Tu Junta Quiere Saber Por Qué No Lo Construiste Tú Mismo

Dos cosas han cambiado ahora que la IA agéntica está en escena:

1. El costo de producir código que funcione. Esa es la parte que todos están viendo: el resultado visible en la superficie y la diferencia real que la IA ha marcado en la generación de ese resultado.
2. La disciplina que se necesita para mantener ese código en funcionamiento una vez que está en producción. Revisión de código, refuerzo de seguridad, gestión de versiones, alguien disponible a las 3 de la madrugada cuando algo falla: las partes que no se ven cuando solo se mira la superficie.

Esa segunda parte no ha avanzado ni de lejos tan rápido, y lamentablemente es la que determina si realmente puedes reemplazar a un proveedor con algo que tu equipo construyó, no solo si puedes levantar una versión funcional una vez.

En nuestro último informe, The Software Buyer's Guide to Agentic AI, mi colega Everett Zufelt, VP de Sistemas Agénticos de Orium, lo expresó muy bien: "El prototipo ya nunca es la parte difícil. La parte difícil es quién estará disponible para atenderlo en dieciocho meses, y si el equipo que lo construyó rápido es el mismo responsable de mantenerlo en funcionamiento."

He visto equipos saltarse esa pregunta por completo porque el prototipo se veía bien en una laptop. Y también he visto el error contrario: equipos que se niegan incluso a probar el camino de construcción porque "ya decidimos comprar", lo que simplemente traslada el mismo desacuerdo al mes seis de la implementación en lugar de a la semana dos de la evaluación.

Eso es solo el lado de la construcción. El lado de la compra tiene su propio problema, que surge de la forma en que se diseñaron la mayoría de los procesos de RFP.

Una demostración solía probar algo. Una ejecución limpia te daba una lectura decente del producto, y luego pasabas al siguiente proveedor para hacer lo mismo. La IA agéntica no se mantiene estática de esa manera. Seguirás operando con los mismos datos de entrada, pero ahora puede haber un resultado completamente diferente cada vez, porque el sistema razona el problema en cada ocasión en lugar de seguir un camino fijo. Una demostración todavía te dice lo que ocurrió, pero solo en esa ocasión, y desde luego no lo que hará en seis meses, con tus datos reales, bajo tus restricciones reales.

En el informe, Preseetha Pettigrew, VP de Alianzas Globales en Contentstack, señala que lo ve constantemente: "La pregunta más difícil que recibimos de los compradores no es si la IA puede hacer algo. Es si seguirá haciendo lo correcto, con la voz de marca propia del comprador, tres versiones más adelante. Eso es un tipo de prueba diferente a lo que una demostración puede ofrecer."

Luego está la parte que casi ninguna evaluación contempla, y es la que más sorprende a los equipos de adquisiciones cuando los guiamos a través de ella. Cada proveedor en su lista de candidatos está incorporando algún tipo de capacidad de IA en este momento, ya sea que lo hayan solicitado o no, ya esté en su documento de requisitos o no. Y esa capacidad de IA inevitablemente llega a sus datos. Tiene un costo asociado, independientemente de si alguien se lo comunica de antemano. Esa capacidad necesita su propia revisión, y debe ser independiente de la decisión sobre la plataforma, no incluida en ella y aprobada sin más.

Me pareció acertado lo que Dirk Hoerig, Fundador y Director de Innovación en commercetools, dijo al respecto en el informe. Si un proveedor no puede mostrarle los puntos de extensión funcionando en tiempo real con sus propios datos, esa es la señal de alerta. Como él mismo lo expresó: "El compromiso debe ser una arquitectura abierta sobre la que el equipo del comprador pueda construir, no una promesa en una hoja de ruta."

Las preguntas que le recomendaría a cualquier comité de compras reflexionar antes de la primera llamada con un proveedor:

• ¿Qué estamos optimizando realmente, y todos los miembros de este comité están de acuerdo? (Esto debe resolverse antes de mantener una sola conversación con un proveedor.)
• ¿Qué puede hacer la IA de este producto con información que no solicitamos explícitamente, y quién se encarga de revisarlo?
• ¿Cómo se ve afectada nuestra exposición si el proveedor cambia el modelo, los precios o la hoja de ruta después de que hayamos firmado?

Estas preguntas marcan la diferencia entre una evaluación fluida y una que se reabre tras la firma.

Hemos elaborado una guía completa sobre este tema junto con MACH Alliance, commercetools y Contentstack, que aborda qué hay realmente de nuevo en la evaluación de software en este momento, qué le debes a tu propia organización antes de la primera llamada con un proveedor, y qué deben ofrecerte tus proveedores que la mayoría aún no está siendo requerida a proporcionar.

Si tu junta directiva está planteando la pregunta sobre si desarrollar internamente, o si tu proceso de evaluación no está a la altura de lo que realmente estás valorando, vale la pena dedicarle veinte minutos.

Descarga la Guía del Comprador de Software para IA Agéntica