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DF Lab Opinión/ De la IA que responde a la IA que actúa
Agentes de IA: La próxima conversación sobre IA en las empresas chilenas no debería ser sobre qué modelo usar. Debería ser sobre qué decisiones estamos dispuestos a delegar, bajo qué reglas y con qué metas"
Por: Por Alexis Montecinos, profesor asociado de Inteligencia Artificial de Boston University y managing director de Addval AI
Publicado: Lunes 28 de septiembre de 2026 a las 09:40 hrs.
Alexis Montecinos, profesor asociado de Inteligencia Artificial de Boston University y managing director de Addval AI
Durante los últimos tres años, la inteligencia artificial en las empresas ha sido, sobre todo, una conversación. Le preguntamos algo a un asistente, nos responde y una persona decide qué hacer con esa respuesta. Esa etapa está terminando. La nueva generación de sistemas, los llamados agentes, no se limita a sugerir: ejecuta. Revisa facturas y las concilia, agenda despachos, responde reclamos, cotiza a proveedores y actualiza el sistema contable sin que nadie apriete un botón.
El cambio parece técnico, pero es profundamente organizacional. Cuando la IA solo respondía, el error quedaba en un borrador. Cuando actúa, el error llega al cliente, al inventario o al balance. Por eso, la pregunta relevante ya no es qué tan inteligente es el modelo, sino qué le permitimos hacer, con qué límites y quién responde cuando se equivoca.
Aquí aparece la trampa más frecuente. Muchas empresas intentan instalar agentes sobre procesos que nunca fueron bien definidos. Nadie sabe con precisión cuál es la meta del proceso, qué datos la explican ni cuándo un resultado es bueno o malo. Un agente puesto sobre ese desorden no lo corrige: lo acelera. Automatizar un mal proceso solo permite equivocarse más rápido y a mayor escala.
La alternativa es invertir el orden habitual. En lugar de partir por la tecnología, o incluso por los datos disponibles, conviene partir por la meta. ¿Qué decisión queremos mejorar? ¿Cómo sabremos que mejoró? ¿Qué información necesita esa decisión y cuál sobra? Organizar los datos en torno a objetivos, y no acumularlos a la espera de que algún algoritmo encuentre algo, es lo que separa los pilotos que se presentan en seminarios de los que efectivamente cambian márgenes.
Este enfoque exige, además, tres definiciones que rara vez se discuten en los directorios. Primero, permisos: qué puede hacer el agente por sí solo y qué requiere aprobación humana. Segundo, trazabilidad: cada acción debe quedar registrada y ser explicable. Tercero, responsabilidad: siempre debe haber una persona dueña del resultado, no del software.
Para Chile, la oportunidad es enorme. Nuestra productividad lleva más de una década prácticamente estancada, y buena parte del problema está en tareas administrativas repetitivas, coordinación deficiente y decisiones que se toman tarde. Los agentes pueden atacar exactamente eso, incluso en PYME que nunca tuvieron equipos de datos. Pero la ventaja no la capturará quien compre primero la herramienta, sino quien primero ordene sus procesos para recibirla.
La próxima conversación sobre IA en las empresas chilenas no debería ser sobre qué modelo usar. Debería ser sobre qué decisiones estamos dispuestos a delegar, bajo qué reglas y con qué metas. La IA que actúa no reemplaza el juicio directivo. Lo pone a prueba.
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