{"id":2340,"date":"2025-06-25T17:48:15","date_gmt":"2025-06-25T20:48:15","guid":{"rendered":"https:\/\/prensaeconomica.com.ar\/?p=2340"},"modified":"2026-07-12T18:01:21","modified_gmt":"2026-07-12T21:01:21","slug":"el-impacto-de-los-agentes-de-ia-en-las-empresas-y-el-empleo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prensaeconomica.com.ar\/?p=2340","title":{"rendered":"\u00a0El impacto de los agentes de IA\u00a0en las empresas y el empleo"},"content":{"rendered":"

Por EDUARDO LAENS, CEO de Varegos y docente universitario<\/strong><\/p>\n

Hemos vivido\u00a0 la euforia que gener\u00f3 la irrupci\u00f3n de la inteligencia artificial generativa\u00a0 y, m\u00e1s recientemente, el surgimiento de agentes aut\u00f3nomos impulsados por modelos de lenguaje. Pero tambi\u00e9n estamos viendo con claridad algo que muchas organizaciones a\u00fan est\u00e1n procesando: lo verdaderamente disruptivo no es que una IA pueda generar texto, c\u00f3digo o im\u00e1genes, sino que ahora puede coordinarse con otras IAs, razonar en conjunto y ejecutar tareas complejas de principio a fin, sin intervenci\u00f3n humana directa.<\/p>\n

Este nuevo paradigma \u2014que la literatura t\u00e9cnica denomina sistemas multiagente o\u00a0multi-agent AI systems<\/em>\u2014 marca un cambio estructural en la manera en que se conciben los procesos de negocio, la asignaci\u00f3n de tareas y, en consecuencia, el dise\u00f1o mismo del trabajo en las empresas.<\/p>\n

LA HORA DE LOS AGENTES DE IA<\/strong><\/p>\n

Hasta no hace mucho, los casos de uso de la IA generativa se limitaba a tareas acotadas: redactar un mail, resumir una reuni\u00f3n, generar c\u00f3digo base o armar un informe. Pero tal como lo se\u00f1alan IBM<\/strong> y Deloitte<\/strong> en\u00a0The Cognitive Leap<\/em><\/strong>\u00a0(2024), estos modelos standalone presentan limitaciones para actuar con contexto, razonar en pasos y conectarse con m\u00faltiples herramientas empresariales. Y ah\u00ed es donde entran los agentes.<\/p>\n

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Un agente de inteligencia artificial es una entidad aut\u00f3noma capaz de percibir su entorno (ya sea digital o f\u00edsico), tomar decisiones, planificar acciones y ejecutarlas en funci\u00f3n de un objetivo definido. Cuando m\u00faltiples agentes trabajan en red, surgen capacidades emergentes: colaboran, se coordinan, se supervisan mutuamente, aprenden del entorno y orquestan flujos de trabajo complejos con una precisi\u00f3n que empieza a igualar \u2014y en algunos casos superar\u2014 a los humanos.<\/p>\n<\/blockquote>\n

En la actualidad, ya se est\u00e1 implementando este tipo de agentes en procesos como soporte IT, onboarding de empleados, atenci\u00f3n al cliente, conciliaciones contables y entrenamiento comercial, con beneficios concretos: reducci\u00f3n de tiempos en un 60-80%, disminuci\u00f3n de errores, y mayor adaptabilidad frente a cambios del entorno.<\/p>\n

UN NUEVO MODELO<\/strong><\/p>\n

Los agentes no solo ejecutan tareas, las entienden en su contexto. Como describe el World Economic Forum<\/strong> en su informe\u00a0Navigating the AI Frontier<\/em><\/strong>\u00a0(2024), estos sistemas incorporan memoria, planificaci\u00f3n, sensores digitales y herramientas que les permiten actuar como verdaderos colaboradores aut\u00f3nomos<\/strong>. Su impacto en t\u00e9rminos de productividad es considerable: en vez de mejorar una tarea puntual, redise\u00f1an el flujo completo<\/strong>.<\/p>\n

A modo de ejemplo: un proceso de auditor\u00eda financiera tradicional puede tomar semanas, involucrar m\u00faltiples personas, conciliaciones manuales, validaciones cruzadas y revisi\u00f3n documental. Con agentes, ese mismo proceso puede ser modelado como un flujo compuesto por unidades aut\u00f3nomas (extracci\u00f3n de datos, validaci\u00f3n, comparaci\u00f3n, generaci\u00f3n de informe) que trabajan en paralelo y se retroalimentan para mejorar el resultado final.<\/p>\n

El resultado no es solo velocidad: es inteligencia operativa, flexibilidad adaptativa y capacidad de escalar sin duplicar costos.<\/p>\n

\u00bfQU\u00c9 PASA CON EL EMPLEO?<\/strong><\/p>\n

Es imposible hablar de esta transformaci\u00f3n sin poner el foco en su impacto sobre el trabajo humano. Seg\u00fan el\u00a0Future of Jobs Report 2025<\/em>\u00a0del WEF<\/strong>, se estima que entre 2025 y 2030 se crear\u00e1n 170 millones de nuevos empleos, pero tambi\u00e9n se destruir\u00e1n 92 millones por obsolescencia de tareas, lo que dejar\u00e1 un saldo neto positivo del 7%, pero altamente disruptivo.<\/p>\n

