La inteligencia artificial dejó de ser una conversación exclusiva sobre automatización, chatbots y asistentes digitales. En las empresas, el siguiente gran paso está ocurriendo dentro de las operaciones de TI: sistemas capaces no solo de identificar problemas, sino también de analizarlos, tomar decisiones y ejecutar acciones con una participación humana cada vez más enfocada en supervisar y definir objetivos.
Ese fue uno de los principales temas abordados durante “The Great Reset: Agentic AI and BMC Helix”, encuentro organizado por BMC Helix en Santa Clara, California, que reunió a 40 ejecutivos de 28 compañías de Estados Unidos y América Latina para discutir el presente y futuro de la IA Agéntica aplicada a las operaciones empresariales.
La reunión contó con representantes de países como Colombia, México, Argentina, Brasil, Perú, Chile y Guatemala, además de Estados Unidos, y permitió poner sobre la mesa una realidad que comienza a hacerse evidente: para muchas organizaciones latinoamericanas, la pregunta ya no es si deberían experimentar con inteligencia artificial, sino cómo llevarla a producción, gobernarla y demostrar que realmente genera valor.
De experimentar con IA a utilizarla para operar
Uno de los puntos más interesantes del encuentro fue precisamente el cambio de conversación alrededor de la inteligencia artificial.
Durante los últimos años, buena parte de las empresas comenzó su acercamiento a la IA mediante proyectos piloto, asistentes internos o herramientas destinadas a mejorar tareas específicas. Sin embargo, la IA Agéntica plantea un escenario diferente.
En lugar de limitarse a responder una pregunta o ejecutar una instrucción puntual, los agentes pueden participar en procesos más complejos, interpretar información, identificar patrones y ejecutar diferentes acciones para alcanzar un objetivo.
En el ámbito de TI, esto puede traducirse en una transformación importante. Un sistema puede detectar una anomalía, analizar sus posibles causas, consultar información disponible, proponer una solución e incluso ejecutar determinadas acciones de recuperación, dependiendo de las reglas y permisos establecidos por la organización.
Y aquí aparece uno de los grandes retos: la autonomía también necesita límites.
Alex Prieto, Area Vice President – WW Renewals Sales & Customer Retention de BMC Helix, destacó durante el encuentro que la IA Agéntica aplicada a ServiceOps se está convirtiendo en un elemento central para construir operaciones capaces de anticipar problemas, optimizar la experiencia de los usuarios y generar resultados medibles para el negocio.
La idea resulta especialmente relevante en compañías donde la infraestructura tecnológica se ha vuelto demasiado compleja para depender exclusivamente de procesos manuales.
ServiceOps: cuando la infraestructura y los servicios empiezan a trabajar como uno solo
Otro de los conceptos que tomó protagonismo fue ServiceOps, un modelo que busca conectar la gestión de servicios de TI con la operación de la infraestructura.
La importancia de este enfoque está en que un problema tecnológico rara vez termina en el componente técnico donde se origina.
Una falla en un servidor puede terminar afectando una aplicación; esa aplicación puede impactar un proceso interno y, finalmente, generar una interrupción para un cliente.
Por eso, observar cada componente de manera aislada puede dificultar la identificación de las causas reales y, sobre todo, retrasar la respuesta.
La integración de información, automatización e inteligencia artificial permite construir una visión más amplia de lo que está sucediendo dentro de una organización.
En mi opinión, aquí está uno de los puntos donde la IA Agéntica puede tener un impacto más interesante: no necesariamente reemplazando a los equipos de TI, sino quitándoles parte del trabajo repetitivo para permitirles concentrarse en problemas que realmente necesitan criterio humano.
Colombia también aparece en este cambio
Uno de los casos compartidos durante el encuentro estuvo relacionado con un importante grupo financiero colombiano que implementó múltiples agentes de IA sobre BMC Helix.
El objetivo fue mejorar la experiencia de los usuarios, acelerar la resolución de incidentes y facilitar la generación de información estratégica para la toma de decisiones.
Lo llamativo es el tiempo de implementación inicial: aproximadamente un mes.
Este caso demuestra algo importante para el mercado colombiano. La adopción de IA empresarial no necesariamente requiere esperar años para obtener resultados. Cuando existe un caso de uso concreto, una planificación adecuada y una infraestructura preparada, determinados proyectos pueden pasar relativamente rápido de la conceptualización a una implementación funcional.
Esto también cambia la discusión sobre la transformación digital.
No se trata simplemente de tener una empresa que “usa inteligencia artificial”, sino de encontrar dónde la IA puede solucionar un problema específico y medible.
