Escalar la IA con agentes: de las pruebas piloto a la implementación en toda la empresa

Puntos clave

Las conclusiones clave para escalar estos sistemas resaltan el cambio fundamental que supone pasar de las pruebas de modelos aislados a la orquestación y la gobernanza de sistemas a nivel empresarial.

• Para escalar las operaciones con agentes, es necesario cambiar el enfoque de las capacidades individuales de los modelos a la orquestación de los flujos de trabajo en todo el sistema.
• Las pruebas piloto aisladas suelen fallar en el entorno de producción debido a la pérdida de contexto, las integraciones heredadas frágiles y las graves deficiencias en materia de gobernanza.
• La implementación empresarial exitosa se basa en cuatro pilares fundamentales: una arquitectura de datos modernizada, una orquestación sólida, una gobernanza integrada con barreras de protección y el rediseño de los roles humanos.
• Automation Anywhere proporciona la arquitectura fundamental necesaria para integrar la inteligencia artificial (IA) de forma segura en procesos empresariales escalables y de nivel productivo.

¿Qué es el escalamiento de sistemas? (Y por qué fracasan las pruebas piloto)

El escalamiento de sistemas es el proceso de coordinar cadenas de tareas de IA en todos los sistemas empresariales, lo cual explica por qué las pruebas piloto aisladas fracasan cuando se realizan en el entorno de producción. Pasar de una prueba piloto exitosa de un agente a una implementación a escala no es cuestión de tener más capacidad de cómputo ni de contar con un modelo más inteligente. Sin embargo, los equipos suelen asumir que sí lo es.

Un informe reciente de McKinsey destaca que el 70% de las pruebas piloto de agentes de IA no logra escalar debido a integraciones heredadas frágiles y a la falta de gobernanza y barreras de seguridad en tiempo de ejecución.

La explicación de la trampa de la prueba piloto 

La explicación de la trampa de la prueba piloto revela que los agentes que se crean para procesos limitados y aislados carecen de la infraestructura sólida necesaria para entornos de producción confiables a gran escala. Un agente puede funcionar bien en el entorno limitado para el cual se creó (un proceso limitado, un conjunto conocido de datos de entrada, un solo equipo) y, aun así, no tener forma de sostener ese rendimiento a escala, ni siquiera de repetirlo de manera confiable, ya que nunca existieron la infraestructura y la arquitectura que exige la fase de producción.

En el mundo real de los entornos de producción, los flujos de trabajo deben abarcar sistemas heredados, mantener el estado en cada paso, tener en cuenta los casos extremos y justificar cada decisión ante un auditor.

Aumentar la capacidad de un agente de manera aislada se conoce como escalamiento de modelos. Escalar flujos de trabajo en sistemas y equipos reales de manera confiable, repetible y bajo un marco de gobernanza se denomina escalamiento de sistemas.

El escalamiento de modelos se rige por leyes de escalamiento neuronal predecibles, pero esas curvas describen la mejora de un solo modelo. Ninguna de esas mejoras se traduce en la confiabilidad a nivel de sistema que exige la producción.

Los mismos cuatro síntomas aparecen cada vez que una prueba piloto debe sobrepasar los límites para los que fue diseñada:

• Pérdida de contexto sin estado. Verá que un agente que se comportaba de manera consistente durante la prueba piloto empieza a contradecirse a escala: sigue caminos distintos ante entradas idénticas, pierde el hilo a mitad del proceso y repite errores que ya cometió, porque nada se transfiere de una ejecución a otra.
• Integraciones frágiles. Funciona hasta que debe desviarse de su recorrido establecido: en cuanto el agente intenta acceder al sistema bancario central, al sistema de planificación de recursos empresariales (ERP) o a una aplicación heredada sin una interfaz de programación de aplicaciones (API) bien definida, el proceso se detiene en el punto de transferencia. Un razonamiento sólido no sirve si el agente no puede interactuar con los sistemas donde realiza el trabajo.
• Costos descontrolados. El gasto aumenta más rápido que el uso y sigue aumentando: las mismas tareas cuestan más con el tiempo, ya que los agentes funcionan de forma continua, vuelven a intentar las operaciones en caso de falla y vuelven a resolver problemas que ya habían resuelto.
• Deficiencias en la gobernanza. Nadie puede responder las preguntas que hará un auditor o un equipo de seguridad: por qué actuó el agente, a qué datos accedió, quién lo autorizó. Sin registros de auditoría, controles de acceso y decisiones fáciles de explicar, las implementaciones se estancan antes de llegar a las fase de producción.
• Error acumulado en todos los pasos. Si se encadenan agentes probabilísticos, la confiabilidad disminuye con cada transferencia: cada paso hereda los errores del anterior y agrega los suyos propios, por lo que una cadena que parece ser correcta en dos o tres pasos comienza a fallar sin dar aviso cuando llega a diez. Cuantos más agentes haya en la secuencia, menos confiable será, no más eficaz.

