El panorama empresarial está experimentando una transformación profunda, impulsada en gran medida por los avances en inteligencia artificial. Sin embargo, la conversación ha pasado de la simple automatización de tareas a algo más sofisticado y autónomo: la IA Agente (Agentic AI)1. Esta nueva generación de sistemas de IA no solo ejecuta instrucciones, sino que puede alcanzar objetivos específicos sin supervisión constante2. Una investigación reciente del IBM Institute for Business Value (IBM IBV) exploró este cambio, encuestando a 750 ejecutivos de operaciones en seis países y diversas industrias, revelando cómo la IA Agente está redefiniendo las operaciones empresariales3….
¿Qué es la IA Agente y Cómo se Diferencia de Otros Tipos de Automatización?
Para entender el potencial de la IA Agente, es útil ver la automatización como un viaje3. Este viaje a menudo comienza con la automatización básica, utilizando sistemas basados en reglas para manejar tareas repetitivas y de alto volumen5…. Un ejemplo sería automatizar tareas repetitivas e integrar flujos de trabajo en finanzas, RRHH, compras, servicio al cliente y orden a efectivo5.
El siguiente paso es la automatización habilitada por IA, donde los asistentes de IA ayudan a los empleados con tareas, a menudo a través de interacciones en lenguaje natural7. Estos asistentes realizan tareas según se les solicita a través de indicaciones, usan una interfaz de IA conversacional y basan sus conocimientos en aprendizaje automático o modelos fundacionales8. Augmentan las capacidades de la fuerza laboral y aplican análisis predictivos impulsados por IA para la toma de decisiones acelerada y operaciones proactivas6. Más de la mitad de los ejecutivos encuestados ya indican que empleados, proveedores y clientes interactúan con asistentes de IA como su principal punto de contacto para transacciones8.
La cúspide de esta progresión es la IA Agente y la autonomía6. Los sistemas de IA Agente son más amplios; pueden llevar a cabo tareas y tomar decisiones de forma autónoma con poca intervención humana7. A diferencia de los asistentes, los agentes trabajan de forma autónoma para alcanzar objetivos y KPIs específicos, actúan de forma independiente decidiendo qué herramientas usar y cuándo, y utilizan memoria persistente y aprendizaje adaptativo para refinar su enfoque8. Con la IA Agente, las operaciones aprenden, se adaptan y se optimizan de forma autónoma en tiempo real1. No se trata solo de ser más rápido y eficiente, sino de agentes inteligentes que anticipan desafíos de forma proactiva, personalizan experiencias e impulsan la innovación1. Es un cambio de automatizar tareas a orquestar procesos en constante adaptación1. El impacto de la IA Agente se considera transformador7….
La Visión Ejecutiva: Expectativas Ambiciosas para 2027
Los líderes empresariales tienen altas expectativas sobre el impacto de la IA Agente en los próximos años10. Según la investigación, el 90% de los ejecutivos dice que para 2027, los agentes de IA permitirán a los profesionales de operaciones de negocio ir más allá de los informes simples para realizar análisis perspicaces que permitan la optimización en tiempo real11. Esto representa un salto significativo en la capacidad de análisis y toma de decisiones dentro de las operaciones11….
Además, el 75% de los ejecutivos afirma que los agentes de IA ejecutarán procesos y flujos de trabajo transaccionales de forma autónoma en los próximos dos años, garantizando una disponibilidad 24×72…. Esto subraya el potencial de la IA Agente para crear operaciones sin interrupciones y «sin contacto» (touchless operations)10…. De hecho, para 2027, el 85% de los ejecutivos prevé que sus esfuerzos de automatización impulsados por IA facilitarán significativamente las operaciones sin contacto, con diversas aplicaciones en diferentes áreas funcionales10.
