Los agentes de inteligencia artificial están ampliando el alcance de la automatización empresarial. A diferencia de herramientas que se limitan a generar una respuesta o recomendación, estos sistemas pueden interpretar objetivos, utilizar distintas aplicaciones y ejecutar acciones con cierto grado de autonomía. Esa capacidad abre la discusión sobre qué pueden hacer los agentes, con qué permisos y quién responde cuando se equivocan.
El debate cobra relevancia a partir de un análisis de Computerworld, que recoge experiencias empresariales y especialistas que proponen utilizar algunas prácticas propias de la gestión de personas —como delimitar funciones, supervisar el desempeño o aumentar gradualmente la autonomía— sin trasladar al software atributos humanos como la responsabilidad.
Algunas organizaciones ya están avanzando en la dirección contraria. El estudio “Putting AI on the Org Chart: Evidence on Delegation and Oversight”, elaborado por Emma Wiles, de Boston University, junto con investigadores de BCG, encuestó a 1,261 gerentes de Recursos Humanos y Finanzas. El 31% señaló que su organización presenta a la IA como un “compañero de equipo o empleado” y el 23% afirmó que agentes de IA ya aparecen en organigramas o esquemas de trabajo.
Una segunda encuesta incluida en la investigación, realizada en junio entre 1,500 gerentes, directores y ejecutivos del sector privado estadounidense, encontró que el 14% reportaba agentes incluidos en organigramas o flujos de trabajo. Otro 14% dijo que su empresa les había asignado una descripción de puesto, 13% un responsable humano y 17% un nombre o identidad.
Cuando la metáfora afecta la supervisión
Presentar a estos sistemas como empleados puede tener consecuencias que van más allá del lenguaje. Los investigadores realizaron un experimento en el que los participantes revisaron documentos idénticos con errores, pero atribuidos alternativamente a una herramienta de IA, un “empleado de IA” o una persona.
En el conjunto de participantes, los efectos promedio sobre la revisión fueron pequeños. Sin embargo, entre los gerentes cuyas compañías ya habían institucionalizado agentes en sus organigramas, presentar el trabajo como producido por un “empleado de IA” redujo alrededor de 16% el indicador utilizado para medir la calidad de la supervisión frente a presentarlo como producto de una herramienta. También detectaron 18% menos errores.
En ese mismo grupo, la probabilidad de solicitar una revisión adicional aumentó 22 puntos porcentuales, aproximadamente 44% respecto de la situación de referencia. Los participantes también atribuyeron alrededor de nueve puntos porcentuales menos de responsabilidad al gerente y ocho puntos más al sistema de IA.
Los resultados no permiten concluir que humanizar la IA produzca esos efectos en cualquier organización. Sí apuntan a que la forma en que una empresa integra y presenta a sus agentes puede convertirse en una decisión de gobernanza, especialmente cuando esos sistemas ya forman parte de procesos formales.
Identidad técnica, no responsabilidad propia
Uno de los problemas centrales es la identidad digital de estos agentes. En febrero, el National Institute of Standards and Technology (NIST) de Estados Unidos publicó un documento conceptual sobre identidad y autorización de agentes de software e IA.
El organismo plantea que, conforme los agentes acceden a bases de datos, herramientas y aplicaciones para realizar acciones de forma autónoma, las organizaciones deben resolver asuntos de identificación, autorización, auditoría y no repudio, además de mecanismos frente a amenazas como la inyección de instrucciones maliciosas.
En términos prácticos, esto supone poder distinguir qué agente realizó una determinada acción, qué credenciales utilizó, qué recursos tenía autorizados y bajo qué reglas operaba. Pero esa identidad técnica no sustituye al responsable humano del sistema.
Un ejemplo es DXC Technology. Según Computerworld, en una de sus principales plataformas los empleados habían creado alrededor de 8,000 agentes personales y unos 100 agentes profesionales. Estos últimos pueden disponer de una identidad no humana propia, credenciales, permisos y límites de autoridad, mientras su actividad pasa por mecanismos de control que permiten supervisarla y, si es necesario, detenerla.
La gobernanza avanza más lento que la adopción
El desafío también resulta pertinente para América Latina. El AI Readiness in Latin America Survey Report 2026 de RSM, publicado este mes, encontró que alrededor del 40% de los participantes ya implementa soluciones de inteligencia artificial y, entre quienes las han adoptado, el 68% planea ampliar su uso durante los próximos 12 meses.
Sin embargo, solo 18% reportó disponer de un marco formal de gobernanza de IA y 17% de políticas establecidas para sus colaboradores. La encuesta reunió 461 respuestas, aproximadamente 91% de América Latina, y utiliza una muestra no probabilística orientada a perfiles de liderazgo, por lo que sus resultados no pueden extrapolarse al conjunto de empresas de la región.
Para los equipos de tecnología, la discusión empieza así a desplazarse de cuántos agentes desplegar hacia qué autoridad reciben y cómo se controla su actuación. Definir un propietario humano, limitar los accesos, registrar las acciones y graduar la autonomía según el riesgo se vuelven elementos centrales cuando el software ya no solo responde preguntas, sino que también actúa sobre los sistemas de la organización.