Tenga en cuenta que ninguno de estos es un problema de calidad del modelo. Son problemas de arquitectura, y precisamente por eso un modelo mejor por sí solo nunca podrá sacar a la IA con agentes de la trampa de la prueba piloto.

Los cuatro pilares para escalar la IA con agentes

Escapar de la trampa de la prueba piloto depende de cuatro cambios arquitectónicos. Se corresponden directamente con los puntos donde fallan las pruebas piloto: datos, coordinación, control y personas. Cada uno hace que el siguiente sea más eficaz.

1. Modernizar la arquitectura de datos y contexto

Modernizar la arquitectura de datos y contexto implica proporcionar a los agentes de IA información en tiempo real, confiable para la toma de decisiones, a fin de evitar que ejecuten acciones incorrectas con confianza y a gran escala. Los agentes razonan sobre cualquier contexto al que puedan acceder. Si se los dirige a datos aislados o desactualizados, toman decisiones equivocadas con seguridad y a gran escala.

El primer pilar es la preparación de los datos: poner a disposición de cada agente contexto apto para la toma de decisiones y listo para la IA, lo que representa un estándar más exigente que el de los datos listos para el análisis que tiene la mayoría de los equipos. Los análisis pueden ejecutarse sobre datos procesados por lotes, históricos y revisados por una persona antes de que se tome cualquier decisión; un agente actúa directamente sobre el contexto y en tiempo real, por lo que necesita datos actualizados, que tengan en cuenta los permisos y estén estructurados para que una máquina pueda razonar a partir de ellos, en lugar de que un ser humano tenga que interpretarlos.

• Abordar la deficiencia de contexto. Reemplace las extracciones de datos punto a punto por productos de datos unificados impulsados por la API, de modo que los agentes obtengan datos de una fuente coherente y actualizada, en lugar de reconstruir el estado desde cero en cada ejecución.
• Utilice grafos de conocimiento para reducir costos y errores. La economía de tókenes empresariales desempeña un rol fundamental en este aspecto: estructurar el conocimiento empresarial como un grafo reduce la recuperación redundante, optimiza el uso de tókenes y proporciona a los agentes relaciones fundamentadas sobre las que razonar, lo que reduce tanto el gasto en tókenes como las tasas de alucinación. Según Forrester Research, las empresas que utilizan grafos de conocimiento unificados para proporcionar contexto a la IA reducen en un 45% los tiempos de recuperación redundante de datos.
• Realice un registro apto para toma de decisiones. Capture no solo los resultados, sino también los datos y el razonamiento detrás de cada decisión, para que el mismo registro sirva tanto para la siguiente ejecución del agente como para la revisión del auditor.

Para que la IA empresarial funcione de manera confiable, esta capa de contexto es la base de la que depende todo lo demás.

2. Orquestación

La orquestación es la capa de coordinación que gestiona agentes de IA, API y trabajadores humanos para mantener el estado de los procesos en flujos de trabajo empresariales complejos. Un solo agente no puede abarcar un proceso empresarial. Los flujos de trabajo reales abarcan distintos sistemas, combinan pasos deterministas y basados en el criterio, y se ejecutan en plazos que van de segundos a semanas. La capa de orquestación coordina el trabajo de los actores: agentes de IA, bots, API y personas, y mantiene el estado del proceso en todos ellos. Además, es lo que evita la falla agravada de los agentes encadenados: una capa determinista controla la secuencia y valida cada paso, de modo que los componentes impulsados por IA razonan mientras se mantiene la ruta entre ellos.

