Probablemente ya haya oído hablar de la IA agente: sistemas que pueden planificar, ejecutar y adaptar tareas de forma autónoma con una supervisión humana “mínima” (cita prevista aquí). En esto, hemos visto un cambio de la IA ahora como colaborador a la IA como una mera herramienta.
Sin embargo, también existe una tensión creciente: la IA agente necesita un acceso profundo a sus datos para operar de forma autónoma, pero este nivel de acceso dificulta su implementación de manera segura y responsable a escala.
CEO y cofundador de KNIME.
La mayoría de las empresas no luchan por construir sistemas de agentes: luchan por confiar en ellos.
En este artículo, exploraremos tres riesgos de hacer que la IA agente deje de estar lista para la empresa, especialmente cuando se trata de agentes que trabajan con datos, y luego tres formas en que los flujos de trabajo intuitivos y de bajo código pueden convertir estos sistemas en colegas confiables.
Los flujos de trabajo no limitan la “inteligencia” de la IA agente, sino que actúan como una “capa segura” entre la IA agente y sus datos, lo que permite implementar la IA agente en la empresa.
Riesgo #1: Falta de transparencia en la toma de decisiones
La mayoría de los agentes de IA hoy en día dependen de los LLM como planificadores o “cerebros” detrás de escena. Esto significa que la mayoría de los agentes no siguen un plan o una lógica predeterminados. Sus métodos de trabajo son dinámicos y en constante cambio. Sus acciones se basan en probabilidades derivadas de enormes conjuntos de datos, no en conocimientos.
Todos lo hemos visto: una IA que nos dice lo que queremos escuchar en lugar de lo que es verdad, simplemente porque (conscientemente o no) la dirigimos en la dirección equivocada con nuestras respuestas. Piense en el famoso ejemplo en el que alguien creía que la IA era 2+2=5.
¿El resultado? Estas acciones son difíciles de inspeccionar, interpretar o rastrear. Sin un registro de auditoría claro y visible, las empresas no pueden responder con seguridad a una pregunta crítica: “¿Por qué hizo esto el agente?” Especialmente cuando el agente realiza una acción inesperada.
En última instancia, esto hace que la depuración sea desafiante y posiblemente miserable. En lugar de una depuración sistémica, los equipos empresariales tienen la laboriosa tarea de cuestionar el comportamiento de los agentes. Este proceso lento, manual, propenso a errores y no escalable de “análisis forense rápido” no es práctico para las empresas.
Si no puedes rastrearlo, no puedes creerlo. Y sobre la fe…
Riesgo #2: La incertidumbre significa que no hay confianza operativa
La IA agente no es determinista, lo que significa que no produce resultados consistentes y repetibles. Acciones idénticas pueden resultar en acciones diferentes. Además, los agentes pueden alucinar acciones basadas en lo que podría ser plausible, pero que en última instancia son simples errores.
Y a menudo no existen capas integradas para imponer o restringir lo que un agente puede o no puede hacer.
Esto es un riesgo particularmente alto para empresas como los sistemas financieros o cualquier cosa que afecte a datos personales, donde la fuga de datos es inaceptable. Especialmente en ese caso, la falta de coherencia, transparencia, explicabilidad y control conducen en última instancia a la falta de confianza.
Riesgo n.º 3: no existe un límite claro entre los datos y la IA
En los sistemas empresariales tradicionales, los datos y la lógica están claramente separados. Los equipos de TI saben dónde se almacenan los datos, cómo se accede a ellos (ya sea mediante permisos o confianza) y tienen un código claro o un conjunto de reglas que rigen cómo se utilizan estos datos.
Los sistemas agentes rompen esta regla. Combinan lógica, conocimiento y acciones en un proceso opaco. Trazar una línea clara entre la información a la que tiene acceso un agente y lo que hace puede ser un desafío y, en algunos casos, imposible.
