Agentes de IA: la nueva fuerza laboral que transforma la productividad empresarial​

Durante años, la inteligencia artificial se pensó como una promesa de cambio a largo plazo. Una herramienta que iba a ser capaz de automatizar y facilitar procesos dentro de las organizaciones. Hoy, llegó el momento en el que esa promesa empezó a tomar forma más concreta a través de los agentes de IA. Se trata de sistemas capaces de ejecutar tareas de forma autónoma, interpretar contextos, aprender y tomar decisiones dentro de los flujos de trabajo. Lo que parecía un cambio lejano, se convirtió en parte del día a día de varias compañías de la región, que los utilizan para reducir tiempos, aumentar la productividad y liberar a los equipos de cargas operativas.

La lógica detrás de esta nueva etapa es clara. Antes la inteligencia artificial se limitaba a analizar información y dar recomendaciones, ahora los agentes van un paso más allá y actúan directamente sobre los procesos internos de forma activa.

El interés por estas herramientas crece a medida que las compañías buscan nuevos caminos para ganar eficiencia y adaptarse a un contexto de alta competitividad. La adopción de agentes de IA se presenta como una respuesta a esa necesidad: permiten automatizar tareas repetitivas, reducir errores humanos y potenciar la creatividad de los equipos. Pero también abren interrogantes sobre el futuro del empleo y la forma en que se organiza el trabajo.

Los primeros casos

Actualmente, hay algunas empresas que están optando por la incorporación de estos sistemas. En la fintech MODO, la implementación de agentes internos implicó un cambio cultural. El proyecto se articuló a través de Jarvis, una plataforma que concentra distintos asistentes de IA para apoyar las áreas de negocio.

Según Pablo Scoglio, SVP de Product Development, la estrategia fue dar un paso hacia un modelo “AI First”, en el que la primera respuesta a un problema debía provenir de la tecnología: “El valor diferencial es que los agentes de IA no se limitan a repetir la misma acción frente a un estímulo, como ocurre con una automatización tradicional, sino que incorporan un nivel de adaptabilidad que los hace capaces de interpretar contextos, aprender y generar resultados diversos”.

Otro caso fue el de Naranja X, su incorporación de agentes también se enfocó en liberar tiempo operativo. Con NiXi AI, un sistema diseñado para responder consultas internas del área de Finanzas, lograron optimizar procesos que antes demandaban correos, llamadas y revisiones manuales. La compañía estima que el ahorro equivale a más de 600 horas mensuales. “Los agentes permiten agilizar la gestión y liberar a los equipos para tareas que requieren mayor análisis y creatividad, al mismo tiempo que fortalecen la cultura colaborativa”, indica Cristian Deferrari, Head de Infraestructura.

Por su parte, la plataforma global Deel presentó AI Workforce, un conjunto de agentes que automatizan funciones críticas como la gestión de nómina, licencias y revisiones de contratos. Entre ellos se destacan Payroll Detective, que identifica anomalías en los pagos, y PTO Fairy, que analiza automáticamente solicitudes, identifica vacíos de cobertura y agiliza las aprobaciones. Para Aaron Goldsmid, jefe de producto de la firma, el diferencial está en la escala: “Es increíble lo que una persona puede lograr en una jornada laboral con IA comparado con hacerlo sin ella. El ahorro de tiempo tiene un impacto enorme, volviendo a los equipos más ágiles. Ya no se trata de si una empresa debe adoptar IA o no, sino de cuándo y cómo asegurarse de que los equipos la integren de manera efectiva”.

La polémica por el empleo

El avance de los agentes abre un debate inevitable: el impacto en el empleo. En muchos sectores persiste la preocupación de que estas tecnologías desplacen puestos de trabajo. Goldsmid admite la tensión: “Creo firmemente que la IA no está aquí para reemplazarnos, pero sí puede ocurrir que alguien quede desplazado si no sabe cómo usarla e incorporarla en su trabajo diario, ya sea en una empresa o en otros ámbitos”.

El discurso se repite en los tres casos mencionados. En Naranja X remarcan que el diseño de los agentes mantiene un esquema human-in-the-loop, donde la IA asiste, pero la decisión final sigue en manos de las personas. En MODO subrayan que el foco no está en sustituir funciones, sino en reconfigurarlas: los agentes se piensan como soporte y no como reemplazo. “Hoy vemos que son muy pocos los puestos que podrían ser reemplazados enteramente por la IA. Lo que sí es claro es que cada especialidad puede potenciarse con estas herramientas. La verdadera transformación pasa por mejorar la forma de trabajar, no por reemplazar a las personas”, señala Scoglio.

Capacitación y confianza

Más allá del ahorro de tiempo o de la reducción de errores, la implementación de agentes de IA enfrenta dos desafíos centrales: la formación de los equipos y la generación de confianza. En compañías tecnológicas la adopción puede darse de manera más natural, pero en industrias tradicionales se vuelve fundamental que la alta dirección priorice estas cuestiones. El éxito de la integración depende en gran medida de que los colaboradores cuenten con las habilidades necesarias para trabajar junto con estas herramientas.

La confianza también aparece como un eje clave. Los agentes procesan información sensible y toman decisiones que pueden afectar operaciones críticas. Por eso, las organizaciones desarrollan protocolos de seguridad, encriptación de datos y auditorías continuas.

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