La pregunta ahora es cómo gobernar la inteligencia artificial
Patricio Pérez Colmegna, Vice President LATAM de BMC Helix, resumió uno de los cambios más importantes que está experimentando el mercado: las organizaciones están dejando de preguntar qué es la IA Agéntica y empiezan a preguntar cómo implementarla, gobernarla y medir su retorno.
Ese cambio puede parecer pequeño, pero en realidad representa una evolución considerable.
Cuando una tecnología está en una etapa experimental, la principal preocupación suele ser demostrar que funciona.
Cuando empieza a formar parte de procesos críticos, las preguntas cambian:
¿Quién controla al agente?
¿Qué información puede consultar?
¿Qué decisiones puede tomar?
¿Qué acciones puede ejecutar?
¿Qué ocurre si se equivoca?
¿Cómo se audita una decisión?
¿Y cuánto dinero está generando o ahorrando?
Estas preguntas serán determinantes durante los próximos años, especialmente en sectores como banca, telecomunicaciones, salud, energía y sector público, donde un error automatizado puede tener consecuencias mucho mayores que una simple respuesta incorrecta de un chatbot.
Latinoamérica comienza a mostrar mayor madurez
La presencia de empresas como Entel, Prisma, ICBC, TMA, Banco Monex, Mobility ADO, Coomeva, Cafam, Claro Guatemala, Totvs, Nuclea y Embraer refleja además la diversidad de sectores que están explorando este tipo de tecnologías.
Banca, telecomunicaciones, manufactura, salud, retail, energía y entretenimiento tienen problemas diferentes, pero comparten una característica: cada vez dependen más de infraestructuras digitales complejas.
Y mientras mayor es esa dependencia, mayor es la necesidad de contar con sistemas capaces de detectar y solucionar problemas antes de que lleguen al usuario.
Desde esta perspectiva, la IA Agéntica puede convertirse en una de las piezas fundamentales de la próxima generación de operaciones empresariales.
Pero tampoco conviene caer en el entusiasmo excesivo.
La adopción de agentes no significa automáticamente que una organización vaya a ser más eficiente. Implementar IA sin procesos claros puede incluso aumentar la complejidad. El verdadero desafío está en definir correctamente qué tareas deben automatizarse, cuáles requieren supervisión humana y cuáles deberían permanecer completamente bajo responsabilidad de una persona.
El verdadero cambio no será tecnológico, sino operativo
Uno de los mensajes más interesantes que deja el encuentro de BMC Helix es que la transformación no depende únicamente de comprar una nueva plataforma.
La tecnología puede proporcionar los agentes, los datos, la automatización y las herramientas de análisis. Pero las organizaciones necesitan modificar procesos, capacitar equipos y establecer reglas claras para aprovecharlas correctamente.
La IA Agéntica plantea, en esencia, una nueva relación entre personas y tecnología.
Durante décadas, las empresas utilizaron software para ejecutar instrucciones previamente definidas. Después llegaron los sistemas capaces de analizar información y recomendar acciones. Ahora comienza una etapa en la que determinadas herramientas pueden participar activamente en la ejecución de procesos.
Eso obliga a redefinir el papel de los profesionales de TI.
El trabajador del futuro probablemente dedicará menos tiempo a revisar manualmente cientos de alertas y más a supervisar sistemas, diseñar políticas, interpretar resultados, gestionar excepciones y tomar decisiones estratégicas.
Una oportunidad, pero también una responsabilidad
El encuentro de Santa Clara deja una conclusión clara: la IA Agéntica ya está pasando de las presentaciones y laboratorios a escenarios reales dentro de empresas latinoamericanas.
El caso de una organización financiera colombiana que consiguió activar múltiples agentes en aproximadamente un mes es una muestra de que esta tecnología puede generar resultados concretos cuando existe un problema claramente identificado.
Sin embargo, el verdadero éxito no debería medirse por la cantidad de agentes que una compañía consiga desplegar.
De poco sirve tener decenas de agentes funcionando si ninguno resuelve un problema relevante.
La métrica debería ser otra: cuánto tiempo se ahorra, cuántos incidentes se evitan, cuánto mejora la experiencia del usuario y qué impacto económico produce la automatización.
En ese sentido, América Latina parece estar entrando en una etapa particularmente interesante. La discusión dejó de centrarse exclusivamente en experimentar con inteligencia artificial y comienza a enfocarse en cómo convertirla en infraestructura operativa.
Y probablemente ese sea el verdadero “Great Reset”: no que las empresas tengan más inteligencia artificial, sino que empiecen a replantear la manera en que funcionan alrededor de ella.
La tecnología ya está disponible. El próximo desafío será aprender a utilizarla con criterio, medir sus resultados y, sobre todo, encontrar el equilibrio correcto entre autonomía de las máquinas y responsabilidad humana.