La falta de separación no sólo es un alto riesgo: es un factor decisivo. Las empresas deben cumplir con los estándares de gobernanza y cumplimiento legal. Esta falta de límites claros disuade a las empresas de adoptar la IA
Entonces, ¿qué podemos hacer para mitigar estos riesgos y beneficiarnos (de forma segura) de la IA agente (y fomentar su adopción) en los negocios? O mejor aún, ¿cómo pueden los agentes trabajar de manera confiable con los datos?
El flujo de trabajo como lenguaje unificado y puente para la IA empresarial y agencial
La respuesta está en la claridad. Los flujos de trabajo intuitivos y con poco código aportan esa transparencia, actuando como una separación clara entre los agentes y sus datos. El flujo de trabajo obliga a los agentes a interactuar con herramientas, no directamente con los datos.
Si bien los sistemas de agencia son poderosos porque pueden razonar con una mínima participación humana, los flujos de trabajo aprovechan ese poder y generan confianza al establecer un camino definido y estructurado sobre cómo pueden operar estos sistemas de agencia. El flujo de trabajo aporta control, transparencia y repetibilidad a sistemas dinámicos e inciertos.
1. El flujo de trabajo permite la auditabilidad
Los flujos de trabajo son de naturaleza visual, lo que hace que cada paso (y cada posible punto de falla) sea más visible. El proceso de toma de decisiones está más claramente documentado. El resultado es controlable e interpretable.
Además, la naturaleza visual del flujo de trabajo lo convierte en un formato intuitivo. Esto permite a los equipos con diferentes niveles de habilidad la capacidad de “hablar el mismo idioma” en lugar del desorden de SQL, Python u otro código que otras soluciones puedan crear.
Esto facilita la depuración y el monitoreo para los equipos empresariales.
2. El flujo de trabajo permite tuberías confiables y reutilización
Los flujos de trabajo reducen el riesgo porque establecen a qué datos y herramientas pueden acceder los sistemas agentes y con qué nivel de detalle. Los responsables de la toma de decisiones pueden definirlo claramente para toda la empresa.
Además, una vez establecidos estos permisos y lógica, el flujo de trabajo permite la reutilización y la escalabilidad. Las empresas pueden reutilizar estos planos validados y aplicar flujos de trabajo a otras partes del negocio sin tener que reinventar la rueda o, al menos, ser un punto de partida confiable para otros proyectos.
3. El flujo de trabajo permite la gobernanza y la rendición de cuentas
El flujo de trabajo impone el seguimiento, la observabilidad y la rendición de cuentas. Al tener una separación clara entre datos e IA (recuerde, lo que sabe el agente versus lo que hace), las empresas tienen una gobernanza completa. Las organizaciones pueden proteger los datos, monitorear el acceso a los datos y auditar el linaje de los datos.
En pocas palabras: el flujo de trabajo garantiza que la IA agente utilice sus datos correctamente… ¡y no abuse de ellos!
La IA agente es innegablemente valiosa en el contexto empresarial. Incluso con estos riesgos, no tiene por qué haber un equilibrio entre transparencia y complejidad. Al implementar flujos de trabajo como una capa de seguridad para su trabajo de agencia, permite formas visuales, modulares y manejables de crear agentes inteligentes en los que las empresas puedan confiar y escalar.
Nuevamente: no les da a los agentes acceso a sus datos. Les da a los agentes acceso a su equipo, lo que protege sus datos contra ataques o uso indebido. La IA agente no está limitada por el flujo de trabajo.
Más bien, estos sistemas tienen más “libertad” para hacer grandes cosas mientras operan dentro de los límites seguros de los datos de un flujo de trabajo bien definido como lenguaje. Y como nota al margen: esto está en línea con la nueva tendencia de proporcionar a los agentes conjuntos de habilidades en lugar de instrucciones detalladas sobre cómo usar cientos de herramientas.
Tal como dijo una vez Pat Boone: “La libertad no es la ausencia de límites. Es la capacidad de operar exitosa y felizmente dentro de los límites”.
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