En un contexto donde la inteligencia artificial deja de ser una herramienta de apoyo para convertirse en un actor con capacidad de decisión, las empresas enfrentan un desafío que va mucho más allá de la adopción tecnológica. Para analizar ese cambio profundo, Julián Herman, managing director y socio de Boston Consulting Group (BCG), dialogó con Innovación Digital 360 y compartió su mirada estratégica sobre el impacto de la IA agéntica en las organizaciones de la región.
A lo largo de la entrevista, Herman explica cómo prepararse para convivir con agentes autónomos, qué cambios culturales y operativos hacen falta y por qué el verdadero valor de la IA no aparece en pilotos aislados, sino en el rediseño del trabajo, los roles y la gobernanza. Además, dirige la atención a la fuerza laboral híbrida, al nuevo liderazgo que empieza a tomar forma y a los riesgos de una adopción superficial que puede diluir cualquier ventaja competitiva.
Con datos de estudios recientes y una mirada precisa sobre lo que ya ocurre en las compañías líderes, Herman invita a repensar cómo se organiza el poder de decisión dentro de las empresas latinoamericanas. Se trata de una conversación clave para entender por qué la IA agéntica no es un proyecto más, sino un punto de quiebre.
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¿Cómo debería prepararse hoy una empresa latinoamericana para convivir con sistemas de IA que no solo ejecutan tareas, sino que toman decisiones que antes eran exclusivamente humanas?
Una empresa latinoamericana debe comenzar por redefinir su forma de organizar el trabajo y la toma de decisiones. Nuestros datos muestran que la adopción de IA agéntica avanza más rápido que la capacidad de las compañías para ajustar sus modelos de gestión, y ese es el riesgo central. Estos sistemas no son solo automatización avanzada: actúan, aprenden y pueden asumir decisiones que antes eran exclusivamente humanas.
Para prepararse, las empresas deben avanzar en tres frentes. Primero, clarificar el objetivo estratégico de la IA y alinear las inversiones a ese propósito. No se trata de incorporar agentes por moda, sino de identificar dónde pueden generar valor real. Segundo, rediseñar procesos pensando en flujos donde humanos y agentes trabajan de manera integrada, y no solo en automatizar tareas individuales. Y tercero, establecer marcos de gobernanza que definan derechos de decisión, niveles de supervisión humana y criterios de trazabilidad.
Convivir con agentes autónomos exige un cambio de arquitectura organizativa: entender qué decisiones delegar, en qué condiciones y con qué mecanismos de control. Es un rediseño estructural, no un proyecto tecnológico.
¿Qué implica, a nivel cultural y organizacional, gestionar una “fuerza laboral híbrida” donde humanos y agentes autónomos co-crean, y cómo se evita que se diluyan los roles y la confianza?
Gestionar una fuerza laboral híbrida implica reconocer que los agentes de IA no son solo herramientas sofisticadas, sino participantes activos en los flujos de trabajo. Nuestro estudio muestra que el 76% de los ejecutivos ya los percibe como colegas, y eso obliga a ajustar normas culturales, roles y formas de coordinación.
A nivel organizacional, las empresas deben diseñar explícitamente cómo se distribuyen decisiones y responsabilidades entre humanos y agentes. Surgen nuevos roles: “orquestadores” que supervisan agentes, perfiles técnicos capaces de entrenarlos, y líderes que gestionan equipos donde conviven contribuciones humanas y automatizadas. Sin esta arquitectura, los límites se vuelven difusos y aparecen fricciones.
La confianza se construye con tres elementos clave: transparencia sobre qué hace la IA y con qué criterios; formación continua para que las personas entiendan cómo supervisarla y corregirla; y mecanismos claros de accountability que definan quién responde ante errores o desvíos. Cuando estos componentes están diseñados desde el inicio, la colaboración fluye y los agentes se integran de manera natural en los equipos, aportando eficiencia.
¿Qué cambios operativos se vuelven impostergables para que una compañía capture valor real de la IA Agentica y no se limite a experimentos aislados?
Para capturar valor real de la IA agéntica, las compañías deben hacer cambios operativos que van mucho más allá de pilotos o automatizaciones puntuales. Nuestro estudio muestra que el mayor diferencial lo obtienen las organizaciones que rediseñan su funcionamiento, no solo sus herramientas.
Hay cuatro transformaciones impostergables:
- Rediseñar workflows end-to-end. No se trata de sumar IA a un proceso existente, sino de reconstruir el flujo completo para que humanos y agentes trabajen de manera coordinada. Es el paso que separa la eficiencia incremental de la transformación real.
