Jiojio/Getty ImagesBusiness está en una búsqueda interminable para aumentar la eficiencia, reducir los costos y aumentar la productividad. Algunos de los primeros negocios conocidos, antiguos comerciantes mesopotámicos, inspiraron la invención de la escritura. (Mantenimiento de registros: ¡ahora esa es una ventaja competitiva!) Se han existido necesidades similares en cada período económico. La gran diferencia ahora es que la tecnología de IA puede aumentar estas eficiencias de manera nueva y exponencialmente rentable. La IA Agentic está en el centro de este impulso de eficiencia. Agradeciendo a Dan Sacerdote, director de IA en PwC US, «AI agente se refiere a sistemas de IA que pueden percibir, decidir y actuar de manera autónoma dentro de un alcance definido para lograr objetivos, capaz de colaborar con humanos, sistemas u otros agentes». (PwC, también conocido como PricewaterhouseCoopers, es una de las «cuatro grandes»: las cuatro empresas de servicios profesionales más grandes del mundo). También: 5 formas de ser un gran gerente de agentes de IA, según los líderes de la IA de los líderes empresariales, los sistemas de inteligencia artificiales son diferentes de la generación anterior de los sistemas de gestión empresarial algorítmica que hemos estado utilizando durante las últimas décadas. La IA Agente puede comprender el contexto, responder a situaciones cambiantes sin salir de un guión y trabajar hacia objetivos definidos de forma autónoma. En comparación con la automatización tradicional (y algunos gerentes humanos), los sistemas de IA de agente pueden ser flexibles, manejar la ambigüedad y tomar decisiones informadas a la velocidad de las operaciones comerciales. La IA de Agente, el sacerdote dice, «ayuda a las organizaciones a operar con mayor velocidad, inteligencia y escalabilidad, transformando fundamentalmente cómo se realiza el trabajo y se toman decisiones». Sin embargo, las barreras comunes para la integración de IA, no puedes ondear una varita mágica y obtener una IA agente de toda la empresa que funcione perfectamente. Existen muchos desafíos, incluida la deuda técnica existente profundamente arraigada con herramientas y procesos heredados, aversión al cambio, desafíos regulatorios y falta de comprensión y habilidades técnicas de IA dentro de la organización. «Las barreras comunes para lograr los sistemas de agentes integrados incluyen entornos de datos fragmentados, falta de interoperabilidad entre herramientas y estructuras organizacionales aisladas», dice el experto en inteligencia artificial de PwC. Irónicamente, el proceso de implementación en sí puede obstaculizar la adopción exitosa de la IA. Muchas empresas comienzan siguiendo una mejor práctica: implementar un nuevo sistema en pequeños incrementos. Desafortunadamente, los sistemas de IA más útiles prosperan en la información de organización cruzada, por lo que el enfoque gradual a menudo resulta en fragmentación, ineficiencias y retroceso entre las partes interesadas. «Superar estos desafíos requiere no solo mejoras tecnológicas, sino también cambios culturales y operativos para permitir la alineación interfuncional e integración escalable», explica Priest. «Además, las preocupaciones sobre la seguridad, el cumplimiento y la gobernanza pueden ralentizar la adopción, especialmente en las industrias reguladas». También: la paradoja de la complejidad de la IA: más productividad, más responsabilidad integra con éxito con éxito la empresa agente de IA y la experiencia de la organización de la organización de la coordinación de la IA y el cambio de cultivo de la organización de la coordinación intermedia. El papel fundamental de la prueba de concepto en el AIIT de Agentic Aiit para que los gerentes inicialmente sean reacios de renunciar a los procesos humanos a una máquina. Sin embargo, la clave para la implementación exitosa es la prueba de concepto (POC). El gurú de AI de PWC dice: «Los POC son más importantes que nunca, especialmente en entornos donde el escepticismo aún es profundo». Al iniciar implementaciones de etapas tempranas que muestran los beneficios y la transición sin problemas a las operaciones basadas en IA, la tecnología en sí puede demostrar su efectividad y beneficios. También: 4 preguntas para hacerse antes de apostar por la IA en su negocio, y por qué «el camino desde la prueba de concepto hasta la IA de la escala empresarial comienza