Las empresas están creando empleados que no existen

Durante años, la incorporación de tecnología en las empresas siguió una lógica bastante simple: utilizar software para que las personas pudieran trabajar más rápido. Un CRM ayudaba a ordenar clientes, una plataforma de automatización permitía programar campañas y una herramienta de inteligencia artificial podía redactar un texto, resumir una reunión o analizar una planilla.

La nueva generación de inteligencia artificial plantea algo diferente. Los agentes de IA no están pensados únicamente para asistir a una persona mientras realiza una tarea, sino para participar directamente en procesos completos: investigar información, analizarla, tomar determinadas decisiones, utilizar otras herramientas y ejecutar acciones siguiendo un objetivo definido.

La diferencia parece pequeña, pero puede terminar modificando la estructura de una empresa.

De utilizar IA a trabajar con agentes

El cambio que están experimentando algunas organizaciones no consiste simplemente en sumar más herramientas de inteligencia artificial al trabajo cotidiano. Consiste en rediseñar la manera en que se realizan determinadas tareas para que los agentes formen parte del proceso desde el comienzo.

Una empresa puede, por ejemplo, establecer un sistema capaz de analizar nuevos prospectos, cruzar información de distintas fuentes, clasificarlos según determinados criterios, preparar una respuesta comercial y enviar los casos más relevantes a un vendedor humano.

En ese escenario, la inteligencia artificial no está escribiendo solamente un correo. Está participando de una cadena de trabajo.

Ese modelo está empezando a ganar escala. Según una investigación publicada por Forrester en septiembre de 2026, el 83% de los responsables de marketing B2C consultados afirmó que sus organizaciones ya estaban implementando inteligencia artificial agéntica en sus workflows, mientras que el 85% consideró que estas herramientas estaban generando valor para sus actividades de marketing.

El dato no significa que las empresas estén reemplazando masivamente a sus equipos. De hecho, la misma investigación señala que implementar y mantener agentes requiere recursos, supervisión y trabajo adicional. La transformación, por ahora, parece estar más relacionada con cómo se distribuyen las tareas entre personas y sistemas de IA.

El verdadero cambio está en los procesos

La primera etapa de la inteligencia artificial empresarial estuvo dominada por asistentes. Una persona tenía una tarea y utilizaba una herramienta de IA para resolver una parte de ella.

El modelo agéntico introduce una pregunta diferente: ¿qué ocurriría si la empresa pudiera automatizar el proceso completo, dejando a las personas a cargo de definir objetivos, supervisar resultados y resolver las situaciones que requieren criterio?

La diferencia es especialmente visible en áreas como marketing.

Investigar un mercado, analizar competidores, generar contenido, preparar campañas, estudiar resultados y detectar oportunidades son actividades que pueden dividirse en múltiples pasos. Un agente puede encargarse de algunos de ellos y, en sistemas más avanzados, varios agentes pueden coordinarse entre sí.

Una investigación de Boston Consulting Group realizada entre 300 CMOs globales encontró que casi un tercio de las organizaciones encuestadas ya había avanzado hacia workflows liderados por agentes, mientras que un 8% estaba ejecutando campañas en las que múltiples agentes operaban de manera autónoma. Al mismo tiempo, el 42% todavía utilizaba la IA principalmente como asistente para tareas puntuales.

La distancia entre ambos grupos muestra dónde está hoy la discusión: la tecnología existe, pero transformar una organización alrededor de ella es mucho más complejo.

El nuevo empleado no llega solo

La idea de una empresa con agentes trabajando permanentemente puede resultar atractiva, pero también introduce una serie de problemas que las organizaciones todavía están aprendiendo a resolver.

Un agente necesita acceso a información, permisos para utilizar herramientas, reglas claras y límites sobre las acciones que puede ejecutar. También necesita supervisión.

Un sistema capaz de analizar cientos de clientes puede ser extremadamente útil. Pero si utiliza información incorrecta, interpreta mal una instrucción o toma una decisión comercial equivocada, la velocidad con la que trabaja puede convertir un pequeño error en un problema de mayor escala.