En ese mismo informe, el 40% de los empleadores planea reducir personal debido a la automatizaci\u00f3n de tareas, mientras que el 85% planea invertir en reskilling o upskilling. Es decir, no se trata de un reemplazo masivo, sino de una rotaci\u00f3n profunda del capital humano hacia roles m\u00e1s estrat\u00e9gicos, creativos y de supervisi\u00f3n.<\/p>\n

Desde nuestra experiencia, esto ya est\u00e1 ocurriendo: muchas empresas est\u00e1n reconvirtiendo puestos administrativos hacia tareas de supervisi\u00f3n de agentes, an\u00e1lisis estrat\u00e9gico y mejora continua de flujos automatizados.<\/p>\n

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La clave est\u00e1 en anticiparse: las empresas que ya est\u00e1n capacitando a sus equipos en IA, automatizaci\u00f3n y dise\u00f1o de procesos tienen una ventaja significativa frente al resto.<\/p>\n<\/blockquote>\n

DE TAREAS A CAPACIDADES<\/strong><\/p>\n

Uno de los mayores errores que vemos en el mercado es pensar en los agentes como reemplazo directo de roles humanos. Esa mirada es reduccionista. La verdadera revoluci\u00f3n est\u00e1 en repensar las empresas no como estructuras jer\u00e1rquicas de tareas, sino como ecosistemas din\u00e1micos de capacidades, donde humanos y agentes interact\u00faan como pares complementarios.<\/p>\n

En\u00a0Agentes de inteligencia artificial y workflows ag\u00e9nticos<\/em>\u00a0(IALAB UBA, 2025)<\/strong>, se presenta una taxonom\u00eda de cinco niveles de autonom\u00eda para agentes, desde los que requieren intervenci\u00f3n humana constante, hasta los que toman decisiones complejas de forma independiente. Este marco es vital para las empresas que quieren avanzar sin perder control ni generar riesgo operativo.<\/p>\n

Desde mi rol, ya aplicamos este modelo para dise\u00f1ar arquitecturas h\u00edbridas, donde los humanos conservan el rol de supervisores estrat\u00e9gicos, los agentes ejecutan y monitorean tareas, y la colaboraci\u00f3n entre ambos se da en flujos con reglas claras, trazabilidad y control.<\/p>\n

NUEVAS HABILIDADES Y LIDERAZGOS<\/strong><\/p>\n

La transformaci\u00f3n no es solo tecnol\u00f3gica, es tambi\u00e9n cultural. Las habilidades m\u00e1s demandadas para 2030 ya no ser\u00e1n la ejecuci\u00f3n repetitiva ni el conocimiento t\u00e9cnico puntual, sino capacidades como Pensamiento anal\u00edtico y estrat\u00e9gico, Alfabetizaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, Curiosidad y aprendizaje continuo, Liderazgo adaptativo y Capacidad de trabajar en entornos h\u00edbridos humano-IA.<\/p>\n

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Seg\u00fan el WEF, el 39% de las habilidades actuales quedar\u00e1n obsoletas en los pr\u00f3ximos cinco a\u00f1os y el 59% de los trabajadores necesitar\u00e1 alg\u00fan tipo de formaci\u00f3n para adaptarse.<\/p>\n<\/blockquote>\n

Como toda innovaci\u00f3n profunda, esta tambi\u00e9n trae riesgos: sesgos en la toma de decisiones, p\u00e9rdida de control humano, sobre dependencia tecnol\u00f3gica, falta de est\u00e1ndares \u00e9ticos. Los sistemas multiagente requieren de un gobierno s\u00f3lido, pol\u00edticas de auditor\u00eda y principios de dise\u00f1o responsable.<\/p>\n

La clave es promover arquitecturas abiertas, trazables, con feedback loops y reglas de supervisi\u00f3n, as\u00ed como la incorporaci\u00f3n de perfiles \u00e9ticos y legales en los proyectos de automatizaci\u00f3n avanzada. No basta con que el sistema funcione: debe ser justo, seguro y explicable.<\/p>\n

OPORTUNIDAD HIST\u00d3RICA<\/strong><\/p>\n

Estamos ante un momento bisagra. As\u00ed como la electricidad transform\u00f3 la industria en el siglo XIX, o Internet cambi\u00f3 el comercio y la comunicaci\u00f3n en el XX, los agentes inteligentes est\u00e1n reformulando la forma en que las organizaciones operan, deciden, aprenden y escalan.<\/p>\n

En definitiva, no se trata de elegir entre humanos o m\u00e1quinas, sino de dise\u00f1ar modelos organizacionales donde ambos coexisten y se potencien. Empresas m\u00e1s inteligentes, trabajadores m\u00e1s humanos, decisiones m\u00e1s r\u00e1pidas y procesos m\u00e1s flexibles: ese es el futuro que estamos construyendo.<\/p>\n

Pero ese futuro no es autom\u00e1tico. Requiere visi\u00f3n, estrategia, inversi\u00f3n y \u2014sobre todo\u2014 una profunda voluntad de transformaci\u00f3n.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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