¿De verdad necesitas un agente de IA?

Estamos viviendo una revolución en la forma de abordar el trabajo gracias a la inteligencia artificial. Y aunque muchos creen que la única forma de aprovecharla es creando agentes autónomos que hagan de todo, la realidad es muy diferente.

En los últimos meses he acompañado a varias empresas –desde cadenas logísticas hasta bancos multinacionales– que han invertido tiempo, dinero y expectativas en agentes de IA que terminaron siendo... innecesarios. ¿El resultado? Soluciones costosas, lentas y difíciles de mantener, que pudieron haberse resuelto con simples flujos orquestados.

En el afán de “montarse en la ola”, muchas compañías olvidan una premisa clave: no todo proceso necesita un agente. A veces, lo más inteligente es usar una arquitectura más simple, más controlada y más fácil de mantener.

Antes de decidir si vale la pena construir un agente de IA, hacete cuatro preguntas esenciales. Este checklist, basado en prácticas reales y respaldado por líderes del ecosistema IA, te ayudará a tomar una decisión informada:

1. ¿La tarea es suficientemente compleja? Si no lo es, mejor usá flujos de trabajo. Si sí lo es, pensá en agentes.

2. ¿La tarea es valiosa económicamente? Si vale menos de $0.1 por ejecución, es probable que no justifique el costo de un agente. Si supera $1, el retorno empieza a verse más claro.

3. ¿Todas las partes de la tarea son realizables por IA? Si no, reduce el alcance o meté supervisión humana. Si sí, el camino del agente tiene sentido.

4. ¿Qué tan costoso sería cometer un error? Si el impacto de un error es alto, mejor usá un sistema con humanos en el loop. Si el impacto es bajo, los agentes pueden tomar decisiones.

Uno de nuestros clientes del sector financiero quería automatizar la revisión de contratos. Inicialmente pensaron en crear un agente de IA completo que navegara documentos, analizara cláusulas y sugiriera acciones. Sonaba innovador, pero el riesgo legal por errores era altísimo, y el costo de desarrollo no se justificaba. En su lugar, propusimos un flujo de trabajo con un LLM que clasificaba y resaltaba cláusulas clave, dejando la revisión final a un analista humano. El resultado: ahorro del 65% en tiempo y cero riesgos jurídicos.

En contraste, una empresa de e-commerce necesitaba clasificar productos automáticamente y actualizar catálogos en tiempo real. Ahí sí aplicaba un agente autónomo. La tarea era repetitiva, económica por unidad y con bajo riesgo. El agente resultó ser una decisión ganadora: aumentaron su velocidad operativa un 40% sin sacrificar precisión.

No todo problema necesita la solución más sofisticada. En muchos casos, menos es más.

Antes de dejarse llevar por el entusiasmo de los agentes IA, haz el análisis. Pregunta, evalua y diseña con intención. Recordá: la inteligencia no está solo en la herramienta, sino en cómo decidís usarla.