El trabajo hibrido: humano - IA
>> lunes, 20 de abril de 2026
Nueva era del trabajo híbrido: 15% de las decisiones empresariales las tomaría la IA en 2028
https://www.infobae.com
Sindy Valbuena Larrota
La integración de inteligencia artificial agéntica libera recursos humanos para tareas de mayor valor, requiriendo nuevas capacidades de supervisión
Equipos de trabajo supervisan en tiempo real el desempeño de agentes inteligentes en
procesos empresariales. (Imagen Ilustrativa Infobae)
De otro lado, McKinsey, explica que a nivel global entre el 10% y el 20% de los procesos empresariales en México podrían estar gestionados por agentes inteligentes en los próximos tres a cinco años, aunque siempre bajo la vigilancia de una persona responsable.
El proceso de adopción tiene como primer objetivo tareas repetitivas y estandarizadas: atención al cliente, generación de documentos, análisis de datos y soporte en el desarrollo de software.
La inteligencia artificial agéntica comienza a transformar áreas como la atención al cliente, la generación automática de reportes y el análisis de información en grandes empresas mexicanas. Aunque la automatización no es total, expertos prevén una reorganización del trabajo: las tareas operativas se delegan de forma progresiva a sistemas inteligentes, mientras que los trabajadores humanos asumen labores de supervisión y validación.
Impacto medible en la productividad y sectores más avanzados
El potencial de aumento en la productividad es variable, pero los cálculos más conservadores estiman mejoras del 5% al 15% en procesos complejos, con cifras que pueden superar el 20% en actividades como redacción de textos, búsqueda de información o desarrollo de software.
El uso de agentes inteligentes se focaliza en actividades repetitivas y estandarizadas como atención al cliente, análisis de datos y generación automática de documentos.
Informes especializados de la OCDE y el reporte sectorial Generative AI at Work destacan que los mayores beneficios se concentran en tareas cognitivas estructuradas y repetitivas.
Los sectores más avanzados en la implementación de inteligencia artificial agéntica son aquellos con operaciones digitalizadas y abundancia de datos, principalmente los servicios financieros y la salud. Análisis de McKinsey y del World Economic Forum identifican estas áreas como pioneras en la región.
El ritmo de adopción latinoamericano es desigual, pero México se posiciona por encima del promedio regional. “México está mejor posicionado que la media, aunque todavía no forma parte del grupo de cabeza”, dice Alonso. De acuerdo con el informe especializado de tendencias laborales de la empresa tecnológica Microsoft, el 89% de los líderes empresariales en el país planean incorporar agentes de IA durante el año. Un informe de SAP reporta que el 43% de las empresas latinoamericanas ya registra resultados concretos en su estrategia de inteligencia artificial.
Los sectores más avanzados en la implementación de inteligencia artificial agéntica son aquellos con operaciones digitalizadas y abundancia de datos, principalmente los servicios financieros y la salud. Análisis de McKinsey y del World Economic Forum identifican estas áreas como pioneras en la región.
El ritmo de adopción latinoamericano es desigual, pero México se posiciona por encima del promedio regional. “México está mejor posicionado que la media, aunque todavía no forma parte del grupo de cabeza”, dice Alonso. De acuerdo con el informe especializado de tendencias laborales de la empresa tecnológica Microsoft, el 89% de los líderes empresariales en el país planean incorporar agentes de IA durante el año. Un informe de SAP reporta que el 43% de las empresas latinoamericanas ya registra resultados concretos en su estrategia de inteligencia artificial.
La supervisión de los agentes inteligentes requiere tres niveles: operativo, de negocio y de riesgos, según expertos en IA agéntica y cumplimiento organizativo.
Supervisión, riesgos y gobernanza en la era de la IA
El despliegue de agentes inteligentes trae consigo riesgos relacionados con errores operativos, ciberseguridad, privacidad y la posibilidad de perder el control sobre los procesos automatizados. Alonso advierte: “El mayor peligro no es que el agente ‘piense demasiado’, sino que la organización lo implante sin suficientes controles”.
En este escenario, la supervisión humana es imprescindible. El experto recomienda establecer al menos tres niveles de supervisión: uno operativo encargado de monitorear la ejecución diaria de los sistemas y con capacidad de intervención; un nivel de negocio responsable de validar métricas y criterios de uso; y un tercer nivel independiente dedicado a riesgos, cumplimiento y auditoría. “Más que un único supervisor, lo razonable es una supervisión escalonada y documentada”.
La responsabilidad por el funcionamiento y los efectos del uso de agentes inteligentes debe recaer siempre en las personas y en las estructuras organizativas. “La responsabilidad no debería atribuirse nunca al sistema en sí, sino a una cadena humana y organizativa claramente definida desde el inicio”, afirmó el directivo.
El despliegue de agentes inteligentes trae consigo riesgos relacionados con errores operativos, ciberseguridad, privacidad y la posibilidad de perder el control sobre los procesos automatizados. Alonso advierte: “El mayor peligro no es que el agente ‘piense demasiado’, sino que la organización lo implante sin suficientes controles”.
En este escenario, la supervisión humana es imprescindible. El experto recomienda establecer al menos tres niveles de supervisión: uno operativo encargado de monitorear la ejecución diaria de los sistemas y con capacidad de intervención; un nivel de negocio responsable de validar métricas y criterios de uso; y un tercer nivel independiente dedicado a riesgos, cumplimiento y auditoría. “Más que un único supervisor, lo razonable es una supervisión escalonada y documentada”.
La responsabilidad por el funcionamiento y los efectos del uso de agentes inteligentes debe recaer siempre en las personas y en las estructuras organizativas. “La responsabilidad no debería atribuirse nunca al sistema en sí, sino a una cadena humana y organizativa claramente definida desde el inicio”, afirmó el directivo.
La regulación de la inteligencia artificial agéntica en México se inspira en el AI Act europeo y promueve principios de transparencia, trazabilidad y rendición de cuentas respaldados por organismos internacionales.
Desafío normativo, talento y futuro del trabajo híbrido
La evolución de la inteligencia artificial agéntica requiere marcos regulatorios basados en el riesgo, como el AI Act europeo, y principios de transparencia, trazabilidad y rendición de cuentas, respaldados por organismos como NIST, la OCDE y la UNESCO. El desafío normativo va a la par de la transformación del mercado laboral, orientándose hacia un modelo híbrido donde humanos y agentes inteligentes trabajan coordinadamente.
“El profesional del futuro no será tanto un sustituto de la IA como un gestor competente de trabajo híbrido entre humanos y agentes”, concluye Alonso, mencionando que habilidades como el pensamiento analítico, la creatividad y el aprendizaje continuo serán decisivas hacia 2030.
