el mantenimiento de un guion frágil vaya en detrimento de los costos operativos continuos de los agentes, por lo que en los procesos que cambian con frecuencia, los cálculos pueden favorecer a los agentes, y en los procesos inactivos, puede que no.

La condición que rige estos cuatro aspectos es la obtención de valor: cada beneficio necesita un mecanismo definido que convierta una mejora operativa en valor económico, además de un propietario responsable. Para la mano de obra liberada, eso significa reducir el gasto o redirigir la capacidad hacia un resultado determinado y medible

Considere un proceso de clasificación de las reclamaciones, con cifras ilustrativas. Gestiona 200 000 reclamaciones al año, es decir, unos 12 minutos por reclamación (antes de volver a procesarlas) y 45 dólares por hora con carga completa, lo que representa un coste base de aproximadamente 1,8 millones de dólares. Automatice las tareas rutinarias en un 70 por ciento y dispondrá de unas 28 000 horas, es decir, aproximadamente 1,26 millones de dólares de capacidad, antes del tiempo de supervisión que siguen necesitando esas reclamaciones. Ahí es donde la mayoría de los casos salen mal, porque liberar horas no es lo mismo que ahorrar dinero. La empresa solo gasta menos si emplea a menos personas o reduce los gastos de contratistas, horas extras o subcontratación. De lo contrario, las mismas personas permanecen en nómina y las pérdidas y ganancias nunca alcanzan los 1,26 millones de dólares. Si la deserción y la reducción de las horas extras se quedan con la mitad, el caso debería arrojar unos 630.000 dólares,

no la cifra total.

Redistribuir a las personas es el resultado más común, y entonces el valor es lo que ahora producen. Por cada hora publicada, contabiliza el valor redistribuido o la reducción del coste en efectivo, no ambos. A continuación, añada lo que no puede ver el caso en el que solo interviene mano de obra. Del 8 por ciento que necesita ser corregido (16 000 reclamaciones), un costo de corrección 3,5 veces mayor que el de aproximadamente 9 dólares de tramitación (12 minutos a 45 dólares la hora) representa alrededor de 504 000 dólares de riesgo de corrección anual. Se trata de un valor de referencia, no de una agencia. El valor es la acción que el agente retira: una reducción del 40 por ciento, ajustada según un factor de realización del 75 por ciento, es un beneficio modelado cercano a los 151 000 dólares. Eso es antes de fijar el precio de una única decisión mejorada que detecte el fraude. Como la base de 12 minutos excluye la reelaboración, esta reserva no se superpone con la capacidad disponible. Si su base de referencia incluye el tiempo de reprocesamiento, contabilice esos ahorros en un solo grupo. Esa versión del caso arroja una cifra que las finanzas pueden defender

Para mantener la coherencia matemática, evalúe todos los fondos de valor de la misma manera y calcule los costos netos, tal como se resume en la siguiente tabla.

Fondo de valor	Base de referencia	Delta esperado	Factor de realización	Dueño
Capacidad liberada	Horas × velocidad de carga	% automatizado	Solo si se redistribuye a un resultado determinado o si el gasto disminuye	Líder de operaciones
Coste de excepción y error	Coste de corrección más pérdidas por error	Reducción esperada	Fracción capturada	Plomo de calidad
Calidad de la decisión	El valor de tomar mejores decisiones	Mejora por decisión	Cuota atribuible	Titular del dominio
Cambie la resiliencia y la economía del mantenimiento	El costo de la reparación de los scripts más el tiempo de inactividad	Se evitaron las reconstrucciones y el cambio de alojamiento fue más rápido	Porcentaje de reconstrucciones evitadas, y los costos de los agentes se compensan una vez en la fórmula	Líder de ingeniería

Indique todo en una línea, asignando cada beneficio para un grupo, por lo que no se puede hacer una doble contabilidad: valor anual neto = valor de la capacidad realizada + costos de corrección y error evitados + aumento de los resultados de las decisiones + evitación de mantenimiento y tiempo de inactividad, menos el costo de implementación anualizado, menos los costos de ejecución, integración, evaluación, supervisión, gobierno y administración de cambios del agente, menos las pérdidas por cualquier error nuevo que introduzca el agente. Los errores que el agente no elimina ya quedan fuera del plazo de costo evitado, así que no los restes por segunda vez. En el caso de un programa multianual, contabilice el costo de implementación en el año en que lo gaste en lugar de anualizarlo, aumente los beneficios a medida que aumente la adopción y descuente los flujos de caja anuales al valor actual neto

