Perspectiva de liderazgo de Keyrus: la base para la transformación de la IA
En Keyrus, llevamos más de dos décadas ayudando a las organizaciones a aprovechar el poder de los datos para impulsar la transformación empresarial. Como CEO de Keyrus Reino Unido e Iberia, he sido testigo directo de cómo la inteligencia artificial ha evolucionado de una tecnología prometedora a un motor fundamental del negocio. Hoy, nos encontramos ante el umbral del próximo gran cambio: el auge de las plataformas de IA con capacidad de gestión que no solo responden a comandos, sino que logran de forma proactiva objetivos complejos en los flujos de trabajo empresariales. Nuestra convicción es clara: la clave para una transformación exitosa de la IA reside no solo en la tecnología, sino en el cambio de mentalidad necesario para una correcta integración entre IA y humanos. Con demasiada frecuencia, las organizaciones se centran exclusivamente en las capacidades de la IA sin abordar adecuadamente cómo estas tecnologías se integran con los trabajadores, los procesos de negocio y la cultura organizacional. Este enfoque invariablemente conduce a lo que llamamos "caos de la IA": una proliferación de iniciativas de IA sin control que no logran escalar más allá de los proyectos piloto ni generar un valor empresarial sostenible.
La realidad es que la gestión del cambio no es opcional en la transformación de la IA; es la base esencial sobre la que debe construirse todo éxito técnico. Nuestra experiencia implementando soluciones de datos e IA en diversos sectores nos ha enseñado que las transformaciones más exitosas comienzan con una visión clara de cómo los humanos y la IA colaborarán como equipos potenciados, respaldados por marcos de gobernanza sólidos que garanticen una implementación responsable, escalable y orientada al valor. Por ello, nos complace anunciar nuestra alianza con AllMates.ai, cuya plataforma de IA agentiva de nivel empresarial complementa la experiencia de Keyrus en inteligencia y transformación de datos. Juntos, ayudamos a las organizaciones a pasar del caos de la IA a la gobernanza de la IA, permitiendo la implementación exitosa de plataformas agentivas que generan resultados de negocio medibles, manteniendo al mismo tiempo el control, la transparencia y la supervisión humana adecuados.
El imperativo de la gobernanza de la IA agentiva
El paso de la IA experimental a las plataformas agentivas representa una transformación fundamental en la forma en que operan las empresas. A diferencia de las herramientas de IA tradicionales que simplemente responden a instrucciones, los sistemas de IA agentiva pueden identificar tareas, tomar decisiones y ejecutar flujos de trabajo complejos de forma autónoma. Esta capacidad promete aumentos de productividad, eficiencia operativa y oportunidades de innovación sin precedentes, pero también plantea importantes desafíos de gobernanza para los que la mayoría de las organizaciones no están preparadas. Como señala Daniel Meyer, CTO de Camunda: «La mayoría de los proyectos de IA agentiva se estancan en la fase piloto, no porque los modelos no sean capaces, sino porque aún no existe una arquitectura que proporcione las medidas de seguridad necesarias para implementar agentes en procesos críticos para el negocio sin riesgos». Esta observación va al meollo del problema: sin una gobernanza adecuada, las empresas no pueden escalar la IA agentiva de forma segura más allá de experimentos limitados.
Las implicaciones para las empresas son sustanciales. Gartner proyecta que para 2028, el 15 % o más de las decisiones laborales cotidianas se tomarán de forma autónoma mediante IA con capacidad de decisión, frente a prácticamente cero en 2024. Mientras tanto, casi seis de cada diez empresas están explorando activamente la implementación de IA con capacidad de decisión, y otras cuatro de cada diez la están considerando, según un análisis de Newsweek de octubre de 2025. Las organizaciones que establezcan marcos de gobernanza eficaces ahora estarán en condiciones de aprovechar este valor de forma segura y a gran escala, mientras que aquellas que se demoren corren el riesgo de quedarse atrás o exponerse a importantes riesgos operativos, de reputación y de cumplimiento normativo. El imperativo es claro: las empresas deben actuar con rapidez para establecer marcos de gobernanza sólidos que permitan la adopción de la IA con capacidad de decisión, manteniendo al mismo tiempo el control, la transparencia y la supervisión humana adecuados. No se trata solo de mitigar riesgos, sino de crear las bases para una ventaja competitiva sostenible en un entorno empresarial cada vez más impulsado por la IA.
Estado actual: De la IA en la sombra al activo estratégico
El estado actual de la IA en la mayoría de las empresas se caracteriza por una adopción generalizada, pero no regulada, de la "IA en la sombra", impulsada por empleados y departamentos que buscan aumentar la productividad. El informe Gen AI Divide del Instituto Tecnológico de Massachusetts reveló que, si bien solo el 40 % de las empresas ha adquirido suscripciones oficiales de IA, los trabajadores de más del 90 % de las empresas encuestadas informaron usar regularmente herramientas personales de IA para sus tareas laborales. Esta brecha entre la política oficial y la práctica real representa tanto una oportunidad como un riesgo. La oportunidad reside en el claro interés por las herramientas de IA que mejoran la productividad y optimizan los flujos de trabajo. Los empleados lo demuestran con sus acciones, evidenciando que las soluciones de IA bien diseñadas aportan un valor real al trabajo diario. Sin embargo, el riesgo es considerable: el uso no regulado de la IA puede exponer información confidencial de la empresa, generar inconsistencias en la calidad del trabajo y provocar problemas de cumplimiento en sectores regulados.