- Definir derechos de decisión y nuevos modelos de gobernanza. Las empresas deben establecer cuándo decide la IA, cuándo supervisa un humano, y con qué mecanismos de trazabilidad y auditoría. Sin esto, la autonomía del agente no se puede escalar con seguridad.
- Reconfigurar estructuras y roles. Los agentes IA cambian quién hace qué: algunos roles se automatizan, otros se expanden y surge la necesidad de “orquestadores” humanos que gestionen agentes y resuelvan excepciones. Esto implica repensar jerarquías, mandos medios y perfiles de entrada.
- Crear capacidades internas sostenibles. La IA agéntica requiere entrenamiento continuo, gestión del ciclo de vida del agente y una inversión adaptable a la evolución tecnológica. Las compañías necesitan talento preparado para supervisar, mejorar y mantener estos sistemas.
Sin estos cambios, los agentes IA se quedan en pruebas interesantes, pero de bajo impacto. Cuando se combinan rediseño de procesos, gobernanza, estructura y capacidades, los agentes pasan de ser experimentos para convertirse en motores de eficiencia, innovación y diferenciación.
¿Qué tipo de talento y de liderazgo gana relevancia en un contexto donde la IA Agentica reduce niveles jerárquicos y transforma los roles tradicionales?
La IA agéntica redefine qué talento genera valor dentro de una organización. Nuestro estudio muestra que las compañías líderes esperan menos capas jerárquicas y más roles centrados en coordinación, criterio y diseño de procesos. En ese contexto, ganan relevancia dos tipos de talento: los “orquestadores” y los “especialistas aumentados”.
Los orquestadores son líderes capaces de gestionar equipos híbridos, integrar la contribución de agentes autónomos y humanos, y rediseñar flujos de trabajo para maximizar el valor de ambos. No son necesariamente expertos técnicos, sino perfiles con pensamiento sistémico, criterio, capacidad de supervisión y habilidades para tomar decisiones en entornos con alta autonomía de la IA.
Los especialistas aumentados combinan expertise funcional (como finanzas, marketing, operaciones o riesgo) con la capacidad de trabajar con agentes, corregirlos y aprovecharlos para mejorar su desempeño. Son profesionales que ven a la IA como un amplificador de su impacto, no como un sustituto.
En cuanto al liderazgo, el modelo que emerge es menos jerárquico y más basado en propósito, gobernanza y diseño. Los líderes deben ser capaces de definir reglas de interacción, establecer accountability, gestionar el cambio cultural y asegurar que los agentes operen de forma alineada a los valores y objetivos del negocio. El liderazgo del futuro no se define por controlar tareas, sino por crear las condiciones para que equipos humanos y agentes trabajen juntos con claridad y confianza.
¿Cuál es el mayor riesgo de que la ventaja competitiva asociada a la IA Agentica se comoditice rápidamente, y qué deben hacer las empresas de la región para evitar una adopción superficial?
El mayor riesgo es creer que la ventaja proviene de la tecnología en sí misma. Nuestro estudio muestra que la adopción de IA agéntica está avanzando a gran velocidad, impulsada por la disponibilidad de modelos y plataformas; eso hace que los agentes se vuelvan rápidamente accesibles para todos. Si las empresas solo los implementan como casos de uso, pilotos o automatizaciones aisladas, la ventaja se evapora y la IA se convierte en un commodity más.
La diferenciación real surge cuando la organización cambia junto con la tecnología. Las compañías líderes rediseñan procesos, roles y estructuras de gobierno para aprovechar la autonomía de los agentes y convertirla en productividad, velocidad de decisión e innovación. Ese rediseño, no la herramienta, es lo que genera una brecha competitiva sostenible.
Para evitar una adopción superficial, las empresas de la región deben avanzar en cuatro frentes:
- Transformación organizacional, no sólo tecnológica. Integrar agentes exige rediseñar funciones de negocio, derechos de decisión, jerarquías y perfiles. La tecnología sin estos cambios no escala.
- Estrategia de valor clara. No adoptar IA “porque hay que adoptarla”, sino porque se definió dónde generará impacto medible.
- Construcción de capacidades internas. Necesitan talento capaz de orquestar esta colaboración, mantener y mejorar los agentes, y adaptar los modelos a la realidad del negocio.
- Gobernanza, ética y trazabilidad. La autonomía de la IA requiere reglas, accountability y transparencia para mantener confianza y escalar la solución con seguridad.
Cuando la IA agéntica se adopta con propósito y rediseño organizacional, deja de ser una moda tecnológica y se convierte en un diferencial estratégico. Ese es el verdadero punto de inflexión las empresas.
