¿Puede su empresa confiar en los agentes de GenAI para ejecutar flujos de trabajo reales?

La IA generativa ya ha demostrado su valía en experimentos y proyectos piloto, pero está surgiendo una nueva cuestión: ¿pueden las empresas confiar en los agentes de IA para realizar trabajos reales y críticos para el negocio?

El cambio de las demostraciones de chatbot a los flujos de trabajo agénticos se está produciendo rápidamente. En lugar de limitarse a responder preguntas, los sistemas GenAI están siendo entrenados para desencadenar procesos, interactuar con API y llevar a cabo tareas de varios pasos. Para los directivos, la oportunidad es obvia: eficiencia, escala y toma de decisiones más rápida. Pero también lo son los riesgos: fallos de cumplimiento, mala gobernanza o sistemas que se disparan en costes sin ofrecer resultados.

Por qué las empresas están probando la IA agéntica

Los ejecutivos no invierten en flujos de trabajo agénticos sólo por ser innovadores. Responden a claras exigencias operativas:

• Expectativas de los clientes. Las organizaciones de servicios quieren una resolución de casos 24/7 que no se limite a sugerir soluciones, sino que realmente complete la tarea.
  
  
• Complejidad normativa. Los equipos financieros y sanitarios necesitan agentes que puedan buscar, recuperar y compilar respuestas conformes más rápidamente que el personal humano.
  
  
• Eficacia operativa. Los equipos de RR.HH. y operaciones quieren agentes que puedan gestionar la selección, la programación o las consultas sobre la cadena de suministro sin cuellos de botella humanos.
  
  

En resumen, el motor es práctico: las empresas quieren que la IA pase de responder preguntas a realizar acciones.

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¿Qué hace que los flujos de trabajo estén listos para la producción?

Un agente que simplemente encadene llamadas a la API no es suficiente. Para trabajar de forma fiable a escala, las empresas se centran en tres fundamentos:

1. Base de datos de la empresa. La generación aumentada por recuperación (RAG 2.0) garantiza que los modelos no alucinen, sino que hagan referencia a fuentes de conocimiento fiables con búsqueda híbrida, fragmentación jerárquica y bucles de retroalimentación.
   
   
2. Salidas estructuradas. Más allá de las respuestas de texto, los sistemas de producción generan datos estructurados que los sistemas posteriores -ya sean libros de contabilidad o flujos de trabajo de RR.HH.- pueden utilizar realmente.
   
   
3. Gobernanza y evaluación. Los controles son esenciales. Las empresas necesitan una evaluación continua del coste, la latencia, la precisión y la conformidad, no solo pruebas puntuales en el momento de la implantación.
   
   

Sin estos controles, la IA agéntica corre el riesgo de convertirse en otro piloto aislado. Con ellos, puede apoyar funciones en las que la confianza, el cumplimiento y el control de costes no son negociables.

Lecciones de los pioneros

Las distintas industrias están encontrando sus propios puntos de entrada:

• Atención al cliente - Las empresas de telecomunicaciones y los minoristas utilizan agentes para resolver las incidencias rutinarias de principio a fin. En lugar de recurrir a personal humano, los agentes cancelan contratos, emiten reembolsos o restablecen cuentas dentro de los marcos de cumplimiento.
  
  
• Finanzas - Las herramientas de investigación habilitadas para RAG ayudan a los analistas a navegar por miles de archivos normativos, reduciendo los tiempos de respuesta de las consultas de cumplimiento.
  
  
• Sanidad - Los proveedores están probando agentes para gestionar la programación y las solicitudes de información de los pacientes, con una gobernanza estricta que garantiza que los datos confidenciales se manejan de forma segura.
  
  

Los resultados son prometedores, pero también ponen de relieve una verdad: el salto del piloto a la producción depende de una sólida base de datos y de una supervisión clara.

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Barreras que deben superar los líderes

Confiar a los agentes la ejecución de los flujos de trabajo no es sólo cuestión de tecnología. Los mayores obstáculos son organizativos:

• Propiedad - ¿Quién es responsable cuando falla un agente? ¿El departamento de TI, el de cumplimiento normativo o la función empresarial a la que da soporte?
  
  
• Recursos - Se necesita personal cualificado no sólo para construir, sino también para supervisar, reciclar y optimizar los sistemas. Sin conocimientos especializados, los costes se disparan y la adopción se tambalea.
  
  
• Disponibilidad de datos - Si la gobernanza de datos no está madura, incluso el agente más avanzado ofrecerá resultados poco fiables.
  
  
• Gestión de costes Las cargas de trabajo de inferencia son impredecibles. Sin disciplina FinOps, los costes de tokens y las facturas de GPU pueden erosionar el ROI.
  
  

Se trata de problemas que no pueden resolverse únicamente con plataformas. Requieren estrategias claras y el personal adecuado.

Lo que los dirigentes deben priorizar ahora

Si su organización está sopesando si confiar en agentes de IA en producción, destacan tres prioridades:

1. Empezar poco a poco pero diseñar a escala -  Ponga a prueba a los agentes en áreas de bajo riesgo, como los procesos internos. Incorpore la gobernanza y la supervisión a estos pilotos desde el primer día para que puedan expandirse con seguridad.
   
   
2. Invertir en marcos de evaluación - Compruebe periódicamente la exactitud, conformidad y rentabilidad de los agentes. Considérelo un proceso continuo, no una comprobación puntual.
   
   
3. Aporte la experiencia adecuada - Las capacidades técnicas por sí solas no bastan. Necesitará especialistas que comprendan la gobernanza de datos, el cumplimiento normativo, la optimización de costes y el diseño de flujos de trabajo. Aquí es donde los modelos de contrato flexibles marcan la diferencia, ya que permiten ampliar o reducir las capacidades sin gastos generales a largo plazo.
   
   

¿Por qué es importante?

El paso de GenAI a los flujos de trabajo es algo más que otro hito tecnológico. Es un cambio en la forma en que las empresas estructuran sus operaciones. Por primera vez, la IA no se limita a asesorar a los empleados, sino que actúa en su lugar. Eso hace que la confianza sea el factor crítico.

La confianza procede de la transparencia, la gobernanza y el hecho de contar con las personas adecuadas para guiar la adopción. Las empresas que adopten este enfoque descubrirán que la IA agéntica puede ampliar la capacidad, reducir costes y ofrecer un valor cuantificable. Las que se precipiten sin garantías corren el riesgo de crear sistemas caros, opacos e imposibles de ampliar.