Mira la Repetición la ponencia de Hanan Ouazan sobre las 4 P de AI agentiva:

1. Procesos: de las tareas a la coordinación

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

La RPA tradicional exigía programar cada regla de forma rígida, una tarea que pronto se volvía inmanejable. AI agentiva AI eso: en lugar de codificar cada decisión, delegamos el razonamiento al agente, lo que permite flexibilidad y escalabilidad.

Por supuesto, todo rediseño de procesos plantea una pregunta fundamental: ¿qué se debe automatizar y qué se debe mejorar?

«El verdadero reto no es decidir qué automatizar. Es coordinar la AI entre las personas y AI ».

La automatización elimina los pasos manuales, mientras que la ampliación capacita a los empleados a tomar decisiones más rápidas y acertadas. Pero los resultados más potentes se obtienen cuando las empresas combinen la automatización y la potenciación, en lugar de tratarlas como estrategias opuestas.

Por ejemplo, en un proceso de aprobación de créditos, AI extraer e introducir automáticamente data cientos de documentos. Sin embargo, la decisión sobre el tipo de interés final sigue siendo mejor que la tome una persona basándose en las recomendaciones AI. La clave está en la coordinación: saber cuándo confiar en la automatización, cuándo complementarla y cuándo validarla.

La primera «P», Procesos, se refiere al paso de casos de uso aislados a rediseños integrales que combinan a la perfección AI el juicio humano.

2. Las personas: formación, funciones y la revolución humana

Esta transformación no se trata de una oposición entre personas y máquinas. Se trata de redefinir el funcionamiento de la empresa. Algunas tareas desaparecerán. Otras evolucionarán. Y surgirán funciones completamente nuevas.

«Toda revolución destruye puestos de trabajo, crea otros nuevos y transforma los ya existentes. AI no AI una excepción».

La primera consecuencia es la formación. Ninguna transformación puede tener éxito si los empleados no están preparados para adoptarla. Ni siquiera el mejor AI del mundo tendrá éxito si la gente no sabe cómo utilizarlo.

Las cifras recientes muestran que, aunque el 86 % de los empleados cree que necesita AI , solo el 14 % la ha recibido realmente. Se trata de una brecha enorme y un obstáculo importante para su adopción.

Más allá de la formación, están surgiendo nuevas funciones híbridas. Los catalizadores tienen como función tender puentes entre la tecnología y el negocio. Los responsables de procesos (PO) replantean los flujos de trabajo de principio a fin. También están surgiendo (perfiles no técnicos que entienden las indicaciones, los agentes y la lógica de los modelos de lenguaje grande) también están surgiendo.

Estas funciones reflejan una verdad muy sencilla: AI tiene tanto que ver con las personas y la cultura como con los algoritmos.

3. Plataforma: el nuevo sistema operativo para agentes

A medida que más equipos prueban el uso de agentes, ocurre algo interesante: de repente, las empresas se dan cuenta de que tienen cientos de mini-asistentes autónomos operando en distintos equipos, sobre los que apenas tienen visibilidad ni control.

Es un poco como tener 500 becarios, cada uno con acceso a unidades compartidas, pero sin que nadie en Recursos Humanos sepa que existen. Esa es la realidad actual de muchas organizaciones que implementan AI sin una gestión centralizada.

Por eso es fundamental contar con una es fundamental, no solo para implementar agentes, sino para supervisarlos, evaluarlos y gestionarlos. Es vital para garantizar la trazabilidad, la responsabilidad y la seguridad.

Es muy probable que el departamento de TI del futuro se parezca mucho a un departamento de recursos humanos para AI . Pero la responsabilidad no termina ahí. Los equipos empresariales, data y de TI deben compartir la supervisión:

  • TI garantiza el buen funcionamiento de la infraestructura y data .
  • Data se aseguran de que los agentes obtengan y utilicen la información correcta.
  • Equipos comerciales comprueban que las respuestas se ajusten al tono de la marca, a las necesidades de los clientes y a las normas de cumplimiento.

En resumen, la gestión de agentes no es solo técnica, sino que es multifuncional.

Por último, data sigue siendo el factor decisivo. Muchos proyectos piloto funcionan a la perfección de forma aislada, pero fracasan al integrarse en los sistemas operativos porque data acceder a data en tiempo real. En un mundo en el que los modelos son un bien de consumo, data el elemento diferenciador Compañia. Si se gestiona adecuadamente, la transformación proactiva 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 AI 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 Estados Unidos, los usuarios ya pueden comprar productos directamente desde ChatGPT.

Esto plantea una pregunta fundamental: Si los clientes pueden descubrir, comparar y comprar los productos Compañiasin necesidad de visitar su sitio web, ¿qué sentido tiene su presencia digital?

La disciplina emergente de Optimización Generativa de Motores (GEO) va mucho más allá del SEO tradicional. Los motores de conversación se nutren de una combinación de fuentes, desde foros comunitarios hasta blogs independientes, y no solo de páginas posicionadas en los resultados de búsqueda.

«El GEO no es el SEO 2.0. Es un replanteamiento completo de cómo las personas encuentran, eligen e interactúan con las marcas».

En 2023, solo el 2,5 % de las búsquedas en línea se iniciaban en plataformas conversacionales. Hoy en día, esa cifra ha aumentado hasta el el 6 %. Puede parecer poco, pero si la tendencia continúa, pronto dominará el descubrimiento digital.

Esto significa que las empresas deben reposicionarse ahora. Algunas pueden optar por introducir sus data en grandes modelos de lenguaje, convirtiéndose en proveedores de servicios administrativos invisibles. Otras crearán sus propias experiencias conversacionales para complementar estos ecosistemas. En cualquier caso, la elección debe ser estratégica, no reactiva.

Preparándonos para un futuro proactivo

Convertirse en una empresa proactiva requiere algo más que implementar tecnología. Implica replantearse el funcionamiento de una organización, proceso a proceso, persona a persona y plataforma a plataforma.

«No pienses en la transformación agencial como un conjunto de casos de uso. Piensa en ella como una forma de redefinir Compañia tu Compañia ».

Quienes tengan éxito verán AI como una herramienta, sino como un colaborador: uno que transforma el trabajo, el aprendizaje y la interacción con los clientes. Esta revolución aún está en sus inicios, pero una cosa está clara: ampliar AI solo un reto técnico, sino también organizativo. Y quienes dominen las 4 P estarán en la mejor posición para liderarla.

Hanan Ouazan se graduó en la École Normale Supérieure y en la École Centrale de Lille, donde obtuvo títulos en aprendizaje automático e AI. Se incorporó Artefact hace Artefact una década. En la actualidad es socio director y responsable global AI .