Este salto está trasladando el foco hacia dos cuestiones decisivas: cómo gobernar esa nueva autonomía y cómo escalarla de forma segura y eficiente dentro de la organización. Según el informe 'The Value of AI 2026', elaborado por SAP y Oxford Economics a partir de una encuesta a 2.600 directivos de 13 países, la inteligencia artificial ya da soporte al 30% de las tareas empresariales, frente al 25% registrado un año antes, y se prevé que alcance el 48% durante los próximos dos años. Las expectativas de retorno asociadas específicamente a la IA agéntica también han pasado del 10% al 17% en un año.

Sin embargo, a medida que los agentes adquieren mayor capacidad de actuación el reto deja de ser únicamente tecnológico. “Cuando la inteligencia artificial deja de limitarse a responder preguntas y empieza a actuar, cambia la naturaleza del problema. Ya no estamos simplemente incorporando una herramienta tecnológica, estamos incorporando una nueva capacidad operativa dentro de la organización”, explicó Albert Pijuan, CEO de NODUS.

En este contexto, las compañías deben decidir qué puede hacer cada agente, a qué información puede acceder, bajo qué criterios debe actuar y cuándo una decisión debe escalar a una persona. “Pasar de una IA que responde a una IA que actúa exige pasar también de experimentar con tecnología a diseñar una arquitectura para gobernarla”, añade Pijuan.

GOBERNAR PARA PODER ESCALAR

La evolución de la IA empresarial está poniendo de manifiesto una brecha entre adopción y capacidad real de control. Un estudio elaborado por Cloudera indica que el 98% de las organizaciones españolas ha retrasado o cancelado proyectos de IA durante los últimos doce meses por desafíos relacionados con la gobernanza y el cumplimiento normativo. Para Albert Pijuan, la gobernanza no debe entenderse como un freno a la innovación, sino como una condición para escalarla: “La gobernanza no es lo que limita la capacidad de la IA; es lo que permite escalarla”.

Mientras una organización puede gestionar unos pocos agentes de forma relativamente artesanal, cuando estos se cuentan por decenas o cientos se necesita una arquitectura común que determine identidades, permisos, responsabilidades, contexto, trazabilidad y mecanismos de supervisión. Este enfoque no solo permite mantener el control a medida que crece la automatización, sino también reforzar la propiedad y soberanía sobre los datos, preservar su privacidad y garantizar una trazabilidad completa sobre cómo se utilizan, qué decisiones se toman y qué sistemas intervienen en cada proceso.

“Escalar IA no consiste en multiplicar agentes. Consiste en construir una infraestructura capaz de convertir esos agentes en capacidad operativa real”, resume Albert Pijuan. Es en este punto donde NODUS sitúa el concepto de Digital Worker: “Un agente es, esencialmente, una capacidad tecnológica. Un Digital Worker es esa capacidad convertida en una unidad operativa dentro de una organización”, manifestó el CEO de NODUS. A diferencia de un chatbot o un copilot, un Digital Worker tiene una función definida, opera con contexto, interactúa con sistemas y personas y actúa bajo unas reglas de gobernanza determinadas.

ORGANIZACIONES HÍBRIDAS

La expansión de la IA agéntica también está modificando la organización del trabajo. Según el estudio “IA y trabajo en España: impacto, integración y percepción” de EY, el 46,2% de las compañías españolas está rediseñando su modelo operativo para favorecer la colaboración entre personas e IA, mientras que el 44,1% reestructura sus flujos para integrar la automatización.

Pijuan considera que plantear el debate únicamente en términos de sustitución de empleo simplifica demasiado la transformación: “La pregunta relevante no es solamente qué puestos puede sustituir la IA, sino cómo vamos a reorganizar el trabajo cuando una parte de la capacidad operativa pueda ser asumida por sistemas digitales”.

NODUS propone un modelo basado en organizaciones híbridas, donde personas y Digital Workers trabajan dentro de los mismos procesos con responsabilidades distintas. El objetivo no es desplazar el criterio humano, sino poner la tecnología al servicio de las personas. “El verdadero salto de productividad no llegará simplemente sustituyendo personas por tecnología, sino aprendiendo a diseñar organizaciones donde la inteligencia humana y la digital se complementen de forma estructurada”, concluye.

En este nuevo escenario, la ventaja competitiva no estará únicamente en acceder a mejores modelos de IA, sino en disponer de una arquitectura capaz de integrarlos, gobernarlos y escalarlos manteniendo el control sobre los datos, los procesos y el conocimiento propio de la organización. Como sintetiza Pijuan, “los modelos de IA serán intercambiables; la arquitectura, el contexto y el conocimiento operativo de una organización no lo son”.