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La inteligencia artificial está dejando de ser una herramienta que responde preguntas para convertirse en una tecnología capaz de ejecutar tareas, conectarse con sistemas empresariales y automatizar procesos. El siguiente desafío no consiste únicamente en adoptar nuevos modelos, sino en descubrir cómo integrarlos en el trabajo cotidiano para generar resultados medibles.
La IA agéntica representa una nueva etapa de esta evolución: una oportunidad para que empresas y profesionales replanteen la forma de trabajar. Durante un encuentro con periodistas, David Casillas, CTIO de NYXN, consultora especializada en inteligencia artificial, explicó por qué el conocimiento tecnológico, la comprensión del negocio y la supervisión humana serán fundamentales para aprovechar esta transformación.
De generar contenido a ejecutar tareas
Para entender el cambio, es necesario distinguir entre inteligencia artificial generativa e inteligencia artificial agéntica. La primera permite producir textos y responder preguntas a partir de patrones aprendidos durante el entrenamiento de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). La segunda utiliza esos modelos para planificar acciones, conectarse con herramientas y ejecutar objetivos concretos.
Casillas explicó que los LLM se entrenan con grandes cantidades de información y generan respuestas a partir de patrones aprendidos. Sin embargo, el salto hacia los agentes está en su capacidad para actuar de forma autónoma.
Un agente puede revisar correos electrónicos, identificar mensajes pendientes, consultar calendarios y preparar respuestas con un estilo determinado. En una empresa financiera, también podría apoyar procesos de evaluación crediticia mediante la consulta de saldos, movimientos y otros datos disponibles en sus sistemas, de acuerdo con las instrucciones y los permisos establecidos.
La posibilidad de automatizar actividades repetitivas abre una oportunidad para liberar tiempo y concentrar el talento humano en tareas de mayor valor.
Forward Deployed Engineer: el puente entre la IA y el negocio
Uno de los conceptos centrales de la presentación fue el de Forward Deployed Engineer (FDE), un perfil que combina conocimientos de inteligencia artificial con comprensión de los procesos empresariales.
Según el ejecutivo, la función de estos profesionales consiste en identificar oportunidades, diseñar pruebas de concepto y llevar soluciones a la práctica con rapidez. La idea, asociada a la experiencia de Palantir (2010), adquiere relevancia con la expansión de la IA generativa y los agentes.
El reto no es instalar una herramienta y esperar resultados. Es identificar dónde puede aportar valor.
La IA no se adopta por licencias, afirmó David Casillas. La frase resume una realidad importante para las organizaciones: pagar por el acceso a una plataforma no garantiza una transformación operativa. El verdadero trabajo comienza cuando se identifican procesos concretos que pueden mejorarse.
En periodismo, por ejemplo, un agente podría ayudar a consultar fuentes, organizar información, detectar tendencias y preparar un calendario editorial. No obstante, la decisión sobre qué publicar, la verificación de los datos y el enfoque informativo deben seguir bajo responsabilidad de los profesionales.
Cinco pasos para implementar IA Agéntica
La presentación planteó una metodología que las empresas pueden adaptar a sus necesidades:
- Comprender cómo funciona la IA. Es importante conocer los fundamentos de los modelos de lenguaje, sus capacidades y sus limitaciones antes de delegarles tareas.
- Descubrir y priorizar oportunidades. Cada organización puede encontrar numerosos procesos susceptibles de automatización. La prioridad debe estar en aquellos que permitan ahorrar tiempo, reducir costos, aprovechar mejor los recursos o mejorar el servicio.
- Definir con claridad el proceso. Antes de elegir una herramienta, hay que establecer qué tarea se quiere resolver, qué información necesita el agente y cuál debe ser el resultado esperado.
- Conectar las herramientas necesarias. La solución puede requerir acceso autorizado a correos, calendarios, bases de datos u otras aplicaciones empresariales.
- Medir los resultados. El ahorro de tiempo, la calidad del trabajo y la eficiencia deben evaluarse para determinar si la implementación realmente funciona.
Lo que no se mide, no te puede mejorar, señaló Casillas al explicar la importancia de evaluar los resultados. La medición permite distinguir entre una demostración llamativa y una solución que aporta valor de manera sostenida.
Autonomía sí, pero con supervisión humana
La automatización también plantea preguntas sobre permisos, privacidad y control. Durante la demostración, el especialista mostró cómo un agente podía consultar un correo y preparar una respuesta, pero también explicó que el usuario debe definir qué acciones puede ejecutar sin intervención.
Nosotros le vamos a empezar a dar autonomía a los agentes, explicó. Esa autonomía, sin embargo, no debería interpretarse como una autorización per se para delegar cualquier decisión sin controles.
Las empresas necesitan establecer qué información puede consultar cada agente, qué acciones puede realizar, cuándo debe pedir aprobación y cómo se revisan sus resultados. En procesos sensibles, como los financieros, estos controles son especialmente relevantes.
La supervisión humana no desaparece: cambia de lugar. En vez de ejecutar cada paso manualmente, las personas pueden concentrarse en definir objetivos, verificar resultados y resolver las excepciones que requieren criterio profesional.
El profesional como agente de transformación
La invitación a los profesionales va más allá de aprender a utilizar una nueva plataforma. Casillas propone que hay que desarrollar la capacidad de identificar procesos que puedan mejorarse con inteligencia artificial y se conviertan en impulsores de transformación dentro de las organizaciones.
No quiero que la IA piense por mí. Quiero que la IA haga todas las tareas repetitivas que a mí me toman tiempo, expresó al compartir una de las ideas que orientan esta evolución.
La ventaja competitiva estará en saber integrar
La evolución de la inteligencia artificial exige cambiar la pregunta: en lugar de preguntarse únicamente qué herramienta utilizar, las organizaciones deben identificar qué problema necesitan resolver y cómo medir la mejora.
La IA agéntica puede contribuir a rediseñar procesos, pero su valor depende de una implementación bien definida, de la calidad de los datos, de los permisos concedidos y de la capacidad de evaluar sus resultados. El futuro no consiste simplemente en tener más inteligencia artificial, sino en utilizarla con propósito, responsabilidad y visión empresarial.
Para los empresarios y profesionales, la oportunidad está en combinar su experiencia con nuevas capacidades tecnológicas. Porque, en una economía cada vez más automatizada, comprender el negocio y saber transformar sus procesos puede ser tan importante como conocer la herramienta de moda.
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