(VAN). Las

tres primeras implementaciones de Amazon Quick Automate, el servicio de automatización de Amazon Quick, muestran las dimensiones en funcionamiento. Kitsa, una empresa dedicada a la selección de sitios para ensayos clínicos, automatizó la extracción de más de 50 puntos de datos de cientos de miles de sitios web. Logró ahorrar un 91 por ciento en los costos y obtener datos un 96 por ciento más rápido, con una cobertura del 96 por ciento, lo que permitió remitir los casos de baja confianza a los revisores (ahorro de tiempo y gestión de las excepciones). Como señaló el cofundador y director de tecnología de Kitsa, Rohit Banga, en la entrada del blog sobre aprendizaje automático de AWS, la unificación de datos de sitios de alta calidad a escala rompió un obstáculo fundamental. Esto permitió a su agente de Site Finder sopesar

más sitios con mayor precisión.

dLocal, un proveedor de pagos transfronterizos, automatizó hasta el 75 por ciento de las revisiones de cumplimiento por parte de los comerciantes mediante evaluaciones controladas. Esto liberó a los especialistas para los casos complejos y de alto riesgo (calidad de la toma de decisiones) y añadió comprobaciones continuas para detectar desviaciones políticas que una revisión manual periódica no pasaría por alto (resiliencia ante el cambio). dLocal informa que los especialistas que antes dedicaban horas a las comprobaciones rutinarias ahora dedican ese tiempo a los casos que requieren

un juicio reglamentario.

Además, Genpact, que automatiza los riesgos de la cadena de suministro en varios sistemas SAP, informa que ha reducido el análisis del impacto de las interrupciones de 2 a 3 días a minutos. Este es el tipo de coordinación entre sistemas que ningún sistema de registro posee (ahorro de tiempo y calidad en la toma de decisiones). Ninguna de estas implementaciones es compatible con los cuatro grupos, por lo que es necesario dimensionar cada uno

de ellos por separado.

Un marco para la priorización

Puntúe el flujo de trabajo de cada candidato en dos ejes. El primero es la complejidad de las tareas, cuánto razonamiento, contexto y adaptación requieren. El segundo es el riesgo de tomar decisiones, el costo de equivocarse, que determina la autonomía que se puede conceder. Ambos ejes provienen de las directrices económicas de AWS y, en conjunto, forman una matriz de dos por dos que puede utilizar un comité directivo

Baja complejidad y bajo riesgo: concéntrese en la RPA, ya que los agentes aumentan los costes sin añadir valor. La clave de la capacidad es alta complejidad y bajo riesgo, así que automatice para reducir el rendimiento y la absorción de excepciones. La alta complejidad y el alto riesgo son la clave de la calidad de la toma de decisiones, así que mantén a una persona al tanto y justifica las decisiones más acertadas. El juego es de baja complejidad y alto riesgo, por lo que hay que reforzar los controles alrededor del escalón en lugar de añadir razonamientos innecesarios

Un atajo útil: si una persona cambia de un sistema a otro e interpreta un contexto ambiguo en cada paso, evalúe un enfoque de agencia. Si el camino sigue siendo determinista, es posible que la RPA siga siendo más barata. Utilice el modelo de valor agencial para decidir qué medir y esta matriz para decidir qué priorizar

Two-by-two matrix plotting task complexity against decision risk, with four quadrants: keep it on RPA, the capacity play, the decision-quality play, and the guardrails play

Figura 1: Matriz de priorización de la automatización de las agencias, con ejes adaptados de la Guía prescriptiva de AWS y clasificaciones ilustrativas

Argumentar los argumentos a favor del liderazgo

Presente la inversión como una cartera de flujos de trabajo en lugar de como un solo proyecto. La investigación de McKinsey muestra por qué los proyectos piloto aislados se estancan: casi dos tercios de las empresas han experimentado con agentes, pero menos del 10 por ciento los han escalado hasta obtener un valor tangible (McKinsey, «Scaling agentic AI with data transformations», 2026). El valor proviene de la definición de los resultados, la integración de los agentes en los flujos de trabajo principales y el rediseño de los modelos operativos en torno a ellos. Ofrezca el liderazgo de tres a cinco dominios priorizados, cada uno con su

argumento en cuatro dimensiones.

