1. Los procesos: De las tareas a la orquestación

Cuando se habla de agentes, a menudo se confunden dos cosas: un agenteque es una interfaz que actúa de forma autónoma, y la agenticidadque es un paradigma más amplio. Es la evolución natural de la 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 AI robótica cambia esta situación: en lugar de codificar cada decisión, delegamos el razonamiento en el agentelo que permite flexibilidad y escalabilidad.

Por supuesto, todo rediseño de procesos implica una pregunta crucial: ¿Qué hay que automatizar y qué hay que aumentar?

"El verdadero reto no es decidir qué automatizar. Es orquestar cómo colaboran los humanos y AI ".

La automatización elimina los pasos manuales, mientras que el aumento permite a los empleados para tomar decisiones más rápidas y acertadas. Pero los resultados más potentes se obtienen cuando las empresas orquestan conjuntamente la automatización y el aumentoen lugar de tratarlas como estrategias opuestas.

Por ejemplo, en un proceso de aprobación de un crédito, AI puede 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 AI. La clave es orquestaciónsaber cuándo confiar en la automatización, cuándo aumentar y cuándo validar.

La primera "P", Procesosse trata de pasar de casos de uso aislados a rediseños integrales que combinen a la perfección AI y el criterio humano.

2. Las personas: Formación, funciones y revolución humana

Esta transformación no es una cuestión de humanos contra máquinas. Se trata de redefinir el funcionamiento de la empresa. Algunas tareas desaparecerán. Otras evolucionarán. Y surgirán funciones completamente nuevas.

"Toda revolución destruye empleos, crea empleos y transforma los existentes. AI no es una excepción".

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

Cifras recientes muestran que el 86% de los empleados cree que necesita formación en AI , sólo el 14% la ha recibido realmente. Es una brecha enorme y una barrera importante para su adopción.

Más allá de la formación, aumentan las nuevas funciones híbridas. Catalizadores tienden puentes entre la tecnología y la empresa. Propietarios de procesos (PO) replantean los flujos de trabajo de principio a fin. Creadores de negocio (perfiles no técnicos que entienden de avisos, agentes y lógica LLM).

Estas funciones encarnan una verdad simple: La transformación deAI 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, ocurre 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 compartidas, pero nadie en RRHH sabe que existen. Esa es la realidad actual de muchas organizaciones que despliegan agentes de AI sin un gobierno central.

Por eso es crucial contar con una plataforma es crucialno no sólo para desplegar agentes, sino también 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 AI . Pero la responsabilidad no acaba ahí. Los equipos de negocio, data y TI deben compartir la supervisión:

  • TI garantiza el buen funcionamiento de la infraestructura y los canales de data .
  • Los equipos deData verifican que los agentes recuperan y utilizan la información correcta.
  • Los equipos empresariales validan que las respuestas se ajustan al tono de la marca, las necesidades de los clientes y el cumplimiento.

En resumen, el gobierno de los agentes no es sólo técnico, sino interfuncional..

Por último, la calidad de data sigue siendo el principal factor decisivo. Muchos proyectos piloto funcionan perfectamente de forma aislada, pero fracasan cuando se integran en sistemas reales porque no se puede acceder a data en tiempo real. En un mundo en el que los modelos son mercancías losdata son la diferenciación de una Compañia. Si se gestionan bien, la transformación agéntica se ampliará de forma sostenible.

4. Posición: El cambio que se avecina en la presencia digital

La cuarta "P". Posiciónmira hacia fuera. Se refiere a la forma en que los agentes de 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 en ChatGPT.

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

La nueva disciplina de optimización generativa de motores (GEO) va mucho más allá del SEO tradicional. Los motores de conversión recurren a una mezcla de fuentes, desde foros comunitarios a blogs independientes, y no sólo a 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. En la actualidad, esa cifra ha aumentado hasta el 6%. Puede parecer poco, pero si la tendencia continúa, pronto dominará el descubrimiento digital.

Esto significa que las empresas deben reposicionarse ahora. Algunas optarán por introducir sus data directamente en grandes modelos lingüísticos, convirtiéndose en proveedores invisibles de back-office. Otras crearán 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 pienses en la transformación agéntica como un conjunto de casos de uso. Piense en ella como una reescritura de cómo funciona su Compañia ".

Aquellos que lo consigan no verán AI como una herramienta, sino como un colaborador que reconfigura el trabajo, el aprendizaje y la relación con el cliente. Esta revolución aún es joven, pero una cosa está clara: escalar AI 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 AI por la Ecole Normale Supérieure y la Ecole Centrale de Lille. Se incorporó a Artefact hace casi una década. Ahora es Socio Director y Director Global de Aceleración de AI .