ANÁLISIS

PERSPECTIVAS

Finaliza la fase de latencia de la implementación, y resulta inminente el advenimiento de una adopción exponencial

Por Carolina Burgos(*)

Existe una contradicción entre el estado actual de la IA y su implementación. Los modelos de lenguaje pueden escribir códigos complejos, analizar documentos, razonar sobre problemas abstractos y ejecutar tareas que hace dos años requerían intervención humana experta. Y los agentes autónomos ya no son prototipos de laboratorio sino productos comerciales funcionando en entornos reales. Pero cuando miramos el panorama laboral, el impacto masivo simplemente no se ve todavía. Las consultoras siguen contratando analistas, los estudios jurídicos siguen necesitando abogados junior y las empresas siguen buscando desarrolladores, diseñadores, analistas financieros. ¿ Cómo conciliar estas dos realidades? No se trata de que IA haya sido sobrevalorada, sino que estamos en la fase de latencia previa a la adopción exponencial, y esta fase está a punto de terminar. Entre la disponibilidad técnica y la implementación a escala hay una brecha que siempre toma tiempo en cerrarse. En el caso de la IA agéntica, esa brecha existe por razones específicas y temporales. Las empresas no adoptan tecnologías disruptivas de un día para el otro. Primero necesitan entender qué es lo que tienen disponible. Luego, identificar casos de uso concretos. Después, usar en pequeña escala. Finalmente, si los resultados son positivos, escalar. Este proceso toma meses, a veces años. Y la mayoría de las organizaciones todavía están en las primeras etapas. Muchas recién están comenzando a experimentar. La idea de implementar arquitecturas multiagente que automaticen workflows completos les resulta, literalmente, ajena. Pero eso está cambiando y rápido. Es que los agentes autónomos no operan en el vacío. Necesitan integrarse con sistemas existentes: CRMs, ERPs, bases de datos, APIs internas. Necesitan permisos, autenticación, gobernanza. Necesitan que alguien diseñe los workflows, defina los objetivos, establezca los límites. La tecnología llegó antes que la infraestructura necesaria para implementarla a escala, pero esa infraestructura ya está siendo desplegada.

Resistencia y desconocimiento Hay un componente psicológico que no puede ignorarse. Muchos profesionales y managers simplemente no creen que la IA pueda hacer lo que hace. Estas objeciones no son completamente infundadas, pero se basan en la IA de hace dos años, frenando las adopciones. Como en cualquier tecnología disruptiva, la adoptan startups tecnológicas, equipos técnicos avanzados, profesionales curiosos con alta tolerancia al riesgo mientras el resto espera. Pero esa espera no es infi-

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