Una mirada sincera a lo que bloquea los sistemas Agentic en organizaciones reales.

Como CTO de Datos e IA en Sogeti, a menudo me preguntan: «Si los sistemas con agentes son el futuro de la IA, ¿por qué no los vemos ya por todas partes?».

Es una pregunta válida. La tecnología está madurando rápidamente; los sistemas que pueden razonar, colaborar y actuar de forma autónoma ya no son ciencia ficción. Sin embargo, en las organizaciones reales, el progreso se ralentiza no por la tecnología en sí, sino por la forma en que las organizaciones están estructuradas para adoptarla.

Los sistemas con agentes, donde los agentes autónomos negocian, planifican, colaboran y ejecutan tareas en los flujos de trabajo empresariales, representan un gran avance en la IA empresarial. La oportunidad es real: flujos de trabajo más inteligentes, decisiones más rápidas e incluso modelos de negocio completamente nuevos.

Sin embargo, la mayoría de las organizaciones siguen estancadas en la experimentación. El 74 % de las empresas tienen dificultades para escalar la IA más allá de los proyectos piloto, y alrededor del 26 % cuenta con todas las capacidades necesarias para generar valor tangible.

Entonces, ¿qué está frenando el progreso? No se trata principalmente de los algoritmos, sino de la preparación organizacional:

• Silos de datos y sistemas que impiden la colaboración entre agentes de diferentes funciones.

• Marcos de gobernanza, confianza y gestión de riesgos inmaduros, lo que genera incertidumbre al delegar decisiones a la IA.

• Una mentalidad y cultura aún centradas en «cómo desarrollamos IA» en lugar de «qué pueden hacer los agentes por nosotros ahora».

• Retrasos en la comercialización: muchas iniciativas basadas en agentes se estancan en la prueba de concepto (POC) o la prueba de valor (POV) porque cada desarrollo comienza desde cero, añadiendo posteriormente la gobernanza, el cumplimiento y la integración. Los informes muestran que, en muchos casos, más del 88 % de los proyectos piloto de IA nunca llegan a producción.

• Deficiencias en la gestión del cambio: los empleados y las partes interesadas suelen resistirse a los nuevos flujos de trabajo o a la toma de decisiones basada en IA sin programas de adopción estructurados, formación y una comunicación clara.

• Brechas de habilidades y conocimiento: la comprensión limitada de las capacidades de la IA y las expectativas incorrectas conducen a una subutilización y una adopción lenta, ya que los equipos no saben cómo aprovechar los sistemas basados ​​en agentes de manera efectiva. 

La oportunidad es clara: una vez que las organizaciones superan estos obstáculos, pasan de “¿cómo desarrollamos IA?” a “¿qué pueden hacer ahora los agentes por nosotros?”, y es entonces cuando comienza el verdadero valor.

En mi experiencia, he visto repetidamente que la diferencia entre la implementación piloto y la producción no radica solo en la tecnología, sino también en la preparación organizacional y el diseño de la implementación. Recomiendo comenzar con la unificación de datos, una gobernanza simplificada y proyectos piloto para generar confianza, iterando gradualmente para escalar el impacto.

Sin embargo, este enfoque puede ser lento, a menudo requiriendo meses para alinear los sistemas y la cultura para una implementación lista para producción. Ahí es donde los paquetes de inicio de IA Plug-and-Deploy de Sogeti aceleran el proceso: agentes preconfigurados y adaptados al sector vienen listos con conocimiento del mercado, controles de cumplimiento y flujos de trabajo probados, lo que permite a las organizaciones pasar de la fase piloto a la producción desde el primer día con mínima fricción.

 
Por ejemplo: en el sector asegurador, el procesamiento de reclamaciones es un proceso complejo con múltiples interacciones: validación de datos, consulta de pólizas, detección de anomalías y revisión de decisiones. En lugar de crear cada agente desde cero, nuestro marco proporciona un conjunto colaborativo de agentes preentrenados con conocimiento del mercado y la normativa, coordinados para trabajar juntos y probados en cuanto a razonamiento y flujo.

Los pasos para llegar a la producción son:

• Conectar los sistemas de datos y contenido de la organización

• Aplicar la capa de ética/políticas

• Ajustar la lógica de decisión al contexto. 

El beneficio: menor tiempo de puesta en producción, menor riesgo y una plataforma que permite pasar del concepto a la obtención de valor mucho más rápidamente. Al integrar la gobernanza, la orquestación y el conocimiento del sector desde el principio, ayudamos a nuestros clientes a evitar la “trampa del piloto” y a implementar con confianza.

El impacto de este enfoque es real. Los clientes que de otro modo pasarían meses en la incertidumbre de la prueba de concepto pueden implementar flujos de trabajo basados ​​en agentes en cuestión de semanas.

Los sistemas basados ​​en agentes no están limitados por el código, sino por la cultura. La tecnología está lista; lo que no está tan listo es cómo las organizaciones están estructuradas, gobernadas y capacitadas para permitir que la IA actúe. Si se embarca en este camino, comience con la implementación en mente, genere confianza desde el principio y pregúntese no solo “¿qué podemos construir?”, sino “¿qué harán estos agentes por nosotros ahora?”.

El futuro no se trata de agentes más inteligentes, sino de organizaciones más inteligentes. Los líderes del mañana no solo implementarán agentes más inteligentes, sino que construirán organizaciones más inteligentes, gracias al poder combinado de Microsoft Foundry y los paquetes de inicio Plug-and-Deploy de Sogeti, que trabajan en conjunto.