Por eso, el desarrollo de agentes está obligando a las empresas a pensar en cuestiones que hasta hace poco pertenecían principalmente al ámbito de los sistemas y la tecnología: gobernanza, seguridad, calidad de datos, permisos, trazabilidad y responsabilidad.

La autonomía, en este contexto, no significa ausencia de control. Significa definir con precisión hasta dónde puede llegar una máquina antes de que vuelva a intervenir una persona.

El organigrama también puede cambiar

Si los agentes terminan incorporándose de manera permanente a los procesos empresariales, la transformación no se limitará al software.

También puede cambiar la manera en que se organizan los equipos.

BCG señala que las organizaciones más avanzadas están empezando a trabajar con equipos más pequeños y habilitados por IA, con responsabilidades más amplias y menos estructuras aisladas por canal. La investigación también identifica nuevos perfiles relacionados con la implementación de agentes, la gobernanza y el diseño de sistemas de IA.

En lugar de imaginar una empresa en la que cada empleado tiene asignada una lista fija de tareas, comienza a aparecer otro modelo: personas que supervisan procesos en los que participan diferentes agentes especializados.

Un equipo de marketing podría contar con agentes dedicados a investigación, contenido, análisis de campañas y optimización. Un equipo comercial podría utilizar agentes para identificar oportunidades, preparar información y organizar seguimientos. Un área de atención podría automatizar determinadas interacciones y derivar a una persona solamente los casos que requieren intervención humana.

La persona sigue estando ahí. Pero su función puede cambiar.

La inteligencia artificial también está empezando a intervenir en la relación con los clientes

El fenómeno no termina dentro de la empresa.

Los agentes también están empezando a modificar la manera en que los consumidores descubren, comparan y eligen productos y servicios.

BCG señala que el 90% de los CMOs consultados considera que la inteligencia artificial ya está transformando la manera en que los consumidores descubren y evalúan marcas. En este nuevo escenario, una persona puede recurrir a un asistente de IA para investigar alternativas y recibir una recomendación antes de visitar directamente el sitio de una empresa.

Esto introduce una nueva capa en el marketing.

Durante décadas, las marcas intentaron optimizar su presencia para buscadores, plataformas publicitarias y redes sociales. Ahora también necesitan pensar en cómo son interpretadas por sistemas de inteligencia artificial que pueden comparar información, evaluar alternativas y recomendar opciones.

La marca ya no compite solamente por la atención de una persona.

En determinados contextos, también puede terminar compitiendo por la evaluación de un sistema de IA.

No todas las empresas están preparadas

El entusiasmo alrededor de los agentes puede generar la impresión de que la transición está mucho más avanzada de lo que realmente está.

Forrester señaló en junio de 2026 que tres de cada cuatro líderes empresariales consultados estaban adoptando IA agéntica, pero que solamente una minoría había conseguido llevar estos sistemas a una producción significativa más allá de los chatbots con cierto grado de automatización. Los sistemas multiagente funcionando a escala seguían siendo poco frecuentes.

El problema, entonces, no parece ser solamente tecnológico.

Muchas empresas todavía tienen sistemas desconectados, datos dispersos, procesos diseñados para el trabajo manual y equipos que no fueron preparados para trabajar con agentes.

Construir un agente puede ser relativamente sencillo.

Construir una empresa capaz de trabajar correctamente con cientos de ellos es otra cuestión.

¿Un nuevo tipo de empleado?

Hablar de “empleados de IA” puede ser una metáfora útil, pero todavía es eso: una metáfora.

Un agente no tiene responsabilidades legales, criterio humano ni comprensión del contexto comparable a la de una persona. Tampoco puede asumir automáticamente cualquier tarea que realice un trabajador.

Lo que sí puede hacer es ejecutar determinadas operaciones con una velocidad y una escala que hasta hace poco requerían intervención humana constante.

Por eso, quizás la pregunta más interesante no sea cuántos puestos de trabajo puede reemplazar la inteligencia artificial.

La pregunta puede ser otra: ¿qué tipo de empresa podemos construir cuando cada trabajador tiene acceso a una red de agentes capaces de ejecutar parte de su trabajo?

La respuesta todavía está abierta.

Daniel Antúnez es fundador de RomaLatam, agencia especializada en posicionamiento de marca y optimización para motores generativos (GEO).