La mayoría de las organizaciones ya están explorando o pilotando la IA Agente10. El 76% de los ejecutivos dice que sus organizaciones están desarrollando, ejecutando o escalando pruebas de concepto que permiten la automatización autónoma de flujos de trabajo inteligentes a través de agentes de IA autosuficientes15. Para 2027, el 83% espera que los agentes de IA hagan recomendaciones proactivas basadas en el aprendizaje de métricas operacionales, historial de transacciones y fuentes de datos externas15.
Un Nuevo Paradigma Laboral: La Sinergia entre Personas y Agentes
Aunque la IA Agente trae consigo una mayor autonomía, el documento enfatiza que las personas siguen siendo esenciales2. El despliegue exitoso de los agentes no se trata solo de la tecnología, sino de crear una sinergia entre las personas y la IA en prácticamente cada transacción y comunicación operativa1. El documento presenta un modelo operativo de IA Agente donde los agentes y las personas trabajan en conjunto5…. En este paradigma, la tecnología ejecuta las operaciones mientras el talento orquesta la tecnología15.
La supervisión humana, la conexión, la toma de decisiones y, lo más crítico, la creatividad, son más importantes que nunca en esta próxima generación de operaciones inteligentes1. Para 2027, el 84% de los ejecutivos anticipa que los agentes de IA colaborarán de forma fluida con los humanos15. Además, el 85% de los ejecutivos predice que, para 2027, los empleados interactuarán con agentes de IA para analizar datos y resolver problemas complejos, tomar decisiones basadas en datos a partir de las recomendaciones de los agentes de IA, y centrarse en áreas donde los humanos son esenciales: empatía, experiencias de clientes y socios, y comunicaciones auténticas18.
Los ejecutivos proyectan que los agentes de IA liberarán a su fuerza laboral de operaciones de negocio en los próximos dos años, permitiéndoles dedicar más tiempo a tareas de mayor valor19. Por ejemplo, se espera un aumento significativo en el porcentaje de ejecutivos que creen que los empleados trabajarán con agentes en tándem para una entrega de procesos fluida (+27%) y que aprovecharán a los agentes para analizar datos y manejar problemas complejos (+25%)18.
Optimización de Resultados: Más Allá de las Reglas
La IA Agente se centra en optimizar los resultados, no solo en seguir reglas13…. Los marcos y salvaguardas de IA Agente, junto con una sólida gestión de identidad digital, controlan la ejecución segura y correcta de las funciones empresariales centrales13.
Una aplicación clave es la personalización. Aproximadamente dos tercios de los ejecutivos afirman que sus iniciativas de automatización impulsadas por IA les están ayudando a personalizar las experiencias de los clientes (69%), los empleados (64%) y los socios comerciales (66%)14. Los agentes de IA amplifican los poderes creativos de la IA generativa al aprender y ajustar las respuestas en tiempo real, permitiendo la personalización a gran escala14.
Como se mencionó antes, la IA Agente permite la ejecución de flujos de trabajo de forma autónoma, con operaciones «sin contacto» 24×7 que nunca se detienen6….
IA Agente en la Práctica: Impacto en Funciones Clave
El informe profundiza en cómo la IA Agente impactará cinco funciones operativas clave:
1.Finanzas:
◦ Aunque hoy hay un uso mínimo de automatización en algunas áreas, como asistentes digitales para autoservicio (68%) o gestión de activos fijos y riesgos (55%)9, los ejecutivos proyectan un aumento significativo hacia la automatización totalmente autónoma para 20279. Las áreas prioritarias para la automatización sin contacto incluyen análisis predictivo (37%) y análisis e informes financieros (29%)9.
◦ Los casos de uso de IA Agente incluyen modelado financiero predictivo (analizando datos históricos para pronosticar resultados como flujos de efectivo), conciliación inteligente (automatizando asientos de diario y señalando anomalías), creación automatizada de asientos de diario, detección de anomalías y asistentes virtuales21….
◦Los agentes de IA que monitorean y detectan fraudes, aprendiendo y adaptándose a nuevos patrones21…. Los profesionales de finanzas se centran en investigar casos complejos, mejorar la comunicación con los clientes y mejorar las prácticas de prevención del fraude23.
