En un mundo empresarial cada vez más dinámico, es vital detenerse un momento y evaluar la situación actual. A pesar del entusiasmo por el potencial de las nuevas tecnologías, la productividad en muchas industrias parece haber tocado techo o incluso descender. La automatización ha permitido que los equipos avancen en ciertas áreas, pero no siempre se traduce en una mayor eficacia. Por otro lado, los proyectos piloto de inteligencia artificial generativa (GenAI) están dejando mucho que desear; muchos se quedan atrapados en la fase inicial, aportando escasos beneficios a sus promotores.
Una realidad que se va haciendo evidente es que, para que la inteligencia artificial, el aprendizaje automático y la automatización generen resultados tangibles y beneficiosos, las organizaciones necesitan una revolución completa en sus procesos y estructuras. No basta con mejorar la eficiencia de las tareas; es esencial una reinvención de fondo. Sin estos cambios radicales, las empresas apenas sacarán provecho de las tecnologías emergentes.
De la automatización a la innovación disruptiva
La tecnología ha sido históricamente eficaz en la automatización de tareas repetitivas, como la entrada de datos o la recuperación de contraseñas. Sin embargo, los desarrollos recientes han dado paso a arquitecturas que comprenden y generan lenguaje natural, facilitando así tareas más complejas como la redacción de correos electrónicos o la gestión de flujos de trabajo extensos. La prometedora inteligencia artificial agencial va más allá, aspirando a crear agentes autónomos que sean capaces de planificar y aprender a lo largo de los procesos y recorridos del cliente.
Aún hay confusión acerca de la diferencia entre automatización y IA agencial. La automatización actúa como una palanca, mientras que la IA agencial representa un nuevo paradigma operativo. Los agentes inteligentes no son meramente bots avanzados; son recursos que pueden ser ensamblados y reutilizados en múltiples contextos. El verdadero impacto de esta evolución no proviene solo de los agentes inteligentes, sino de su capacidad para analizar problemas y acceder a una variedad de sistemas internos y externos. Protocolos como MCP y A2A están facilitando este cambio, a menudo de manera silenciosa pero crucial.
A pesar de su potencial, el uso de GenAI todavía es limitado entre los empleados, resultando en una alarmante tasa de fracasos en proyectos, como evidencian estudios recientes del MIT. Oana Cheta, consultora en estrategia y operaciones de McKinsey, señala que las dificultades para implementar GenAI no son un problema de tecnología. «La falta de éxito en la implementación no es culpa de la IA, sino de la empresa. La IA no está sobrevalorada; más bien, las empresas están mal preparadas para su adopción», afirma Cheta.
Construyendo un futuro sólido: más que herramientas mágicas
Identificar los obstáculos para el progreso exitoso de la IA es esencial. Muchas organizaciones carecen de un plan integral en la fase inicial; es crucial definir su estado actual, identificar los problemas a resolver y establecer soluciones antes de transformar sus cimientos empresariales. Sin este enfoque metódico, los esfuerzos para adoptar la IA tienden a ser fragmentarios, creando grupos aislados sin una coordinación adecuada. Además, a menudo se da más importancia a la elección del modelo que al diseño arquitectónico necesario. La inversión en aspectos como la orquestación o la memoria es, por lo general, insuficiente.
Los líderes que realmente están teniendo éxito en este ámbito consideran la IA como bloques de construcción modulares y reutilizables, en lugar de como soluciones mágicas. En lugar de perseguir el modelo más innovador, desarrollan patrones reutilizables: capas de orquestación, bibliotecas de agentes y protocolos de decisión. Cheta menciona casos de estudio alentadores, como los proyectos de Agentic, que han transformado las prácticas en el ámbito de la tecnología médica, promoviendo no solo el cumplimiento normativo, sino también la confianza del consumidor y el crecimiento empresarial sostenible.
Un enfoque estratégico dual
Lograr simultáneamente mejoras a corto plazo y una reinvención estructural no es sencillo, pero es clave para que las organizaciones obtengan resultados más efectivos. Ejemplos como el uso de agentes atómicos para la síntesis de información y la predicción de intenciones sí ofrecen una perspectiva positiva. Además, integrar el aprendizaje práctico en los equipos puede generar mejoras sin requerir grandes inversiones. Un riesgo significativo para los esfuerzos de transformación radica en no seguir principios de diseño; ignorarlos puede llevar al fracaso casi seguro.
Sin embargo, las reinvenciones estructurales son igualmente necesarias. Estas implican rediseñar procesos, flujos de trabajo y métodos de interacción, lo cual no es fácil. Aunque debatir los méritos de un modelo sea más atractivo, la verdadera reinvención de los procesos centrales es lo que garantizará beneficios duraderos. La creación de equipos multidisciplinarios para desarrollar soluciones basadas en agentes y alinear las áreas de negocio y tecnología son pasos vitales para el éxito.
Reflexiones finales: hacia un futuro más productivo
Es momento de buscar resultados medibles y coordinar esfuerzos dentro de un cambio estructural más amplio. La inteligencia artificial agencial podría ser la clave para mejorar los sistemas de toma de decisiones y los modelos operativos de las empresas. Aquellos que sepan gestionar y maximizar este sistema serán los pioneros del futuro laboral. Como concluye Oana Cheta: «Las empresas que elijan las herramientas correctas y reimpulsen su modelo operativo en lugar de solo su tecnología, tendrán la oportunidad de mejorar la productividad y ofrecer experiencias excepcionales a clientes y empleados por igual».