Hemos automatizado todo excepto el trabajo real: la IA agente finalmente puede solucionar la ejecución a escala

Hemos automatizado nuestros calendarios, correos electrónicos e incluso nuestras secuencias de incorporación. Sin embargo, el trabajo real —el flujo de tareas desordenado y humano del día a día— sigue sumido en el caos.

Cada semana, los trabajadores del conocimiento pierden aproximadamente el 40% de su tiempo a tareas repetibles y de bajo apalancamiento, como buscar archivos, copiar y pegar, ingresar datos, buscar actualizaciones de estado. Estas no son las actividades que marcan la diferencia. Y, por supuesto, esta ineficiencia tiene un efecto dominó negativo. En las personas, conduce al agotamiento. En términos económicos, conduce a... miles de millones de dólares en distracciones y pérdida de productividad.

Antes de culpar a la "falta de herramientas", piénselo dos veces. El problema, desde mi punto de vista, es que las herramientas que tenemos no funcionan juntas, y nunca lo han hecho.

Donde el sistema falla

En teoría, cada aplicación de tu pila resuelve un problema. En la práctica, crean nuevos. A menudo, vemos a empleados cambiando entre 12 o más plataformas al día. Usamos Slack, Google Docs, Notion, tableros de proyectos, etc., y cada una tiene su propia lógica, credenciales de inicio de sesión y curva de aprendizaje.

Como resultado, cada tarea se convierte en una búsqueda del tesoro que va de una pestaña a otra. El trabajo se dispersa entre hilos y carpetas, y los equipos inventan nuevos procesos cada trimestre solo para corregir los puntos ciegos del último sistema. Nadie tiene tiempo para documentar, y cuando lo hacen, nadie lo lee.

Lo sé porque lo he vivido. Como firma de capital riesgo ágil (nos consideramos una startup) que opera en distintos continentes y con múltiples zonas horarias, hemos creado nuestros propios flujos de trabajo desde cero. Al principio, creamos un motor de flujo de operaciones personalizado y establecimos rituales estrictos, que incluían llamadas semanales, revisiones periódicas y reuniones presenciales trimestrales. Estos sistemas nos han ayudado a trabajar con rapidez con un equipo pequeño. Pero incluso entonces, he sentido el peso de la sobrecarga de herramientas.

Hemos incorporado esa visión a nuestra filosofía de inversión. Nuestra cartera incluye empresas como Acompañarme, que ayuda a los equipos a optimizar la adopción digital e identificar posibles puntos de fricción en los flujos de trabajo internos.

Sin embargo, en el mundo en general, seguimos observando un problema recurrente. El trabajo más importante, como la capacitación, la delegación y las decisiones de criterio, sigue disperso entre mensajes directos de Slack, invitaciones de calendario y videos improvisados ​​de Loom.

De las herramientas a la tensión

A pesar de los avances en la automatización, La mayoría de los equipos todavía dependen de las entregas manualesNo existe una fuente central de información veraz. Los procesos pueden fallar si alguien crucial se va, y cuando algo sale mal, es más fácil rehacer una tarea que averiguar cómo se hizo la última vez.

Este tipo de sistema no es escalable y, dado el acelerado entorno actual, ya no es sostenible.

Nos encontramos en el umbral de un cambio. Gracias a los modelos de IA multimodal que pueden analizar texto, imágenes, vídeo y audio, entramos en una era en la que el software puede "observarte" mientras trabajas y empezar a comprender lo que sucede sin necesidad de entradas precisas. Este software reconoce el contexto, detecta la repetición y se vuelve exponencialmente más inteligente.

Un cambio más grande está en marcha

Es poco probable que la próxima década laboral se centre en elegir una aplicación o conjunto de herramientas "mejor". Lo que la definirá será lo que acabe reemplazando a muchas de las aplicaciones por completo. Los avances en inteligencia artificial multimodal, el crecimiento de los datos no estructurados del lugar de trabajo (a menudo llamados datos grises), la constante expansión de las herramientas de software como servicio (SaaS) y la expansión de la economía creativa avanzan hacia una única dirección: un sistema operativo para el trabajo proactivo, adaptable y nativo de la IA.