Lo único que convence a un director financiero escéptico es aplicar una regla de paralización: organizar la inversión con objetivos explícitos que permitan alcanzar el punto de equilibrio y puntos predefinidos para detener a los agentes de financiación con un rendimiento inferior. Conecta cada dominio a un indicador clave de rendimiento (KPI) que los líderes ya estén siguiendo, ya sea el coste del servicio, el tiempo del ciclo, el índice Net Promoter Score o la exposición al cumplimiento normativo. Y trate la gobernanza como una forma de avanzar más rápido: la autonomía limitada, la supervisión cuando el riesgo es alto y la auditabilidad desde el diseño le permiten ampliar la autonomía de los agentes

a medida que se acumulan las pruebas.

Cómo empezar a usar Amazon Quick

Amazon Quick reúne la investigación, la inteligencia empresarial y la automatización en una sola experiencia de agencia. Con Quick Automate, su servicio de automatización, los equipos organizan las acciones de interfaz de usuario, las llamadas a la API y la revisión humana en todos los flujos de trabajo empresariales. Esto produce datos de ejecución a nivel de caso que un CoE puede combinar con los KPI operativos y financieros para medir el valor a medida que se obtiene

Esa medición convierte un primer proyecto en una cartera. Después de buscar los cuatro grupos de valores, se tiende a encontrarlos cuando una persona cambia de un sistema a otro, interpreta el contexto y elimina las excepciones a mano. Ponga un flujo de trabajo en producción, establezca una base de referencia para sus grupos de valor y sus costos operativos, nombre a un propietario y demuestre el número. A continuación, la cartera de casos se acumula a medida que cada nuevo flujo de trabajo informa de los resultados

Conclusión

La pregunta es dónde la automatización de las agencias ofrece un valor que las herramientas actuales no pueden ofrecer y cómo demostrarlo antes de gastar. La disciplina que se describe en esta publicación, es decir, evaluar cada fondo de valor, aplicar factores de realización realistas y establecer reglas de parada, es lo que hace que esa prueba sea creíble. Los equipos que demuestren su valor en un flujo de trabajo pueden financiar el siguiente a partir de resultados medidos y no de proyecciones. Desde el punto de vista económico subyacente, un buen punto de partida son las directrices prescriptivas de AWS sobre la economía de la IA entre agencias.

Acerca de los autores

Agentic automation, software that reasons and adapts to complete tasks, is showing up on AI center of excellence (AI CoE) roadmaps. But the standard way companies justify automation investments, hours saved times labor cost minus build cost, was designed for rule-based tools like robotic process automation (RPA). That model misses most of the value agents create.

In this post, we introduce a framework AI CoE leaders can use to build a business case that captures the full value of agentic automation. You will learn why the RPA-era ROI model falls short, how to measure the value it misses, and which workflows are worth automating with agents.

Why the traditional business case falls short

The classic return on investment (ROI) model was built for stable, high-volume, rule-based work: count the transactions, measure the minutes, multiply by a loaded rate, subtract the build cost. RPA earned its place on those terms.

The model assumes the world it was built for. It assumes processes are stable, so it ignores the cost of maintaining automation as they change. It assumes tasks are rule-based, so it has no line item for exceptions. It assumes the work is the whole job, so it never counts the cost of human oversight. And it treats a saved hour as banked value, when freed capacity often refills with backlog and never reaches the profit and loss statement (P&L). Underfunding the work that turns saved hours into results is the mistake McKinsey says companies keep making: successful AI transformations follow a “1:3:5 pattern,” where “for every dollar invested in agentic technology, organizations spend three on process redesign and five on capability building and adoption. However, most companies invert this formula entirely” (McKinsey, “Agentic AI change management: Closing the adoption gap,” 2026).

We assume the value of automation lives in the task, but in agentic automation most of it lives around the task: the judgment, the exceptions, the coordination across systems. The real gains come from redesigning the workflow around agents, not from dropping an agent into an unchanged process.