◦ Los KPIs de impacto proyectados para 2027 incluyen una mejora del 24% en la precisión de los pronósticos24…, 29% en los días de ventas pendientes (DSO)24…, 35% en el tiempo del ciclo de cuentas por pagar24… y 33% en el tiempo del ciclo de cuentas por cobrar24…, y 23% en procesos de cierre continuo sin contacto24….
◦ Para impulsar esta transformación, los líderes financieros probablemente externalizarán áreas como transacciones y procesamiento contable general (71%) y optimización del cierre financiero (67%)26.
2. Recursos Humanos (RRHH):
◦ El uso de automatización en RRHH crecerá significativamente en los próximos dos años27. Las áreas prioritarias para la automatización sin contacto para 2027 son la contratación (62%), el autoservicio de empleados con asistente digital (61%) y la adquisición de talento (52%)27.
◦ La IA Agente puede generar un cambio radical utilizando datos históricos para pronosticar las necesidades futuras de la fuerza laboral27…. Otros casos de uso incluyen la adquisición de talento inteligente, la administración automatizada de beneficios y compensaciones, el análisis del sentimiento de los empleados y los asistentes virtuales29….
◦ Los agentes pueden automatizar y personalizar el ciclo de vida de adquisición de talento, desde la previsión de la demanda hasta la incorporación23…. Esto permite a los profesionales de RRHH centrarse en desarrollar la estrategia de adquisición de talento, definir requisitos de roles complejos, realizar entrevistas en profundidad, gestionar ofertas y negociaciones, y diseñar programas de incorporación23.
◦ Los KPIs de impacto esperados para 2027 incluyen una mejora del 35% en la productividad de los empleados29…, 20% en la retención29…, 30% en la efectividad de la formación29… y 26% en la experiencia del empleado (NPS)29…. También se espera que el 56% de la fuerza laboral requiera recapacitación29… y se proyecta un aumento del 2.5% en la plantilla29….
◦ Las áreas principales de externalización para RRHH son el autoservicio de empleados con asistentes digitales (73%) y la contratación (71%)29.
3. Orden a Efectivo (Order to Cash):
◦ Los ejecutivos están adoptando la automatización en los procesos de orden a efectivo, con un momentum creciente hacia la automatización total para 202733. Las áreas priorizadas para la automatización sin contacto son la gestión de crédito y riesgo, y la gestión de reclamaciones y disputas33.
◦ La IA Agente impulsa esta transformación34. Los casos de uso incluyen la gestión automatizada de pedidos, la optimización de inventario, la gestión automatizada de facturas, la capacidad de respuesta del servicio al cliente y la mejora de la experiencia del cliente34….
◦ Los agentes pueden extraer datos de pedidos, verificar el cumplimiento y la gestión de riesgos, e iniciar instrucciones de cumplimiento34. También pueden analizar tendencias de ventas, previsiones de demanda y datos de la cadena de suministro para optimizar el inventario34. Los profesionales de orden a efectivo se centran en fortalecer las relaciones con los proveedores y gestionar interrupciones complejas34….
◦ Los KPIs de impacto esperados para 2027 son ambiciosos: mejora del 51% en el tiempo del ciclo de orden a efectivo37…, 42% en la precisión de los pedidos37…, 39% en las tasas de cumplimiento de pedidos37…, 48% en el tiempo de cobro de efectivo37…, 43% en el rendimiento de pedidos perfectos37… y 34% en la rotación de inventario37….
◦ El soporte del ecosistema será crítico, con una alta probabilidad de externalizar análisis predictivos de clientes y pedidos (81%) y soporte de marketing (80%)37.
4. Compras (Procurement):
◦ La automatización ya está presente en el flujo de trabajo de compras, pero los líderes buscan mover procesos clave a la autonomía total para 202739. Las áreas con mayor ambición de automatización sin contacto son el análisis predictivo (55%), cuentas por pagar (45%) y gestión de pedidos y solicitudes de compra (37%)39.
