1.000 pilotos no hacen una estrategia

En la carrera por aprovechar las capacidades de la agencia, lanzar proyectos piloto se ha convertido en una práctica habitual. Algunos se quedan estancados en el laboratorio, sin ver la luz. Otros se implementan con malos resultados y no cumplen las expectativas. Pero muchos proyectos piloto sí aportan un valor significativo, incluso trascendental: se automatiza un flujo de trabajo específico, se reduce un centro de costes o se mejora un KPI crítico para un equipo. Estos éxitos crean nichos de optimización y una sensación tangible de progreso.

Sin embargo, esta es la gran ilusión de la era de los agentes de IA. Incluso una cartera de proyectos piloto exitosos, por su propia naturaleza, es una colección de victorias aisladas, no un avance estratégico unificado. (Mil puntos de luz no suman para un nuevo sol). Son experimentos tácticos en un mundo que exige una transformación estratégica.

Al no estar diseñados para impulsar un cambio fundamental e interfuncional, no logran alterar la trayectoria general del negocio. Esto deja a las organizaciones en una nueva especie de "purgatorio de pilotos", definido no por el fracaso, sino por una falsa sensación de seguridad mientras el panorama competitivo cambia irrevocablemente bajo sus pies.

La IA agencial, capaz de orquestar procesos empresariales completos, no es una herramienta más para probar; es un nuevo modelo operativo que redefine la forma en que las empresas compiten. Escapar de la trampa del éxito táctico requiere una nueva estrategia. Exige una mentalidad ascendente, centrada en la experimentación, combinada con un compromiso descendente, centrado en la estrategia.

Las empresas que construyan una ventaja agencial duradera serán aquellas que dejen de contar los pilotos exitosos y comiencen a diseñar un futuro resiliente para toda la empresa.

El espectro de resultados de los pilotos es amplio, pero el objetivo estratégico suele ser el mismo. Ya sea que un piloto se quede estancado en el laboratorio como una "demostración engañosa", se implemente con malos resultados o genere un valor significativo y localizado, rara vez contribuye a una ventaja competitiva duradera. El problema principal es que incluso los pilotos más exitosos son estructuralmente incapaces de impulsar una transformación a nivel empresarial.

Este fracaso se debe a dos realidades. En primer lugar, los pilotos son aislados por diseño. Están diseñados para optimizar una sola tarea o flujo de trabajo, pero una verdadera transformación agencial requiere rediseñar todo el modelo operativo multifuncional. Un piloto puede mejorar el procesamiento de facturas en finanzas, pero no creará una cadena de suministro autorregenerable que redirija los envíos de forma autónoma y reequilibre el inventario basándose en datos en tiempo real de los sistemas de finanzas, logística y ventas.

En segundo lugar, los pilotos se construyen sobre una infraestructura ad hoc. Casi nunca incluyen la inversión fundamental en capacidades de habilitación compartidas —como gobernanza de datos de nivel empresarial, arquitectura de agentes escalable y protocolos de seguridad robustos—, requisitos previos para ejecutar la IA de forma segura y eficaz a escala. Esto conduce al nuevo purgatorio de los pilotos: un estado de celebración de logros localizados mientras se atrofia la capacidad fundamental para el cambio estratégico, creando una peligrosa ilusión de progreso a medida que los competidores construyen una verdadera ventaja estratégica.

Un enfoque estratégico no comienza con un caso de uso, sino con una evaluación rigurosa de todo el panorama competitivo. La primera pregunta de una estrategia real es: "¿Cómo está cambiando nuestra base competitiva?". Esto implica una auditoría honesta de qué fortalezas principales —diferenciadores que antes se conseguían con esfuerzo, como el servicio personalizado 24/7 o las operaciones hipereficientes— se están convirtiendo rápidamente en productos básicos gracias a la IA agentic.

Una vez que se comprende lo que ya no es defendible, la segunda pregunta es: "¿Dónde debemos competir de forma diferente para ganar?".

