La incorporación de agentes de inteligencia artificial cada vez más autónomos abrió una nueva etapa en la adopción corporativa de esta tecnología, con impacto directo en la automatización de procesos, la optimización de operaciones y la experiencia de clientes y empleados. En paralelo, creció el desafío de gestionar un ecosistema que suma agentes, incrementa su autonomía y eleva la complejidad de sus interacciones con aplicaciones empresariales e información crítica.
En ese contexto, BMC Helix plantea que la gobernanza de la inteligencia artificial pasa a ocupar un lugar central para innovar sin perder control sobre procesos críticos del negocio. El enfoque apunta a definir reglas y mecanismos que ordenen qué pueden hacer los agentes, qué información pueden utilizar, cómo se asignan tareas, cómo se supervisan resultados y bajo qué políticas deben operar.
En esa línea, Antonio Monti, VP NOLA & SOLA en BMC Helix, sostuvo que el debate corporativo cambió de eje: “Durante los últimos años, la conversación estuvo centrada en cómo incorporar inteligencia artificial”. En la misma línea, agregó: “Hoy el verdadero desafío es lograr que todos esos agentes trabajen de manera coordinada, segura y alineada con los objetivos del negocio”.
Brecha entre adopción y control
La distancia entre la velocidad de adopción y las estructuras de control ya aparece reflejada en cifras. Un estudio de Deloitte realizado entre 3.235 líderes de negocio y tecnología de 24 países indicó que solo el 21% de las organizaciones cuenta con un modelo de gobernanza avanzado para gestionar los riesgos asociados a la Agentic AI. En paralelo, el 74% espera utilizar agentes de IA al menos de manera moderada para 2027.
A partir de ese diagnóstico, la gobernanza se presenta como un conjunto de reglas y controles para que los agentes operen con un nivel adecuado de autonomía, pero dentro de parámetros definidos por cada organización. Entre los aspectos contemplados se incluyen la supervisión de decisiones automatizadas, el cumplimiento de políticas de seguridad, la trazabilidad de las acciones y la visibilidad sobre los procesos ejecutados.
Orquestación como complemento
La discusión también se amplía por la diversidad de modelos y proveedores. En lugar de administrar agentes de manera aislada, el planteo es avanzar hacia una visión integral que permita gestionar interacciones y garantizar criterios consistentes.
En ese marco, la orquestación aparece como componente complementario de la gobernanza: mientras una define reglas, políticas y límites, la otra coordina actividades, distribuye tareas y facilita la interacción entre sistemas y aplicaciones. “Así como una orquesta necesita un director para que cada instrumento aporte valor en el momento indicado, un ecosistema de inteligencia artificial requiere una plataforma capaz de coordinar múltiples agentes, independientemente del modelo o proveedor con el que fueron desarrollados”, destacó Monti.
