Hemos automatizado todo excepto el trabajo real: Agentic AI puede solucionar finalmente la ejecución a gran escala

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

Cada semana, los trabajadores del conocimiento pierden aproximadamente el 40% de su tiempo en tareas repetibles y de baja prioridad, como buscar archivos, copiar y pegar, ingresar datos, buscar actualizaciones de estado. Estas no son las actividades que mueven la aguja. Y, por supuesto, esta ineficiencia tiene un efecto de onda negativa. En las personas, conduce al agotamiento. En términos económicos, conduce a billones de dólares en distracciones y productividad perdida.

Antes de culpar a la “falta de herramientas”, piense dos veces. El problema, desde mi perspectiva, es que las herramientas que tenemos no funcionan juntas, y nunca realmente han funcionado.

Donde se rompe el sistema

En teoría, cada aplicación en su pila resuelve un problema. En la práctica, crean nuevos problemas. A menudo, vemos a los empleados saltando entre 12 o más plataformas al día. Usamos Slack, Google Docs, Notion, tableros de proyectos, y así sucesivamente, y cada uno de ellos tiene su propia lógica, detalles de inicio de sesión y curva de aprendizaje.

Como resultado, cada tarea se convierte en una caza del tesoro de pestañas. El trabajo se dispersa a través de hilos y carpetas, y los equipos inventan nuevos procesos cada trimestre solo para parchear 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 una firma de capital de riesgo lean — nos consideramos a nosotros mismos como una startup — que opera en varios continentes y maneja múltiples zonas horarias, hemos construido nuestros propios flujos de trabajo desde cero. Al principio, creamos un motor de flujo de trato personalizado y establecimos rituales estrictos, incluyendo llamadas semanales, revisiones regulares y reuniones presenciales trimestrales. Estos sistemas nos han ayudado a correr rápido con un equipo pequeño. Pero incluso entonces, he sentido el peso de la sobrecarga de herramientas.

Hemos llevado esa perspectiva a nuestra filosofía de inversión. Nuestro portafolio incluye empresas como WalkMe, que ayuda a los equipos a simplificar la adopción digital y a identificar posibles puntos de fricción en los flujos de trabajo internos.

Sin embargo, en el mundo en general, seguimos viendo un problema consistente. El trabajo más importante, como la capacitación, la delegación y las decisiones, sigue disperso entre los mensajes directos de Slack, las invitaciones al calendario y los videos de Loom fuera de serie.

De herramientas a tensión

A pesar de los avances en la automatización, la mayoría de los equipos aún dependen de las entregas manuales. No hay una fuente central de verdad. Los procesos pueden romperse si alguien crítico se va, y cuando algo sale mal, es más fácil volver a hacer una tarea que averiguar cómo se hizo la última vez.

Este tipo de sistema no se escala, y dado el entorno rápido que tenemos hoy, ya no es sostenible.

Estamos ahora al borde de un cambio. Gracias a los modelos de inteligencia artificial multimodal que pueden analizar texto, imágenes, video y audio, estamos entrando en una era en la que el software puede “ver” cómo trabaja y comenzar a entender qué está sucediendo sin necesidad de entradas perfectas. Este software reconoce el contexto, detecta la repetición y se vuelve exponencialmente más inteligente.

Un cambio más grande está en marcha

La próxima década de trabajo es poco probable que se trate de elegir una “mejor” aplicación o pila de herramientas. Lo que la definirá es lo que terminará reemplazando a muchas de las aplicaciones en su conjunto. Los avances en la inteligencia artificial multimodal, el crecimiento de los datos de lugar de trabajo no estructurados (a menudo llamados datos grises), la expansión constante de las herramientas de software como servicio y la expansión de la economía de los creadores están empujando hacia una dirección: un sistema operativo para el trabajo que es proactivo, adaptativo y nativo de IA.

Los signos de ese cambio ya son visibles. Más personas ahora saltan las aplicaciones individuales y se dirigen directamente a 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 lleve a cabo. En este modelo, la interfaz se retrae y el resultado se convierte en el producto.

Qué está cambiando

Una nueva generación de software está surgiendo, cambiando de la automatización basada en reglas a la coordinación adaptativa y armoniosa y la orquestación nativa de IA. Las nuevas herramientas de Agentic AI 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 quieren resultados, no interfaces. La gente no quiere otra pantalla de instrumentos — quieren menos que preocuparse. Las mejores herramientas son las que apenas se notan.
• La automatización está cambiando, como se discutió, de simplemente responder a liderar. El verdadero salto está en la orquestación de fondo que es silenciosa, útil e invisible. La próxima generación de herramientas no esperará a la entrada. En su lugar, observarán cómo trabaja y comenzarán a anticipar qué necesita suceder a continuación.
• La personalización se está convirtiendo en estándar. 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 personalizado.

Ejecución sobre conversación

La próxima ola de automatización se trata de la ejecución. La mayoría del software todavía espera a que las personas hagan clic a través de menús o escriban comandos. Los nuevos sistemas, en cambio, pueden ver cómo se realiza una tarea, detectar los pasos repetidos y llevarlos a cabo por sí mismos. Un equipo podría grabar una sola pasada, incluyendo una grabación de pantalla y una breve narración, y el software captura el proceso, lo actualiza a medida que cambian las condiciones y lo ejecuta automáticamente.

Sistemas operativos personales

No hay dos personas o 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: software que aprende sus hábitos, ritmos y preferencias, y luego anticipa qué necesita suceder a continuación. En este sentido, la ejecución deja de ser una lista de tareas frágil y se convierte en una asociación en evolución entre el juicio humano y la iniciativa de IA.

El camino adelante

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

De hecho, la capa desordenada y no estructurada — conversaciones, grabaciones de pantalla, notas de voz y mensajes rápidos — es donde se realiza el trabajo real, y donde vive el verdadero ADN operativo de una empresa. Los sistemas de Agentic están diseñados para comprender y apoyar eso, y para trabajar junto a las personas como socios reales en la ejecución.

La ejecución, aquí, puede ser el cuello de botella pasado por alto. Escalar una empresa todavía significa documentar cientos de procesos, unir herramientas con cinta adhesiva y capacitar a las personas en flujos de trabajo que se rompen silenciosamente con cada cambio. Agentic AI ofrece una salida. A través del software que comprende el contexto, actúa proactivamente y se adapta tan rápido como evoluciona el negocio, cumple con la promesa real de la automatización, que es liberar a las personas para que se concentren en el juicio, la creatividad y las decisiones que solo los humanos pueden tomar.

Este cambio tomará tiempo . Requerirá confianza. Y requerirá que las empresas resistan la tentación de resolver la complejidad con más complejidad. Pero el resultado, si se hace correctamente, vale la pena.