La confusión entre «automatización» y «agentes de inteligencia artificial» es uno de los errores más frecuentes que cometen las empresas al iniciar su transformación digital, según Sindy Díaz Huamán, gerente de producto de Learning en Colectivo23, escuela latinoamericana de crecimiento profesional.
El fenómeno no es menor: Gartner proyecta que para fines de 2026 el 40% de las aplicaciones empresariales integrará agentes de IA especializados en tareas específicas. Sin embargo, la misma consultora advierte que más del 40% de los proyectos de IA agéntica podrían ser cancelados hacia 2027 por costos elevados, valor de negocio poco claro o falta de controles adecuados, un riesgo que —según los especialistas— nace precisamente de no diferenciar bien qué tipo de solución se necesita antes de invertir.
«Automatizar es seguir reglas fijas para tareas repetitivas. Un agente de IA, en cambio, puede tomar decisiones, adaptarse al contexto y ejecutar procesos completos con cierto grado de autonomía. Son herramientas distintas, para problemas distintos. Y, de hecho, un reciente estudio de PwC afirma que el 37% de empresas ya están confiando procesos operativos completos e integrales directamente a agentes de IA autónomos, dejando atrás la ejecución de pasos individuales aislados», explica la especialista.
A continuación, cinco señales que indican que un equipo podría necesitar un agente de IA en lugar de una simple automatización:
- El proceso requiere decisiones, no solo pasos repetitivos: Si la tarea implica evaluar información variable y decidir un curso de acción —y no simplemente ejecutar el mismo paso una y otra vez—, probablemente se necesita un agente y no un script de automatización.
- Hay múltiples fuentes de información que deben cruzarse: Cuando un proceso requiere consultar y combinar datos de distintos sistemas o plataformas antes de dar una respuesta, un agente de IA puede integrar esa información de forma dinámica.
- El proceso cambia con frecuencia: Los flujos de automatización tradicionales son rígidos: cualquier cambio en el proceso obliga a reprogramar. Un agente bien diseñado puede adaptarse a variaciones sin necesidad de reconstruir todo el flujo.
- Se necesita interacción en lenguaje natural: Si el proceso involucra comunicación con clientes o colaboradores de forma conversacional, un agente de IA está mejor preparado que una automatización basada en reglas fijas.
- El volumen de excepciones es alto: Cuando un porcentaje importante de los casos no sigue el patrón «estándar», un agente puede manejar esas excepciones con mayor criterio que una automatización tradicional, que suele fallar o requerir intervención humana.
«La clave no es adoptar la tecnología más avanzada, sino identificar primero qué tipo de problema se quiere resolver. Más del 60% de las organizaciones ya está experimentando con agentes de IA, pero solo el 23% ha logrado escalarlos con éxito en al menos una función. Esa brecha entre experimentar y escalar suele originarse justamente en no tener claro, desde el inicio, qué problema se está resolviendo», agrega Díaz Huamán.
Esta evolución refleja una mayor madurez en la adopción de inteligencia artificial. Mientras que inicialmente el interés estaba centrado en aprender nuevas herramientas, hoy las organizaciones buscan resolver problemas concretos, optimizar procesos y generar resultados medibles a través de la tecnología. Este proceso suele seguir una evolución progresiva: primero las personas exploran herramientas y ganan confianza en la IA; luego la utilizan para mejorar la productividad y eficiencia; posteriormente automatizan procesos con criterio de negocio; y finalmente implementan soluciones más avanzadas, como agentes de IA, capaces de operar sobre múltiples fuentes de información y generar impacto organizacional.
Colectivo23 dicta actualmente el programa de 4 meses, AI Agent Building, enfocado en enseñar a perfiles no técnicos a diseñar e implementar agentes de IA aplicados a procesos reales de negocio.
