El próximo problema de TI sombra será los agentes sombra

La TI sombra solía significar que un empleado se inscribía en una herramienta SaaS sin preguntar, o que un departamento gestionaba su propia suscripción hasta que TI lo descubría de la manera difícil. Lo controlamos con mejor visibilidad, disciplina de adquisición y gobernanza en la nube.

Los agentes van a restablecer ese problema, y se moverán más rápido que SaaS o la nube jamás lo hicieron, porque esta vez el sistema no autorizado no solo está allí. Actúa.

Expansión de la autonomía

Finanzas crea sus propios agentes. Lo mismo hacen RR. HH., ventas, adquisiciones y servicio al cliente. Los empleados crean agentes personales. Los proveedores integran discretamente agentes en los productos que ya pagamos.

Multiplique eso en una gran organización y el CIO ya no está rastreando veinte agentes. Son cientos o miles de entidades de software, cada una con cierta capacidad de tocar sistemas y tomar acciones. IBM ha predicho que las grandes empresas ejecutarán más de 1,600 agentes de IA para fin de este año. Gartner ha advertido que los agentes crean infraestructura, identidades y privilegios de acceso más rápido de lo que los procesos de gobernanza pueden rastrear.

La prioridad de los CIO para 2027 será realizar un inventario real. Quién construyó cada agente, qué hace, qué sistemas toca, qué permisos tiene y quién es su propietario. Sin eso, no hay programa de gobernanza; solo una suposición de que alguien más está vigilando.

El humano en el bucle no escala

\”Mantener a un humano en el bucle\” era una respuesta razonable cuando había un puñado de agentes. Deja de serlo una vez que una empresa ejecuta miles de agentes que realizan un enorme volumen de acciones. No hay suficiente gente ni horas para eso.

La solución es autonomía basada en riesgos, no supervisión generalizada. Un agente que actualiza un registro interno no necesita la misma supervisión que una transacción financiera. Lo que debe determinar el nivel de intervención humana: el valor en dólares de la acción, la sensibilidad de los datos, el nivel de confianza del agente, la exposición regulatoria y si el agente actúa fuera de sus parámetros esperados.

Gartner ha descrito un modelo similar, que incluye puntos de control que van desde la aprobación previa a la ejecución, la intervención a mitad de tarea, la revisión posterior a la ejecución y muestreos periódicos. El objetivo no es un humano en el bucle en todas partes. Es un humano en el punto adecuado del bucle.

Agentes gestionando agentes

Actualmente, la mayoría de las organizaciones aún están en la fase de un humano dirigiendo un agente. Lo siguiente son los sistemas multiagente: agentes especializados que se comunican entre sí, transfieren tareas y ejecutan flujos de trabajo completos sin una persona en el medio.

Un agente de adquisiciones señala una necesidad, verifica con un agente financiero el presupuesto y desencadena un agente de compras para ejecutar; ningún humano toca nada de eso. McKinsey llama a esto arquitectura emergente una \”agentic mesh.\” Deloitte encontró que solo el 15 % de las organizaciones han escalado la adopción de multiagentes interfuncionales, y solo el 5 % dice que sus procesos de negocio están muy preparados para ello.

El riesgo cambia de forma aquí. Ya no se trata de \”¿cometió un error un agente?\” Sino de hasta dónde se propaga ese error a través de una red de agentes y sistemas antes de que alguien lo note. Los CIO deberán gobernar no solo agentes individuales sino las relaciones y dependencias entre ellos.

La economía de los agentes no es la economía SaaS

Los agentes no responden a una solicitud una sola vez y se detienen. Funcionan de forma continua, invocan modelos repetidamente, llaman a APIs, consumen recursos en la nube y activan otros agentes. Ese es un perfil de costos diferente al de añadir una licencia SaaS, y carece de predictibilidad.

Un flujo de trabajo que parece barato en un piloto puede encarecerse rápidamente una vez que cientos de agentes lo ejecutan en producción de forma continua. IBM proyecta que el gasto en IA aumentará de poco menos del 15 % de los presupuestos de TI en 2025 a casi el 25 % en 2027, y encontró que el 85 % de los líderes tecnológicos aún carecen de visibilidad completa del gasto en IA en tiempo real.

Conozca el costo de un agente por tarea, por flujo de trabajo, por resultado empresarial. No solo el precio del modelo subyacente.

De gestionar tecnología a gestionar autonomía

Durante décadas, mi trabajo como CTO ha consistido básicamente en gestionar sistemas que la gente usa. Eso está cambiando. Ahora gestiono sistemas que actúan en nombre de las personas, y eso es un tipo de trabajo completamente diferente.

Así que, cuando pienso en quién saldrá adelante en 2027, no será el CIO con más agentes desplegados. Será quien realmente pueda decirle qué agentes tiene, qué pueden hacer esos agentes, quién es responsable de ellos, cuál es su costo y el retorno de la inversión.

Pasamos 2026 descubriendo cómo llevar la IA a producción. 2027 se tratará de averiguar qué hacer una vez que esté ahí actuando por sí sola, y cómo gobernarla de manera que mejore la seguridad y el cumplimiento sin sacrificar la eficiencia.