Software empresarial y la urgencia de adoptar la IA agente

Al ofrecer herramientas en línea mediante un modelo de suscripción, el software como servicio (SaaS) cambió la forma en que las empresas trabajaban. Sin embargo, las capacidades eran limitadas para algunos, por lo que el SaaS vertical añadió funcionalidades específicas para cada sector. Posteriormente, llegaron la inteligencia artificial (IA) y avances como... automatización de procesos robóticos (RPA), que utilizaría bots virtuales para replicar las acciones de las personas y eliminar tareas rutinarias.

Ahora, el software empresarial está entrando en una nueva era con IA agente, impulsada por agentes autónomos que no solo imitan a los humanos, sino que analizan datos, toman decisiones, ejecutan tareas y autoorquestan flujos de trabajo en tiempo real. IA agente Va mucho más allá del SaaS o la RPA tradicionales. Es un software que actúa como fuerza laboral en el ámbito digital, que puede integrarse en una pila tecnológica y producir resultados de negocio medibles. Esto es posible gracias a agentes de IA individuales que recurren a grandes modelos de lenguaje para realizar razonamientos de alto nivel.

No se requieren indicaciones humanas y cada agente puede tener su propio objetivo. Uno podría centrarse en nuevas ventas, otro en facilitar la atención al cliente, un tercero en gestionar cambios de fabricación en tiempo real: las posibilidades son infinitas. Y a diferencia de los modelos de IA generativa como ChatGPT, los agentes agénticos no se limitan a repetir y generar contenido, sino que incluso revisan bases de datos y crean flujos de trabajo por sí mismos para completar una tarea determinada.

De acuerdo con Gartner, aproximadamente un tercio de las aplicaciones de software En la empresa habrán integrado IA agentic para 2028: la cifra fue menos del uno por ciento en 2024. En resultados de la encuesta Según un informe de Cloudera publicado a mediados de abril (basado en una encuesta a 1,484 líderes de TI globales), el 83 % consideró que los agentes de IA eran fundamentales para obtener una ventaja competitiva y aproximadamente el 60 % temía quedarse atrás si no buscaba su adopción este año.

Además, un desalentador 96% dijo que estaba planeando aumentar sus implementaciones en los próximos 12 meses y la mitad agregó que podrían ser grandes implementaciones en toda su organización.

Cerrando la brecha

Director ejecutivo de Salesforce, Marc Benioff ha llamado a la IA agente “Un nuevo modelo laboral, un nuevo modelo de productividad y un nuevo modelo económico”. Participación en la fuerza laboral estadounidense Se mantiene por debajo incluso del nivel prepandémico Las cifras son altas, y hoy en día hay más puestos vacantes que candidatos desempleados para ocuparlos. Un objetivo principal de la IA es eliminar las tareas repetitivas; sin embargo, al mismo tiempo, los empleados deben ser capaces de producir más. Con esto en mente, la mano de obra digital debe utilizarse para mejorar la fuerza laboral, aumentar la productividad, aumentar la eficiencia y permitir que las organizaciones compitan.

La IA de Agentic puede acortar la distancia entre el personal y el producto de diversas maneras. Por ejemplo, un ejecutivo de ventas podría usar una solución de gestión de relaciones con clientes (CRM) para controlar un gran grupo de clientes existentes y potenciales y generar ventas. Un agente de IA podría comunicarse con esta base, identificar oportunidades, actualizar registros e incluso completar pequeñas ventas. Si se cuenta con un equipo que trabaja a diario, las 24 horas del día, el ahorro de horas de trabajo manual y la posibilidad de aumentar las ventas tendrían un gran impacto.

La tecnología está experimentando dificultades, especialmente en lo que respecta a la fijación de precios de la IA con agentes. Es probable que los modelos "por puesto" cambien a "por tarea" realizada. La IA con agentes también podría convertirse en un modelo más basado en el valor, con agentes de IA "empleados" para abordar una función y producir resultados garantizados. Salesforce reportó hace solo unos meses acuerdos récord para Agentforce, su plataforma para crear, personalizar e implementar agentes autónomos, pero recientemente... cambió su modelo de precios a uno basado en el consumo que vincule directamente los costos con los resultados.

Responsabilidad y rendición de cuentas

Si bien aún queda mucho por pulir con la IA agentic, lo cierto es que la selección de proveedores de software deberá cambiar. La evaluación tradicional se ha centrado principalmente en las características, pero con la IA agentic, las empresas deben considerar aspectos como el historial de fiabilidad y responsabilidad del proveedor y si este se alinea con sus objetivos específicos.

La rendición de cuentas debería ser una preocupación para quienes toman las decisiones, ya que ya no solo compran software. En cambio, autorizan a la inteligencia digital a actuar en su nombre, lo que puede generar problemas legales y de cumplimiento. Dicho esto, las empresas deben considerar su responsabilidad, analizar a fondo los riesgos, priorizar la auditabilidad y priorizar las directrices regulatorias. Además, las organizaciones deben identificar quién es realmente responsable si un agente de IA se vuelve intrusivo, así como los procedimientos para contenerlo o desactivarlo en caso de que esto ocurra.

Pasos a seguir

Con Agentic AI, muchos veremos un cambio importante en nuestra forma de hacer negocios. A continuación, se presentan algunas acciones que puede implementar de inmediato para poner en marcha el proceso.

Para empezar, reexamine su conjunto de tecnologías, centrándose en las funciones basadas en reglas que un agente de IA podría eliminar. Considere qué software podría presentar problemas de interoperabilidad o requerir una nueva interfaz de programación de aplicaciones (IPA). Asegúrese de evitar la toma de decisiones aislada: la IA agencial puede impactar en muchos aspectos de las empresas, por lo que es importante incluir a los líderes de los departamentos legal, de TI y de operaciones. También es fundamental crear políticas para los empleados que garanticen el uso seguro y responsable de los agentes.

Es necesario comprender la capacidad de trabajo de un agente de IA, así como la complejidad que puede eliminar. Esto implica también reconsiderar los modelos de costos de software y el retorno de la inversión que pueden ofrecer. Se trata de volumen y eficiencia, por lo que los costos de licencia, licencia y suscripción ya no son el criterio principal.

La IA Agentic tendrá un gran impacto en el SaaS, pero no lo reemplazará por completo. Veremos una colaboración de tecnologías, guiada por el objetivo de aumentar la fuerza laboral. Aun así, las empresas necesitarán cambiar fundamentalmente su forma de trabajar con el software. La IA Agentic ya está aquí, y cuanto antes comprenda lo que puede hacer y la ponga en práctica, más consolidará su posición y éxito futuros.