Empresas agénticas: solo "sumar IA" es perder una oportunidad de agregar valor

La inteligencia artificial (IA) dejó de ocupar un lugar periférico dentro de las organizaciones. Durante años se la entendió como un recurso orientado a mejorar la eficiencia y agilizar tareas, pero su evolución reciente plantea un escenario distinto. Hoy no solo procesa información o asiste operaciones, sino que empieza a participar en instancias que involucran criterio y decisión.

Este proceso, que se viene dando de manera progresiva, obliga a revisar cómo se estructura el trabajo, cómo se distribuyen las responsabilidades y qué lugar ocupan los sistemas en dinámicas que, hasta ahora, eran exclusivamente humanas.

Ahí aparece el primer error que veo en muchas organizaciones: intentar encajar lo nuevo en estructuras pensadas para otra lógica. No se trata de "sumar IA" a procesos existentes, sino de revisar cómo se toman decisiones, quién las toma y con qué información.

Cuando acompaño a equipos directivos, suelo proponer algo simple: generar buenas conversaciones sobre qué necesidades viene a resolver la implementación de IA, para qué, qué empezaremos a hacer diferente, cuál es el valor agregado de implementarlo, qué empezaremos a hacer que antes no hacíamos. Ese ejercicio es estratégico.

El nacimiento de la empresa agéntica

En ese contexto empieza a tomar forma, aunque todavía sin una única definición cerrada, pero con implicancias cada vez más concretas, el concepto de empresa agéntica.

Aunque no proviene de un único autor académico, su formalización en el mundo corporativo se vincula fuertemente con Salesforce, que en 2025, a partir de su evento Dreamforce, comenzó a estructurar la idea del "Agentic Enterprise". Allí definió un modelo en el que humanos y agentes inteligentes comparten procesos, objetivos y toma de decisiones, bajo marcos de gobernanza y datos.

Desde otra mirada, es interesante mencionar las condiciones necesarias que explica Augusto Salvatto, profesor de UdeSA y consultor especializado en IA, para diseñar una empresa agéntica:

• La organización tiene que ser pensada y diseñada con un sentido sistémico, es decir, comprendiendo cómo las diferentes áreas interactúan e impactan entre sí
• Las personas son aumentadas por agentes de IA, quiere decir que se potencian, obtienen una mejor versión de lo que producen
• Existe un trabajo conjunto entre las personas y los agentes. Se empieza a perder la frontera de lo producido por el humano o IA
• La importancia de asignar roles, responsabilidades, objetivos y no tareas a las personas y los agentes. La idea es lograr comprender para qué hago lo que hago, con qué objetivo
• Lograr iterar, experimentar en forma continua para hacer los ajustes que necesitemos

Sin estas condiciones previas, vamos a fracasar en lograr una implementación de cualquier cambio vinculado a IA.

Nuevas estructuras, nuevos roles

En la práctica, esto obliga a repensar el organigrama. No necesariamente en términos formales, sino en cómo se organiza el trabajo. Equipos más chicos, roles más flexibles y una lógica de colaboración que no siempre responde a la jerarquía.

En ese contexto, empiezan a aparecer funciones nuevas (desde quienes entrenan modelos hasta quienes auditan sus decisiones), pero sobre todo cambia el perfil de los roles existentes: menos ejecución, más criterio.

Las organizaciones agénticas tienden a operar como redes donde humanos y sistemas colaboran sobre objetivos comunes, muchas veces sin depender de jerarquías tradicionales.

Sin embargo, esta aparente simplificación trae nuevas complejidades. Según Gartner, el 40% de los proyectos de IA agéntica será cancelado antes de 2027 debido a problemas de gobernanza, dificultades para escalar costos y falta de claridad en el valor de negocio. Al mismo tiempo, la consultora estima que hacia 2028 el 33% de las aplicaciones empresariales incluirá capacidades agénticas y que el 15% de las decisiones laborales serán tomadas de forma autónoma por estos sistemas.

Este proceso ya se refleja en la creación de nuevos perfiles. Un estudio de la consultora tecnológica Seidor señala que el 77% de las empresas latinoamericanas planea aumentar su inversión en inteligencia artificial, impulsando la demanda de especialistas en interacción, auditoría ética y entrenamiento de sistemas. Al mismo tiempo, el 32% de las organizaciones reconoce no contar con el talento necesario para aprovechar estas tecnologías, lo que evidencia una brecha relevante en capacidades.

Estos nuevos roles implica contar con perfiles diferentes desde el negocio (perfiles que conocen del negocio y pueden interactuar efectivamente con los datos) y perfiles de datos (que tienen la capacidad de entender el negocio y cómo los datos de calidad tienen que estar al servicio de la rentabilidad y la productividad).

Estos nuevos perfiles no tienen experiencia previa en el rol, tenemos que reconstruirlos desde experiencias y formaciones académicas no específicas, con lo cual cada vez suma más esa capacidad individual para comprender, cuestionar, iterar, pensar críticamente para luego generar nuevas ideas o recomendaciones.

El verdadero desafío: formar criterio

Cecilia Russo, fundadora y CEO de CR + Capital Humano

Ahí aparece otra tensión que se observa todos los días: las personas ya están usando IA, pero las organizaciones todavía no saben cómo acompañarlas. La capacitación no puede limitarse a herramientas; tiene que incluir pensamiento crítico, criterios de validación y entendimiento de límites. En este escenario, el área de Capital Humano adquiere un rol central, aunque su transformación aún es incipiente.

En la Argentina, el 66% de las empresas no implementó inteligencia artificial en sus procesos de Personas, según un relevamiento de PwC Argentina, mientras que el 34% restante la utiliza principalmente en reclutamiento, comunicación interna y capacitación que implica una tarea más vinculada a la gestión pero no de agregado de valor diferencial en los resultados.

Desde la perspectiva de Capital Humano, me parece muy relevante la visión de Martin Maffioli, co-fundador de Rocking Data. Desde su experiencia como consultor en implementaciones de proyectos de machine learning, data e IA en las empresas, puntualiza el rol fundamental de la Estrategia de Personas para liderar y acompañar el proceso de adopción de IA en las organizaciones. Algunas ideas que propone:

• Reunir al C-level en talleres de concientización sobre el impacto de IA en los negocios y asegurar su sponsorship
• Generar talleres para desarrollar en los líderes y equipos mindset de IA
• Compartir y trabajar sobre casos reales de uso de IA en ese negocio
• Asegurar en los equipos capacitación en IA generativa
• Trabajar en profundidad sobre los nuevos perfiles necesarios para construir una organización agéntica

Capital Humano vuelve a tener una oportunidad interesante para mostrar su capacidad para ser gestor de cambio y habilitador de conversaciones donde dialoguen los negocios, las personas y la tecnología frente a escenarios desconocidos y desafiantes.

*Cecilia Russo es fundadora de Cecilia Russo Equipo + Humano