Lea el art\u00edculo en<\/u><\/p>\n<\/div> La adopci\u00f3n por parte de los consumidores tambi\u00e9n sigue siendo relativamente baja. A pesar del uso de palabras como \u201crevoluci\u00f3n\u201d.\u201d\u00a0data muestra<\/a>\u00a0que la mayor\u00eda de los usuarios tocan semanalmente y no a diario, a diferencia del uso m\u00e1s frecuente de las redes sociales o plataformas como Google. Esto sugiere que la gen AI a\u00fan no se ha convertido en un verdadero h\u00e1bito de consumo. La gente la utiliza ocasionalmente -a veces intensamente- pero no se ha convertido en un pilar de la vida cotidiana. El bombo publicitario, en otras palabras, todav\u00eda va por delante de la realidad.<\/p>\n A pesar de estos reports, creemos que la IA gen\u00e9rica representa un cambio fundamental a la misma escala que internet o el smartphone. Internet nos proporcion\u00f3 aproximadamente dos d\u00e9cadas de innovaci\u00f3n y creaci\u00f3n de empresas. La revoluci\u00f3n de los smartphones cre\u00f3 15 a\u00f1os de crecimiento impulsado por las aplicaciones m\u00f3viles. Creemos que la IA de gen impulsar\u00e1 una era de transformaci\u00f3n similar, quiz\u00e1 una d\u00e9cada o m\u00e1s de nueva creaci\u00f3n de valor.<\/p>\n Este patr\u00f3n es com\u00fan con las nuevas tecnolog\u00edas (el optimismo excesivo seguido por la desilusi\u00f3n y luego la creaci\u00f3n de valor real, a menudo articulada a trav\u00e9s de\u00a0el ciclo hype de Gartner<\/a>). En nuestra opini\u00f3n, muchos de los principales defensores de la IA exageran cuando hacen declaraciones audaces de que franjas enteras de la econom\u00eda ser\u00e1n sustituidas en breve por la IA. Esto se debe a que la IA real y funcional en las empresas establecidas es un trabajo duro: requiere un data relativamente limpio, un mapeo de procesos y una experimentaci\u00f3n profunda, e incluso entonces a menudo requiere un humano en el bucle. Sin embargo, estamos viendo progresos reales, entre bastidores, cuyos ejemplos sugieren que el uso de sistemas multiagente para automatizar y sustituir tareas repetitivas puede conducir a una rampa de productividad m\u00e1s larga y fundacional.<\/p>\n Nuestra opini\u00f3n es que los l\u00edderes no deber\u00edan intentar adivinar lo que va a ocurrir dentro de 10 a\u00f1os. En su lugar, deber\u00edan preguntarse qu\u00e9 pueden conseguir de forma realista en los pr\u00f3ximos dos. Bas\u00e1ndonos en los proyectos que hemos realizado desde finales de 2024, la IA ag\u00e9ntica est\u00e1 demostrando ser el verdadero cambio de juego (al menos a corto plazo), aportando un valor real a las empresas. La realidad es tambi\u00e9n que las ganancias financieras por proyecto son buenas, pero ninguna de ellas es asombrosa. Estas ganancias incrementales se asemejan aqu\u00ed a Lean, una comparaci\u00f3n que el director general de Microsoft\u00a0Satya Nadella tambi\u00e9n ha hecho<\/a>.<\/p>\n Bas\u00e1ndonos en nuestro trabajo en una cartera de proyectos que est\u00e1n implementando con \u00e9xito sistemas de IA ag\u00e9ntica, hemos descubierto que para tener \u00e9xito con esta tecnolog\u00eda es necesario cortar por lo sano, entender lo que la tecnolog\u00eda puede hacer en, y hacer coincidir esa capacidad con oportunidades claras de creaci\u00f3n de valor. Tambi\u00e9n requiere un enfoque pr\u00e1ctico para experimentar y aprender la implementaci\u00f3n de sistemas multiagente.