Un gran poder conlleva una gran responsabilidad
Xochitl Calderón
October 16, 2025
La inteligencia artificial (IA) agentic ya está aquí: compañeros de equipo digitales que no solo siguen instrucciones, sino que aprenden, se adaptan y hacen las cosas por sí solos.
Desde la optimización de flujos de trabajo complejos hasta la redacción de propuestas para clientes, estos sistemas están transformando la forma en que operan las empresas.
Pero el verdadero desafío no es solo lo que la IA puede hacer, sino cómo la implementamos de manera segura y responsable.
En este artículo, Vladimir Vasilev, Líder Digital de Baker Tilly en la República Dominicana, establece cinco principios para la implementación exitosa de agentes de IA y comparte estrategias para que la IA agentic trabaje para usted, no en su contra.
Implementar con éxito
Los agentes de IA tienen un enorme potencial, pero solo si se implementan de la manera correcta.
Aquí hay cinco principios que toda organización debe seguir.
- Claridad: Defina claramente el propósito específico, los objetivos y las funcionalidades de sus agentes. Evite implementar agentes de IA vagos o demasiado generalizados sin un objetivo claro.
- Escalabilidad: Prepare a los agentes de IA para manejar interacciones de usuario crecientes sin sacrificar el rendimiento. Siempre considere el impacto del aumento de la demanda antes de la implementación.
- Conciencia contextual: Equipe a los agentes de IA con una sólida gestión de la memoria y capacidades de Generación Aumentada de Recuperación (RAG). Evite el uso de agentes de IA que pierdan con frecuencia el contexto del usuario o los hilos de conversación.
- Monitoreo y retroalimentación: Implemente un monitoreo continuo y recopile comentarios de los usuarios para la evaluación continua del rendimiento. No confíe únicamente en las métricas de implementación iniciales; Los controles regulares y la información del usuario son esenciales.
- Mejora iterativa: Refine y actualice periódicamente sus agentes de IA en función del uso en el mundo real y los conocimientos basados en datos. La implementación no debe verse como el paso final. Es vital mejorar continuamente el sistema.
Pero no todos los problemas necesitan un agente de IA
Algunas organizaciones están utilizando pequeños agentes de IA para tareas simples como enviar correos electrónicos de incorporación, manejar consultas de clientes, extraer datos de sistemas o ejecutar análisis básicos.
Pero aquí está la cuestión: la mayoría de estos trabajos podrían hacerse más rápido, más barato y con la misma eficacia con la automatización tradicional.
El verdadero poder de los agentes de IA aparece cuando entra en juego la complejidad.
Imagine la incorporación a escala: las políticas varían según el país, el puesto, la antigüedad o el entorno regulatorio. Un nuevo empleado necesita diferentes documentos de cumplimiento, mientras que otro necesita acceso único a TI y otro tiene requisitos de beneficios separados. De repente, los flujos de trabajo estáticos comienzan a romperse. Aquí es donde brillan los agentes de IA adaptables, que interpretan reglas complejas y adaptan las acciones en tiempo real.
Pero incluso entonces, la IA no siempre es la respuesta.
Cuando se trata de conjuntos de datos muy grandes, los agentes de IA pueden volverse computacionalmente costosos, a veces superando las ganancias de eficiencia.
¿La conclusión? Implemente agentes de IA donde agreguen valor real: en entornos complejos, variables y de alto riesgo.
Poderoso pero imperfecto
Los grandes modelos lingüísticos (LLM), los motores detrás de muchos agentes de IA, son poderosos pero imperfectos.
Todavía pueden 'alucinar', fabricando información que parece convincente pero puede ser inexacta. Ese es un gran riesgo cuando se trata de información confidencial del cliente o datos regulados.
Entonces, ¿cómo es la adopción inteligente de la IA?
Significa poner controles en marcha desde el primer día.
- Control de acceso basado en roles: Limite estrictamente el acceso del agente solo a la información necesaria para cada tarea asignada.
- Seguridad y cifrado de datos: Aplique prácticas de cifrado sólidas para proteger los datos confidenciales tanto en reposo como en tránsito.
- Trazabilidad operativa: Asegúrese de que cada acción realizada por un agente de IA se registre y supervise por completo para cumplir con los estándares de cumplimiento y auditoría.
- Diseño con prioridad en la privacidad: Implemente modelos privados o locales cuando sea necesario, minimice el uso de datos y alinee las políticas de retención con los requisitos del cliente y reglamentarios.
El potencial de la IA agentic es enorme, pero también lo son los riesgos si las empresas se mueven rápido sin pensar con inteligencia.
Los ganadores serán aquellos que adopten la innovación con disciplina, combinen la ambición con la responsabilidad y tomen decisiones sobre el uso basadas en la complejidad, la escala y el costo, no solo porque la IA es la nueva herramienta brillante del momento.
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