El futuro de la IA: "Si en el 2025 la palabra fue 'agente', en el 2026 será 'agentes'"

La fuerza laboral lleva ya un tiempo en etapa de transición. Es difícil determinar con certeza cuándo terminará la revolución de la Inteligencia Artificial, pero ésta indudablemente ha superado la etapa de ser una mera herramienta de asistencia para convertirse en un compañero de trabajo capaz de tomar decisiones, aprender de manera continua y ejecutar tareas complejas de forma autónoma. Simplificando, en un puñado de segundos o minutos, tareas de extrema dificultad para el ser humano.

Los agentes de inteligencia artificial trabajan de manera autónoma, acelerando la producción y llegaron para replantear la estructura de los equipos. En esta realidad, la Argentina ha tomado un rol estratégico en el mapa tecnológico internacional, con una concentración de talento en ingeniería y creatividad que es clave para la innovación.

"Nuestro viaje a la IA comenzó en 2017, no ahora", explicó Pablo Cebro a iProfesional, destacando que una base tecnológica sólida permitió a la compañía lanzar su primera plataforma de IA, EYQ, en solo cuatro semanas. Con más de 420.000 empleados a nivel global (5.000 de ellos en Argentina), la firma mantiene sus ojos puestos en el talento argentino por su huso horario (alineado con Estados Unidos) y su capacidad de ingeniería y creativa. Muestra de ello es que en los últimos meses, con la expansión de servicios prestados desde GDS Argentina, se incorporaron cerca de 500 personas a la compañía en tiempo récord.

La revolución de los agentes: la inteligencia artificial al servicio de la productividad

El concepto de "agente" se posiciona como la palabra tecnológica dominante del futuro cercano, trascendiendo las capacidades de los chatbots o las herramientas generativas simples. "Si 2025 es la palabra agente, en 2026 será agentes", sentenció Pablo Cebro a iProfesional, anticipando una integración masiva de estos sistemas que actúan, toman decisiones y aprenden sin intervención humana constante.

La clave del cambio reside en que estos agentes no esperan órdenes para cada paso, sino que inician procesos y resuelven problemas complejos. El desafío, sin embargo, se centra en la gobernanza y la seguridad.

"¿Hasta dónde van a ingresar los agentes al sistema? ¿Van a hacer órdenes de compra? ¿Van a pagar?", se preguntó el ejecutivo, aludiendo a la profundidad de la integración. Para manejar estas complejidades, EY desarrolló alianzas estratégicas, como el trabajo conjunto con Microsoft en Agent365, para establecer cómo controlar y qué identidad dar a estos agentes dentro de la organización.

Un ejemplo del poder transformador de estos sistemas es su capacidad de análisis financiero: "Un agente puede definir si puede comprar acciones de tal o cual empresa definiendo si hay o no conflicto de intereses o incompatibilidad, basándose en todo tipo de reglamentaciones. Una decisión que, como ser humano, era imposible de tomar en el tiempo y con la complejidad requerida", detalló Cebro.

El desafío del talento y la nueva ecuación laboral

La rápida adopción de la IA plantea un proceso de transición "duro" en el mercado laboral, especialmente para los perfiles menos experimentados, aunque el ejecutivo vaticina que "en el largo plazo el ser humano va a salir victorioso".

El sector tecnológico no escapa a esta realidad y ya observa un cambio en la dinámica de la demanda de profesionales. El nuevo paradigma exige repensar ciertos roles -sobre todo los más juniors-, y anticipó que esta tendencia obliga a las grandes universidades a replantear sus programas

En este sentido para Cebro, la ecuación laboral tradicional también se modificará drásticamente: "Hasta hace no mucho pasábamos 80% del tiempo produciendo, 5 ó 10% en la idea y 10% en la revisión. La producción con agentes autónomos tomará una porción mínima del tiempo, liberando más espacio para pensar mejor la idea y revisar".

Según el experto, todavía faltan millones de desarrolladores en el mundo, pero el foco se moverá de la codificación pura a la creatividad, la resolución de problemas complejos y la verificación ética y técnica de los sistemas agénticos.