INTEGRAR AGENTES EN LOS PROCESOS: LA NUEVA ETAPA DE LA IA EMPRESARIAL
Antes de hablar de impacto o estrategia, conviene aclarar algo básico.
¿QUÉ ES REALMENTE UN AI AGENT?
Según el ebook “A Practical Guide to AI Agents” (Snowflake, 2025), un AI Agent es un sistema de inteligencia artificial diseñado para alcanzar un objetivo de forma autónoma, combinando acceso a datos, razonamiento, planificación, uso de herramientas, ejecución de acciones y aprendizaje a partir de los resultados.
La diferencia clave frente a la IA generativa tradicional es que un AI Agent no se limita a responder o generar contenido.
Un agente actúa dentro de un proceso, con unos límites, permisos y reglas definidos.
Por eso el propio estudio insiste en que los AI Agents deben entenderse como colaboradores digitales, no como simples herramientas aisladas.
DE LA HERRAMIENTA AL PROCESO (EL VERDADERO CAMBIO)
Y aquí está el punto más importante —y el que más me interesa abrir en conversación—:
el valor no está en “tener agentes”, sino en diseñar procesos que incorporen agentes.
Cuando hablamos de agentes, la pregunta correcta no es:
“¿Dónde podemos meter IA?”
Sino:
“¿Qué procesos cambiarían radicalmente si un agente formara parte de ellos?”
Los AI Agents no aportan su mayor valor automatizando tareas sueltas, sino participando en flujos completos de trabajo, junto a personas y sistemas.
UNA METODOLOGÍA SENCILLA PARA EMPEZAR (SIN GRANDES FUEGOS ARTIFICIALES)
Uno de los errores más comunes es querer empezar “a lo grande”.
El enfoque que mejor está funcionando —y que encaja muy bien con lo que plantea el estudio— es progresivo y basado en procesos reales.
1. Identificar procesos candidatos
Primer paso: hacer visible el trabajo.
Algunos buenos candidatos suelen cumplir varias de estas condiciones:
- Procesos repetitivos o muy manuales
- Múltiples pasos y herramientas
- Mucha dependencia de información dispersa
- Alto consumo de tiempo de perfiles cualificados
- Decisiones frecuentes de bajo o medio riesgo
Aquí no hablamos aún de tecnología, solo de cómo se trabaja hoy.
2. Hacer una primera criba (no todos valen)
De esa lista inicial, conviene filtrar con criterios claros:
- Impacto potencial (tiempo, coste, calidad)
- Complejidad técnica razonable
- Riesgo controlable
- Facilidad para mantener supervisión humana.
El objetivo no es elegir “el proceso perfecto”, sino procesos donde aprender rápido.
3. Seleccionar pocos procesos para empezar
Aquí es donde muchas iniciativas fallan por exceso de ambición.
Mi recomendación:
Empezar con 3 a 5 procesos como máximo.
Lo suficientemente pocos para:
- Gobernarlos bien
- Medir resultados
- Aprender de verdad
Y lo suficientemente relevantes como para que el impacto sea visible.
4. Diseñar el proceso pensando en agentes
Este paso es clave.
No se trata de automatizar el proceso actual tal cual, sino de preguntarse:
- ¿qué tareas puede asumir un agente de principio a fin?
- ¿dónde debe intervenir una persona?
- ¿qué decisiones deben escalarse?
- ¿qué datos necesita el agente y con qué permisos?
Aquí es donde el concepto de human-in-the-loop deja de ser teórico y se vuelve práctico.
5. Medir, ajustar y escalar
Los primeros agentes no deben verse como “producto final”, sino como sistemas en aprendizaje.
Algunas métricas básicas:
- Tiempo ahorrado
- Calidad de resultados
- Número de escalados a humano
- Errores o excepciones
- Aceptación por parte de los equipos
Con esto, el escalado deja de ser una apuesta y pasa a ser una decisión informada.
LA GRAN COMPLEMENTARIEDAD: HUMANOS + AGENTES
El estudio de Snowflake es muy claro: los mejores resultados aparecen cuando los agentes complementan a los profesionales.
Los agentes:
- Analizan
- Ejecutan
- Proponen
Las personas:
- Contextualizan
- Deciden
- Asumen responsabilidad
- Mejoran el proceso
Diseñar procesos con agentes es, en el fondo, diseñar mejor la colaboración entre humanos y sistemas.
EL FACTOR MENOS CÓMODO: LA FORMACIÓN INDIVIDUAL
Aquí aparece un punto clave que a menudo se pasa por alto.
La adopción de AI Agents no depende solo de plataformas, presupuestos o decisiones corporativas. Depende también de que los profesionales empiecen a formarse por su cuenta.
Esperar únicamente a la formación que llegue “desde la empresa” es arriesgado.
La IA agentiva ya forma parte del futuro inmediato del trabajo, y ese futuro no va a esperar a los planes formativos perfectos.
Entender:
- Cómo funcionan los agentes
- Qué pueden y qué no pueden hacer
- Cómo se diseñan procesos con agentes
- Cómo colaborar eficazmente con ellos
es hoy una responsabilidad compartida, pero también una oportunidad individual.
Quien se forme antes:
- Aportará más valor
- Tendrá más criterio para decidir qué automatizar y qué no,
- Y será clave para una adopción responsable dentro de su organización.
APRENDER HACIENDO (AUNQUE SEA PEQUEÑO)
El propio enfoque del estudio apunta a algo muy práctico:
no hace falta empezar con grandes despliegues.
Probar agentes sencillos, experimentar con procesos concretos, equivocarse y ajustar es parte natural del camino. Ese aprendizaje práctico ayuda a desmitificar la tecnología y a entenderla como lo que es: una herramienta poderosa, pero que necesita diseño, límites y criterio.
MIRANDO A CORTO PLAZO
Todo apunta a que los próximos años no irán de “usar IA”, sino de trabajar con IA integrada en los procesos.
Y los AI Agents son la pieza que hace posible ese cambio.
Por eso, más que preguntarnos cuándo “implantar agentes”, quizá deberíamos empezar a preguntarnos:
- ¿Qué procesos deberíamos rediseñar ya pensando en agentes?
- ¿Qué capacidades necesitamos desarrollar como profesionales?
- ¿Qué gobernanza queremos desde el inicio?
La conversación no va solo de tecnología.
Va de cómo queremos trabajar en el futuro inmediato.
Y ese futuro empieza antes de lo que parece.
Alberto Canal
Impulsa la estrategia corporativa, la transformación del negocio y la innovación en un ecosistema líder en outsourcing comercial, retail services, hospitality y marketing experiencial. Especializado en digitalización, IA aplicada y analítica avanzada, trabaja para mejorar la eficiencia operativa y reforzar la excelencia en la ejecución. Con trayectoria en ventas, marketing, emprendimiento y liderazgo de proyectos complejos, su propósito es crear crecimiento sostenible, impulsar organizaciones más innovadoras y conectar marcas, compañías y personas con experiencias de alto impacto.