The dimensions of value the old model misses

A better business case measures four dimensions of value, plus the condition that determines whether they reach the P&L. We call it the Agentic Value Model.

Time savings. This still counts, but agents extend it to work that fixed-rule RPA handles poorly or only through extensive exception logic. The measure is the same. Agents apply it to a larger base of work.

Exception handling. Exceptions carry much of the cost. AWS guidance gives planning ranges: correcting an error can cost 1.5–4 times the original transaction, and human error can account for 2–15 percent of operational cost (AWS Prescriptive Guidance, “Assessing your current human-process costs”). The rework multiplier prices the exceptions your team catches. The error percentage prices the ones that slip through. Labor-only cases omit both.

Decision quality. Agents can apply a common policy at scale with logged rationale, though consistency and error rates need continuous measurement. As AWS notes, “low-volume, high-value decisions might justify agentic assistance for improved decision quality rather than cost reduction” (AWS Prescriptive Guidance, “Understanding agentic AI economics”). A single better decision in credit, pricing, or risk can dwarf a year of saved minutes.

Change resilience and maintenance economics. This one goes both ways. Scripts are brittle: when a screen or upstream system changes, they break and someone rebuilds them. Agents absorb some variation without a rewrite, but they shift maintenance into evaluations, prompts, monitoring, and model operations rather than removing it, and running them carries its own cost. The case nets brittle-script maintenance avoided against ongoing agent operating cost, so in processes that change often the math may favor agents, and in frozen processes it might not.

The condition that governs all four is value realization: every benefit needs a defined mechanism that converts an operational improvement into economic value, plus an accountable owner. For released labor, that means reducing spend or redirecting capacity to a named, measurable outcome.

Consider a claims-triage process, with illustrative figures. It handles 200,000 claims a year at about 12 minutes per claim (before rework) and $45 an hour fully loaded, a base cost of roughly $1.8 million. Automate the routine 70 percent and you release about 28,000 hours, or roughly $1.26 million of capacity, before the oversight time those claims still need. That’s where most cases go wrong, because freeing hours isn’t the same as saving money. The company only spends less if it employs fewer people or cuts contractor, overtime, or outsourcing spend. Otherwise, the same people stay on the payroll and the P&L never sees the $1.26 million. If attrition and lower overtime capture half of it, the case should carry about $630,000, not the full figure.

Redeploying the people is the more common outcome, and then the value is what they now produce. For each released hour, count redeployed value or a cash cost reduction, not both. Then add what the labor-only case cannot see. Of the 8 percent needing correction (16,000 claims), a correction cost of 3.5 times the roughly $9 handling cost (12 minutes at $45 an hour) gives about $504,000 in annual correction exposure. That is a baseline, not agentic value. The value is the share the agent removes: a 40 percent reduction, adjusted by a 75 percent realization factor, is a modeled benefit near $151,000. That’s before you price a single improved fraud-flag decision. Because the 12-minute base excludes rework, this pool doesn’t overlap with released capacity. If your baseline includes rework time, count those savings in one pool only. That version of the case produces a number finance can defend.

To keep the math consistent, size every value pool the same way and net the costs, as summarized in the following table.

Value pool	Baseline	Expected delta	Realization factor	Owner
Released capacity	Hours × loaded rate	% automated	Only if redeployed to a named outcome or spend falls	Ops lead
Exception and error cost	Correction cost + error losses	Expected reduction	Fraction captured	Quality lead
Decision quality	Value of better decisions	Uplift per decision	Attributable share	Domain owner
Change resilience and maintenance economics	Break-fix cost of scripts + downtime	Avoided rebuilds, faster change accommodation	Share of rebuilds avoided, with agent costs netted once in the formula	Engineering lead

State the whole thing as one line, assigning each benefit to one pool so double-counting can’t slip through: Net annual value = realized capacity value + avoided correction and error costs + decision-outcome uplift + avoided maintenance and downtime, minus annualized implementation cost, minus agent runtime, integration, evaluation, oversight, governance, and change-management costs, minus losses from any new errors the agent introduces. Errors the agent does not remove already sit outside the avoided-cost term, so do not subtract them a second time. For a multiyear program, book implementation cost in the year you spend it rather than annualizing it, ramp benefits as adoption grows, and discount the yearly cash flows to net present value (NPV).

