Hace apenas un año, el éxito de un equipo de trabajo se medía por qué tan bien sabían usar el cuadro de texto de una Inteligencia Artificial. Hoy, ese cuadro de texto empieza a estorbarnos. Estamos entrando en la era de los flujos de trabajo agénticos (Agentic Workflows), donde la IA ya no espera a que tú le pidas las cosas; la IA se pone a trabajar, se equivoca, se corrige y te entrega resultados, no solo respuestas.
Si sigues pensando que la IA es una herramienta para “preguntar cosas”, te estás quedando en la prehistoria de esta tecnología. La verdadera frontera hoy no es qué tan inteligente es el modelo, sino cuánta autonomía le permites tener para resolver un problema de principio a fin.
El fenómeno: Qué está pasando bajo el capó
Para aterrizar la idea, hay que entender un cambio técnico fundamental: el paso de la “respuesta instantánea” al “tiempo de razonamiento”. Los modelos más avanzados, como la serie o1 de OpenAI openai.com/o1 o los modelos de razonamiento de Anthropic anthropic.com, ya no solo predicen la siguiente palabra. Ahora utilizan una técnica llamada Chain of Thought (Cadena de Pensamiento) en tiempo de inferencia.
¿Qué significa esto “en los fierros”? Significa que el modelo ahora tiene un presupuesto de cómputo para pensar antes de hablar. Si le pides que analice una base de datos contable, el sistema no te lanza un resumen en dos segundos; se toma treinta segundos para “hablar consigo mismo”, verificar inconsistencias y validar sus propios pasos. Ya no es un motor de búsqueda con esteroides, es un motor de razonamiento.
Cuando conectas varios de estos modelos para que se supervisen entre sí, obtienes un agente autónomo que puede manejar una cadena de suministro o una campaña de atención a clientes sin que un humano tenga que estar picando botones cada cinco minutos.
El ángulo LatAm: La paradoja del costo y el talento
Aquí es donde la realidad nos golpea en América Latina. Tenemos un ecosistema de pequeñas y medianas empresas que son el motor de la región, pero que enfrentan un dilema: el costo de los tokens frente al costo de la nómina.
Mientras que en Silicon Valley sustituir a un analista que gana $120,000 USD al año con un agente de IA que cuesta $500USD al mes en APIs es una decisión obvia, en México, Colombia o Argentina, el cálculo es distinto. La infraestructura de nube y el consumo de modelos de razonamiento avanzado se cobran en dólares, mientras que los salarios administrativos locales se pagan en monedas depreciadas.
Esta brecha genera una “fricción de adopción”. El riesgo para nuestra región no es solo que la IA “nos quite el trabajo”, sino que nos convirtamos en maquiladores de datos para modelos extranjeros mientras que las empresas locales no pueden costear la implementación de agentes propios por falta de infraestructura local o soberanía digital. Si no empezamos a implementar modelos más pequeños y eficientes (SLMs o Small Language Models) en servidores propios, la brecha de productividad con el norte global se volverá una fosa imposible de cruzar.
La letra pequeña: El incentivo perverso de la autonomía
Hay un riesgo del que pocos hablan en las juntas de consejo: el sesgo de delegación. Al darle autonomía a un agente para que tome decisiones por ejemplo, decidir qué proveedor contratar basándose en criterios de sostenibilidad, estamos delegando el criterio ético de la empresa a una caja negra.
El incentivo perverso es la eficiencia ciega. Un sistema agéntico está diseñado para cumplir un objetivo al menor costo posible. Si no se configuran correctamente las “barreras de seguridad” o guardrails, el agente podría encontrar atajos legales o éticos que, aunque efectivos en el corto plazo, pueden destruir la reputación de una empresa en un abrir y cerrar de ojos. La autonomía sin supervisión no es libertad, es una negligencia técnica esperando a suceder.
Aplicabilidad: 3 puntos accionables para ti
Si eres un líder de equipo o un profesional que quiere mantenerse vigente, deja de coleccionar prompts y empieza a hacer esto:
- Audita tus procesos repetitivos: No busques qué puede “escribir” la IA, busca qué puede “decidir” la IA. Identifica tareas que tengan reglas claras (si pasa A, haz B) y mapea cómo un agente podría conectarse vía API a esas herramientas.
- Explora los Agentes de Código Abierto: No te cases solo con una plataforma cerrada. Revisa herramientas como LangChain langchain.com o CrewAI para entender cómo se orquestan múltiples modelos para trabajar en equipo.
- Prioriza el “Humano en el bucle” (Human-in-the-loop): Diseña flujos donde la IA trabaje de forma autónoma pero tenga puntos de control obligatorios donde un humano valide el criterio, no solo el resultado final.
Si yo estuviera en tu lugar… Aparte de tomar cursos de “cómo hablarle a la IA”, me pondría a estudiar los fundamentos de los flujos de trabajo autónomos. El valor hoy no está en la pregunta, sino en la arquitectura del sistema que resuelve el problema.
Conclusión
La inteligencia artificial está dejando de ser un interlocutor para convertirse en un colega silencioso pero incansable. Este punto de inflexión nos obliga a recuperar lo más valioso que tenemos: el criterio humano. Si la máquina puede razonar y ejecutar, nuestra labor es definir el “hacia dónde” y, sobre todo, el “a qué costo social”.
En un mundo donde los agentes autónomos pueden hacer el trabajo de diez personas, la pregunta que debemos hacernos no es cuánto dinero ahorraremos, sino:
“¿Qué haremos con el tiempo y la capacidad creativa que estas máquinas nos van a devolver?”