Tech Day Puerto Rico 2026: la IA agéntica obliga a reinventar el liderazgo tecnológico
Marcelo Burman, gerente general de Connecta B2B, sostuvo que la llegada de agentes capaces de planificar, ejecutar tareas y tomar decisiones está cambiando la función tradicional de los líderes de tecnología. El desafío ya no es administrar servidores y aplicaciones, sino orquestar una fuerza de trabajo formada por personas y agentes de inteligencia artificial, con nuevos controles, métricas y responsabilidades.
La inteligencia artificial empresarial está entrando en una etapa en la que el principal cambio ya no ocurre en la pantalla del usuario, sino detrás de ella. Los sistemas empiezan a recibir objetivos, diseñar los pasos para cumplirlos, conectarse con herramientas, ejecutar acciones y decidir cuándo continuar o cuándo pedir intervención humana.
Para Marcelo Burman, gerente general de Connecta B2B, ese salto también está transformando a uno de los cargos más tradicionales de las organizaciones. Su propuesta es provocadora: el CIO, Chief Information Officer, debería comenzar a pensarse como un Chief Intelligence Orchestrator, un ejecutivo encargado de coordinar la inteligencia humana y la artificial dentro de la empresa.
“Ya llegamos al momento donde empezamos a tener agentes que trabajan solos”, señaló Burman. En ese escenario, el liderazgo tecnológico deja de concentrarse exclusivamente en infraestructura, servidores, redes, almacenamiento, aplicaciones y continuidad operativa. Ahora debe decidir qué autonomía tendrán los agentes, dónde podrán actuar y en qué momentos deberá intervenir una persona.
El cambio es significativo porque la IA empresarial está dejando atrás la etapa en la que su función principal era responder preguntas o ayudar a un empleado a completar una tarea. El siguiente paso es delegar objetivos completos.
De asistentes a agentes
Burman sitúa el punto de inflexión en el 30 de noviembre de 2022, fecha que identifica como el inicio de la popularización masiva de la IA generativa con ChatGPT.
Desde entonces, las empresas han utilizado modelos para construir asistentes capaces de apoyar a ventas, marketing, recursos humanos, programación y otras funciones.
Pero esos sistemas todavía dependían de una interacción directa con una persona. El usuario preguntaba y la IA respondía. El usuario pedía una tarea y el asistente ayudaba a ejecutarla.
La IA agéntica cambia la lógica. “Le voy a dar un objetivo y le voy a decir, decime cómo lo vas a hacer”, explicó Burman. A partir de ahí, el sistema puede planificar la tarea, decidir los pasos, conectarse con diferentes herramientas, ejecutar acciones y coordinar procesos con el nivel de autonomía que la organización haya autorizado.
La diferencia parece semántica, pero tiene implicaciones profundas para las empresas. Un asistente genera una respuesta. Un agente puede actuar sobre el mundo digital.
La investigación reciente sobre IA empresarial apunta precisamente hacia ese problema.
Los agentes que pueden planificar, invocar herramientas externas y ejecutar cadenas de acciones con menor intervención humana están introduciendo nuevas exigencias de supervisión, transparencia, seguridad y trazabilidad.
Burman lo experimentó personalmente. Aunque se define como administrador de empresas y no como desarrollador, explicó que en aproximadamente cuatro meses comenzó a construir una plataforma interna para Connecta B2B utilizando herramientas de IA.
El sistema integra elementos similares a Slack y Trello, además de un dashboard de gestión conectado con el ecosistema de la compañía.
Lo relevante no es solamente que una persona sin formación tradicional en programación pueda construir software. Es que el agente utilizado para desarrollarlo empezó a tomar decisiones sobre cómo alcanzar el objetivo planteado.
“Quiero hacer esto”, fue la instrucción. El agente, según relató Burman, respondió con el plan tecnológico, las herramientas, la base de datos y la arquitectura que utilizaría.
El programador dejó de ser únicamente una herramienta que ejecuta instrucciones y empezó a comportarse como un colaborador capaz de proponer alternativas.
La autonomía tiene límites
El problema aparece precisamente cuando la tecnología comienza a tomar decisiones.
Burman introduce un concepto que será cada vez más relevante en las organizaciones: human in the loop, es decir, mantener supervisión humana dentro del proceso.
“La autonomía tiene que ser controlada”, afirmó. La idea no consiste en entregar todas las decisiones a los agentes, sino establecer misiones, permisos y límites claros sobre aquello que pueden hacer.
La pregunta, entonces, cambia. Ya no se trata solamente de qué puede hacer una IA, sino de qué debería permitírsele hacer sin autorización humana.
Esa frontera tampoco puede ser idéntica para todas las industrias. Burman señala que los niveles de autonomía y control deben variar según el impacto y el riesgo del negocio. Un agente utilizado en banca o seguros, por ejemplo, tendrá exigencias diferentes a uno desplegado en una industria menos regulada.
La discusión está cobrando relevancia a nivel internacional. Investigaciones recientes sobre agentes empresariales plantean que los sistemas autónomos requieren mecanismos de control basados en permisos, restricciones de dominio, niveles de autonomía, monitoreo y trazabilidad antes y durante su despliegue.
El riesgo es que la autonomía crezca más rápido que la capacidad de supervisarla.
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