La irrupción de los agentes de inteligencia artificial autónomos está redefiniendo el panorama empresarial, prometiendo eficiencias sin precedentes al gestionar procesos complejos de principio a fin. Sin embargo, esta autonomía, si no se alinea con una infraestructura de datos robusta, puede desembocar en un verdadero caos agéntico, poniendo en riesgo la inversión y la operatividad de las compañías.
Estos agentes, que van más allá de los chatbots o asistentes de codificación, se están integrando en el núcleo operativo de las empresas, desde la generación de leads hasta la optimización de la cadena de suministro y la conciliación financiera. Una organización de tamaño medio podría operar con miles de agentes, cada uno tomando decisiones que impactan directamente en los ingresos, el cumplimiento normativo y la experiencia del cliente.
La transformación hacia una empresa impulsada por agentes es inevitable, dada la magnitud de los beneficios económicos que se vislumbran. Pese a este potencial, la realidad para muchos pioneros ha sido desafiante. Un informe de Gartner de 2024 ya destacaba la resiliencia tecnológica como una tendencia clave, implicando la necesidad de cimientos robustos para nuevas tecnologías como la IA.
Desbloquear iniciativas de IA a escala se ha topado con una barrera crítica: la falta de preparación de las infraestructuras empresariales subyacentes. Según un análisis reciente del Boston Consulting Group, el 60% de las empresas reportan ganancias mínimas en ingresos y costos a pesar de inversiones sustanciales en IA, lo que subraya una brecha de fiabilidad que frena el avance.
El dilema del caos agéntico: más allá del modelo
La tentación es creer que la fiabilidad de los agentes mejorará solo con la evolución de los modelos de IA. Sin embargo, la capacidad de los modelos avanza exponencialmente; el costo de inferencia ha caído casi 900 veces en tres años, las tasas de alucinación disminuyen y la capacidad para tareas largas se duplica cada seis meses, según reporta Technology Review.
Las herramientas de integración también se aceleran, con marcos como el Model Context Protocol (MCP) que facilitan la conexión de agentes con sistemas empresariales. Si los modelos son potentes y las herramientas maduran, ¿qué frena la adopción a gran escala? La respuesta es clara: son los datos.
La causa raíz de la mayoría de los agentes que se comportan mal es la desalineación, inconsistencia o incompletitud de los datos. Las empresas han acumulado una «deuda de datos» durante décadas. Adquisiciones, sistemas personalizados, herramientas departamentales y TI en la sombra han dispersado los datos en silos que rara vez concuerdan.
Los sistemas de soporte no coinciden con los de marketing, los datos de proveedores se duplican en finanzas, adquisiciones y logística, y las ubicaciones tienen múltiples representaciones. Al introducir agentes en este entorno, inicialmente funcionarán bien con conjuntos de datos curados. Pero al añadir más, las inconsistencias crecen, y cada agente construye su propia «verdad fragmentada».
Gobernanza y contexto unificado: la solución al caos
Para comprender dónde puede fallar la IA empresarial, podemos considerar cuatro cuadrantes críticos: modelos, herramientas, contexto y gobernanza. Los modelos interpretan solicitudes, las herramientas ejecutan acciones, el contexto proporciona personalización (ej. historial de pedidos de un cliente) y la gobernanza valida los resultados.
Cada dimensión representa un punto de fallo potencial. Cuando un agente empresarial falla, ¿el modelo malinterpreta la intención? ¿Las herramientas están inoperativas? ¿El contexto es incompleto o contradictorio? ¿O no existe un mecanismo para verificar que el agente hizo lo que debía? La implementación de principios de DAMA International puede ser un pilar en esta gobernanza.
Las empresas que construyen un contexto unificado y una gobernanza robusta pueden implementar miles de agentes con confianza. Esto asegura que trabajarán de manera coherente y cumplirán con las reglas de negocio. Esto es lo que separa a los líderes del resto: no cuánto gastan o qué modelos usan, sino su inversión en infraestructura de datos fundamental antes de escalar la IA.
La fiabilidad de la IA a gran escala en el mundo empresarial no es un problema de algoritmos, sino de cimientos de datos. Solo con una base de datos sólida y bien gobernada, las organizaciones podrán navegar la era del caos agéntico, transformando la promesa de la IA en una realidad operativa y rentable, evitando la fragmentación y la ineficiencia.
