Hasta hace poco, pedirle algo a la inteligencia artificial significaba obtener una respuesta: un resumen, una idea, una comparación. En general, contenidos textuales. Pero recientemente, al probar un nuevo navegador (Comet, puntualmente) observé que algo cambió definitivamente. Ya no se trata solo de “preguntar”, sino de pedirle que haga. Y lo más sorprendente es que hace y bien.
Entre revisar mails, contestarlos, enviar invitaciones a reuniones y comparar precios de vehículos, el asistente fue mostrándome su potencial. Hasta que decidí probar algo más desafiante: comprar un producto fuera del ecosistema de Amazon, en una plataforma regional.
Tenía que reponer café en granos, así que le pedí que comprara 1 kilo de Lavazza Tierra Intenso en Mercado Libre, con condiciones muy específicas: que no superara cierto precio, que tuviera entrega gratuita al día siguiente, factura tipo A y que pagara con una tarjeta determinada.
El resultado, más allá de que el pedido era claro, fue realmente sorprendente: buscó, comparó, eligió y compró, sin que yo tuviera que tocar una sola tecla. La anécdota sirve como introducción para hablar del cambio de paradigma o etapa que esto representa. Estamos pasando de consultar a ejecutar, de “preguntarle algo a la IA” a delegarle una acción completa con criterio y trazabilidad.
El potencial para los negocios
La adopción de este tipo de asistentes —que combinan comprensión contextual con capacidad operativa— abre un nuevo horizonte para las operaciones cotidianas, incluso sin saber nada de programación. La IA, en esta instancia, puede completar formularios, comparar opciones, realizar compras simples o gestionar cancelaciones y devoluciones. En lugar de presentar una lista de resultados, entrega directamente la acción ejecutada.
Este cambio también promete una eficiencia notable en tareas repetitivas. Cotizar productos, recopilar evidencias, actualizar planillas o CRMs, hacer seguimiento de pedidos o monitorear precios son procesos que consumen tiempo y atención humana, y que ahora pueden automatizarse con instrucciones en lenguaje natural.
Además, surge una nueva categoría de automatización, algo así como una “RPA 2.0”. En escenarios donde no existen APIs o las integraciones resultan costosas, un agente que navega la web y actúa como un usuario humano puede cubrir esos vacíos con agilidad y bajo costo. Y, si se diseña correctamente, todo esto ocurre con trazabilidad total, ofreciendo registros de las acciones realizadas, los resultados obtenidos y los tiempos ahorrados. Es eficiencia, pero con control y evidencia.
No todo es color de rosa
Más allá del entusiasmo que lógicamente este avance genera, no debemos perder de vista algunos riesgos. Uno de ellos es la seguridad. Las credenciales deben almacenarse en cofres digitales y los accesos deben comenzar con permisos de solo lectura. También conviene utilizar tarjetas virtuales con topes de gasto, para limitar cualquier desvío o error operativo.
Otro punto crítico es la exactitud. Estos sistemas pueden equivocarse al interpretar un texto o elegir un proveedor. A veces la IA “alucina” y completa pasos que no fueron pedidos. Por eso el monitoreo y la validación de resultados son parte del proceso de madurez tecnológica.
A esto se suma el cumplimiento normativo. No todas las plataformas permiten automatizaciones o scraping, por lo que cada empresa debe asegurarse de que sus asistentes operen dentro de marcos legales y contractuales claros. Y, aunque los errores pueden parecer menores, hay que tener cuidado con los errores silenciosos: esos casos en que el sistema falla sin alertar. Las pruebas iniciales deben incluir casos límite, capturas de pantalla y auditorías de las primeras transacciones.
Por último, debemos mencionar el riesgo de depender del “piloto experto”: esa persona que sabe qué pedirle al asistente y cómo hacerlo. Para evitarlo, conviene estandarizar prompts, criterios y reglas de decisión en un playbook compartido que permita a todo el equipo usar la herramienta con los mismos parámetros de calidad.
Para cerrar, debemos decir que estamos entrando en una etapa donde la IA comienza a ser un operador digital. Y eso tiene implicancias directas en productividad, costos y velocidad de respuesta. La pregunta, por tanto, ya no es si la inteligencia artificial podrá hacerlo, sino qué proceso repetitivo de nuestra operación estamos dispuestos a delegar primero.
