El futuro de la inteligencia artificial en las empresas no solo se trata de obtener información, sino de una evolución enorme en cómo las empresas compran y venden en la economía global.
Los agentes de IA están listos para llevar la automatización más allá de lo que hemos visto hasta ahora, pasando de herramientas de IA que ayudan en la toma de decisiones a entidades que piensan solas y mejoran la ejecución a gran escala.
Deloitte predice que para 2027, la mitad de las empresas usarán GenAI para lanzar pilotos o pruebas de concepto con agentes de IA, lo que marcará un cambio importante en cómo operan los negocios.
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Monish Darda
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CTO y Co-Fundador, Icertis.
Retos en la adopción de agentes de IA
Aunque los agentes de IA prometen mucho, las empresas primero deben superar varios obstáculos. Por ejemplo, una encuesta reciente encontró que más del 85% de las compañías necesitarán actualizar su tecnología actual para implementar agentes de IA. Muchas empresas aún están en etapas tempranas de adopción de IA, y escalar flujos de trabajo desde inversiones iniciales para obtener ganancias en toda la empresa sigue siendo un gran desafio.
El camino hacia los agentes de IA requiere repensar la infraestructura IT, asegurar integración de datos sin problemas, manejar riesgos de seguridad y cumplimiento, y generar confianza en soluciones autónomas, todo mientras se establecen los controles necesarios. Sin una estrategia clara, las empresas enfrentan ineficiencias, barreras de implementación, riesgos reputacionales y oportunidades perdidas.
Complejidad al escalar
Los agentes por sí solos no son suficientes. No pueden funcionar aislados y deben coordinarse entre sistemas para procesos complejos de múltiples pasos, formando flujos de trabajo automatizados. A diferencia de sistemas monolíticos, un flujo de trabajo con agentes organiza una red de agentes de IA que resuelven problemas complejos de manera autónoma con análisis a escala y decisiones humanas.
Las empresas necesitan marcos avanzados para gestionar estas interacciones, manejar errores y mantener la continuidad en los equipos. Un plan claro será clave para implementar y escalar agentes de IA efectivamente.
Responsabilidad y gobernanza
Con múltiples flujos de trabajo funcionando de forma independiente pero colaborativa, garantizar la responsabilidad es un gran reto. Sin un modelo de gobernanza definido, las empresas pueden perder control, llevando a incumplimientos, errores financieros y menos confianza en procesos manejados por IA. Los agentes deben entender las reglas del negocio que siguen los humanos, definidas por marcos legales, prácticas éticas y contratos.
Al verificar decisiones con términos contractuales antes de actuar y mantener registros claros, la toma de decisiones se vuelve transparente y evita responsabilidades innecesarias.
Protección de datos y privacidad
En cualquier sistema empresarial, es crucial manejar información sensible de forma segura. Antes de implementar flujos de trabajo con agentes, hay que asegurar que los datos estén limpios y estructurados para que la información sensible pueda usarse por múltiples agentes sin riesgos.
Esto aplica a datos bancarios para pagos, información personal de empleados o datos de contratos. Las empresas también deben establecer canales seguros y medidas continuas de cumplimiento para reducir riesgos y permitir que los agentes funcionen de manera responsable.
Confianza y gestión del cambio
Adoptar flujos de trabajo con agentes no solo requiere capacidad técnica, sino un cambio cultural. Muchas empresas desconfían de los agentes de IA por preocupaciones sobre fiabilidad, precisión, sesgo, implicaciones éticas y falta de transparencia.
Un estudio reciente mostró que la calidad de los datos, la seguridad y preocupaciones de privacidad están entre los 10 mayores obstáculos para adoptar IA. La resistencia al cambio y la falta de entendimiento sobre cómo funcionan los agentes pueden crear barreras.
Para adoptar plenamente la IA, las empresas deben aumentar el conocimiento interno con capacitación y acciones lideradas desde arriba. Enfatizar protocolos de seguridad y privacidad ayudará a generar confianza.
El primer paso hacia una empresa autónoma
¿Dónde pueden las empresas obtener valor inmediato de los agentes de IA?
Los agentes de IA dependen de los datos con los que se entrenan. Si las empresas quieren rentabilidad, deben comenzar por los datos que mueven el comercio. Los acuerdos comerciales y sus datos clave son la base de cómo las empresas compran y venden, además de ofrecer restricciones de cumplimiento que los agentes necesitan para trabajar bien sin añadir riesgos.
El camino hacia la IA autonoma no es recto. Pero al abordar los desafíos estratégicamente, las empresas pueden alcanzar nuevos niveles de inteligencia y eficiencia operativa para convertirse en empresas autónomas.
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