Las empresas están incorporando agentes de inteligencia artificial a procesos existentes, pero la transformación completa en la que la IA actúa como motor central aún está lejos. Directivos de TI que participaron en la conferencia Microsoft Ignite coincidieron en que la adopción actual se parece más a un coche sin caballos que a un automóvil totalmente nuevo: se aprovechan las capacidades de los agentes para mejorar procesos heredados sin reinventarlos desde cero.
Los usos más frecuentes de los agentes IA se concentran en la gestión del conocimiento, la creación de contenido y la investigación, coincidiendo con estudios recientes del sector. Organizaciones como EY, Pfizer y Lumen han desplegado agentes para acelerar tareas operativas y ofrecer respuestas actualizadas a empleados y clientes, priorizando ganancias de eficiencia y reducción de costes antes de rediseñar procesos en profundidad.
En el caso de EY, la empresa gestiona millones de procesos documentados y decenas de miles de agentes en producción. Un asistente fiscal interno centraliza cambios diarios en normativa tributaria y se apoya en un modelo ajustado con información extraída de millones de documentos de investigación para ofrecer resultados más fiables que un modelo genérico. Esa aproximación demuestra la ventaja de afinar modelos para dominios específicos.
Pfizer adopta una estrategia faseada: probar modelos en entornos controlados, validar resultados y escalar progresivamente. Empezaron con agentes en centros de atención y ampliaron cobertura al comprobar mejoras en eficiencia y resolución de consultas. La empresa prioriza entender cómo la IA encaja en sus procesos antes de reimaginar completamente esos procesos bajo una óptica nativa de IA.
Lumen describe un camino por niveles hacia la autonomía: interacciones humano-agente, humano-multiagente y, finalmente, orquestación completa entre agentes. La planificación a 36 meses y la formación continua permiten adaptar herramientas y roles para acelerar la incorporación de nuevos empleados y reducir el tiempo necesario para desarrollar su potencial.
Estas experiencias muestran que los primeros beneficios de los agentes IA están en mejorar y acelerar procesos existentes, no en su sustitución inmediata. El gran objetivo para muchas empresas es abstraer aplicaciones y datos para, a continuación, rediseñar experiencias de principio a fin con agentes orquestados que colaboren entre sí.
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La era de los agentes autónomos está en sus primeras fases. Las empresas que combinan pilotos prácticos, modelos ajustados al dominio y una hoja de ruta clara hacia la orquestación multiagente serán las que mejor aprovechen la transición desde procesos heredados hacia experiencias nativas de IA.
