Intuit ha sido pionera en la implementación de inteligencia artificial agentic, aunque su trayectoria hacia el éxito ha estado llena de desafíos. En la reciente conferencia VB Transform 2026, Nhung Ho, vicepresidenta de AI en Intuit, compartió la experiencia de la compañía al reconstruir su arquitectura de agentes en un periodo de casi cuatro meses. Este proceso consistió en la transición de un sistema de agentes especializados a una capa de orquestación, que posteriormente fue desechada a favor de un modelo basado en habilidades y herramientas debido a su creciente complejidad. La segunda reconstrucción se completó en 60 días, logrando una versión funcional en menos de 20.
La raíz del problema que indujo a esta reescritura fue el método de comunicación entre los agentes, que utilizaban lenguaje natural para pasar resultados entre ellos. Este enfoque generaba pérdidas de contexto críticas que dificultaban la correcta interpretación de la información por parte de los agentes subsiguientes. Como explicó Ho, “si tienes 10 agentes pasando información, cada transferencia compone errores y no falla ocasionalmente; es un fallo por diseño”.
Desglosando el colapso de la capa de orquestación
Ho enfatizó que la decisión inicial de implementar agentes especializados surgió a partir de necesidades específicas expresadas por los clientes. La complejidad del sistema anterior se debía a que los usuarios debían gestionar múltiples agentes, eligiendo cuál usar para cada tarea. La capa de orquestación, que se diseñó para resolver esta dificultad, funcionó inicialmente durante aproximadamente tres meses. Sin embargo, pronto se hizo evidente que la naturaleza estructural del sistema era insostenible.
La orquestación se basaba en la necesidad de cada agente de inferir cómo se llegó a un resultado, un proceso que se volvía cada vez más impreciso con cada transferencia adicional de información. Al enfrentar estos desafíos, Intuit optó por una arquitectura que priorizaba la simplicidad y la eficiencia al utilizar habilidades y herramientas claramente definidas.
Reedificándose en 60 días: un desafío interno
La reconstrucción de un sistema de producción en sólo 60 días demandó no solo cambios técnicos, sino también una considerable labor de convencimiento interno. Ho destacó la necesidad de presentar pruebas contundentes a los líderes de la empresa y a los ingenieros involucrados en el desarrollo de la arquitectura original. Para ello, su equipo elaboró una demostración del nuevo sistema utilizando consultas de clientes reales, mostrando su superioridad respecto a la arquitectura existente.
Esta estrategia de validación se centró en los problemas que realmente enfrentaban los clientes. La relevancia del nuevo modelo se reforzó al argumentar que las habilidades compartidas podrían beneficiar a todos los usuarios, a diferencia de los agentes autónomos que solo resolvían problemas específicos.
Integrando el elemento humano en la conversación
Uno de los resultados más destacados de la reconstrucción es una nueva función que permite incorporar a un agente humano durante una conversación activa con el cliente. Actualmente en fase de prueba, esta herramienta está disponible para un pequeño porcentaje de la base de usuarios de Intuit, pero se prevé su expansión en las próximas semanas. La principal ventaja radica en que un humano puede unirse a la conversación con pleno conocimiento de la interacción previa, a diferencia de la mayoría de sistemas de asistencia que solo ofrecen recomendaciones.
Además, este nuevo enfoque de interacción cuenta con un modelo de permisos diseñado específicamente para manejar datos financieros. Cada acción de un agente requiere la aprobación expresa del cliente, un proceso que podría volverse más flexible a medida que se genere confianza en el sistema, siempre manteniendo un registro de auditoría que garantice la transparencia y la reversibilidad de las acciones realizadas.
La nueva era del feedback en la inteligencia artificial
Otro aspecto transformador de la reciente reestructuración en Intuit radica en cómo se recopila y utiliza el feedback de los usuarios. Ho comentó que la retroalimentación solía ser escasa y polarizada, limitándose prácticamente a reacciones extremas, positivas o negativas. Sin embargo, en un sistema conversacional, cada interacción se convierte en una fuente de información valiosa. De esta forma, la compañía ha pasado de recibir menos del 1% de feedback explícito a casi el 100% de los usuarios.
Este cambio cualitativo ha permitido a Intuit identificar con mayor precisión las fallas del sistema a escalas que ningún proceso manual podría abordar. Ho ha reintegrado elementos de programación en su trabajo para desarrollar modelos que analicen la abundante rétroalimentación, facilitando la mejora continua del sistema implementado.
Los clientes, al interactuar con el agente, ofrecen opiniones directas y a menudo contundentes sobre lo que no les satisface, lo cual, aunque desafiante, abre una oportunidad sin precedentes para la empresa de mejorar su oferta de servicios.