Desafíos al Implementar Agentes de IA en Contextos Reales

Los agentes de Inteligencia Artificial están transformando la manera en que las organizaciones gestionan información, automatizan procesos y toman decisiones. Sin embargo, su verdadero valor se evidencia solo cuando se aplican en contextos operativos reales, donde deben manejar datos complejos, interactuar con sistemas existentes y entregar resultados confiables en el día a día.

A pesar de una inversión promedio de 1,9 millones de dólares en iniciativas de GenAI en 2024, menos del 30 % de los líderes de IA reporta que sus directores ejecutivos están satisfechos con el retorno de inversión (McKinsey, 2024). Esta brecha evidencia que los desafíos no son solo tecnológicos: la preparación de datos, la gobernanza y la integración con sistemas existentes determinan si la IA realmente genera valor.  De hecho, Según Gartner el 57 % de las organizaciones considera que sus datos no están preparados para IA, lo que impacta directamente en la escalabilidad y confiabilidad de los agentes.

En este contexto, surgen seis desafíos críticos que toda organización debe anticipar para implementar agentes de IA de manera exitosa.

Hallucinations: cómo controlarlas

Uno de los retos más conocidos en la implementación de agentes de IA es la generación de información inventada, también conocida como hallucinations. Estos errores no son triviales: los modelos no extraen información directamente de fuentes verificadas, sino que generan resultados basándose en patrones aprendidos durante su entrenamiento. Como consecuencia, pueden producir afirmaciones falsas o datos incorrectos presentados con total confianza, lo que representa un riesgo importante para la toma de decisiones. Para mitigarlo, es fundamental asegurar la calidad y limpieza de los datos de entrenamiento. Las alucinaciones suelen ocurrir cuando los datos contienen errores, inconsistencias o información desactualizada, por ello Garantizar que los datos sean confiables y depurados reduce significativamente la aparición de hallucinations y aumenta la precisión de los resultados generados por los agentes.

 Manejo de herramientas 

Uno de los desafíos más críticos en la implementación de agentes de IA es su integración con herramientas y sistemas externos, como ERP, CRM, bases de datos. La interacción con múltiples plataformas incrementa la complejidad y eleva el riesgo de errores en la ejecución de acciones, lo que puede afectar la confiabilidad de los resultados y la eficiencia operativa. Para aprovechar el potencial de los agentes, las empresas deben reinventar la forma de realizar el trabajo: cambiar los flujos de tareas, redefinir los roles humanos y crear procesos centrados en los agentes desde cero.

Seguridad y validación de acciones

La seguridad es un aspecto crítico cuando los agentes de IA interactúan con sistemas, manejan información sensible o ejecutan acciones. Sin mecanismos adecuados, cualquier error puede generar riesgos, por ello es fundamental implementar controles de acceso granulares, protocolos de autenticación robustos y auditoría continua de todas las acciones del agente. Por tanto, cada operación debe ser registrada y rastreable, asegurando que se pueda supervisar y verificar su correcta ejecución en combinación con supervisión humana, de manera que las acciones críticas puedan ser revisadas antes de su implementación. Esto permite garantizar la confiabilidad de las decisiones y reducir la posibilidad de errores que afecten a los procesos operativos.

Escalabilidad y costo

Una implementación sin planificación puede generar gastos elevados en infraestructura, procesamiento y consumo de recursos. Para enfrentar este reto, es clave  implementar ejecución asincrónica cuando sea posible y diseñar agentes que puedan cumplir múltiples roles dentro de los flujos de trabajo. Estas estrategias permiten aprovechar al máximo la inversión en IA, manteniendo la capacidad de respuesta y eficiencia operativa incluso en escenarios de alta demanda.

Gobernanza y auditoría

A medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos y complejos, surge la necesidad de establecer marcos claros de gobernanza y auditoría. No se trata solo de controlar el acceso o supervisar acciones puntuales, sino de asegurar que cada agente opere dentro de límites definidos, cumpla con políticas internas y genere confianza en toda la organización. Una estrategia de gobernanza efectiva incluye definir niveles de autonomía, establecer límites de decisión y diseñar mecanismos de supervisión que permitan detectar y corregir comportamientos inesperados. 

Personas como habilitador estratégico

Para que los agentes de IA operen de manera efectiva y segura, las organizaciones deben garantizar que las personas sean el centro de la supervisión y el control. Esto implica organizar datos y sistemas de TI para que los agentes interactúen con la infraestructura existente, capturando interacciones de usuarios para retroalimentación continua y manteniendo flexibilidad tecnológica para integrar futuras innovaciones sin interrumpir operaciones. Los humanos deben validar los resultados para asegurar precisión, cumplimiento normativo y equidad, colaborar con expertos en la materia para mantener y escalar los sistemas, y alimentar un ciclo de aprendizaje que permita la mejora continua. Definir claramente roles, responsabilidades y condiciones de intervención humana es esencial para equilibrar autonomía de los agentes con mitigación de riesgos, garantizando que la IA aporte valor real y confiable a la organización.

¿Quién audita lo que hace un agente?

La auditoría de los agentes de IA no recae en la tecnología misma, sino en personas y estructuras de gobernanza dentro de la organización. Esto significa que expertos y equipos especializados supervisan los resultados generados por los agentes, validan decisiones automatizadas, detectan errores y aseguran el cumplimiento de políticas internas, regulaciones legales y estándares éticos. 

Aunque los agentes operen de manera autónoma, pueden cometer errores, generar información incorrecta o tomar decisiones que impliquen riesgos financieros, legales o reputacionales. La auditoría humana y estructurada garantiza que estos riesgos se mitiguen, que los proyectos de IA sean confiables y que las decisiones automatizadas estén siempre alineadas con los objetivos estratégicos de la organización, transformando la tecnología en un verdadero valor de negocio.