El tiempo de ejecución de la IA es el verdadero cuello de botella

Muchas compañías grandes tienen hoy un área de inteligencia artificial (IA) y algún piloto en marcha y, sin embargo, cuando esa iniciativa llega a producción, muchas veces se encuentra con una paradoja incómoda: el problema de negocio que la motivó ya cambió, la prioridad es otra o un competidor se adelantó.

Ese desfasaje entre decidir algo y verlo funcionando tiene un nombre poco glamoroso pero cada vez más importante: tiempo de ejecución. En sectores como el financiero, donde conviven sistemas heredados de décadas, marcos regulatorios estrictos y múltiples integraciones, esa distancia se agranda todavía más.

Del Back-office a toda la cadena intervenida por IA

Los números del último año muestran que la industria lo tiene claro. Según la encuesta europea de servicios financieros de EY, el 35% de las entidades ya usa IA agéntica y otro 25% planea sumarla en los próximos seis meses. La adopción, sin embargo, viene mucho más rápido que la maduración de los procesos que la rodean.

Acá aparece un concepto que empieza a discutirse tanto como la propia IA generativa: el desarrollo agéntico. No es un chatbot más, sino agentes incorporados a lo largo del ciclo de desarrollo de software, que ayuden a leer código heredado, escribir, testear y validar para que las etapas dejen de funcionar como compartimentos estancos.

La escala del cambio ya se nota puertas adentro de las organizaciones. Hasta hace poco, la IA en el sector financiero se concentraba casi exclusivamente en tareas de back office: procesamiento de datos, controles y optimización operativa.

Hoy hay bancos digitales que incorporaron agentes capaces de procesar decenas de facturas de clientes en simultáneo, con supervisión humana en el circuito y entidades tradicionales que empezaron a probar pagos ejecutados por agentes autorizados por el propio cliente para medir si esa operatoria puede sostenerse dentro de los marcos de cumplimiento sin resignar seguridad.

El desarrollo agéntico corre el eje: en lugar de automatizar una tarea aislada, interviene en toda la cadena que va de la idea al producto en funcionamiento.

Acortar el camino completo

Néstor Ayala, Socio líder Consultoría de Tecnología para la industria financiera de EY Argentina

La discusión ya no pasa tanto por cuánto se puede automatizar, sino por cómo acortar el camino completo, desde que una idea se define hasta que genera valor real. La clave no es la velocidad de una etapa aislada, sino la coordinación entre todas: de nada sirve programar más rápido si el testing o el despliegue siguen siendo cuellos de botella separados.

Tampoco hay que confundirlo con reemplazar equipos o automatizar sin control. Las organizaciones que sacan ventaja no delegaron el criterio en la máquina: ordenaron el flujo de trabajo para que las personas se concentren en lo que realmente importa.

El fondo de la cuestión excede lo operativo. Cada demora tiene un costo que rara vez se contabiliza: retrabajo, foco perdido, oportunidades que se enfrían. En mercados donde la ventaja competitiva dura cada vez menos, llegar a tiempo dejó de ser un mérito técnico y pasó a ser una condición de supervivencia.

*Néstor Ayala es Socio líder Consultoría de Tecnología para la industria financiera de EY Argentina