La inteligencia artificial dejó de limitarse a responder consultas y comenzó a participar activamente de procesos dentro de las empresas, a través de agentes capaces de interactuar con clientes, consultar documentación, elaborar reportes, modificar sistemas y comunicarse con otras aplicaciones. En determinados escenarios, además, estos sistemas pueden ejecutar tareas de manera autónoma, sin requerir aprobación humana en cada instancia, lo que los diferencia de un chatbot convencional.
En ese marco, los agentes amplían la automatización y habilitan que personas sin conocimientos técnicos específicos realicen operaciones que antes requerían especialistas. Sin embargo, esa misma facilidad introduce riesgos operativos y de seguridad: un empleado puede solicitarle a un agente que interactúe con una base de datos o ejecute una acción sin comprender completamente sus consecuencias.
Diego Crigna, Hybrid Cloud Practice Manager Argentina, Paraguay y Uruguay de Logicalis, describió el alcance de estas herramientas: “Un agente no solamente genera una respuesta: puede interactuar con un correo, acceder a una base de datos”, dijo Crigna.
Responsabilidad y gobierno de los agentes
A medida que los agentes adquieren mayor autonomía, aparece una pregunta que muchas organizaciones todavía no respondieron: quién es responsable de lo que hace un agente. “Un agente necesita tener un responsable claramente identificado. Tiene que existir una persona o un área que pueda responder por las decisiones y acciones que ese sistema lleva adelante”, sostuvo Crigna.
La administración de estos sistemas requiere asignar una identidad digital a cada agente, determinar qué información puede consultar y qué operaciones está habilitado a realizar, además de mantener un registro de sus intervenciones. También implica establecer quién desarrolló la solución, quién aprobó su utilización y qué área debe actuar ante un incidente. En este esquema, la responsabilidad puede involucrar tanto a quienes diseñan y desarrollan la herramienta como a quienes deciden utilizarla.
Las grandes organizaciones y aquellas con equipos numerosos de desarrollo suelen avanzar primero en estructuras específicas de gobierno de IA. En otras compañías, estas funciones continúan distribuidas entre Tecnología, Datos, Seguridad y áreas de negocio, sin que exista necesariamente un responsable único.
Prohibiciones, shadow AI y el costo de las filtraciones
La incertidumbre frente a estas tecnologías llevó a algunas organizaciones a intentar restringir su uso. Pero una prohibición absoluta puede resultar contraproducente si empuja a empleados a recurrir a herramientas externas o cuentas personales para resolver tareas laborales y compartir allí información de la compañía. Ese fenómeno, conocido como shadow AI, dificulta que la organización sepa qué datos fueron enviados, qué plataforma los procesó y bajo qué condiciones.
El Cost of a Data Breach Report 2026, elaborado por IBM, dimensionó el impacto: el 68% de las organizaciones afectadas por filtraciones no contaba con mecanismos adecuados para gestionar la IA o identificar usos no autorizados. En paralelo, los ataques impulsados por IA crecieron 56% y el costo promedio mundial de una filtración llegó a US$ 5 millones.
En Argentina, el informe No solo IA en Gobiernos Provinciales de Argentina, elaborado por CIPPEC en 2026, registró implementaciones de IA en 12 de las 24 jurisdicciones: 29 iniciativas, con 23 operativas y seis en desarrollo o etapa piloto. Solo diez jurisdicciones contaban con alguna referencia formal sobre gobierno de datos y ocho desarrollaron marcos normativos vinculados al uso de IA.
