Empresas agénticas: la IA entra al organigrama y redefine roles, decisiones y capacitación

La incorporación de inteligencia artificial (IA) en organizaciones dejó de limitarse a la automatización de tareas y comenzó a extenderse hacia instancias que involucran criterio y decisión. Ese desplazamiento obliga a revisar cómo se estructura el trabajo, cómo se distribuyen responsabilidades y qué lugar ocupan los sistemas en dinámicas que habían sido exclusivamente humanas.

En ese escenario, una de las dificultades recurrentes es intentar ajustar la IA a estructuras diseñadas para otra lógica. El foco se traslada a la definición de cómo se toman decisiones, quién las toma y con qué información. “Cuando acompaño a equipos directivos, suelo proponer algo simple: generar buenas conversaciones sobre qué necesidades viene a resolver la implementación de IA”, dijo Cecilia Russo, fundadora de Cecilia Russo Equipo + Humano.

El debate se ordena alrededor del concepto de empresa agéntica, que aún no cuenta con una definición única, pero suma implicancias operativas. Su formalización en el mundo corporativo se asocia a Salesforce, que en 2025, a partir de su evento Dreamforce, estructuró la idea de “Agentic Enterprise”: un modelo en el que humanos y agentes inteligentes comparten procesos, objetivos y toma de decisiones, bajo marcos de gobernanza y datos. “La novedad no es la tecnología en sí, sino su integración: los sistemas dejan de ser herramientas”, dijo Russo.

Para diseñar una empresa agéntica, Augusto Salvatto, profesor de Udesa y consultor especializado en IA, enumeró condiciones: pensar la organización con sentido sistémico; potenciar a las personas mediante agentes de IA; establecer trabajo conjunto entre humanos y agentes, con una frontera menos nítida entre producción humana y automatizada; asignar roles, responsabilidades y objetivos, y no tareas; e iterar y experimentar de forma continua para ajustar lo necesario. Sin esas condiciones previas, planteó, los cambios vinculados a IA tienden al fracaso.

En la práctica, el impacto alcanza al organigrama entendido como forma de organizar el trabajo: equipos más chicos, roles más flexibles y colaboración que no siempre responde a jerarquías. En ese contexto aparecen funciones nuevas, desde entrenamiento de modelos hasta auditoría de decisiones, y se modifica el perfil de los puestos existentes, con menos ejecución y más criterio.

Las proyecciones también incluyen riesgos de implementación. Gartner estimó que el 40% de los proyectos de IA agéntica será cancelado antes de 2027 por problemas de gobernanza, dificultades para escalar costos y falta de claridad en el valor de negocio. En paralelo, la consultora proyectó que hacia 2028 el 33% de las aplicaciones empresariales incluirá capacidades agénticas y que el 15% de las decisiones laborales serán tomadas de forma autónoma por estos sistemas.

La demanda de perfiles acompaña ese cambio. Un estudio de la consultora tecnológica Seidor señaló que el 77% de las empresas latinoamericanas planea aumentar su inversión en IA, mientras que el 32% reconoce no contar con el talento necesario. En esa brecha se ubican perfiles de negocio capaces de interactuar con datos y perfiles de datos con capacidad de entender el negocio, con foco en rentabilidad y productividad.

En el plano formativo, el desafío se concentra en desarrollar criterios de validación y comprensión de límites, más allá del dominio de herramientas. “La capacitación no puede limitarse a herramientas; tiene que incluir pensamiento crítico”, comentó Russo.