La conversación dentro de las empresas ya no gira solo en torno a cuántas tareas puede automatizar la IA, sino a quién coordina a quién cuando los agentes digitales empiezan a operar con mayor autonomía.
“Ya no estamos hablando de chatbots que responden preguntas, sino de agentes con capacidad de ejecutar procesos completos”, explicó Damian Malfatti, director de Experis en Manpower Group.
El impacto se siente con más fuerza en los mandos medios, o sea gerentes, coordinadores y líderes de equipo encargados de medir productividad y resultados en esquemas híbridos.
Desde su experiencia, la promesa de eficiencia no es automática, ya que la tecnología puede reducir de forma muy clara los tiempos de ejecución de procesos, pero aclara que eso no siempre se traduce en valor de negocio inmediato.
“No existe todavía una correlación directa entre eficiencia técnica y beneficio real si no hay intervención humana en la validación”, señala el especialista.
Aunque algunas consultoras como Gartner, que en su informe AI-augmented work, habla de mejoras de 30% a 40% en eficiencia operativa cuando se integran copilotos o agentes bien definidos, Malfatti señala que el factor humano es el que realmente aumenta la productividad de las organizaciones.
Además, otro reto al que se enfrentan las compañías es que las oficinas dejaron de ser únicamente espacios físicos para convertirse en nodos de coordinación.
“La presencialidad hoy tiene más sentido cuando libera tiempo de las personas para tareas de interacción, integración y toma de decisiones”, dice Malfatti. En ese contexto, la IA cumple el rol de absorber tareas de síntesis, documentación y procesamiento que antes ralentizaban el trabajo colectivo.
“Las herramientas de inteligencia artificial liberan muchísimo tiempo, y ese tiempo no se traduce en más horas frente a la computadora, sino en mejores interacciones humanas”, apunta el ejecutivo.
Sin embargo, la curva de aprendizaje es uno de los principales cuellos de botella. McKinsey advierte en su informe The State of AI in 2024 que las empresas que obtienen retornos consistentes no son las que más automatizan, sino las que rediseñan procesos completos, asignando responsabilidades claras entre personas y sistemas. La consultora subraya que los mayores incrementos de productividad aparecen cuando la IA se integra a flujos de trabajo existentes y no cuando opera como una capa aislada.
“La inteligencia artificial no puede quedarse sola, tiene que estar supervisada. No puedes delegar completamente la responsabilidad en una herramienta”, precisa el ejecutivo de Manpower.
Aunque existen ejemplos, como el de Toyota, que implementó una plataforma de IA basada en infraestructura de Google Cloud, que permitió a operarios y técnicos construir y desplegar modelos de machine learning y redujo más de 10,000 horas de trabajo al año y aumentó la eficiencia interna, Malfatti es puntual a la hora de hablar sobre cómo las decisiones finales son responsabilidad de los humanos.
“Si no revisas constantemente los resultados, puedes terminar reproduciendo sesgos o decisiones que no están alineadas con las políticas de diversidad o ética de la empresa”, advierte. La gobernanza, entonces, deja de ser un tema legal para convertirse en una práctica operativa diaria.
Desde esta perspectiva, coordinar talento humano y agentes de IA es un desafío de diseño organizacional, que redefinirá qué tareas se delegan, cuáles se supervisan y dónde el juicio humano sigue siendo irremplazable. “La IA tiene que interpretarse como apoyo, no como reemplazo”, resume el entrevistado.
