Por qué la llegada de Agentic AI obliga a las empresas a revisar sus procesos antes de seguir comprando tecnología.
Llevo más de 23 años trabajando en marketing digital. He visto cómo las empresas pasaron de preguntarse si necesitaban una página web a considerar indispensable tener redes sociales, vender en línea, invertir en publicidad digital y, ahora, implementar inteligencia artificial.
Cada etapa ha tenido sus propias promesas. Y en todas he encontrado un problema bastante similar: muchas organizaciones incorporan nuevas herramientas sin cuestionar primero cómo funciona su negocio.
Hoy parece que todo necesita inteligencia artificial. Si una empresa tiene problemas de atención al cliente, la respuesta es un chatbot. Si no convierte suficientes prospectos, necesita automatización. Si quiere aumentar sus ventas, alguien seguramente le recomendará un agente de IA.
No digo que estas soluciones no funcionen. Al contrario, llevo tiempo trabajando con ellas y conozco su potencial.
Lo que cuestiono es la facilidad con la que estamos confundiendo incorporar tecnología con transformar una empresa.
Digitalizar un problema no significa resolverlo
Hace poco, durante una conversación comercial, surgió una situación que encuentro con frecuencia: una empresa estaba generando un volumen considerable de prospectos mediante publicidad digital, pero una parte importante no llegaba a convertirse en clientes.
La primera reacción podría ser invertir más presupuesto para conseguir más contactos.
Sin embargo, cuando analizamos el proceso completo, aparecen preguntas mucho más relevantes.
¿Qué sucede después de que una persona solicita información? ¿Quién determina si realmente es un prospecto calificado? ¿Cuánto tiempo tarda la empresa en responder? ¿Existe un seguimiento comercial estructurado? ¿Sabemos por qué alguien termina comprando o por qué decide no hacerlo?
Sin estas respuestas, aumentar la inversión publicitaria puede significar simplemente aumentar el número de oportunidades desperdiciadas.
Lo mismo ocurre cuando incorporamos inteligencia artificial.
Si el proceso comercial está mal diseñado, automatizarlo no necesariamente lo mejora. En algunos casos, solamente conseguimos que los errores ocurran más rápido.
Y esto no es un problema exclusivo del marketing. Sucede en ventas, atención al cliente, operaciones, administración y prácticamente cualquier área donde la tecnología se implementa sin entender suficientemente el trabajo que debe realizar.
Agentic AI: el siguiente paso exige mayor responsabilidad
La evolución hacia Agentic AI, o inteligencia artificial agéntica, me parece especialmente interesante.
Hasta hace relativamente poco, buena parte de las aplicaciones empresariales de inteligencia artificial se concentraban en generar contenido, responder preguntas o asistir a una persona durante una tarea.
Los sistemas agénticos amplían esas posibilidades.
Un agente de IA puede consultar distintas fuentes de información, utilizar herramientas, ejecutar acciones autorizadas y participar en procesos que anteriormente requerían varias intervenciones humanas.
Pensemos en una empresa B2B.
Un cliente solicita información sobre determinado producto. Un sistema bien integrado podría consultar el catálogo, identificar disponibilidad, verificar condiciones comerciales, registrar la oportunidad en el CRM y preparar una cotización para su revisión.
La diferencia frente a un chatbot convencional es considerable.
Pero también lo es la responsabilidad.
Porque ahora no hablamos únicamente de una herramienta que puede entregar una respuesta incorrecta. Hablamos de sistemas capaces de intervenir en procesos comerciales y operativos.
¿Qué sucede si la información del inventario no está actualizada? ¿Si las condiciones de precio están mal configuradas? ¿Si el agente tiene acceso a información que no debería consultar? ¿Si ejecuta una acción que nadie autorizó correctamente?
La inteligencia artificial no elimina la necesidad de una arquitectura tecnológica sólida. La vuelve más importante.
Por eso considero que el futuro de los agentes de IA empresariales no dependerá exclusivamente de qué tan inteligentes sean, sino de qué tan bien estén integrados, supervisados y alineados con los procesos reales de cada organización.
El problema de construir sobre una infraestructura que nadie revisa
Otro asunto que me preocupa es la cantidad de empresas que dependen de ecosistemas digitales construidos durante años, pero que rara vez se evalúan de manera integral.
Sitios web con actualizaciones pendientes, integraciones que dejaron de funcionar, bases de datos duplicadas, plataformas que no se comunican entre sí y procesos comerciales que siguen dependiendo de hojas de cálculo o conversaciones dispersas en WhatsApp.
Muchas veces todo parece funcionar hasta que algo falla.
Y cuando ocurre, descubrimos que nadie tiene completamente claro cómo están conectados los sistemas, quién administra los accesos o qué consecuencias puede tener una actualización.
Esto explica por qué considero insuficiente hablar de transformación digital únicamente desde la implementación de herramientas.
