Cuando los líderes de negocios me preguntan hacia dónde se dirige la inteligencia artificial en el ámbito laboral, les aclaro que no se trata de elegir entre control y caos. La clave radica en aprender a orquestar ambos aspectos. Se están gestando dos modelos operativos que, aunque pueden parecer opuestos, en realidad se complementan entre sí. Por un lado, los modelos agentes combinan trabajadores de software autónomos que facilitan la coordinación y agilizan procesos dentro de la empresa. Por otro, los modelos abiertos rompen las barreras tradicionales, aprovechando el ingenio, las capacidades y los conocimientos tanto internos como externos. En lugar de escoger uno, el futuro pertenece a aquellas organizaciones que integren ambos enfoques, gestionando la autonomía en su núcleo y la apertura en sus periferias.
El Poder de los Modelos Agentes
Analicemos el caso de los modelos agentes. Un directivo del sector asegurador mencionó que sus ajustadores dedicaban hasta treinta minutos a procesar cada siniestro, la mayoría de ellos en tareas administrativas. Al implementar un agente de IA, la empresa logró recortar ese tiempo a solo tres minutos, mejorando la precisión y reduciendo el estrés de los empleados. Este es el ejemplo perfecto de cómo un modelo agentic puede ser más que una herramienta: son compañeros de equipo eficaces e incansables que, aunque aún requieren de la supervisión humana, aportan valor significativo al flujo de trabajo.
Sin embargo, para que estos modelos funcionen de manera óptima, es fundamental que su alcance esté bien definido, que sean observables y que cuenten con un sistema de gobernanza que garantice permisos y desconexión automática. Los líderes deben centrarse en medir resultados clave como la detección de errores y las tasas de escalamiento. El retorno de esta inversión es evidente: ciclos de trabajo más rápidos y una agilidad interna inigualable.
Oportunidades en los Modelos Abiertos
Por otro lado, los modelos abiertos permiten una expansión de posibilidades más allá de la empresa. Fomentan la colaboración con freelancers, socios, comunidades e incluso clientes. Un excelente ejemplo de esto es el campo de la ciberseguridad. Dada la dificultad de contar con suficientes expertos para anticipar todas las vulnerabilidades, las organizaciones más resilientes han comenzado a implementar programas de recompensas por errores, invitando a colaboradores de todo el mundo a identificar fallos. Las recompensas se entregan únicamente a los hallazgos verificados, lo que fortalece el conocimiento colectivo de la empresa sin necesidad de contratar a todo ese talento.
Para que los modelos abiertos funcionen, se requiere claridad en las interfaces, alineación de incentivos, y marcos sólidos de licencias y privacidad. Implementados erróneamente, pueden convertirse en meros espectáculos sin conexión con los objetivos comerciales.
Interacción entre Modelos: Hacia un Sistema Híbrido
La interacción entre ambos modelos es sencilla de visualizar en una cuadrícula de dos por dos, donde se considera tanto el alcance como el abastecimiento. Una posible solución puntual podría ser un agente piloto que revise contratos, mientras que un sistema cerrado podría ser una función de cumplimiento totalmente autónoma. Asimismo, un sistema abierto podría consistir en datos compartidos entre socios estratégicos. Las organizaciones más fuertes se mueven ágilmente entre estos modelos, combinando la autonomía interna con ideas externas.
Uno de los errores comunes de los líderes es tratar esto como una dicotomía. Algunos se concentran únicamente en los agentes y descuidan el ecosistema circundante, mientras que otros implementan retos abiertos sin contar con sistemas internos que integren sus resultados. Ambos enfoques tienden a fracasar. El verdadero valor radica en la capacidad de integración. Un ejemplo claro es una farmacéutica global que creó un sistema de IA para analizar millones de estudios médicos sobre interacciones farmacológicas. En lugar de restringir los hallazgos a su equipo interno, los compartieron con investigadores externos. Los agentes manejaron la escala de datos, los expertos proporcionaron la interpretación y los plazos de I+D se redujeron casi a la mitad.
El Camino hacia un Modelo Híbrido
Construir un modelo híbrido exige disciplina. Los líderes deben mapear sus operaciones, identificando qué pasos se beneficiarán de la velocidad y cuáles necesitan diversidad. Deben diseñar interfaces que permitan la integración fluida tanto de los agentes como de colaboradores externos. La gobernanza también debe ser clara, estableciendo rendición de cuentas para las decisiones de los agentes y las contribuciones externas. Es esencial asegurar que las aportaciones externas se integren en los sistemas internos y que los resultados de los agentes orienten los desafíos más relevantes.
La gobernanza actúa como el tejido conectivo entre ambos modelos. Los sistemas agentes se benefician de una buena trazabilidad y protocolos de seguridad, mientras que los sistemas abiertos requieren claridad en propiedad intelectual y licencias. Ambos deben alinearse con los estándares éticos y normativos en constante evolución. Aunque la autonomía y la apertura puedan parecer en conflicto, ambas dependen de marcos de confianza para prosperar.
Para aquellos líderes que se preguntan cómo comenzar a implementar estas estrategias sin caer en el caos, un enfoque gradual es la mejor elección. En las primeras dos semanas, selecciona un flujo de trabajo de alto volumen y define claramente su alcance y medidas de seguridad. Durante el mes siguiente, lanza un piloto de agentes con capacidad de observabilidad. Entre la semana siete y la décima, abre parte de ese flujo de trabajo a un desafío externo limitado. Al final del trimestre, integra las contribuciones, evalúa los resultados y decide si escalar, eliminar o iterar. Este método evita pilotos aislados y garantiza que tanto los agentes como colaboradores externos se complementen desde el principio.
El mayor riesgo hoy no radica en el fracaso, sino en tener éxito en términos erróneos: escalando la autonomía interna sin aprovechar el ingenio externo o ejecutando programas externos sin los sistemas necesarios para integrarlos. Ambos escenarios dejan un valor significativo sin aprovechar. Las organizaciones que se destaquen en 2025 no se cuestionarán si elegir entre autonomía o apertura. La respuesta está en ambas, fomentando la autonomía en el núcleo y la abundancia en la periferia. Este será el sistema operativo del futuro, y la única pregunta que queda es: ¿estás listo para implementarlo?
