La nueva generación de inteligencia artificial ya no solo responde preguntas o redacta correos, ahora
toma decisiones, ejecuta tareas y trabaja de forma autónoma dentro de las empresas. El problema es que la adopción va mucho más rápido que los mecanismos para supervisarla. Según Deloitte,
apenas el 21% de las organizaciones cuenta con un modelo avanzado para gestionar los riesgos de la IA agéntica, mientras que
el 74% espera utilizar agentes de IA de manera moderada o extensiva para 2027.
La pregunta que comienza a preocupar a los líderes tecnológicos es tan simple como inquietante:
¿qué pasa cuando decenas de agentes de IA empiezan a interactuar entre sí, acceder a información crítica y tomar decisiones dentro de los procesos del negocio?
Expertos de BMC Helix advierten que el verdadero desafío de la inteligencia artificial ya no es implementarla, sino gobernarla. Las empresas enfrentan el reto de definir qué información pueden usar estos agentes, qué decisiones pueden tomar, cómo supervisar
sus acciones y quién responde cuando algo sale mal.
La discusión está ganando relevancia en América Latina, donde cada vez más compañías de banca, telecomunicaciones, salud, energía y retail están avanzando desde pruebas piloto hacia despliegues reales de inteligencia artificial. Sin embargo, muchas siguen construyendo
las reglas mientras la tecnología ya está operando.
Compartio la información y estoy atento si requiere algo adicional de nuestro lado.
¿Cómo controlar los agentes de IA?: el nuevo reto de las empresas
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Solo el 21 % de las organizaciones cuenta hoy con un modelo avanzado para gestionar los riesgos de la inteligencia artificial agéntica, mientras 74 % espera utilizar agentes de IA al menos de manera moderada para 2027, según Deloitte.
Bogotá, septiembre de 2026 – La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa en las empresas. Después de experimentar con herramientas capaces de generar textos, analizar información o responder preguntas, las organizaciones están comenzando
a incorporar agentes de IA capaces de tomar decisiones dentro de parámetros definidos y ejecutar tareas de manera autónoma. Pero este avance trae consigo un nuevo desafío: ¿quién controla a los agentes de inteligencia artificial cuando empiezan a interactuar
entre ellos, con aplicaciones empresariales y con información crítica?
La pregunta cobra relevancia para las organizaciones que buscan acelerar su transformación digital, incluida América Latina, donde las empresas avanzan en la incorporación de IA a sus procesos. El reto ya no está únicamente en adoptar la tecnología, sino en
establecer reglas para garantizar que opere de manera segura y alineada con los objetivos del negocio.
Un estudio de Deloitte, realizado entre 3.235 líderes de negocio y tecnología de 24 países, encontró que apenas 21 % de las organizaciones cuenta actualmente con un modelo de gobernanza avanzado para gestionar los riesgos asociados con la IA agéntica. Al mismo
tiempo, 74 % espera utilizar agentes de IA al menos de manera moderada para 2027.
La brecha plantea un escenario particular, mientras aumenta la autonomía de los sistemas de inteligencia artificial, las estructuras diseñadas para supervisarlos todavía están en desarrollo.
El nuevo reto de las empresas
A diferencia de las aplicaciones tradicionales de IA, los agentes pueden analizar información, tomar decisiones dentro de determinados límites y ejecutar acciones. Cuando varias de estas herramientas operan simultáneamente, aumenta la necesidad de establecer
mecanismos que determinen qué pueden hacer, a qué información pueden acceder, cómo se distribuyen las tareas y cómo se supervisan sus resultados.
“Durante los últimos años, la conversación estuvo centrada en cómo incorporar inteligencia artificial. Hoy el verdadero desafío es lograr que todos esos agentes trabajen de manera coordinada, segura y alineada con los objetivos del negocio”, explica Antonio
Monti, VP NOLA & SOLA de BMC Helix.
La gobernanza, en este escenario, implica establecer políticas y límites para que los agentes puedan operar con un nivel determinado de autonomía, pero bajo supervisión. Entre los elementos que las organizaciones deben considerar están el control de decisiones
automatizadas, el cumplimiento de políticas de seguridad, la trazabilidad de las acciones y la visibilidad sobre los procesos ejecutados.
El desafío aumenta a medida que las compañías incorporan soluciones de diferentes modelos y proveedores. Administrar cada agente de manera aislada puede generar nuevos silos tecnológicos, por lo que las organizaciones necesitan una visión integral de sus interacciones
y de las reglas bajo las cuales funcionan.
Gobernar y coordinar: dos desafíos distintos
En esta nueva arquitectura tecnológica aparece además otro concepto: la orquestación. Mientras la gobernanza establece las reglas, políticas y límites bajo los cuales deben operar los agentes, la orquestación permite coordinar sus actividades, distribuir tareas
y facilitar la interacción entre diferentes sistemas y aplicaciones.
“Así como una orquesta necesita un director para que cada instrumento aporte valor en el momento indicado, un ecosistema de inteligencia artificial requiere una plataforma capaz de coordinar múltiples agentes, independientemente del modelo o proveedor con el
que fueron desarrollados”, señala Monti.
Para BMC Helix, esta evolución apunta hacia plataformas capaces de integrar, gestionar y gobernar agentes inteligentes desde un único entorno operativo, combinando autonomía con mecanismos de supervisión sobre los procesos críticos.
El cambio supone, en definitiva, una nueva discusión para las áreas de tecnología, si la primera etapa de la revolución de la IA estuvo marcada por la pregunta “¿cómo podemos utilizarla?”, la siguiente comienza a estar determinada por otra más compleja: “¿cómo
hacemos que múltiples agentes trabajen de forma autónoma sin perder el control?”. Para las empresas que buscan escalar la inteligencia artificial, la respuesta pasa cada vez más por combinar autonomía, gobernanza, innovación y responsabilidad como parte de
una misma estrategia tecnológica.
