Durante décadas, los CEOs han operado con una ecuación relativamente estable: el éxito empresarial dependía de optimizar tres activos fundamentales: personas con talento, procesos eficientes y datos de calidad. Esta trinidad organizacional ha guiado las inversiones, estructuras y modelos operativos.
Pero 2025 marca un punto de inflexión. Por primera vez en la historia corporativa, emerge un cuarto activo que no encaja en ninguna de las categorías anteriores: agentes de IA generativa capaces de procesar información, razonar sobre problemas complejos y ejecutar acciones de forma autónoma.
Y aquí está el dilema estratégico: estos agentes no son simplemente herramientas que mejoran los activos existentes. Son actores económicos que desafían las premisas fundamentales sobre las que se han construido las organizaciones y su gobernanza.
El fin del modelo tradicional de tres activos
Consideremos cómo hemos gestionado históricamente cada activo:
Personas: Contratamos, formamos, motivamos y retenemos talento. Diseñamos organigramas, establecemos jerarquías y creamos culturas.
Procesos: Documentamos, estandarizamos, optimizamos y automatizamos flujos de trabajo. Implementamos metodologías como Lean o Six Sigma.
Datos: Recopilamos, almacenamos, gobernamos y analizamos información para generar insights que informen decisiones.
Este modelo asumía una separación clara: las personas piensan y deciden, los procesos estructuran y escalan, los datos informan. La tecnología era el lubricante que hacía funcionar mejor cada engranaje.
Los agentes de IA generativa rompen esta separación. Procesan datos como sistemas tradicionales, pero también razonan y ejecutan como procesos automatizados. Son híbridos que desdibujan las fronteras entre los tres activos clásicos.
La evidencia del cambio de paradigma
La investigación más reciente confirma que no estamos ante una evolución incremental. Según un estudio conjunto de MIT Sloan Management Review y Boston Consulting Group, el 69% de expertos en IA concuerda en que los agentes autónomos requieren marcos de gestión completamente nuevos, y esto representa un cambio de paradigma debido a su capacidad de ejecutar tareas complejas de forma autónoma a escala.
McKinsey va más allá en su análisis sobre «la organización agéntica», advirtiendo que los organigramas tradicionales basados en jerarquías de delegación deben pivotar hacia «redes agénticas» o «flujos de trabajo» basados en el intercambio de tareas y resultados. Su investigación revela que la capacidad de los sistemas de IA para completar tareas sin supervisión se ha duplicado aproximadamente cada siete meses desde 2019, y cada cuatro meses desde 2024, de forma que alcanza actualmente unas dos horas de trabajo autónomo.
Harvard Business Review, en su investigación sobre cómo la IA agéntica está transformando la fuerza laboral, señala que estos agentes están evolucionando de herramientas de soporte a «compañeros digitales» y una nueva categoría de talento, los líderes de RRHH y procurement desarrollen un manual operativo para integrarlos en equipos híbridos.
El nuevo paradigma: orquestación de capacidades heterogéneas para mejorar la gobernanza
La pregunta crítica no es «¿cómo integramos la IA en nuestra organización?» sino «¿cómo rediseñamos la organización cuando la capacidad de procesamiento, razonamiento y ejecución ya no es exclusivamente humana?»
Esto requiere repensar cuatro dimensiones fundamentales:
1. Estructura organizacional: de jerarquías a redes de colaboración humano-agente
Los organigramas tradicionales reflejan cadenas de comando y responsabilidad entre humanos. Pero, ¿dónde ubicamos a un agente de IA que gestiona la cadena de suministro de forma autónoma? ¿Reporta al Director de Operaciones? ¿Es un «empleado» más del departamento?
La realidad es que necesitamos evolucionar hacia arquitecturas organizacionales en red, donde equipos híbridos (humanos + agentes) se forman dinámicamente según las capacidades requeridas para cada tarea o proceso. Como señala McKinsey, en la organización agéntica «los humanos pasarán de ejecutar actividades a poseer y dirigir resultados de extremo a extremo», un cambio que demanda nuevos perfiles con diferentes habilidades y una cultura que proporcione cohesión y propósito.
El organigrama del futuro no será un árbol jerárquico, sino un grafo de capacidades interconectadas.
