¿Cómo las empresas se adaptan a los agentes de IA generativa?
Los avances recientes en inteligencia artificial generativa (IA Gen) están transformando radicalmente la forma en que las empresas abordan la modernización de sus sistemas tecnológicos y la reducción de la deuda técnica. Este cambio es especialmente relevante si consideramos que aproximadamente el 70% del software utilizado por las empresas Fortune 500 fue desarrollad hace más de dos décadas. La clave del éxito radicará en la capacidad de las organizaciones para construir y gestionar una fuerza laboral compuesta por diversos tipos de agentes de IA generativa.
Un artículo de McKinsey menciona algunos aspectos para tener en consideración:
Aceleración de la modernización tecnológica
Aunque el uso de agentes de IA generativa está en sus primeras etapas, su implementación promete eliminar gran parte del trabajo manual, lo que podría acelerar los plazos de modernización tecnológica entre un 40% y 50%, además de reducir costos hasta en un 40%. Esto supone una ventaja significativa para las empresas que buscan actualizar sus sistemas heredados y reducir la complejidad de sus procesos.
Tipos de agentes de IA y su escalabilidad
Una de las principales estrategias para aprovechar el potencial de estos agentes es escalar su uso de manera eficiente. Existen diferentes tipos de agentes de IA, cada uno con funciones especializadas. Por ejemplo, los agentes de análisis de datos se enfocan en interpretar grandes volúmenes de información, mientras que los agentes de integración de sistemas facilitan la conexión entre plataformas tecnológicas. Las organizaciones pueden desplegar cientos de estos agentes trabajando de forma autónoma bajo supervisión humana. Su colaboración en tareas complejas como el análisis de datos, la integración de sistemas, el diseño y ejecución de pruebas, y la mejora continua basada en retroalimentación en tiempo real maximiza su efectividad.
Transformación de procesos complejos
El verdadero valor de los agentes de IA generativa reside en su capacidad para gestionar procesos completos, no solo tareas aisladas. Los líderes tecnológicos deberán establecer mecanismos de control efectivos, como bucles de retroalimentación para que los agentes revisen y mejoren el trabajo de sus pares, programarlos para interactuar directamente con los gerentes y garantizar una supervisión humana adecuada.
Redefiniendo la relación costo-beneficio
Los agentes de IA generativa tienen el potencial de transformar la relación entre costos y beneficios en la modernización de sistemas y la gestión de deuda técnica. Los responsables de tecnología deberán identificar los problemas más complejos y costosos—aquellos que implican inversiones millonarias y plazos de varios años—para desarrollar soluciones basadas en IA generativa que permitan resolverlos de manera más rápida y eficiente.
La incorporación de diversos tipos de agentes de IA generativa representa una oportunidad sin precedentes para acelerar la transformación digital y optimizar los recursos empresariales. A medida que estas tecnologías evolucionan, las empresas que logren integrar de manera efectiva estos sistemas tendrán una ventaja competitiva significativa en el mercado.