mucho antes del POC», sugiere Sacerdote. «Comienza con una estrategia inteligente. El éxito depende de las oportunidades correctas: los casos de uso de alto potencial y de alta certeza en los que la IA está bien posicionada para ofrecer un valor real. Esa llamada de juicio temprano, donde los líderes están colocando sus apuestas es lo que separa las organizaciones que escalan la IA de aquellos que se detienen. Cuando elige sabiamente, usted establece la etapa de un POC no es solo una prueba de Feasibilidad, pero una manifestación de la manifestación de Tange de Tange.» Naturalmente, habrá fallas en esta etapa. Pero la clave no es diagnosticar mal las fallas como fallas de IA cuando la causa raíz se remonta a errores en la planificación o estrategia. Dado que los POC deben generar un valor real temprano, asegúrese de encontrar formas de medir ese valor para que pueda convertir lo que podría ser reclamos de éxito en éxitos tangibles y meditables. Lograr la aceptación de las personas en su organización lograr la compra puede ser un desafío. Un efecto secundario de una eficiencia mejorada y el despliegue de AI de agente es a menudo una reducción en la seguridad laboral para los interesados que podrían defender tal despliegue. Aunque el resultado final de la compañía podría beneficiarse, los empleados individuales a menudo temen el cambio asociado con la adopción de IA en toda la empresa. Para contrarrestar esta preocupación, Priest aconseja a los líderes empresariales que busquen indicaciones de que los miembros del equipo estén dispuestos o entusiasmados por ser asistidos por AI. Él dice: «La adopción exitosa depende de la apertura humana para usarlo». También: los agentes de IA amenazarán a los humanos para lograr sus objetivos, el informe antrópico encuentra confianza en los agentes de IA depende de los humanos creyendo que hay una propuesta de valor significativa al final del viaje de la IA. Las personas necesitan ver beneficios claros, ya sea eficiencia, perspicacia o nuevas capacidades. La confianza no es solo sobre el rendimiento, dice Priest, «se trata de relevancia. Si los usuarios no creen que la IA está trabajando en su interés o entregando un valor tangible, el escepticismo crecerá, independientemente de cuán avanzada sea la tecnología». El gurú de AI de PWC le dice a ZDNet: «Creemos que los agentes de IA deben usarse para empoderar a las personas, no reemplazarlas. Los ingredientes requeridos de un gran equipo son los que los agentes de IA no pueden replicar, que incluyen una especialización y experiencia profundas, diversidad de pensamiento y opinión, y la capacidad de ser avanzado y creativos». Recomienda que los líderes preparen a su gente para un futuro habilitado para AI, que implica aprender a trabajar junto con los agentes, desbloquear el valor de los datos, a construir equipos de alto rendimiento donde los humanos y los agentes colaboran para impulsar la innovación. Además: cómo personalicé mis conversaciones de chatgpt: por qué es un juego que los agentes de cambio de cambios pueden aumentar la fuerza laboral asumiendo tareas rutinarias, repetitivas, permitiendo a los empleados centrarse en un trabajo más estratégico, creativo y generador de valor. Pueden servir como asistentes inteligentes ayudando con tareas como la investigación, el resumen, la automatización del flujo de trabajo y la toma de decisiones. «Ese tipo de aumento mejora la productividad», dice Priese, «mientras preserva el juicio y el contexto humano que las máquinas no pueden replicar». Ejemplos prácticos de AI de agente en ActionPWC ayudan a los clientes a integrar a los agentes de IA en sus estrategias de la fuerza laboral. Cuando se le pidió que identifique historias prácticas de éxito, la compañía compartió tres ejemplos en tecnología, hospitalidad y atención médica. Tecnología: una importante empresa de tecnología reinventó la participación del cliente al implementar un centro de contacto omnicanal con agentes de IA. Con el modelado de intención predictiva, el diálogo adaptativo y el análisis en tiempo real, PwC dice que el sistema redujo el tiempo del teléfono en casi un 25%, redujo las transferencias de llamadas hasta en un 60%y aumentó la satisfacción del cliente en aproximadamente un 10%. Hospitalidad: una gran empresa de hospitalidad simplificó la gestión de sus estándares de marca en su cartera global mediante la implementación