2. Gobierno y responsabilidad: ¿quién responde por las decisiones de un agente?
Cuando un agente de IA toma una decisión que impacta en clientes, finanzas o reputación, surgen preguntas incómodas: ¿Quién es responsable? ¿El equipo que lo diseñó? ¿El manager que lo supervisa? ¿El CEO?
Un estudio reciente de MIT SMR sobre «arquitecturas de elección inteligente» advierte que las organizaciones exitosas automatizan decisiones y además «diseñan cómo gobiernan los entornos de decisión». El resultado: decisiones más rápidas, inteligentes, accesibles y, algo crucial, con responsabilidades claramente definidas tanto para humanos como para máquinas.
Necesitamos desarrollar marcos de gobernanza específicos para agentes autónomos que definan:
- Niveles de autonomía y escalado obligatorio a humanos.
- Auditoría continua de decisiones y razonamiento.
- Protocolos de intervención y desconexión.
- Responsabilidades legales y éticas claras.
Como advierte McKinsey, «el gobierno no puede permanecer como un ejercicio periódico y pesado en papeleo. A medida que los agentes operan continuamente, el gobierno debe volverse en tiempo real, basado en datos e integrado, con los humanos manteniendo la responsabilidad final».
3. Gestión del conocimiento: de repositorios a memoria organizacional compartida
Tradicionalmente, el conocimiento residía en documentos, bases de datos y, sobre todo, en las mentes de las personas. Los agentes de IA cambian radicalmente esta ecuación.
MIT Sloan Management Review describe este cambio hacia «entornos de inteligencia diseñados», donde humanos y máquinas además de tomar decisiones, aprenden, razonan, se adaptan y mejoran cómo se genera y comparte el conocimiento en toda la organización.
Ahora el conocimiento corporativo fluye bidireccionalmente: los humanos alimentan contexto y criterio a los agentes, mientras los agentes generan insights, aprenden patrones y crean nuevo conocimiento procesable. La memoria organizacional se convierte en un activo híbrido y dinámico.
Esto exige repensar cómo capturamos, validamos, actualizamos y gobernamos el conocimiento en un entorno donde máquinas y humanos lo co-crean constantemente.
4. Desarrollo de capacidades: de formación a orquestación
La función de RRHH ha girado históricamente en torno al desarrollo de talento humano. Pero cuando parte significativa de la capacidad organizacional reside en agentes de IA, ¿cuál es el rol de Recursos Humanos?
Boston Consulting Group identifica en su informe «AI at Work 2025» que el rediseño de flujos de trabajo es uno de los principales impulsores del impacto empresarial. Las empresas que capturan valor significativo no están simplemente añadiendo IA al trabajo existente, sino re-arquitectando flujos de trabajo, puntos de decisión y propiedad de tareas.
Surge la necesidad de una función organizacional nueva: orquestación de capacidades, responsable de:
- Evaluar qué capacidades deben ser humanas, cuáles agénticas y cuáles híbridas.
- Diseñar interfaces efectivas de colaboración humano-agente.
- Desarrollar competencias humanas complementarias (supervisión, criterio ético, creatividad estratégica).
- Gestionar la evolución y mejora continua de los agentes.
Como señala Harvard Business Review en su análisis del playbook de IA generativa para organizaciones, los líderes deben preguntarse: «¿Cómo puede mi organización usar la IA generativa de manera efectiva hoy, independientemente de sus limitaciones? ¿Y cómo podemos usarla para crear una ventaja competitiva?»
La paradoja de la IA generativa
Existe una brecha preocupante entre adopción e impacto. Según McKinsey, cerca del 78% de las empresas están utilizando IA generativa en al menos una función empresarial, pero aproximadamente el mismo porcentaje reporta no tener un impacto material en sus ganancias. Esta «paradoja de la IA generativa» se debe principalmente a que la mayoría de las organizaciones se centran en casos de uso «horizontales» (copilots, chatbots) que, aunque escalables, dan beneficios difusos.
Las empresas que están cerrando esta brecha son aquellas que, según BCG, siguen el principio 10-20-70: dedican el 10% de sus esfuerzos a algoritmos, el 20% a datos y tecnología, y el 70% a personas, procesos y transformación cultural. El desafío sociológico es tan importante como el tecnológico.
Implicaciones para la agenda del CEO
Este cambio de paradigma no es teórico ni lejano. Está ocurriendo ahora. Y como CEOs, debemos liderar activamente esta transición:
A corto plazo (2026):
- Auditar qué decisiones y procesos críticos son candidatos para ser gestionados por agentes.