• Construya una red con agentes gobernada. Asigne a los agentes pasos discretos y bien definidos, coordinados mediante una capa de orquestación determinista que valide cada transferencia, no una cadena de agentes que se pasan el trabajo libremente. La estructura y la verificación son lo que hace que varios agentes sean más seguros que un agente que lo hace todo, no la cantidad de agentes.
• Redirija cada tarea a la herramienta adecuada. Asigne cada tarea al actor más adecuado, que suele ser el menos costoso y, con frecuencia, ni siquiera es un modelo, ya que la automatización determinista maneja los pasos basados en reglas con mayor precisión y menor costo que un modelo de lenguaje extenso (LLM). Es una lógica de mezcla de expertos que se implementa al nivel del flujo de trabajo, no solo dentro de un modelo: reservar el razonamiento basado en modelos para los pasos que realmente requieren de criterio. El enrutamiento es, ante todo, lo que determina si se logra o no la rentabilidad y la confiabilidad. Según Gartner, las organizaciones que implementan un enrutamiento optimizado en función de los costos y automatización determinista reducen hasta en un 80% sus costos operativos de IA generativa.
• Escale de manera elástica. La ejecución sin servidor absorbe los puntos altos de carga de trabajo sin mantener infraestructura inactiva entre ellos.

Es aquí donde la implementación de la IA con agentes a gran escala se convierte en una cuestión de plataforma. Coordinar el trabajo entre sistemas desconectados, mientras se preserva el estado en cada transferencia, es la capacidad distintiva de una plataforma de automatización con agentes empresarial, además de la razón por la que la orquestación, y no el modelo, es la unidad de escala.

3. Gobernanza y observabilidad

La gobernanza y la observabilidad implican integrar controles de acceso estrictos y registros de auditoría directamente en el entorno de ejecución para que los sistemas autónomos sean seguros a escala. La autonomía multiplica el riesgo. Que un agente tome una decisión sin que sea revisada es un problema aislado; que lo hagan mil, es un problema sistémico. Es fundamental definir una gobernanza sólida y medidas de protección para que la concesión de autonomía sea segura.

• Defina la autonomía controlada. Establezca modos explícitos, de asesoría, de ejecución y de autonomía total, para que cada flujo de trabajo tenga exactamente el grado de autonomía que permita su perfil de riesgo, y no más.
• Realice un seguimiento de cada cadena de razonamiento. Registre las llamadas a herramientas, las entradas y las rutas lógicas detrás de cada acción, para que el comportamiento de un agente pueda reconstruirse y explicarse más adelante.
• Evalúe de forma continua. Monitoree la desviación, los sesgos y el cumplimiento de las políticas en la fase de producción, no solo durante el lanzamiento. Un agente puede llegar a la respuesta correcta por el camino equivocado, y el monitoreo a nivel de resultados no lo detectará porque el resultado sigue pareciendo correcto. Esta ruta defectuosa es un riesgo que, tarde o temprano, saldrá a la luz a medida que escalen las implementaciones.

La arquitectura que hace que esto sea posible es la gobernanza integrada en el entorno de ejecución, en lugar de añadirse más adelante: controles de acceso, enmascaramiento de datos y registro de auditoría que se implementan automáticamente a medida que se ejecuta el trabajo. Para garantizar el cumplimiento, las organizaciones deben alinearse con marcos de referencia reconocidos, como el Marco de gestión de riesgos de IA del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología (NIST).

Rinku Sarkar, director de Gestión de Productos en Automation Anywhere, explica los tres pilares de la gobernanza de la IA, evaluar, proteger y monitorear, y por qué la gobernanza es lo que distingue a los agentes que se quedan estancados en la prueba piloto de los agentes que llegan a la fase de producción.

4. Rediseño del rol humano

La resistencia organizacional detiene más implementaciones que las fallas técnicas. Escalar la IA con agentes depende tanto de la preparación organizacional, la gestión del cambio y la supervisión humana como del rediseño de roles o sistemas.

