IA agéntica en empresas: el salto será de automatizar tareas a operar procesos completos

La inteligencia artificial empresarial está entrando en una etapa distinta. Después de años concentrados en automatizar tareas, generar contenidos o mejorar la productividad individual, la siguiente transformación apunta a sistemas capaces de coordinar procesos completos y ejecutar acciones de manera autónoma bajo supervisión humana.

Esa es una de las principales conclusiones del informe IA Agéntica: Orquestar operaciones inteligentes, desarrollado por Harvard Business Review Analytic Services en colaboración con Deloitte. El documento plantea que las organizaciones deberán pasar de utilizar herramientas aisladas de IA a construir ecosistemas donde distintos agentes colaboren para alcanzar objetivos de negocio.

La diferencia parece técnica, pero tiene implicaciones profundas para áreas como finanzas, recursos humanos, servicio al cliente, ventas, tecnología y cadena de suministro.

IA agéntica en empresas: ¿qué cambia frente a la automatización tradicional?

La automatización convencional suele comenzar con una pregunta sencilla: ¿qué tarea repetitiva podemos hacer más rápido?

La IA agéntica plantea otra: ¿qué proceso completo puede ser coordinado por varios agentes inteligentes?

En lugar de automatizar una actividad individual, diferentes agentes pueden analizar información, utilizar sistemas corporativos, tomar determinadas decisiones, ejecutar acciones y transferir una tarea al siguiente componente del proceso.

Esto permite pasar de aplicaciones puntuales hacia operaciones que funcionan de principio a fin con un mayor grado de autonomía.

Para Deloitte, ahí está el verdadero cambio. La oportunidad no consiste únicamente en reducir tiempo o costos, sino en rediseñar funciones empresariales completas.

Un empleado entra a la empresa: así podría funcionar una operación agéntica

El informe utiliza el proceso de incorporación de talento como ejemplo. Hoy, la llegada de un nuevo colaborador puede activar una cadena de tareas distribuidas entre diferentes áreas: Recursos Humanos debe crear registros, tecnología entregar accesos y dispositivos, nómina activar pagos, formación programar capacitaciones y los líderes hacer seguimiento al desempeño.

Con IA agéntica, distintos agentes podrían coordinar esas actividades dentro de una misma arquitectura: crear registros, solicitar herramientas tecnológicas, activar nómina, organizar capacitaciones y monitorear el proceso de integración sin depender de que una persona active manualmente cada etapa.

El objetivo no sería automatizar cinco tareas independientes, sino conseguir que todo el proceso funcione como una operación conectada.

La misma lógica podría aplicarse a compras, servicio al cliente, cierre financiero, ventas o administración de la cadena de suministro.

El problema: los procesos de las empresas fueron diseñados para personas

Uno de los hallazgos más relevantes del documento está precisamente en la dificultad para adoptar este tipo de sistemas.

La mayoría de los procesos corporativos actuales fueron diseñados para que personas interactúen con personas, sistemas y aprobaciones, no para que agentes autónomos naveguen entre ellos.

Por eso, incorporar agentes sobre procesos mal diseñados puede terminar automatizando la complejidad en lugar de resolverla.

Deloitte plantea que antes de escalar estas tecnologías, las compañías tendrán que rediseñar flujos de trabajo, modernizar plataformas, elevar la calidad de sus datos y establecer nuevas capacidades de supervisión.

Este punto cambia la conversación para los CEO y juntas directivas. La IA agéntica no debería abordarse únicamente como un proyecto del área de tecnología.

“El verdadero diferencial competitivo no estará únicamente en adoptar la tecnología, sino en la capacidad de integrarla estratégicamente al negocio para generar valor sostenible, innovación y crecimiento”, afirmó Carolina Botero, socia líder de Operate de Deloitte Spanish Latin America.

Reducir costos no debería ser el único objetivo

El estudio advierte además sobre uno de los errores que ya aparecen en proyectos empresariales de inteligencia artificial: medir su éxito exclusivamente por los ahorros obtenidos.

Muchas iniciativas se concentran en hacer más eficiente una tarea sin revisar qué debería cambiar en procesos, datos, gobierno corporativo, cultura y talento.