<\/p>\n En los \u00faltimos a\u00f1os se ha visto c\u00f3mo la madurez de la tecnolog\u00eda de la IA evolucionaba r\u00e1pidamente a trav\u00e9s de al menos tres fases distintas:<\/p>\n Este oto\u00f1o se ha producido una explosi\u00f3n de iniciativas comerciales de agentic. OpenAI lanz\u00f3\u00a0asociaciones con Stripe y Shopify<\/a>.\u00a0Google anunci\u00f3 su protocolo de pago por agente<\/a>, que automatiza el proceso de compra y transacci\u00f3n. Aunque las empresas pueden sentirse tentadas a seguir el ejemplo de los gigantes tecnol\u00f3gicos, puede que no sea aqu\u00ed donde surja la primera oleada de valor sostenible. En un\u00a0reciente encuesta de Bain entre consumidores<\/a>, 76% informaron de que no se sentir\u00edan c\u00f3modos utilizando sistemas de agenciamiento para las compras; la mayor\u00eda cit\u00f3 la preocupaci\u00f3n por la seguridad y la privacidad como motivo de su reticencia.<\/p>\n Los contextos de cara al cliente encajan mal con las capacidades actuales de los agentes de IA. Son desordenados e impredecibles; las entradas no est\u00e1n estructuradas, el tono y el contexto cambian constantemente, y los reguladores y los consumidores tienen poca tolerancia a las alucinaciones o los errores. Sistemas multiagente\u00a0puede<\/em>\u00a0alcanzar altos niveles de precisi\u00f3n, pero hacerlo requiere tratar a cada agente individual m\u00e1s bien como a un ni\u00f1o peque\u00f1o. Usted no le pedir\u00eda a un ni\u00f1o peque\u00f1o que pusiera la mesa para cenar. Pero si divide la tarea y le gu\u00eda paso a paso - \u201cprimero, pon un plato\u201d, \u201cahora, a\u00f1ade los tenedores\u201d, \u201cdespu\u00e9s, los vasos\u201d-, el ni\u00f1o peque\u00f1o puede hacer una contribuci\u00f3n significativa. Crucialmente, el entorno tambi\u00e9n debe estar controlado: sin hermanos ruidosos, sin mascotas que distraigan, y s\u00f3lo uno de los padres dando instrucciones. Pero al desarrollar sistemas multiagente estructurados como se instruye a un ni\u00f1o peque\u00f1o -dividiendo la tarea, dando las tareas una a una, comprobando la precisi\u00f3n de las tareas- estamos construyendo sistemas notablemente precisos.<\/p>\n En particular, estos sistemas son a menudo para los procesos de back-end, donde la perfecci\u00f3n no es esencial porque usted tiene un humano en el bucle. Por el contrario, aunque los experimentos de front-end pueden ser inspiradores, es poco probable que sean la primera \u00e1rea de creaci\u00f3n de valor empresarial real. Los procesos operativos y de backend son terreno f\u00e9rtil porque son estructurados y repetitivos, mucho m\u00e1s adecuados para la automatizaci\u00f3n del flujo de trabajo ag\u00e9ntico. Tareas con un alcance muy ajustado, entornos bien definidos y entradas estructuradas pueden dar lugar a proyectos que realicen una contribuci\u00f3n significativa.<\/p>\n A escala empresarial, el dise\u00f1o de estos sistemas es conceptualmente sencillo pero operativamente exigente. Como marco general para construir sistemas multiagente, 1) se env\u00eda una tarea a un agente enrutador como Google ADK que, como un padre que da instrucciones a un ni\u00f1o peque\u00f1o, divide la tarea en subtareas; 2) las subtareas son completadas entonces por agentes de tareas individuales que completan una parte m\u00e1s peque\u00f1a de la tarea, como el padre que dice a un ni\u00f1o peque\u00f1o que ponga las gafas en la mesa y a otro que ponga los tenedores; despu\u00e9s de lo cual 3) los resultados de estas subtareas son comprobados por un agente de validaci\u00f3n; y 4) si se descubre un error, un agente de mejora recomienda un ajuste.