• Supervisión de la ejecución. Promueva la participación de las personas en el proceso: pasan de realizar tareas rutinarias a gestionar excepciones, tomar decisiones que requieren de criterio y ejercer supervisión, mientras que la automatización y los agentes absorben el volumen y las personas se encargan de las decisiones que requieren de empatía o responsabilidad directa.
• Elija un modelo operativo. Decida deliberadamente entre una gobernanza centralizada mediante un centro de excelencia y una gestión federada a cargo de las unidades de negocio. El modelo operativo influye en la capacidad de escalar tanto como la arquitectura.

Si se hace como corresponde, este es el camino hacia una empresa más autónoma, donde las personas se ven potenciadas en lugar de desplazadas.

Resolver los desafíos comunes de escalabilidad

Los pilares describen qué se debe construir. Estas son las soluciones tácticas para los modos de falla que encontrará mientras lo construye.

• Explosión de costos. Considere el costo como una decisión de arquitectura. Utilice un enrutamiento adecuado al costo para enviar cada tarea al modelo más económico que pueda ejecutarla y almacenar en caché las llamadas repetidas. El factor más importante es no implementar un agente donde la automatización determinista ya cumple con su función; la memoria operativa es el segundo factor más importante, ya que los ciclos de error y reintento son los que generan la mayor parte de los sobrecostos restantes. Monitoree el costo por flujo de trabajo completado, no el costo por llamada, ya que un cambio que reduzca el costo por llamada pero que genere más reintentos puede aumentar discretamente el costo total.
• Pérdida de contexto. La memoria operativa permite a los agentes aplicar lo aprendido en ejecuciones anteriores a las nuevas y conservar el estado durante procesos de larga duración. Funciona mejor cuando esa memoria parte de una base, una capa de razonamiento ya entrenada con patrones de grandes volúmenes de ejecuciones de procesos anteriores, en lugar de empezar desde cero.
• Incumplimientos de la normativa. Haga cumplir las políticas en el tiempo de ejecución, con registros aptos para la toma de decisiones, enmascaramiento de datos basado en roles y segregación de funciones aplicados mientras trabaja el agente, de modo que el registro de auditoría sea un subproducto de la ejecución y no una reconstrucción. Un error común es añadir la gobernanza como un paso de aprobación independiente, lo que ralentiza todos los flujos de trabajo y, aun así, tiene deficiencias. Decida desde el principio qué debe registrarse, qué acciones activan el escalamiento humano y quién puede revisar el razonamiento de un agente; estas son decisiones de política que una plataforma no tomará por usted. La prueba: ¿puede reconstruir cualquier decisión individual, sus datos de entrada, los datos procesados y quién la aprobó, cuando se le solicite?
• Fragilidad de integración. Las arquitecturas que priorizan las API y los productos de datos unificados constituyen una base sólida, con conectores para sistemas heredados y locales. Identifique en qué puntos los agentes pasan de un sistema a otro y fortalezca primero las transferencias con mayor tráfico; ahí es donde se concentran las fallas. Una prueba piloto rara vez tiene que abordar las integraciones más complejas, por lo que esas son las conexiones en las que es más probable que surjan problemas a gran escala. Incorpore resiliencia en las transferencias: reintente automáticamente ante fallas transitorias y derive las persistentes a una persona con el contexto necesario, para que una conexión frágil no detenga todo el proceso.