◦ La IA Agente puede «supercargar» la revolución de compras40. Los casos de uso incluyen abastecimiento dinámico (identificando y evaluando proveedores), negociación inteligente de contratos (redactando y negociando), flujos de trabajo automatizados de fuente a pago, monitoreo proactivo de cumplimiento y regulatorio y evaluación y mitigación de riesgos40….
◦ Los agentes pueden anticipar interrupciones, recomendar fuentes alternativas y monitorear continuamente las transacciones y operaciones para el cumplimiento y el rendimiento del proveedor40…. Los profesionales de compras se centran en cultivar relaciones con los proveedores, impulsar la innovación en estrategias de abastecimiento y navegar negociaciones complejas40….
◦ Los KPIs de impacto proyectados para 2027 incluyen un aumento del 41% en la eficiencia del proceso fuente a pago40…, 49% en el procesamiento de facturas sin contacto40…, 36% en las calificaciones de cumplimiento de compras40… y 43% en la visibilidad del gasto en tiempo real40….
◦ Las áreas principales de externalización son análisis predictivo (88%), gestión de pedidos y solicitudes de compra (77%) y cuentas por pagar (75%)42.
5. Soporte de Ventas y Servicio al Cliente:
◦ Aunque hay un uso mínimo de automatización en algunas áreas como comunicaciones con el cliente y asistentes de autoservicio hoy, la ambición por la automatización total para 2027 es alta44. El mayor objetivo es el 71% de automatización sin contacto en consultas de soporte al cliente44. Otras áreas incluyen capacitación de clientes sobre productos/servicios (47%), comunicaciones (43%) y retroalimentación (42%)44.
◦ La IA Agente permite avances en servicio al cliente y soporte de ventas45. Los casos de uso incluyen pronóstico de ventas, priorización de leads, asistentes virtuales (manejando interacciones rutinarias), análisis de sentimiento y inteligencia competitiva45….
◦ Los agentes pueden automatizar la puntuación de leads, mejorar el pronóstico, personalizar el engagement del cliente y curar contenido de ventas45. En servicio al cliente, pueden ofrecer soporte global multilingüe 24×7 con respuestas proactivas y personalizadas45. Permiten a los agentes centrarse en las interacciones en persona y afinar sus estrategias de engagement45….
◦ Los KPIs de impacto esperados para 2027 incluyen un crecimiento del 53% en el uso de IA para impulsar el autoservicio personalizado para clientes45…, 47% de mejora en la resolución de llamadas de autoservicio45… y un aumento del 35% en las puntuaciones NPS del servicio al cliente45….
◦ La externalización será crítica en áreas como asistentes digitales de autoservicio para servicios de campo (86%), consultas de soporte al cliente (85%), capacitación de clientes sobre productos/servicios (81%) y comunicaciones con el cliente (81%)49.
Desafíos y Cómo Escalar la IA Agente
Escalar las operaciones autónomas exige un esfuerzo significativo50. Uno de los principales desafíos identificados por los ejecutivos es la brecha de habilidades, con el 74% citando la rápida evolución de la tecnología como creadora de estas brechas y el 68% citando la falta de habilidades como un obstáculo para la transformación51. Más de la mitad (51%) luchan con deficiencias en experiencia en IA51.
Otro desafío es la interconectividad con socios comerciales debido a diferencias tecnológicas, algo que el 82% de los ejecutivos describe como difícil51.
Estos desafíos hacen que las soluciones de IA «hágalo usted mismo» sean desalentadoras, ya que requieren inversiones significativas en talento especializado, infraestructura, mantenimiento y tiempo51. Incluso las soluciones preconstruidas requieren orquestación de diversas fuentes de datos y sistemas51.