<\/p>\n Un ecosistema de herramientas, metodolog\u00edas y servicios en r\u00e1pido crecimiento respalda este enfoque, y son excelentes para los procesos no esenciales. Pero cuando se pasa a las operaciones principales -donde la integridad data y el control sobre las alucinaciones son esenciales- se necesitan agentes codificados a medida, una integraci\u00f3n m\u00e1s profunda con los sistemas de la empresa y un mejor control y guardarra\u00edles implementados.<\/p>\n Para ilustrarlo, consideremos un proyecto que realizamos con un importante proveedor de Internet europeo. Nuestro objetivo era reducir tanto el tiempo de resoluci\u00f3n como el coste de las llamadas al servicio de asistencia t\u00e9cnica para su soluci\u00f3n. La mayor\u00eda de la gente ha experimentado la experiencia de llamar a un servicio de asistencia por una conexi\u00f3n averiada, repetir la informaci\u00f3n varias veces y, finalmente, esperar a un t\u00e9cnico. Lo que ocurre (o deja de ocurrir) entre bastidores es revelador: los t\u00e9cnicos suelen llegar con un contexto incompleto, obligados a solucionar los problemas desde cero. Esto da lugar a largos periodos de inactividad -a veces de m\u00e1s de un mes- y a miles de horas de operador malgastadas.<\/p>\n Decidimos empezar poco a poco. Nos centramos en construir un sistema centrado en ayudar a los t\u00e9cnicos a hacer sus tareas m\u00e1s r\u00e1pido y mejor: un ayudante en el proceso, no un agente independiente. Como parte de este esfuerzo, integramos data de m\u00e1s de 15 sistemas de informaci\u00f3n, proporcionando a los t\u00e9cnicos un resumen de los fallos comunicados y un historial de las soluciones que se hab\u00edan probado. Esto les proporcionaba una visi\u00f3n general de la tarea -por ejemplo, la soluci\u00f3n de problemas de conexi\u00f3n de un cliente- que pod\u00edan leer o escuchar de camino al trabajo. As\u00ed pod\u00edan empezar a trabajar para solucionarlo en cuanto llegaban, ahorrando tiempo que a menudo se perd\u00eda poni\u00e9ndose al d\u00eda sobre el problema.<\/p>\n A continuaci\u00f3n, creamos una funci\u00f3n que generaba recomendaciones sobre la siguiente acci\u00f3n m\u00e1s adecuada para la resoluci\u00f3n. Otra funci\u00f3n inclu\u00eda una interfaz conversacional que permit\u00eda al t\u00e9cnico consultar los sistemas inform\u00e1ticos subyacentes de la empresa de Internet en lenguaje natural para encontrar las causas ra\u00edz. Por \u00faltimo, automatizamos muchas acciones sencillas y repetitivas: por ejemplo, la correcci\u00f3n de los registros de CRM cuando se vinculaba el hogar equivocado o la activaci\u00f3n de reinicios de la red cuando se averiaba un interruptor en la caja del conector central del barrio. Esto ahorr\u00f3 al t\u00e9cnico una inmensa cantidad de tiempo, ya que no tuvo que llamar al centro de llamadas interno para que le ayudaran con peque\u00f1os cambios a realizar la correcci\u00f3n.<\/p>\n A lo largo de ocho meses, trabajamos de forma iterativa, trazando procesos, solucionando los puntos d\u00e9biles y a\u00f1adiendo funcionalidad paso a paso, con los comentarios semanales de los t\u00e9cnicos de campo que probaban la soluci\u00f3n basada en tabletas.<\/p>\n Los resultados:<\/p>\n![](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/03\/hbr_primary_outline_blk_rgb.jpg\")
El auge del paradigma del flujo de trabajo agen\u00e9tico<\/h2>\n
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Construir sistemas agenticos a nivel empresarial<\/h2>\n
Un ejemplo de caso: Reinventar las operaciones sobre el terreno<\/h2>\n