de flujos de trabajo ágiles dentro de una plataforma moderna y motorizada. Los agentes inteligentes ahora automatizan actualizaciones, aprobaciones y seguimiento de cumplimiento, que ha reducido los tiempos de revisión hasta en un 94%. Además: soy un experto en herramientas de inteligencia artificial, y estos son los dos únicos por los que pago (más tres estoy considerando) la atención médica: una compañía mundial de salud transformó la atención del cáncer al implementar flujos de trabajo de IA agente en las prácticas de oncología. Los agentes inteligentes simplificaron los procesos clínicos y operativos. Automatizaron la extracción, la estandarización y la consulta de documentos no estructurados. Esto facilitó el 50% de los médicos e investigadores encontrar información clínica útil para tratamientos y estudios de precisión. También impulsó una reducción de casi el 30% en la carga administrativa del personal a través de la búsqueda y la síntesis de documentos con IA. Construir infraestructura y establecer la infraestructura de gobernanza y la gobernanza van de la mano. Los agentes, por su propia naturaleza, deben viajar a través de unidades organizacionales y comunicarse entre disciplinas y sistemas. Tan pronto como se introduce la interoperabilidad en ese nivel, la compatibilidad técnica se convierte en un gran desafío y requisito. Los estándares, los sistemas modulares y las implementaciones de código abierto pueden reducir los riesgos a largo plazo y aumentar la compatibilidad y el mantenimiento. PWC recomienda que las empresas inviertan en plataformas escalables y seguras que admiten orquestación, observabilidad e integración entre los sistemas. Esto incluye tuberías de datos sólidas, API y marcos de gobernanza para ayudar a los agentes a operar de manera confiable y responsable a escala. También: ¿Qué son los agentes de IA? Cómo acceder a un equipo de asistentes personalizados «marcos de gobierno efectivos para los agentes de IA combinan una responsabilidad clara, una supervisión sólida y la alineación con los estándares regulatorios», dice Priest. «Los principios como la transparencia, la explicabilidad, la privacidad de los datos y la mitigación de sesgo deben integrarse tanto en la arquitectura técnica como en las políticas organizacionales». Este es un proceso continuo. Incorpore revisiones, validación del modelo e incluya mecanismos humanos en el circuito para ayudar a mantener el control como escala de agentes. La perspectiva a largo plazo PwC predice que, en los próximos dos años, la IA Agentic transformará cómo operan los equipos. La inteligencia se convertirá en una parte intrínseca del negocio, lo que llevará a mejores decisiones, líderes más informados y expertos altamente especializados. «Estoy entusiasmado con este período porque marca el comienzo de una era de alto rendimiento, donde los agentes elevan a los equipos para convertirse en el más inteligente en la historia de la humanidad», dice Priest. También: la gestión de los agentes de IA como empleados es el desafío de 2025, dice Goldman Sachs Cioloking con anticipación cinco años, la IA agente probablemente evolucionará hacia una capa fundamental de infraestructura empresarial. Estos agentes se volverán cada vez más autónomos, capaces de aprender continuo, adaptarse a los objetivos comerciales en tiempo real y colaborar sin problemas con los humanos y otros agentes. Priest le dice a ZDNet: «Con estos cambios, es importante recordar el panorama general. El cambio que estamos experimentando no es temporal, es fundamental y no desaparecerá». ¿Qué pasa con tu organización? ¿Estás explorando AGENIC AI? ¿Ya ha comenzado a integrar los agentes de IA en sus flujos de trabajo? ¿Qué desafíos ha enfrentado o anticipa cuando se trata de adopción, gobierno o compra de empleados? ¿Hay casos de uso específicos en los que cree que los agentes de IA podrían tener un impacto real en su negocio? Háganos saber en los comentarios a continuación. ¿Quieres más historias sobre AI? Regístrese para la innovación, nuestro boletín semanal. Puede seguir mis actualizaciones del proyecto diario en las redes sociales. Asegúrese de suscribirse a mi boletín semanal de actualizaciones y sígueme en Twitter/X en @DavidgeWirtz, en Facebook en Facebook.com/davidgewirtz, en Instagram en Instagram.com/davidgewirtz, en Bluesky en @Davidgewirtz.com, y en YouTube en YouTube.com/davidgewirtztztv.