Una empresa puede tener un ecommerce, un CRM, campañas publicitarias y varios agentes de inteligencia artificial, pero si ninguno comparte información confiable con los demás, difícilmente podemos hablar de un ecosistema digital integrado.
Tenemos tecnología. No necesariamente tenemos transformación.
Human-Centered Design: comenzar por las personas
Aquí es donde encuentro una conexión importante entre la transformación digital y el enfoque de Human-Centered Design.
Durante mucho tiempo, las decisiones tecnológicas se han tomado a partir de lo que una plataforma permite hacer.
La pregunta debería ser otra: ¿qué necesita resolver la persona que utilizará ese sistema?
Y cuando hablo de personas, no me refiero exclusivamente al consumidor final.
También pienso en el vendedor que necesita preparar una cotización, en el responsable de atención que recibe decenas de mensajes, en el director comercial que necesita información confiable y en el cliente que solamente quiere comprar sin atravesar un proceso innecesariamente complicado.
Diseñar alrededor de las personas obliga a observar su comportamiento, comprender sus necesidades y reconocer las fricciones que existen en cada interacción.
Después viene la tecnología.
No antes.
Por ejemplo, una empresa que comercializa materias primas industriales puede necesitar un canal de venta en línea, pero eso no significa que deba replicar la experiencia de una tienda convencional.
Sus clientes podrían requerir cantidades mínimas de compra, precios por volumen, fichas técnicas, condiciones de entrega o procesos de autorización.
Si ignoramos esas particularidades, podemos desarrollar una plataforma visualmente atractiva que no responda a la forma en que realmente se hacen los negocios.
Por eso insisto en que un ecommerce B2B no debería evaluarse solamente por su diseño o por la cantidad de productos publicados.
Debe evaluarse por su capacidad para facilitar relaciones comerciales, reducir fricciones y contribuir a los resultados del negocio.
La inteligencia artificial necesita contexto, datos y criterio
Hay una diferencia importante entre utilizar inteligencia artificial y construir una operación capaz de aprovecharla.
Para que un sistema de automatización inteligente genere valor, necesita información confiable, procesos definidos, reglas claras y mecanismos de supervisión.
También necesita objetivos.
No es lo mismo implementar un agente para responder preguntas frecuentes que utilizarlo para identificar oportunidades comerciales, dar seguimiento a prospectos o apoyar la recompra de clientes existentes.
Cada caso requiere una arquitectura distinta y una forma específica de medir resultados.
En NOUS Intelligence hemos adoptado una visión de ecosistemas digitales precisamente por esta razón.
No considero que una página web, una campaña publicitaria, un CRM o un agente de IA deban funcionar como soluciones aisladas.
El valor aparece cuando existe una relación lógica entre atraer a una persona, comprender su necesidad, facilitar su decisión y mantener una relación comercial después de la primera interacción.
Eso exige combinar marketing, tecnología, experiencia del usuario y conocimiento del negocio.
La inteligencia artificial puede ampliar considerablemente esas capacidades.
Pero no sustituye el criterio necesario para diseñarlas.
Después de 23 años, sigo pensando que la estrategia importa más que la herramienta
No tengo una postura contraria a la inteligencia artificial. Sería absurdo, considerando las posibilidades que está abriendo y el trabajo que realizamos actualmente con estas tecnologías.
Lo que sí tengo es cierta resistencia a la idea de que cada innovación representa, por sí misma, una solución empresarial.
He visto tecnologías extraordinarias implementadas sin objetivos claros. También he visto soluciones relativamente sencillas producir resultados importantes porque respondían a un problema bien identificado.
La diferencia casi nunca estuvo en la herramienta más sofisticada.
Estuvo en entender qué necesitaba cambiar y por qué.
Con Agentic AI estamos entrando en una etapa particularmente interesante de la transformación digital. Las empresas tendrán la posibilidad de delegar tareas cada vez más complejas a sistemas inteligentes.
Eso puede representar una ventaja competitiva real.
Pero también exige mayor disciplina en el diseño de procesos, la calidad de los datos, la seguridad de la información y la experiencia de las personas.
Antes de preguntarnos qué agente de inteligencia artificial necesita una empresa, deberíamos preguntarnos qué parte de su operación necesita mejorar, qué decisiones requieren mejores datos y dónde se está perdiendo valor.
La tecnología vendrá después.
Porque, al final, la transformación digital no consiste en incorporar inteligencia artificial a una empresa. Consiste en construir una empresa capaz de operar mejor, tomar mejores decisiones y generar más valor utilizando la tecnología adecuada.
Y esa diferencia, aunque parezca sencilla, sigue siendo fundamental.
Israel García Rivera
Director de NOUS Intelligence
Estrategia digital, transformación empresarial e inteligencia artificial aplicada a negocios.