Cómo escalar la IA con agentes: la hoja de ruta de la implementación

1. Evalúe y establezca prioridades. Identifique los flujos de trabajo de gran volumen y alto valor que ya tienen acceso libre a los datos. Comience por los casos en los que la automatización determinista pueda encargarse de las tareas repetitivas fundamentales, un paso específico requiera del criterio de un agente y la combinación sea lo suficientemente importante como para justificar la implementación.
2. Establezca las bases. Modernice la capa de datos y contexto, e implemente la orquestación y la observabilidad antes de escalar, no después. Escalar sobre una base débil solo aumenta el trabajo de limpieza.
3. Prueba piloto con barreras de seguridad. Haga avanzar cada flujo de trabajo por las etapas de modo de asesoría, luego por el modo semiautónomo y, después, por el modo totalmente autónomo, con una persona a cargo para gestionar excepciones y anulaciones. Genere confianza y refuerce los controles en cada paso.
4. Escala con supervisión. Amplíe hacia flujos de trabajo adyacentes sin perder de vista los costos y la calidad del razonamiento, no solo el éxito de las tareas. Las plataformas de IA con agentes permiten que los nuevos flujos de trabajo hereden medidas de seguridad comprobadas, en lugar de tener que crearlas cada vez.

Conclusión: Del purgatorio de la prueba piloto a una IA apta para la fase de producción

Para salir de la trampa de la prueba piloto, se debe implementar el escalamiento del sistema, no un mejor modelo. Las organizaciones que están dejando atrás las pruebas piloto están implementando la arquitectura (preparación de datos, orquestación, gobernanza y observabilidad, y roles rediseñados) que permite a los agentes operar de manera confiable en toda la empresa. Este escalamiento del sistema es lo que hace que la automatización con agentes sea confiable de forma sostenida, a escala y bajo la gobernanza que exige la producción empresarial.

En 2026, a medida que la IA con agentes pase de las pruebas piloto al núcleo de las operaciones empresariales, la brecha competitiva estará entre aquellas empresas que construyan la arquitectura necesaria para ejecutar agentes de forma confiable y aquellas que sigan reiniciando pruebas piloto que nunca llegan a la fase de producción.

El sistema de APA de Automation Anywhere unifica estos componentes (la orquestación, la memoria operativa y la gobernanza en tiempo de ejecución) en una sola plataforma, lo que permite escalar desde un solo flujo de trabajo hasta una implementación a nivel empresarial sin necesidad de reconstruir la infraestructura cada vez.

Preguntas frecuentes sobre cómo escalar la IA con agentes

¿Qué significa escalar la IA con agentes?

Pasar de pruebas piloto aisladas a una implementación en toda la empresa mediante la orquestación, una capa de contexto compartida, la gobernanza y la observabilidad, y roles humanos rediseñados. Se trata de escalar el sistema y coordinar procesos reales, no de escalar el modelo.

¿Por qué las pruebas piloto de agentes de IA no logran escalar?

Las pruebas piloto fallan por la pérdida de contexto, las integraciones frágiles, los costos descontrolados y la falta de gobernanza. El éxito de los agentes de IA a escala requiere de un cambio arquitectónico (orquestación, memoria y autonomía controlada), no de un modelo más inteligente.

¿Qué es el escalamiento de modelos frente al escalamiento de sistemas?

El escalamiento de modelos hace que un agente sea más capaz, por lo general mediante un modelo más grande o mayor potencia de cómputo. El escalamiento de sistemas construye la arquitectura, la orquestación, el contexto compartido y la gobernanza a fin de ejecutar flujos de trabajo de manera confiable en toda la empresa.

¿La automatización con agentes de Automation Anywhere es escalable?

Sí. El sistema de automatización de procesos con agentes de Automation Anywhere está diseñado para escalar en entornos empresariales: orquestación, memoria operativa mediante el motor de razonamiento de procesos, gobernanza integrada en el entorno de ejecución y observabilidad de cada acción y transferencia de los agentes.

¿Qué es una red con agentes?

Un sistema multiagente en el que agentes especializados se encargan cada uno de un paso específico de un flujo de trabajo (en el procesamiento de facturas, uno extrae los datos del PDF, otro valida al proveedor y un tercero compara la orden de compra), coordinados por una capa de orquestación determinista que valida cada transferencia, en lugar de que los agentes se pasen el trabajo entre sí sin supervisión.

¿Cómo se controlan los costos al momento de escalar la IA con agentes?

No implementar un agente donde la automatización determinista ya se encarga del trabajo; ese es el factor más importante. Además de eso: avanzar hacia modelos con costos adecuados, almacenar en caché las llamadas repetidas, utilizar grafos de conocimiento para reducir el tiempo de recuperación e implementar la memoria operativa.