Las empresas están implementando IA agente a un ritmo que excede su capacidad de gestión.
Gartner predice que la empresa promedio de Fortune 500 tendrá más de 150.000 agentes en producción para 2028, frente a menos de 15 en 2025.
Sin embargo, sólo el 13% de las organizaciones sienten que cuentan con la gobernanza adecuada para gestionarlas.
El resultado es una brecha funcional: los agentes se implementan de forma aislada, nadie produce resultados, automatiza tareas en lugar de procesos de negocio y, en consecuencia, ofrece un valor de negocio poco claro.
Director de Producto de Redwood Software.
El fracaso de la gobernanza es un problema funcional. Los agentes que no pueden interactuar de forma segura con los sistemas empresariales no pueden automatizar los procesos comerciales de manera significativa. Son ayudantes discretos: crean obras de arte, responden a las consultas de los clientes y gestionan tareas individuales.
La brecha de rendimiento (la distancia entre lo que promete la IA agente y lo que realmente ofrece dentro de la empresa) persiste en gran medida.
A partir de 2026, los problemas ferroviarios plantearán un riesgo existencial para las empresas. La adopción ha superado la regulación, lo que significa que la IA agente está escalando más rápido de lo que se pueden implementar medidas de seguridad sólidas.
La velocidad del avance tecnológico
El ritmo del progreso tecnológico ya no puede ser una justificación para quedarse atrás, y las empresas deben abordar esto antes de que la agencia se vuelva incontrolable. La barrera de seguridad separará a las empresas que lo hagan bien y obtengan plena autonomía de los pilotos.
Primero, la autonomía aumenta el riesgo. El hecho de que la IA agente pueda actuar por sí sola no significa que no necesite supervisión humana. Autonomía no es lo mismo que piloto automático. Para que la IA agente genere un retorno de la inversión real, los agentes deben hacer más que causar y reaccionar. Deben ejecutarse dentro del negocio. Esto significa interactuar directamente con los sistemas empresariales: software ERP, plataformas financieras, herramientas de la cadena de suministro y flujos de trabajo que ejecutan la organización. Sin esa integración, los agentes están a un paso del trabajo que realmente importa.
La velocidad operativa puede comprometer la seguridad, el cumplimiento y la confiabilidad. Los agentes operan a un ritmo más rápido y a un nivel más granular que RPA. Pero la velocidad se convierte en una cuestión clave si la adopción de agentes conduce a vulnerabilidades como la exposición de datos confidenciales.
Los equipos de seguridad y TI no se han adaptado universalmente al nuevo panorama de riesgos. En riesgo para los agentes, la “IA en la sombra” surge como resultado de que los empleados utilicen herramientas o aplicaciones de IA no autorizadas y no aprobadas. Cuando se pasa por alto la supervisión o aprobación adecuada de TI, se crea el escenario para el incumplimiento y daños graves a la reputación. Los agentes departamentales de IA están proliferando sin una supervisión central, lo que genera riesgos de seguridad e inteligencia fragmentada.
Muy tarde en asumir la gobernancia. En este caso, la separación entre carriles también puede ser un inconveniente. Al encuestar a más de 3.000 líderes empresariales y de TI en todo el mundo, Deloitte descubrió que solo una de cada cinco empresas informó una gobernanza madura para gestionar los riesgos de la IA agente. La autonomía sin gobernanza es una responsabilidad. Esto es especialmente importante a medida que avanzamos hacia la era de las finanzas programables, y Gartner predice que el 20% de las transacciones financieras serán programables para 2030.
Cómo colocar correctamente los rieles
Los sistemas agentes realizan una amplia gama de funciones. Al construir una valla no debe haber atajos. De hecho, las barreras de seguridad no pueden evitar que los agentes fallen: corrompan datos, contradigan decisiones tomadas en otras partes del negocio y creen conflictos entre equipos que trabajan en diferentes resultados. Los controles deben integrarse en la forma en que se ejecutan los agentes y no en la capa superior.
1. Practica la orquestación medida
A medida que las empresas aceleran la adopción de la IA uniendo herramientas dispares en todos los departamentos, gestionar las brechas de seguridad se vuelve más difícil, porque no existe una capa unificadora que ancle las barreras de seguridad. Comience por determinar los objetivos comerciales más amplios que debe cumplir su sistema de agencia, no solo el trabajo.
Una vez que haya determinado qué manejará su sistema de agente y qué resultados estructurados volverán al flujo de trabajo, la validación y las barreras de seguridad integradas se convertirán en capacidades a nivel de plataforma en lugar de ideas tardías para cada agente individual.
2. Desarrollar la capacidad de gobernanza
Sin límites claros, la IA agente colapsa. Primero, determine qué decisiones puede tomar de forma independiente, en lugar de necesitar la aprobación humana. Los sistemas de monitoreo en tiempo real que señalan anomalías y pistas de auditoría que capturan toda la cadena de acciones de los agentes permitirán la rendición de cuentas y la mejora continua.
3. Escalar deliberadamente
Por muy atractivo que sea el piloto, la IA agente necesita tiempo para madurar en la empresa; Desea identificar los problemas potenciales antes de que aparezcan, no después. Comience con casos de uso de bajo riesgo y logros simples y de una sola tarea, como la detección y remediación de fraudes o la conciliación de proveedores. Evite procesos complejos con cientos o miles de entradas, como el cierre financiero de una empresa.
4. Brecha de barrera = brecha de habilidades
Si bien la IA agente es experta en lógica, todavía exige sistemas deterministas para ejecutar procesos de negocios confiables y repetibles, y supervisión humana para unir ambos.
Para garantizar operaciones fluidas en una empresa, capacite a sus empleados para que dejen de priorizar, actividades triviales y pasos manuales repetitivos y adopten roles de juicio, gobierno y toma de decisiones estratégicas. Necesitan absolutamente esa habilidad. Los equipos Scrum y Tiger pueden resolver problemas iniciales y lecciones iniciales, y luego identificar cómo el agente satisface sus necesidades.
Poniéndolo todo junto: un principio rector
Sí, la IA agente aumenta la productividad, pero sin rieles sólidos, la IA agente escala más rápidamente y es riesgosa. Se necesitan observabilidad estratégica y controles regulatorios para garantizar que la IA no determinista cumpla con los estándares regulatorios y comerciales, con pistas de auditoría confiables y reglas sobre cuándo delegar una decisión o tarea a un ser humano para excepciones críticas o supervisión estratégica.
En la prisa por adoptar la agencia, recuerde que las tareas auxiliares no representan una serie de elementos de la lista de tareas pendientes. Los experimentados en proyectos de adopción y reemplazo de software saben que es un proceso holístico en el que las actividades humanas y los elementos digitales se desarrollan con sincronía sistemática.
La IA agente, aunque ha cambiado la faz de la tecnología empresarial para siempre, valora la misma disciplina que precede a toda tecnología transformadora: sentar las bases con cuidado y no apagarás el fuego cuando se mantenga firme.
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