Agentes de IA: la nueva carrera empresarial no es adoptarlos, sino aprender a controlarlos
- Luisa Velásquez
- hace 2 horas
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La inteligencia artificial comienza a cambiar de rol dentro de las empresas. Ya no se trata únicamente de herramientas capaces de generar textos, imágenes o código a partir de instrucciones: los agentes de IA pueden conectarse con sistemas, utilizar herramientas y ejecutar procesos completos de manera autónoma.
Pero mientras crece el interés empresarial por esta tecnología, también aparece una pregunta clave: ¿cómo incorporar agentes de IA sin perder el control sobre lo que hacen, cuánto cuestan y qué resultados generan?
Ese es precisamente el desafío que busca abordar Forge, una metodología desarrollada por NYXN para incorporar agentes de inteligencia artificial en equipos empresariales y modificar la manera en que se desarrollan, modernizan y operan sistemas tecnológicos.
La propuesta parte de una experiencia concreta. Durante dos años, los equipos de ingeniería de NYXN compararon proyectos desarrollados con agentes de IA frente a iniciativas realizadas bajo metodologías ágiles tradicionales. El resultado fueron mejoras de entre 50% y 70% en los tiempos de ejecución, una diferencia que llevó a la compañía a estructurar un modelo para trasladar esta forma de trabajo a organizaciones completas.
El contexto toma protagonismo
Uno de los cambios que plantea Forge está en la relación entre las personas y los agentes. Para que estos puedan ejecutar correctamente sus tareas no basta con proporcionarles instrucciones: necesitan comprender el negocio, sus objetivos, reglas, tecnologías y criterios de calidad.
Por ello, la metodología utiliza specs, especificaciones estructuradas que concentran ese conocimiento y proporcionan a los agentes el contexto necesario para desarrollar una solución.
A esto se suma la posibilidad de conectar los agentes con bases de datos, aplicaciones y otras herramientas mediante tecnologías como MCP (Model Context Protocol). La observabilidad permite, además, conocer qué modelos utilizan, qué acciones realizan, cuántos ciclos ejecutan y cuánto consumen en tokens.
Este último elemento adquiere relevancia porque la velocidad de los agentes también debe estar acompañada por mecanismos que permitan entender y controlar los costos asociados a su operación.
Una nueva forma de organizar los equipos
Forge propone que los especialistas en tecnología dejen de limitar el uso de IA a tareas individuales y pasen a asumir un papel de dirección y supervisión sobre agentes que intervienen en diferentes etapas del desarrollo.
La idea se resume en el concepto Human on the Loop: los agentes pueden ejecutar tareas de manera autónoma dentro de parámetros previamente establecidos, mientras las personas supervisan el proceso, intervienen cuando sea necesario y conservan la responsabilidad sobre los resultados.
Esta estructura se complementa con reglas de gobernanza para el uso de IA, tomando como referencia el AI Management System (AIMS) definido por ISO/IEC 42001.
De la teoría a un proyecto bancario
La metodología ya se encuentra en aplicación en un proyecto de modernización de un core bancario. De acuerdo con NYXN, la iniciativa estima reducir un proceso que tomaría tres años a 11 meses, utilizando un equipo de 12 personas y 47 agentes de IA.
El caso refleja el cambio que busca impulsar la metodología: no se trata simplemente de sumar inteligencia artificial a los procesos existentes, sino de reorganizar el trabajo para aprovechar la autonomía de los agentes manteniendo mecanismos de control.
Para David Casillas, Chief Technology Officer de NYXN, la adopción empresarial de esta tecnología requiere una nueva manera de organizar el trabajo, entregar contexto y supervisar las acciones de los agentes.
Así, el desafío para las organizaciones deja de ser únicamente identificar qué pueden hacer estos sistemas. La discusión se traslada a dónde utilizarlos, qué autonomía otorgarles y cómo mantener bajo control su ejecución, seguridad y costos.
En esta transición, la ventaja no estaría solamente en contar con agentes capaces de hacer más tareas, sino en desarrollar la estructura necesaria para trabajar con ellos de manera sostenible.
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