Three early deployments of Amazon Quick Automate, the automation service within Amazon Quick, show the dimensions at work. Kitsa, a clinical-trial site-selection company, automated extraction of more than 50 data points across hundreds of thousands of websites. It reported 91 percent cost savings and 96 percent faster data acquisition at 96 percent coverage, routing low-confidence cases to reviewers (time savings and exception handling). As Kitsa co-founder and CTO Rohit Banga noted in the AWS Machine Learning Blog post, unifying high-quality site data at scale broke a core bottleneck. That let its Site Finder Agent weigh more sites with greater precision.

dLocal, a cross-border payments provider, automated up to 75 percent of merchant-compliance reviews in controlled evaluations. That freed specialists for complex, high-risk cases (decision quality) and added continuous checks for policy drift that a periodic manual review would miss (change resilience). dLocal reports that specialists who used to spend hours on routine checks now spend that time on cases that need regulatory judgment.

And Genpact, automating supply-chain risk across multiple SAP systems, reports cutting disruption-impact analysis from 2–3 days to minutes. That’s the kind of cross-system coordination that no one system of record owns (time savings and decision quality). None of these deployments proves all four pools, which is why the case has to size each one separately.

A framework for prioritization

Score every candidate workflow on two axes. The first is task complexity, how much reasoning, context, and adaptation it requires. The second is decision risk, the cost of getting it wrong, which sets how much autonomy you can grant. Both axes come from the AWS economics guidance, and together they form a two-by-two matrix a steering committee can use.

Low complexity, low risk: keep it on RPA, since agents add cost here without adding value. High complexity, low risk is the capacity play, so automate for throughput and exception absorption. High complexity, high risk is the decision-quality play, so keep a human in the loop and justify on better decisions. Low complexity, high risk is the guardrails play, so harden controls around the step rather than adding reasoning it doesn’t need.

A useful shortcut: if a person moves across systems and interprets ambiguous context at each step, evaluate an agentic approach. If the path stays deterministic, RPA may still be cheaper. Use the Agentic Value Model to decide what to measure and this matrix to decide what to prioritize.

Figure 1: Agentic automation prioritization matrix, with axes adapted from AWS Prescriptive Guidance and illustrative classifications

Building the case for leadership

Present the investment as a portfolio of workflows rather than a single project. McKinsey’s research shows why isolated pilots stall: nearly two-thirds of enterprises have experimented with agents, but fewer than 10 percent have scaled them to tangible value (McKinsey, “Scaling agentic AI with data transformations,” 2026). Value comes from defining the outcomes, embedding agents deep in core workflows, and redesigning operating models around them. Bring leadership three to five prioritized domains, each with its four-dimension case.

The one thing that wins over a skeptical CFO is a stop rule: stage the investment with explicit break-even targets and predefined points to stop funding agents that underperform. Connect each domain to a key performance indicator (KPI) leadership already tracks, whether cost-to-serve, cycle time, Net Promoter Score, or compliance exposure. And treat governance as a way to move faster: bounded autonomy, oversight where risk is high, and auditability by design let you widen agent autonomy as the evidence builds.

Getting started with Amazon Quick

Amazon Quick brings research, business intelligence, and automation into one agentic experience. With Quick Automate, its automation service, teams orchestrate UI actions, API calls, and human review across enterprise workflows. This produces case-level execution data a CoE can pair with operational and financial KPIs to measure value as it’s realized.

That measurement turns a first project into a portfolio. After you look for the four value pools, you tend to find them wherever a person moves between systems, interprets context, and clears exceptions by hand. Put one workflow into production, baseline its value pools and operating cost, name an owner, and prove the number. Then the portfolio case accrues as each new workflow reports results.

Conclusion

The question is where agentic automation delivers value that your existing tools can’t, and how to prove it before spending. The discipline this post describes, sizing every value pool, applying realistic realization factors, and setting stop rules, is what makes that proof credible. Teams that prove value on one workflow can fund the next from measured results rather than projections. For the underlying economics, a good starting point is the AWS Prescriptive Guidance on agentic AI economics.

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