Ya se ven señales de ese cambio. Cada vez más personas omiten las aplicaciones individuales y se centran directamente en los resultados, como pedirle a un asistente de IA que prepare un informe, activar cadenas automatizadas para publicar contenido o simplemente describir un objetivo y dejar que el software lo ejecute. En este modelo, la interfaz se relega y el resultado se convierte en el producto.

Que esta cambiando

Está surgiendo una nueva generación de software, que pasa de la automatización basada en reglas a la coordinación adaptativa y armoniosa. Orquestación nativa de IALas nuevas herramientas de IA de Agentic pasan de la reactividad a la proactividad. Sí, esto significa que realmente toman la iniciativa.

En este sentido, tres patrones ilustran este cambio:

• Los equipos buscan resultados, no interfaces. La gente no quiere otro panel más; quiere menos preocupaciones. Las mejores herramientas son las que apenas se notan.
• Como ya se ha comentado, la automatización está pasando de simplemente responder a liderar. El verdadero salto reside en una orquestación en segundo plano silenciosa, útil e invisible. La próxima generación de herramientas no esperará información. En cambio, observará cómo trabajas y comenzará a anticipar lo que debe suceder a continuación.
• La personalización se está convirtiendo en la norma. No hay dos equipos que trabajen de la misma manera. Por lo tanto, los sistemas del futuro aprenderán y se adaptarán en lugar de imponer plantillas rígidas. Piense en su propio sistema operativo propietario.

Ejecución por encima de conversación

La próxima ola de automatización se centra en la ejecución. La mayoría del software aún espera a que las personas naveguen por los menús o escriban comandos. En cambio, los nuevos sistemas pueden observar cómo se realiza una tarea, detectar los pasos repetidos y ejecutarlos automáticamente. Un equipo puede grabar un único tutorial, incluyendo una grabación de pantalla y una breve narración, y el software captura el proceso, lo actualiza según cambian las condiciones y lo ejecuta automáticamente.

Sistemas operativos personales

No hay dos personas ni equipos que trabajen de la misma manera, y los sistemas del futuro respetarán esa realidad. Cada trabajador del conocimiento tendrá un modelo de productividad personal: un software que aprende sus hábitos, ritmos y preferencias, y anticipa lo que debe suceder a continuación. En este sentido, la ejecución deja de ser una lista de verificación precaria y se convierte en una colaboración en constante evolución entre el juicio humano y la iniciativa de la IA. 

El camino por delante

Para construir el futuro del trabajo, necesitamos cambiar nuestra perspectiva sobre el software. En lugar de verlo como un conjunto de herramientas, debemos verlo como un entorno que se adapta a la forma en que las personas operan, incluso si es imperfecto, asincrónico y, a menudo, sin documentación. 

De hecho, la capa desordenada y desestructurada (conversaciones, grabaciones de pantalla, notas de voz y mensajes rápidos) es donde se desarrolla el verdadero trabajo y donde reside el verdadero ADN operativo de una empresa. Los sistemas de agencia están diseñados para comprender y respaldar esto, y para trabajar junto a las personas como verdaderos socios en la ejecución.

En este caso, la ejecución puede ser el cuello de botella que se pasa por alto. Escalar una empresa aún implica documentar cientos de procesos, integrar herramientas de forma integrada y capacitar al personal en flujos de trabajo que se rompen silenciosamente con cada cambio. La IA agencial ofrece una solución. Mediante un software que comprende el contexto, actúa proactivamente y se adapta a la velocidad de la evolución del negocio, cumple la verdadera promesa de la automatización: permitir que las personas se centren en el juicio, la creatividad y las decisiones que solo los humanos pueden tomar. 

este cambio tomará tiempoRequerirá confianza. Y las empresas deberán resistir la tentación de resolver la complejidad con más complejidad. Pero el resultado, si se hace bien, vale la pena.