“Las compañías están habilitando plataformas para utilizar IA con sus empleados, pero encuentran un reto, pues los directivos dicen que solamente hay entre un 15 y un 20% de adopción, y mucho de esto es porque las bases de datos y de información de un puesto de trabajo no están bien definidas”, apuntó Barcia.
Según Gartner, para 2026, más del 60% del trabajo rutinario de oficina será realizado por este tipo de tecnologías, lo que transformará profundamente los flujos laborales tradicionales.
Los equipos mixtos, conformados por humanos y agentes, requerirán nuevas habilidades de coordinación, liderazgo y supervisión ética, y también un nuevo lenguaje e interacción entre máquina y humano.
“Estamos hablando de distintas IAs que puedes utilizar en tu día a día laboral. Cada una tendrá un fin, y más allá de tener un solo agentic, podrás tener desarrollados dos o tres que se van a comunicar entre sí y hacerte la vida más sencilla. Pero bajo este esquema, los humanos tendrán que desarrollar nuevas habilidades para delegar y coordinar”, precisó Oliver Parker, vicepresidente de IA en Google Cloud.
A medida que estas tecnologías se integren, la responsabilidad de los humanos pasará de ejecutar tareas a diseñar, supervisar y afinar el comportamiento de los agentic. El Foro Económico Mundial proyecta que para 2027, surgirán más de 100 millones de nuevos roles relacionados con IA, muchos centrados en gobernanza, entrenamiento y evaluación de agentes.
Hugo Valdés, director de operaciones de Roomie, una startup mexicana enfocada en IA y robots de servicio, hace énfasis en los tipos de agentic que habrá en las empresas en el futuro cercano.
“Tenemos los agentes virtuales que atienden a usuarios; esta ola la vemos en la actualidad. La siguiente ola es la de la industria especializada, o sea, IA que se encarga de la generación de código o de tareas más complejas. Esto es una IA generativa más sofisticada que se empieza a integrar en la fuerza laboral. Cuando hablamos de agentes especializados, se trata de una IA que se alimenta de un dataset muy específico, por ejemplo, de contratos”, indicó Valdés.
Esto se traduce en que si eres un abogado fiscal, puedes entrenar un agentic que se encargue de resolver algunas dudas de otros miembros de tu equipo o hacer tareas muy sencillas, pero le debes brindar herramientas y datos para poder hacer su trabajo en una base de datos ordenada y siempre verificando su labor.
Los agentic workflows —es decir, flujos de trabajo en los que los agentes autónomos de IA no solo apoyan sino que deciden y ejecutan tareas según objetivos definidos— permitirán que actividades como redactar reportes, coordinar agendas, lanzar campañas de marketing o escribir código se automaticen casi por completo. No será solo un asistente pasivo, sino un agente que decide y actúa en función de un objetivo.
“En el caso de los humanos, se moverán hacia roles de supervisión, validación y fine-tuning. Es decir, muchos pasarán de hacer a verificar que se haya hecho bien. Esto cambiará los KPIs, las herramientas que se usan y las habilidades más demandadas”, precisó Parker.
Nuevas tareas, nuevos organigramas
De acuerdo con Barcia, las habilidades blandas serán igual de relevantes que las técnicas a la hora de entrenar este tipo de tecnologías y cambiarán las jerarquías: no será raro ver equipos pequeños con una persona coordinando a varios agentes inteligentes en tareas altamente complejas.
“Los agentes pueden hacer múltiples pasos de un proceso que antes requería a varios humanos. Por ejemplo, un agente puede planear una campaña de e-commerce, pedir recursos, lanzar anuncios y medir resultados, todo en minutos”, precisó Valdés.
Las empresas que adopten agentic workflows más rápido, según los especialistas, avanzarán más que sus competidores, mientras que algunas industrias podrían experimentar despidos o una transformación laboral más agresiva. A la vez, habrá una nueva brecha entre quienes saben trabajar con agentes y quienes no.