Dada la dificultad de las soluciones de IA «hágalo usted mismo», las organizaciones están recurriendo a expertos externos52. La probabilidad de utilizar servicios de externalización de procesos de negocio (BPO) para acelerar la transformación y el impacto es alta en diversas áreas funcionales52….
Guía de Acción: Tres Pasos para Desbloquear el Potencial
Para aprovechar el valor de la IA Agente en las operaciones de negocio, el documento propone tres pasos clave53:
1.Centrar el modelo operativo en los resultados,
no en las tareas. Los equipos deben pasar de dirigir cómo se hace el trabajo a controlar qué se entrega54. Los agentes gestionan la ejecución, mientras que las personas se centran en los resultados estratégicos y la creación de valor54. Es esencial adoptar una mentalidad de startup para experimentar y aprender rápidamente, mantenerse al tanto de la I+D en IA, y centrarse primero en la optimización de procesos de negocio54. Se debe considerar la gestión del «trabajo digital» como una nueva profesión, anticipando y redefiniendo roles y habilidades55. Esto incluye establecer un equipo operativo de trabajo digital para construir salvaguardas e impulsar resultados éticos55.
2.Prepararse para escalar de forma segura.
Las operaciones empresariales son candidatas ideales para la IA Agente debido a su dependencia de datos y enfoque en resultados medibles56. Sin embargo, integrar una sólida gestión de datos, gobernanza y seguridad desde el principio es no negociable56. Es crucial invertir en gestión de datos, evaluando el linaje, la calidad, la privacidad y la seguridad de los datos para garantizar resultados de alta calidad y sin sesgos56. La gobernanza de IA debe escalar más rápido que la oportunidad y el riesgo; se debe asignar a personas responsables de las acciones tomadas por los agentes de IA y establecer pistas de auditoría para la responsabilidad y el cumplimiento57. Además, es fundamental gestionar las identidades de los agentes de IA, verificando su identidad y alineando los protocolos de privacidad y seguridad de datos con estas nuevas formas de identidad digital57.
3. Acelerar el tiempo de obtención de valor.
Encontrar el equilibrio adecuado entre las capacidades de IA internas y externas es clave58. Se recomienda combinar estratégicamente la experiencia interna con habilidades especializadas externas para desplegar rápidamente soluciones de IA Agente personalizadas que ofrezcan una ventaja competitiva58. Esto implica evaluar las capacidades organizacionales (experiencia interna, recursos, objetivos a largo plazo)58, comparar opciones externas (proveedores de servicios gestionados, socios de externalización)59 y realizar proyectos piloto para evaluar la efectividad, el costo y el ROI potencial de las soluciones internas y externas59. Es fundamental establecer métricas de rendimiento y KPIs claros para los agentes, alineándolos con los objetivos de negocio59.
La IA Agente no es simplemente una evolución de la automatización, sino un cambio fundamental en la forma en que las operaciones empresariales pueden funcionar. Al permitir sistemas autónomos que aprenden, se adaptan y optimizan en tiempo real, las organizaciones pueden desbloquear eficiencias sin precedentes, personalizar experiencias a escala e impulsar la innovación1.
Sin embargo, esta transformación depende de la sinergia entre la tecnología y las personas1. Si bien los agentes de IA se encargarán de la ejecución autónoma y el análisis de datos, los profesionales seguirán siendo vitales para la orquestación, la toma de decisiones complejas, la gestión de relaciones, la creatividad y el manejo de situaciones que requieren empatía1…. El camino hacia la IA Agente implica no solo invertir en tecnología, sino también en la gestión de datos, la gobernanza, el talento y, en muchos casos, aprovechar la experiencia externa para superar los desafíos de habilidades y escalabilidad50….
La IA Agente tiene un potencial transformador para las operaciones de negocio7…. Al centrarse en los resultados, prepararse para escalar de forma segura y acelerar el tiempo de valor a través de una combinación estratégica de capacidades internas y externas, las organizaciones pueden orquestar un futuro más inteligente y ágil
Extraído y resumido del IBM Institute for Business Value
