Vea el replay de la keynote de Hanan Ouazan sobre las 4Ps de la IA Agentica:

1. Los procesos: De las tareas a la orquestación

Cuando se habla de agentes, a menudo se confunden dos cosas: un agente, que es una interfaz que actúa de forma autónoma, y agenticidad, que es un paradigma más amplio. Es la evolución natural de automatización robótica de procesos (RPA), pero con razonamiento y adaptabilidad incorporados.

La RPA tradicional requería codificar cada regla, una tarea que rápidamente se volvía inmanejable. La IA agéntica cambia eso: en lugar de codificar cada decisión, delegamos el razonamiento en el agente, lo que permite flexibilidad y escala.

Por supuesto, todo rediseño de procesos implica una pregunta crucial: ¿Qué debe automatizarse y qué debe aumentarse?

“El verdadero reto no es decidir qué automatizar. Es orquestar cómo colaboran los humanos y la IA”.”

La automatización elimina los pasos manuales, mientras que el aumento capacita a los empleados para tomar decisiones más rápidas y mejores. Pero los resultados más potentes llegan cuando las empresas orquestar juntos la automatización y el aumento, en lugar de tratarlas como estrategias opuestas.

Por ejemplo, en un proceso de aprobación de un crédito, la IA podría extraer e introducir automáticamente data de cientos de documentos. Pero la decisión sobre el tipo de crédito final sigue siendo mejor que la tome un humano informado por las recomendaciones generadas por la IA. La clave es orquestaciónsaber cuándo confiar en la automatización, cuándo aumentar y cuándo validar.

La primera “P”, Procesos, se trata de pasar de casos de uso aislados a rediseños de principio a fin que combinan a la perfección la IA y el juicio humano.

2. Las personas: La formación, los roles y la revolución humana

Esta transformación no trata de humanos contra máquinas. Se trata de redefinir cómo funciona la empresa. Algunas tareas desaparecerán. Otras evolucionarán. Y surgirán funciones completamente nuevas.

“Toda revolución destruye empleos, crea empleos y transforma los existentes. La IA no es una excepción”.”

La primera implicación es la formación. Ninguna transformación puede tener éxito si los empleados no están preparados para adoptarla. Incluso el mejor sistema de IA del mundo no tendrá éxito si la gente no sabe cómo utilizarlo.

Cifras recientes muestran que mientras 86% de los empleados creen que necesitan formación sobre IA, sólo 14% lo han recibido realmente. Es una brecha enorme y una barrera importante para la adopción.

Más allá de la formación, aumentan los nuevos papeles híbridos. Catalizadores tender puentes entre la tecnología y la empresa. Propietarios de procesos (PO) replantearse los flujos de trabajo de principio a fin. Constructores de empresas (perfiles no técnicos que entienden los avisos, los agentes y la lógica del LLM) también están surgiendo.

Estos papeles encarnan una simple verdad: La transformación de la IA tiene que ver tanto con las personas y la cultura como con los algoritmos.

3. Plataforma: El nuevo sistema operativo para agentes

A medida que más equipos experimentan con agentes, sucede algo interesante: de repente, las empresas se dan cuenta de que tienen cientos de mini-asistentes autónomos operando en todos los equipos, con poca visibilidad o control.

Es un poco como tener 500 becarios, cada uno con acceso a unidades de disco compartidas, y sin embargo nadie en RRHH sabe que existen. Esa es la realidad actual de muchas organizaciones que despliegan agentes de IA sin una gobernanza central.

Por eso, disponer de un la plataforma es crucial, no sólo para desplegar agentes, sino para supervisarlos, evaluarlos y gobernarlos. Es vital para garantizar la trazabilidad, la responsabilidad y la seguridad.

Es muy probable que el departamento de TI del mañana se parezca mucho a un departamento de RRHH para agentes de IA. Pero la responsabilidad no acaba ahí. Los equipos de negocio, data y TI deben compartir la supervisión:

  • ES garantiza que la infraestructura y los conductos data funcionen sin problemas.
  • Equipos Data verificar que los agentes recuperan y utilizan la información correcta.
  • Equipos empresariales Validar que las respuestas se ajustan al tono de la marca, a las necesidades de los clientes y al cumplimiento de las normas.

En resumen, la gobernanza de los agentes no es sólo técnica, sino interfuncional.

Por último, la calidad data sigue siendo el mayor factor de éxito o fracaso. Muchos pilotos funcionan estupendamente de forma aislada, pero luego fracasan cuando se integran en sistemas vivos porque no se puede acceder al data en tiempo real. En un mundo en el que los modelos son mercancías, data es la diferenciación de una empresa. Si se gestiona bien, la transformación agéntica se ampliará de forma sostenible.

4. Posición: El próximo cambio en la presencia digital

La cuarta “P”.” Posición, mira hacia el exterior. Se refiere a la forma en que los agentes de la IA están transformando la interacción con el cliente, la visibilidad de la marca y la estrategia digital.

En esta nueva era, los motores conversacionales como ChatGPT, Gemini o Mistral se están convirtiendo en puertas de acceso a la información e incluso a las transacciones. En EE.UU., los usuarios ya pueden comprar productos directamente dentro de ChatGPT.

Esto plantea una cuestión crucial: Si los clientes pueden descubrir, comparar y comprar los productos de una empresa sin visitar nunca su sitio web, ¿para qué sirve su presencia digital?

La emergente disciplina de Optimización Generativa de Motores (GEO) va mucho más allá del SEO tradicional. Los motores de conversación se basan en una mezcla de fuentes, desde foros comunitarios hasta blogs independientes, y no sólo en las páginas clasificadas en las búsquedas.

“GEO no es SEO 2.0. Es un replanteamiento completo de cómo la gente encuentra, elige e interactúa con las marcas.”

En 2023, sólo 2.5% de las búsquedas en línea se iniciaban en plataformas conversacionales. Hoy en día, esa cifra ha aumentado a 6%. Puede parecer poco, pero si la tendencia continúa, pronto dominará el descubrimiento digital.

Esto significa que las empresas deben reposicionarse ahora. Algunos optarán por alimentar sus data directamente en grandes modelos lingüísticos, convirtiéndose en proveedores invisibles de back-office. Otros construirán sus propias experiencias conversacionales para complementar estos ecosistemas. En cualquier caso, la elección debe ser estratégica, no reactiva.

Prepararse para el futuro agéntico

Convertirse en una empresa ágil requiere algo más que desplegar tecnología. Implica replantearse cómo funciona una organización, proceso a proceso, persona a persona, plataforma a plataforma.

“No piense en la transformación agéntica como un conjunto de casos de uso. Piense en ella como una reescritura de cómo funciona su empresa”.”

Aquellos que tengan éxito verán la IA no como una herramienta, sino como un colaborador: uno que remodela el trabajo, el aprendizaje y el compromiso con el cliente. Esta revolución aún es joven, pero una cosa está clara: escalar la IA no es sólo un reto técnico, sino también organizativo. Y quienes dominen las 4P estarán mejor posicionados para liderarlo.

Hanan Ouazan es licenciado en ML e IA por la Ecole Normale Supérieure y la Ecole Centrale de Lille. Se incorporó a Artefact hace casi una década. Ahora es Managing Partner y Global Lead AI Acceleration.