Esto lleva la conversación más allá de la optimización incremental para identificar cambios estratégicos fundamentales que ahora posibilitan los sistemas agentic. En lugar de simplemente agilizar un proceso, se pueden diseñar modelos de negocio completamente nuevos.

Por ejemplo, una empresa puede pasar de ser reactiva a ser proactiva, utilizando agentes para detectar el problema de red de un cliente, resolverlo y notificarle antes de que se le ocurra quejarse. O puede lograr una "personalización ilimitada", creando un segmento único donde un agente orquesta una experiencia de descubrimiento única para cada comprador en tiempo real. Este es el trabajo de la estrategia: diseñar propuestas de valor nuevas y resilientes, no solo probar las antiguas.

Los pilotos construyen soluciones puntuales; una estrategia duradera construye una plataforma. El trabajo más crítico en la era de los agentes de IA —y la parte que los pilotos suelen pasar por alto— es construir el motor fundamental que pueda soportar un ecosistema completo de agentes autónomos. Esta es la verdadera ventaja competitiva, ya que, si bien un competidor puede copiar una funcionalidad, es mucho más difícil replicar una infraestructura empresarial profunda, integrada y gobernada.

Este motor consta de tres capas críticas:

1. Fundamentos Técnicos: Esto incluye una arquitectura de nube escalable, sólidas canalizaciones de datos en tiempo real y una biblioteca completa de API que permiten a los agentes interactuar de forma segura con los sistemas empresariales centrales, como CRM y ERP.

2. Arquitectura Específica del Agente: Esto va más allá de la TI estándar para incluir los componentes únicos que los agentes necesitan para funcionar: sistemas de memoria compartida para retener el contexto, motores de planificación y razonamiento para desglosar los objetivos en tareas, y marcos de orquestación de herramientas para que los agentes puedan utilizar otro software de forma fiable. 3. Gobernanza y seguridad: Esta es la capa más crucial y la más descuidada. Incluye marcos de evaluación automatizados, barreras de seguridad programables para prevenir acciones dañinas y protocolos claros de supervisión con intervención humana para gestionar el riesgo y garantizar que cada acción de los agentes sea auditable y explicable.

Finalmente, un enfoque estratégico reemplaza una lista estática de experimentos con una hoja de ruta dinámica y adaptable. En lugar de un simple plan piloto de tipo "seguir/no ir", un marco como el Agentic Strategy Canvas utiliza el tiempo y los detonantes para secuenciar las apuestas principales según la preparación y las señales del mercado. Esto implica clasificar las oportunidades en dos categorías: Actuar ahora para iniciativas donde el valor es claro y las capacidades están establecidas, y Actuar cuando para aquellas que dependen de las condiciones futuras.

Crucialmente, cada elemento de "Actuar cuando" está vinculado a un detonante específico y observable: un evento externo, como la caída del costo de una tecnología clave por debajo de cierto umbral, o un hito interno, como la implementación de un nuevo marco de gobernanza de datos. Este proceso transforma un plan rígido en una estrategia viva que puede evolucionar inteligentemente. Permite a una organización ser deliberada en su enfoque y oportuna en su cronograma, asegurando que la ambición siempre esté alineada con la capacidad.

Incluso una serie de pilotos exitosos es una respuesta insuficiente a la revolución de la agencia. Estas victorias tácticas aportan valor localizado, pero no logran crear una ventaja duradera ni cambiar fundamentalmente la trayectoria de una empresa. El camino a seguir requiere combinar deliberadamente una cultura ascendente, impulsada por la experimentación, con una descendente, orientada a la estrategia.

Este proceso implica evaluar todo el panorama competitivo para encontrar nuevas maneras de ganar, diseñar la plataforma fundamental que los pilotos siempre ignoran y crear una hoja de ruta adaptativa para secuenciar las apuestas de forma inteligente. El objetivo no es acumular más pilotos, sino construir una estrategia coherente que diseñe el futuro de su empresa en la era de los agentes de IA.