La IA agéntica exige que las empresas reinventen su modelo de negocio, no solo automaticen tareas
- angiecantillo1
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La próxima generación de inteligencia artificial promete transformar la forma en que operan las organizaciones, pero también está obligando a los líderes empresariales a replantear su estrategia. Para Geraldine Coronel, Socia de Monitor en Deloitte Centroamérica, Panamá y República Dominicana, el éxito de la IA agéntica dependerá menos de la tecnología y más de la capacidad de las empresas para rediseñar procesos.
El entusiasmo que rodea a la inteligencia artificial agéntica ha llevado a muchas empresas a acelerar proyectos con la expectativa de mejorar su productividad. Sin embargo, ese impulso inicial no siempre se traduce en resultados sostenibles.
Para Geraldine Coronel, uno de los errores más frecuentes consiste en abordar esta tecnología como una herramienta para automatizar tareas puntuales, cuando en realidad representa un cambio mucho más profundo en la forma en que opera una organización.
"Las organizaciones que están siendo exitosas han entendido que AI agéntica no se trata de tecnología para automatizar tareas, sino que implica un cambio profundo en el negocio y su forma de operar", afirma. A su juicio, muchas compañías continúan enfocándose en automatizar procesos aislados, en lugar de replantear integralmente la manera en que funcionan sus operaciones.
Otro obstáculo recurrente aparece cuando las organizaciones desarrollan proyectos piloto sin definir claramente cómo escalarán esas iniciativas o cómo obtendrán un retorno sobre la inversión.
"Hay muchas organizaciones que han avanzado creando pilotos, que no tienen un caso de retorno de la inversión y una estrategia para escalar claros, lo que se traduce en cancelación de iniciativas y en un desgaste en la organización en su proceso de adopción de AI", explica.
Desde su perspectiva, el éxito depende de comprender que la IA agéntica requiere una visión estratégica de largo plazo. "Es clave entender que AI Agentica requiere una visión de largo plazo, acompañada de disciplina, aprendizaje continuo y una evolución gradual de capacidades. Las organizaciones que la tratan como una transformación estratégica tienen mayores probabilidades de éxito que aquellas que la gestionan como un proyecto aislado de automatización".
Coronel sostiene que las dificultades tampoco son exclusivamente tecnológicas. De hecho, considera que la dimensión organizacional suele convertirse en el principal factor de riesgo durante una implementación.
En ese sentido, identifica cuatro barreras que las empresas deben resolver antes de aspirar a capturar valor mediante agentes inteligentes: la deuda de procesos, la deuda de datos, la deuda tecnológica y la resistencia cultural.
"La mejor tecnología tendrá dificultades para generar resultados sostenibles si estas barreras no se resuelven primero", advierte.
La ejecutiva considera que una organización comienza a estar preparada para adoptar IA agéntica cuando la conversación deja de girar alrededor de la eficiencia operativa y pasa a enfocarse en la transformación del negocio.
En ese momento, explica, la inteligencia artificial deja de ser una herramienta para optimizar actividades existentes y se convierte en una capacidad para rediseñar la forma en que se crean, entregan y escalan las operaciones.
"Más que una decisión tecnológica, la adopción de IA agéntica es una decisión estratégica", señala. A su juicio, las empresas deben desarrollar suficiente madurez organizacional para pensar en capacidades de negocio y no únicamente en casos de uso específicos, además de prepararse para gestionar una transición en la que personas y agentes inteligentes trabajarán conjuntamente durante un periodo prolongado.
Uno de los cambios más importantes también ocurrirá en la relación entre las organizaciones y sus proveedores tecnológicos. Coronel rechaza la idea de que las empresas deban delegar completamente estas capacidades en terceros, aunque reconoce que la complejidad de la IA agéntica hace indispensable construir alianzas especializadas.
"El riesgo no está en apoyarse en terceros, sino en considerar la IA agéntica como algo que puede delegarse por completo", afirma. En su opinión, la estrategia, la gobernanza, los procesos y la transformación organizacional continúan siendo responsabilidad de la empresa, mientras que los proveedores deben aportar experiencia, acelerar capacidades y convertirse en socios de largo plazo.
Por ello, anticipa que la relación tradicional entre clientes y proveedores evolucionará hacia modelos mucho más colaborativos. "El modelo se parece menos a una relación tradicional cliente-proveedor y más a una alianza estratégica en la que ambas partes comparten la responsabilidad de transformar el modelo operativo y generar valor de largo plazo".
La transformación también alcanzará la manera en que las empresas evalúan económicamente sus inversiones en inteligencia artificial. Según Coronel, los indicadores tradicionales dejarán de ser suficientes para medir el éxito de estas iniciativas.
"Tradicionalmente, los CIO y CFO evaluaban inversiones en función de activos relativamente predecibles, como infraestructura, licencias o capacidad instalada. Con la IA agéntica aparece una nueva realidad: cada interacción de un agente consume tokens, cuyo volumen y costo pueden variar significativamente y cuyo impacto está directamente vinculado a la actividad que genera para el negocio", explica.
Esta nueva lógica modifica el concepto mismo de retorno sobre la inversión. En lugar de concentrarse únicamente en cuánto cuesta la tecnología, las organizaciones deberán medir el valor generado por niveles crecientes de automatización, autonomía y transformación del negocio.
"El retorno de la inversión dejará de medirse principalmente por la eficiencia tecnológica obtenida y pasará a evaluarse por la capacidad generada en la organización para transformar procesos, operar de manera diferente y generar resultados de negocio sostenibles", sostiene.
Para Coronel, otro de los grandes retos será construir mecanismos de gobernanza que permitan aumentar progresivamente la autonomía de los agentes sin perder el control sobre las decisiones críticas.
"La pregunta central de gobernanza no es cuánto control ejercer sobre la IA, sino cómo construir la confianza necesaria para operar sistemas cada vez más autónomos de forma responsable", explica.
En ese proceso, la supervisión humana seguirá desempeñando un papel determinante. La especialista considera que la evolución debe ser gradual: comenzar revisando todas las decisiones tomadas por los agentes, avanzar posteriormente hacia controles por muestreo y, finalmente, intervenir únicamente cuando existan excepciones o situaciones de riesgo.
"No es una transferencia abrupta de responsabilidad, sino una transición gradual de confianza", enfatiza.
Finalmente, Coronel considera que durante los próximos cinco años el cambio más profundo no será tecnológico, sino relacional. Los proveedores dejarán de competir únicamente por su capacidad para implementar proyectos y serán evaluados por su habilidad para acompañar la transformación continua de sus clientes.
"Las empresas dejarán de seleccionar proveedores principalmente por su capacidad de ejecutar proyectos y comenzarán a valorarlos por su capacidad de acompañar la transformación continua del negocio, aportar innovación y asumir conjuntamente la responsabilidad de generar resultados sostenibles", concluye.