La IA agéntica amplía esa discusión porque sus beneficios potenciales no se limitan a productividad.

Las organizaciones más avanzadas empiezan a explorarla para acelerar nuevos productos, mejorar experiencias de clientes y colaboradores, fortalecer decisiones y desarrollar nuevos modelos de negocio.

En otras palabras, el retorno podría aparecer tanto en cuánto cuesta una operación como en qué nuevas capacidades puede desarrollar la empresa.

¿Hasta dónde puede decidir un agente de IA?

A medida que los sistemas reciben mayor autonomía aparece una pregunta inevitable: ¿qué decisiones estamos dispuestos a delegar?

El informe identifica la gobernanza como uno de los componentes críticos de esta transición.

Las organizaciones tendrán que establecer qué acciones pueden realizar los agentes automáticamente y cuáles deberán seguir requiriendo aprobación humana, especialmente en industrias reguladas o en procesos donde transparencia, trazabilidad y explicación de las decisiones son indispensables.

Esto implica diseñar diferentes niveles de autonomía.

Algunas tareas podrán ejecutarse completamente sin intervención. Otras necesitarán autorización antes de una acción determinada. Y los humanos podrían concentrarse progresivamente en excepciones, riesgos o decisiones de mayor impacto.

El propósito, según el informe, no es eliminar el criterio humano sino construir modelos de colaboración entre personas y agentes.

Gobierno, datos y confianza serán tan importantes como el modelo de IA

La competencia empresarial alrededor de los agentes puede llevar inicialmente a una carrera por escoger plataformas y modelos.

Deloitte plantea que la ventaja será más amplia. Una implementación necesita datos confiables, acceso adecuado a sistemas empresariales, reglas de gobierno, mecanismos de control, supervisión y talento que conozca los procesos del negocio.

“Estamos entrando en una era donde la ventaja competitiva dependerá cada vez más de la capacidad para orquestar ecosistemas digitales compuestos por personas, datos y agentes inteligentes”, aseguró Carlos Labanda, socio líder de Artificial Intelligence & Data de Deloitte Spanish Latin America.

La palabra clave es precisamente orquestar. Un agente aislado puede resolver una función. El valor empresarial aparece cuando diferentes agentes pueden interactuar entre sí, utilizar datos correctos y actuar sobre sistemas reales bajo reglas claramente establecidas.

También cambiará el papel de los proveedores de tecnología

El informe anticipa además una transformación en la relación entre las organizaciones y sus proveedores tecnológicos.

La siguiente generación de socios no estaría limitada a implementar una plataforma. Tendría que ayudar a diseñar estrategias, desplegar agentes, transformar procesos, establecer controles y optimizar permanentemente el ecosistema.

Esto puede favorecer modelos en los que consultoras, integradores y proveedores especializados funcionen como orquestadores de ecosistemas de IA, conectando tecnología con conocimiento de negocio.

Para las empresas, la selección de esos aliados será relevante porque los agentes eventualmente podrán interactuar con información financiera, clientes, empleados y sistemas críticos.

El reto para los líderes: dejar de pensar en casos aislados de IA

La principal implicación para la alta dirección probablemente esté aquí. Durante los últimos años, muchas empresas han construido una lista creciente de casos de uso: un chatbot para clientes, un copiloto para empleados, una herramienta de generación de contenido o una automatización para finanzas.

La IA agéntica cambia la unidad de análisis. En lugar de preguntar “¿qué tarea podemos automatizar?”, las compañías tendrán que comenzar a preguntarse “¿cómo debería funcionar esta operación si pudiéramos rediseñarla desde cero con personas y agentes trabajando juntos?”.

Ese cambio puede ser mucho más importante que incorporar un nuevo modelo de inteligencia artificial.

Porque la promesa de la IA agéntica no consiste solamente en hacer más rápido el trabajo que hoy existe. Su verdadero impacto aparecerá si las empresas consiguen reorganizar la manera en que toman decisiones, coordinan procesos y convierten conocimiento en acciones.

Ahí estará también la diferencia entre utilizar agentes como una nueva herramienta de productividad o convertirlos en una nueva arquitectura para operar la empresa.