Automatizar tareas vs delegar procesos

Paul Berenguer

Inteligencia Artificial (IA) agéntica. Es este un concepto que, en poco tiempo, ha pasado de constituir una novedad a estar en boca de todos. Y si bien todo el mundo parece tener claro de qué habla, esto no siempre es así.

Se asigna la misma etiqueta a cosas muy distintas (automatizaciones clásicas con una capa de IA, asistentes que ayudan a una persona a trabajar mejor, sistemas que recomiendan una acción concreta y, en ocasiones, soluciones que sí pueden recibir un objetivo y actuar con un cierto grado de autonomía dentro de un marco definido), lo que acaba por generar confusión.

Y es que cuando todo parece “agéntico”, el riesgo principal es que peligre la noción de qué se está comprando y, por consiguiente, qué se puede esperar de esto y cómo tendría que implantarse.

Muchas soluciones que se presentan como agentes no son más que automatizaciones avanzadas que recurren a la IA en algún punto del flujo. No lo tomen como una crítica: puede ser muy valioso y, a efectos prácticos, quizás sea aquello que requiere una empresa en particular.

Pero llamar agente a todo, en suma, es un inconveniente. Una automatización con IA acostumbra a operar dentro de un recorrido bastante cerrado: recibe una entrada, interpreta un documento, clasifica un caso, detecta una irregularidad, redacta una respuesta o propone una acción. A continuación, el proceso hace un camino ya previsto. En cambio, un agente tendría que dar un paso más allá: recibir un objetivo, consultar información, decidir cómo avanzar, utilizar herramientas, adaptarse a incidencias y acercarse al resultado dentro de un marco de control.

Podría parecer una sutileza, pero nada más lejos de la realidad: cambian la expectativa y la inversión y, de igual modo, lo hace la forma de gobernar la solución. Porque no es lo mismo automatizar una tarea que delegar una parte del proceso.

Cada vez que aparece una tecnología con potencial real, el lenguaje se estira antes de que madure el criterio (ocurrió igual con la nube, con la automatización, con la analítica avanzada y con la inteligencia artificial generativa; ahora, lo hace con los agentes). El mercado distingue la narrativa antes que la precisión, lo que explica por qué tantas compañías están viendo propuestas (supuestamente) agénticas que, en realidad, son asistentes bien diseñados o automatizaciones con un poco más de flexibilidad.

Podemos afirmar, por lo tanto, que estamos ante un riesgo menos filosófico que empresarial, toda vez que si una organización piensa que está implantando agentes –y, en cambio, solo despliega automatización con IA– puede esperar una autonomía que no existe, diseñar controles desproporcionados o perder de vista aquellos casos donde sí tendría sentido aplicar una lógica más autónoma y orientada a objetivos.

Más que una definición académica perfecta, nos resultará valiosa una clasificación útil. Pongamos que en un extremo hay la automatización tradicional (reglas fijas, proceso cerrado, poca o ninguna IA), para saltar a continuación a la automatización con IA (con un flujo que sigue siendo predefinido, aunque algunos pasos los resuelve una capacidad inteligente: interpretar documentos, clasificar incidencias o detectar anomalías). Un peldaño más arriba está el asistente (ayuda a una persona a trabajar mejor: resume, propone, redacta, analiza y acelera, pero no se hace con el control del proceso), antes de llegar al agente (sistema que recibe un objetivo delimitado, consulta contexto, decide cómo avanzar, usa herramientas y ejecuta acciones en el seno de un marco claro). A partir de esta distinción podemos concluir que no todo requiere el último peldaño y que no todo lo que parece sofisticado merece estar en él.

Veamos algunos ejemplos sencillos para ilustrarlo. Una empresa puede valerse de la IA para leer facturas, extraer datos y volcarlos en un sistema (estaríamos hablando de automatización con IA). Más aún, si el sistema halla inconsistencias, propone una imputación contable y deja todo preparado para revisión humana, sigue resultando una solución muy valiosa, pero todavía no necesariamente un agente.

Otra organización puede desplegar –igualmente útil y rentable– una solución para atender reclamaciones, esto es, interpretar el mensaje del cliente, clasificar el caso y abrir una incidencia en el ERP. Pero solo empieza a parecer un agente de verdad cuando, asimismo, consulta pedidos, revisa entregas, verifica políticas, decide si procede un abono o una reposición, ejecuta la acción permitida y mantiene el seguimiento hasta el cierre.

Pasa lo mismo en el campo de las operaciones. Identificar un defecto en una línea de producción con la ayuda de la visión artificial no convierte por sí solo al sistema en un agente. Pero si, además de detectarlo, tal sistema contrasta el lote, revisa parámetros de máquina, propone una causa probable, bloquea la orden si corresponde, avisa al responsable adecuado y deja trazabilidad de la incidencia, ya nos situamos en otra categoría.

En este punto, la pregunta pertinente no es si hay IA en el proceso sino quién lleva el volante: ¿lo lleva la persona o lo lleva el sistema?

Buena parte de la conversación actual sigue demasiado enfocada en la capa técnica y centrada en el modelo, la arquitectura, la memoria o las herramientas conectadas. Aunque relevante, para una dirección empresarial el aspecto decisivo es otro. A saber: qué problema concreto se resolverá mejor, más rápido o con menor coste.

Por tal motivo, antes de plantear un agente, una empresa (u organización) debería formularse algunas preguntas incómodas: ¿el problema está realmente bien definido?, ¿hay un margen de decisión o todo está ya reglado?, ¿el sistema tendrá acceso al contexto y a las herramientas necesarias?, ¿existe un marco claro de control, escalado y supervisión? Si las dejamos sin responder, lo más probable es que obtengamos una demo brillante y una solución mediocre.

La oportunidad es innegable, aunque la madurez radica en distinguir qué tipo de capacidad requiere cada proceso. Los hay donde un agente aporta valor claro y diferencial y otros donde es suficiente con una buena automatización o con un asistente bien integrado en el trabajo diario. Y por supuesto, en algunos casos, tiene pleno sentido el despliegue de un agente con un objetivo concreto, límites claros y responsabilidad bien definida.

En definitiva, la ventaja competitiva no está solo en adoptar. Estriba en entender qué se está adoptando y para qué.