El consenso sobre la capacidad de la IA agentica para cumplir sus promesas es cautelosamente optimista: hasta ahora, todo bien, pero con importantes matices. Una encuesta reciente de PwC a 300 altos ejecutivos que adoptan agentes de IA encontró que el 66% reporta resultados positivos en cuanto a productividad. Sin embargo, vale la pena señalar que todos los sistemas típicamente generan algunas mejoras en la productividad. Lo que los ejecutivos realmente buscan es una ventaja significativa que cree una diferenciación competitiva extrema. Actualmente, solo unos pocos agentes de IA están "transformando la forma en que se realiza el trabajo", según los autores del informe de PwC. "Muchos empleados utilizan funciones agenticas integradas en aplicaciones empresariales para acelerar tareas rutinarias — obtener ideas, actualizar registros, responder preguntas. Esto representa un impulso significativo en la productividad, pero está lejos de una verdadera transformación. " El principal obstáculo no es la tecnología en sí; sino, más bien, la "mentalidad, la preparación para el cambio y el compromiso del equipo", concluyen los autores de PwC. Mahe Bayireddi, CEO y cofundador de Phenom, una empresa que provee agentes de IA para funciones de recursos humanos, coincide en que los desafíos radican principalmente en estas áreas. Al participar en la reciente conferencia de usuarios de Phenom en Filadelfia, Bayireddi enfatizó que el contexto es crucial para los agentes de IA. "Hay mucho que aprender en este proceso, " dijo. "Actualmente, no hay expertos que puedan guiar de manera dinámica cómo gestionar eficazmente los agentes de IA. " Bayireddi explicó: "Los agentes pueden aumentar la productividad en aproximadamente un 20-30%, siempre que se usen correctamente, que la gestión del cambio esté bien manejada y que los datos se utilicen apropiadamente. La clave es cómo hacer que funcione y gestionar el cambio de manera efectiva. " Los agentes de IA y los datos que manejan deben ser específicos del dominio, variando de una industria a otra y de una empresa a otra. "Los datos a nivel universal son bastante complejos, " explicó. "Las sutilezas del contexto y la personalización son fundamentales para que la IA funcione correctamente. No puede ser demasiado genérica. " El surgimiento de los agentes de IA acerca la inteligencia artificial generativa a una aplicación práctica.

Cuando se integran, los agentes pueden ser "incorporados en los flujos de trabajo, " dijo Bayireddi. "Hasta ahora, las personas tenían que ir a ChatGPT, hacer una pregunta y esperar una respuesta. Así no funciona el trabajo de manera natural. " Se debe enfocar en abordar las sutilezas de las funciones y procesos específicos destinados a la automatización por parte de los agentes. “Esto debe realizarse en un formato efectivo que incluya el contexto, ” añadió. “Eso solo se puede lograr si el agente funciona de manera efectiva dentro de un departamento. ” Bayireddi no ve a los agentes de IA como una amenaza para los empleos, pero reconoce que cambiarán la naturaleza del trabajo. “Se crearán nuevos empleos debido a los agentes, y también surgirán nuevos tipos de trabajo. Las habilidades son una parte; el trabajo en sí y los roles evolucionarán. ” Los autores de PwC recomiendan no conformarse con ganancias mínimas mediante los agentes de IA. “Las empresas que se detengan en las etapas piloto corren el riesgo de ser superadas por competidores dispuestos a rediseñar fundamentalmente el trabajo. Solo unas pocas empresas están definiendo proactivamente el futuro construyendo nuevos modelos operativos que integren y orquesten múltiples agentes de IA. Menos de la mitad están replanteando fundamentalmente los modelos operativos y los flujos de trabajo (45%) o rediseñando procesos alrededor de los agentes de IA (42%). ”