- Establecer comités de gobernanza de agentes IA con representación ejecutiva.
- Experimentar con equipos híbridos piloto en áreas de bajo riesgo.
- Como advierte Gartner, el 40% de los proyectos de IA agéntica fallarán para 2027 si no se gestionan adecuadamente las expectativas y la preparación organizacional.
A medio plazo (2026-2028):
- Rediseñar estructuras organizacionales para reflejar capacidades híbridas.
- Desarrollar competencias de orquestación humano-agente en managers clave.
- Implementar sistemas de auditoría y responsabilidad para decisiones agénticas.
- Crear la función de Chief Innovation and Transformation Officer (CITO) que, según MIT SMR, será crucial para gestionar los profundos cambios culturales y organizacionales que trae la adopción de IA.
A largo plazo (2028+):
- Evolucionar la cultura organizacional hacia modelos de colaboración inter-especies (humano-máquina).
- Repensar la propuesta de valor para el talento humano en organizaciones híbridas.
- Definir ventajas competitivas basadas en capacidades de orquestación superiores.
- Como proyecta McKinsey, para 2027 los sistemas de IA podrían potencialmente completar cuatro días de trabajo sin supervisión, transformando radicalmente los modelos operativos.
La ventaja del primer “movedor” organizacional
La mayoría de las empresas están adoptando IA generativa como una herramienta más: un copiloto aquí, un asistente allá. Pero las organizaciones que comprendan que los agentes de IA representan un cambio estructural en la naturaleza misma de la empresa tendrán una ventaja competitiva decisiva.
California Management Review argumenta que el éxito requerirá principios como la «autonomía guiada», la individualización y la adaptabilidad para diseñar organizaciones donde los agentes de IA se integren en todos los flujos de trabajo centrales y aumenten la mayoría, si no todo, el trabajo humano.
No se trata de tener mejor tecnología, sino de rediseñar la arquitectura organizacional para orquestar de forma superior capacidades humanas y agénticas. Esa será la competencia core de la próxima década.
Una llamada a la acción
Los datos son contundentes: según la investigación de McKinsey, el 62% de las organizaciones están al menos experimentando con agentes de IA, y el 64% reporta que la IA está habilitando su innovación. Sin embargo, solo el 39% reporta impacto en el EBIT a nivel empresarial.
La brecha entre adopción e impacto es el campo de batalla donde se definirá el liderazgo empresarial de la próxima década.
La pregunta no es si tu organización integrará agentes de IA. La pregunta es: ¿serás un líder que redefine la organización para este nuevo paradigma, o seguirás intentando encajar el futuro en estructuras del pasado?
Como concluye acertadamente McKinsey en su análisis sobre el aprovechamiento de la ventaja de la IA agéntica: «La IA agéntica no es un paso incremental, es la base del modelo operativo de próxima generación. Los CEOs que actúen ahora, no solo ganarán una ventaja de rendimiento, sino que redefinirán cómo piensan, deciden y ejecutan sus organizaciones. El tiempo de la exploración está terminando. Ahora es el tiempo de la transformación».
¿Cómo está tu organización abordando la integración de agentes de IA? ¿Has identificado ya tensiones entre las estructuras tradicionales y estas nuevas capacidades? En Múltiplo, podemos ayudarte a ubicarte con éxito dentro de este nuevo paradigma que nos interpela a todos. Contáctanos y haz que tu compañía esté preparada.
Referencias Clave:
- Harvard Business Review: «The Gen AI Playbook for Organizations» (noviembre 2025) y «Agentic AI Is Already Changing the Workforce» (mayo 2025)
- MIT Sloan Management Review & BCG: «Agentic AI at Scale: Redefining Management for a Superhuman Workforce» (septiembre 2025)
- McKinsey & QuantumBlack: «The Agentic Organization: Contours of the Next Paradigm for the AI Era» (septiembre 2025) y «The State of AI in 2025» (noviembre 2025)
- Boston Consulting Group: «AI at Work 2025: Momentum Builds, but Gaps Remain» (julio 2025) y «From Potential to Profit: Closing the AI Impact Gap» (abril 2025)
- California Management Review: «Rethinking AI Agents: A Principal-Agent Perspective» (julio 2025)
- MIT SMR & Tata Consultancy Services: «Intelligent Choice Architectures» Research Series (julio 2025)
