El nuevo caos corporativo: Las empresas ya tienen demasiados agentes de IA

Imagen creada con IA

Hace apenas un par de años, muchas empresas seguían preguntándose si debían adoptar inteligencia artificial (IA); hoy, la conversación ha cambiado de manera radical. Según la nota de Xataka, el nuevo problema no es la falta de agentes de IA, sino exactamente lo contrario: hay demasiados.

Y, honestamente, era cuestión de tiempo.

La industria de software y tecnología pasó meses impulsando la idea de que cada área del negocio necesitaba su propio agente inteligente: agentes para ventas, para soporte, para recursos humanos, para finanzas, para análisis de datos, para automatización operativa.

Todo empezó a llenarse de “copilotos”, asistentes y sistemas autónomos prometiendo eficiencia instantánea. El problema es que muchas organizaciones comenzaron a desplegarlos sin detenerse a pensar en algo fundamental:

¿Cómo conviven todos esos agentes entre sí?

Porque una cosa es tener un agente útil, pero otra muy distinta es construir un ecosistema entero de agentes que terminan compitiendo, duplicando funciones o generando ruido operativo. Es ahí donde empieza el nuevo desorden corporativo.

Durante años, las empresas han tenido problemas con la fragmentación de su información. Cada departamento tenía sus sistemas, sus métricas y sus procesos; hoy, estamos entrando a una nueva etapa: los silos de inteligencia artificial.

Cada área implementa su propio agente, cada proveedor vende su propia plataforma, cada sistema toma decisiones parciales basadas en contextos limitados, y de pronto, la organización se encuentra con múltiples “inteligencias” operando al mismo tiempo, pero sin coordinación real.

Y sí, es irónico, la IA prometía simplificar la complejidad empresarial, y en muchos casos está creando una nueva capa de complejidad encima de la anterior.

El artículo apunta precisamente a eso: el reto ya no es desplegar agentes, sino administrarlos, gobernarlos, entender qué hace cada uno, cómo accede a los datos y qué decisiones puede tomar. Porque cuando las empresas comienzan a tener decenas de agentes automatizando tareas dentro de una empresa, es necesario preguntarnos:

• ¿Quién supervisa a los agentes?

• ¿Qué pasa cuando dos agentes toman decisiones contradictorias?

• ¿Cómo se valida la calidad de las acciones automatizadas?

• ¿Qué nivel de autonomía debería permitirse realmente?

Otro punto interesante es que muchas empresas todavía no tienen una estrategia clara de gobernanza de IA, pero ya están desplegando agentes autónomos, es decir, están acelerando antes de definir reglas básicas para:

• Acceso a datos

• Límites de autonomía

• Auditoría de decisiones

• Trazabilidad

• Seguridad

• Responsabilidades humanas

• Orquestación de agentes

• Gobernanza de agentes de IA

• Auditoría de agentes IA

• Coordinación entre sistemas inteligentes.

Y, quizá la más importante:

¿En qué momento la empresa deja de entender su propia operación?

Y es que esto representa un riesgo real que pocas veces se menciona: la pérdida gradual de visibilidad humana sobre los procesos.

Mientras más automatización distribuida existe, más difícil se vuelve rastrear cómo es que ocurrió una decisión específica; el problema pasa de ser meramente técnico a ser operativo, estratégico e incluso organizacional.

Paradójicamente, esto recuerda mucho a lo que pasó con el software empresarial tradicional, en donde las compañías pasaron años acumulando aplicaciones desconectadas hasta crear ecosistemas imposibles de administrar.

La diferencia es que ahora hablamos de sistemas que no solamente almacenan información, sino que también deciden, y actúan, lo que eleva el nivel de riesgo.

Eso es parecido a construir una ciudad antes de diseñar el sistema vial.

Otro factor de mercado que está empujando esta situación tiene que ver con que los proveedores tecnológicos necesitan vender la narrativa del “agente para todo”. Porque hoy, el agente de IA es el nuevo dashboard, el nuevo chatbot, el nuevo ERP: la palabra de moda que todos quieren integrar.

Y por supuesto, algunos casos generan valor real: Automatización inteligente, reducción de tiempos, mejor experiencia de usuario. Eso existe, pero también estamos entrando en una etapa donde muchas organizaciones están desplegando agentes simplemente porque sienten presión competitiva, y no porque hayan entendido realmente dónde generan valor.

Y es aquí en donde radica probablemente el riesgo más grande: automatizar fragmentos del negocio sin una visión integrada y sistemática.

Un agente aislado puede optimizar una tarea específica y al mismo tiempo, perjudicar el flujo completo de la organización, Si, mejora un proceso local, pero perjudica el proceso global.

Ese es el tipo de problema que suele aparecer cuando la tecnología avanza más rápido que la arquitectura organizacional. Y desafortunadamente, parece que esto apenas comienza.

¿Entonces…?

Lo más probable es que en los próximos años veamos un aumento and la adopción de nuevas disciplinas y plataformas de software dentro de las empresas:

Plataformas de gestión de agentes de IA como Gravitee, Boomi o Gemini Agent Platform están entrando con fuerza en el mercado para llenar estos huecos funcionales, pero las empresas necesitan, además de su posible incorporación, una correcta labor de actualización de recursos técnicos y humanos para afrontar estos nuevos retos.

Porque la siguiente gran batalla empresarial parece que no será por quién tiene más agentes, sino por quién logra que todos esos agentes trabajen juntos sin convertir la operación en un caos automatizado.

Hoy, esa complejidad ya no está solo en los datos, o en los procesos, está empezando a vivir dentro de los propios agentes. No se trata de cuántos agentes de IA puede desplegar una empresa.

La verdadera pregunta es:

¿Cuántos puede entender y controlar si agentes de IA, antes de perder el rumbo?

 Pero tú, estimado lector, ¿qué opinas?

— Jorge García, AI Güey