IA y criterio humano son la nueva ventaja: riesgos técnicos, rendición cognitiva y por qué el juicio de los equipos sigue siendo el activo más escaso.
La transición corporativa hacia la Inteligencia Artificial Agéntica, aquellos sistemas capaces de ejecutar flujos de trabajo de forma autónoma, representa una transformación profunda en los modelos operativos y la gestión del talento en todo tipo. Mientras las organizaciones buscan escalar su productividad en mercados en expansión, el despliegue de esta tecnología introduce riesgos técnicos y humanos: esde fallas por desactualización contextual de datos hasta la pérdida del pensamiento crítico en los equipos de trabajo. En ese escenario, el equilibrio entre IA y criterio humano se convierte en el factor que define la ventaja competitiva.
¿Qué diferencia a la IA agéntica de la automatización tradicional?
Durante la última década, las estrategias de atención y servicio recurrieron a herramientas conversacionales básicas. De acuerdo con el reporte Customer experience in the age of AI, elaborado por Genesys, el 88 % de las organizaciones que gestionan experiencia de cliente emplea chatbots, aunque la mayoría no ha integrado capacidades avanzadas.
La nueva fase tecnológica se apoya en modelos de acción a gran escala (LAM, por su sigla en inglés) diseñados para interactuar de forma directa con plataformas de gestión de relaciones con clientes (CRM), facturación y operaciones sin requerir supervisión paso a paso. Esta evolución busca resolver solicitudes completas de punta a punta.
“Los contact centers llevan una década automatizando conversaciones, pero la mayoría sigue sin resolver lo que el cliente realmente necesita en la primera interacción. Hoy existe una nueva generación de Inteligencia Artificial, los Large Action Models, que no solo entiende la intención del cliente, sino que completa procesos de principio a fin”, señaló John Aguilera, cofundador y vicepresidente comercial de GNS.
El interés económico acompaña esta tendencia. Proyecciones de Statista estiman que el mercado de Inteligencia Artificial en Colombia alcanzará un valor de 403 millones de dólares en 2026, jalonado principalmente por el sector terciario y de servicios.
¿Cuáles son los riesgos técnicos de operar a velocidad de máquina?
Pese a las expectativas, la adopción enfrenta barreras estructurales de implementación. Cifras del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT) indican que el 95 % de los proyectos piloto empresariales de IA generativa no logra generar resultados medibles.
A medida que los sistemas adquieren capacidad de acción, la resiliencia y la gobernanza de datos adquieren un rol crítico para prevenir el fenómeno conocido como desviación del agente (Agent Drift). Este problema se manifiesta cuando un agente tecnológico ejecuta instrucciones programadas sobre registros desactualizados o información que perdió vigencia, lo que deriva en decisiones operativas erróneas.
“Con la llegada de la Agentic Era, también debemos considerar qué ocurre cuando un agente hace exactamente lo que fue diseñado para hacer, pero actúa sobre datos cuyo contexto ha cambiado o que ya no son confiables. La resiliencia debe permitir detectar, proteger y revertir estos riesgos antes de que pequeñas desviaciones se conviertan en decisiones que no podamos ver ni deshacer”, afirmó Dmitri Zaroubine, director de ingeniería de sistemas para Latinoamérica en Veeam.
¿Cómo afecta la IA al criterio humano de los equipos?
Más allá de la infraestructura de datos, la integración intensiva de herramientas automatizadas genera efectos directos sobre el criterio profesional. Según datos globales del informe Work Trend Index, el 75 % del personal de oficina utiliza herramientas de Inteligencia Artificial en sus tareas cotidianas.
Desde el lado de la formación del talento, el escenario no es complejo. El informe de los resultados de PISA 2025, publicado por la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos (OCDE, 2026), aborda de manera explícita el impacto de la digitalización y la inteligencia artificial (IA) en el proceso de formación y aprendizaje escolar.
El hallazgo más delicado señala que los estudiantes que utilizan herramientas de IA generativa (como chatbots) para tareas escolares directas (tales como redactar textos, resumir lecturas o resolver investigaciones escolares) obtienen puntajes significativamente más bajos en ciencias y lectura que sus pares que no las emplean para estos fines.
El informe también revela una caída histórica en competencia lectora (la mayor disminución registrada en la historia de PISA, con caídas de hasta 28 puntos en la última década). Las áreas más golpeadas son precisamente las competencias cognitivas no automatizables: la evaluación de fuentes, el contraste crítico de información múltiple y la detección de sesgos o desinformación.
Investigaciones lideradas por Steven D. Shaw, de la Wharton School de la Universidad de Pensilvania, advierten sobre la “rendición cognitiva”. Este fenómeno describe la tendencia humana a desactivar los mecanismos de análisis reflexivo y deliberado para aceptar acríticamente los resultados de algoritmos generativos.
“El verdadero riesgo no es que la IA reemplace a las personas, sino que las personas renuncien a aquello que genera más valor: su capacidad de cuestionar, interpretar contextos, tomar decisiones y crear nuevas ideas”, advirtió Katherine Prendice, gerenta de oferta digital en Softtek. Según la especialista, delegar el juicio estratégico en la automatización homogeneiza las propuestas y diluye las ventajas competitivas corporativas.
El reto para la dirección empresarial en esta etapa radica en conciliar la velocidad de los agentes autónomos con una sólida trazabilidad de datos y la preservación del criterio humano. Las tres perspectivas –la adopción, el talento y los datos– apuntan a la misma dirección, la autonomía de la IA solo genera valor cuando se sostiene sobre información confiable y sobre personas que conservan su capacidad de cuestionar. A medida que la ejecución se vuelve una habilidad al alcance de todos, el pensamiento estratégico se convierte en el activo más escaso.
Las organizaciones más exitosas no serán las que usen más Inteligencia Artificial, sino las que combinen su velocidad con la creatividad, la experiencia y el criterio de sus equipos. En un mundo donde todos tendrán IA, la ventaja competitiva seguirá perteneciendo a quienes sepan pensar mejor.