La diferencia entre una app de IA y un sistema de agentes de IA reside en el grado de autonomía y en el tipo de valor que pueden aportar. Mientras que las aplicaciones de IA responden a pedidos puntuales y reactivos, los sistemas de agentes de IA trabajan de manera autónoma, planificando pasos, coordinando tareas, interactuando con múltiples sistemas y ejecutando acciones de principio a fin, con supervisión humana.
Según un informe de Gartner, el 40% de las aplicaciones empresariales se integrarán con agentes de IA específicos para cada tarea para finales de 2026, frente a menos del 5% actual. Esto se debe a que, a medida que las organizaciones aceleran la transformación digital, la IA con agentes irá más allá de la productividad individual, estableciendo nuevos estándares para el trabajo en equipo y el flujo de trabajo mediante interacciones más inteligentes entre humanos y agentes.
En este contexto, LA NACION conversó con 7 de los principales actores tecnológicos del país, quienes coinciden en que el despliegue de los agentes de IA será un factor clave de competitividad el próximo año. Ya lo están viendo en casos de uso que lograron eficiencia, automatización, ahorro de tiempo y recursos impensados hasta hace 2 años, con despliegues en bancos, aseguradoras, retail, sector público, energía, salud y más.
De sus experiencias se desprenden seis claves para trabajar con agentes de IA con éxito en 2026:
1. Elegir bien dónde pueden generar impacto real: La implementación de un agente exitoso comienza con identificar un problema real de la organización.
2. Enfoque horizontal y colaborativo: La implementación requiere la participación de todas las áreas de la compañía, desde la alta dirección hasta los equipos técnicos.
3. Calidad y preparación de la información: La data debe ser confiable, abundante y pertinente para el propósito del agente, con un "lenguaje" configurado para una interacción natural.
4. Datos "AI ready": Involucra activos digitales bien documentados, catalogados y con metadatos asociados, lo que es fundamental para que los agentes puedan operar eficientemente.
5. Uso responsable y ético de la IA: Incorporar mecanismos de monitoreo, "explicabilidad" y control de calidad que permitan detectar sesgos, alucinaciones o decisiones incorrectas.
6. Liderazgo humano y transformación cultural: Superar la resistencia al cambio y fomentar una cultura que valore la innovación y la experimentación en todos los niveles de la organización.
Mientras avanzamos hacia un entorno profundamente atravesado por la tecnología, el diferencial estará en el liderazgo humano que este nuevo ecosistema requiere. Según BCG, solo el 10% del esfuerzo está en los algoritmos y modelos de IA, el 20% en los datos y la tecnología, y el 70% restante en las personas, los procesos y la transformación cultural. Ahora sí, ¿listos para desplegar agentes de IA en 2026?