Además, a medida que los sistemas de IA evolucionan desde chatbots estáticos hasta plataformas con agentes capaces de gestionar flujos de trabajo de múltiples pasos y tomar decisiones de forma autónoma, la brecha de gobernanza se vuelve cada vez más problemática. Observamos que la siguiente fase de la IA empresarial ya está tomando forma: el paso de los chatbots estáticos a la IA con agentes, con sistemas que pueden descomponer los flujos de trabajo en actividades discretas e iniciar tareas de múltiples pasos de forma autónoma para completarlos. Esta evolución exige una evolución correspondiente en los enfoques de gobernanza. El reto para el liderazgo consiste en canalizar la energía y el entusiasmo por la IA, al tiempo que se establecen las directrices necesarias para una implementación segura y eficaz a gran escala. Esto implica pasar de una adopción puntual e individual a una gobernanza estratégica a nivel empresarial que facilite, en lugar de restringir, el uso productivo de la IA.
El argumento comercial a favor de la gobernanza de la IA basada en agentes
El argumento comercial a favor de la gobernanza de la IA basada en agentes es convincente, con resultados cuantificables en múltiples dimensiones. Las organizaciones que establecen marcos de gobernanza eficaces están experimentando mejoras significativas en la eficiencia operativa, la experiencia del cliente y la gestión de riesgos. Las mejoras en la eficiencia operativa son especialmente destacables. Los programas de socios de Microsoft resaltan cómo las empresas mejoran los tiempos de respuesta hasta en un 30 % utilizando Copilot y agentes con patrones de gobernanza adecuados para su implementación empresarial. Las tendencias de UiPath para 2025 indican que los agentes no reemplazarán la RPA; en cambio, amplían la superficie de automatización y utilizan robots confiables para ejecutar tareas. IDC prevé que el gasto en RPA alcance los 8200 millones de dólares para 2028. Este enfoque híbrido acelera la obtención de valor y ofrece una cobertura de automatización más amplia.
Las mejoras en la experiencia del cliente son igualmente impresionantes. Las organizaciones líderes reportan una reducción del 15 % al 40 % en el tiempo de ciclo de los flujos de trabajo objetivo, mejoras del 5 % al 20 % en la resolución en el primer contacto y la resolución automática en los flujos de servicio, así como reducciones significativas en el costo de servicio y la disminución de la carga de trabajo pendiente. Estas ventajas se traducen directamente en una mayor satisfacción y fidelización del cliente. Los beneficios de la gestión de riesgos completan el caso de negocio. Con una gobernanza adecuada, las organizaciones pueden garantizar que el 100 % de las acciones de los agentes cuenten con registros completos y auditables, mantener un alto cumplimiento de los SLA y reducir significativamente el riesgo de incidentes relacionados con la IA. Esto es particularmente importante en industrias reguladas, donde las fallas de cumplimiento pueden resultar en sanciones sustanciales. La ecuación del ROI es clara: una IA basada en agentes bien gobernada ofrece procesos más rápidos, mejores experiencias para el cliente y menores riesgos operativos. Como indica la investigación de Gartner de 2025, las organizaciones que destacan en la gobernanza de la IA obtienen un retorno de la inversión en IA de 2 a 3 veces mayor en comparación con aquellas con capacidades de gobernanza limitadas. El objetivo empresarial no es solo la reducción de costes, sino también la creación de capacidad para la innovación, la mejora de las relaciones con los clientes y la construcción de una ventaja competitiva sostenible.
Marco de la Fuerza Laboral Digital: Gestionando la IA como Empleados
Una de las conclusiones más importantes de investigaciones recientes es que la IA con capacidad de gestión requiere un enfoque de gestión radicalmente distinto al de las herramientas tecnológicas tradicionales. Como señaló The AI Journal en octubre de 2025, «los agentes se comportan más como empleados que como herramientas... Necesitan claridad en sus roles, objetivos de rendimiento y supervisión». Esta perspectiva sugiere que las empresas deben desarrollar un «Marco de la Fuerza Laboral Digital» para gestionar eficazmente los agentes de IA. Este marco comienza con definiciones claras de los roles de los agentes de IA. Al igual que los empleados humanos tienen descripciones de puestos y responsabilidades, los agentes de IA necesitan roles bien definidos que especifiquen qué pueden y qué no pueden hacer, qué procesos apoyan y cómo interactúan con sus compañeros humanos. Esta claridad es esencial tanto para la implementación técnica como para la aceptación organizacional.
La gestión del rendimiento es el siguiente elemento crítico. Los agentes de IA requieren indicadores clave de rendimiento (KPI), evaluaciones de rendimiento periódicas y optimización continua. The AI Journal destaca que, a diferencia de los humanos, la IA puede desviarse de su función prevista en cuestión de días o semanas. Y, al igual que los humanos, puede tomar malas decisiones, solo que más rápido. Las revisiones frecuentes, las medidas de control y la formación continua son esenciales para mantener la fuerza laboral de IA alineada con los objetivos de negocio. Esto requiere establecer cadencias de revisión, métricas de rendimiento y protocolos de formación continua. La supervisión y la gobernanza completan el marco. Los agentes de IA necesitan supervisión humana, protocolos de escalamiento para situaciones complejas o inusuales y estructuras de responsabilidad claras. Esto suele implicar la colaboración interfuncional entre TI, las unidades de negocio, RR. HH. y la gestión de riesgos. Las organizaciones más eficaces están estableciendo consejos de gobernanza de IA que reúnen estas diversas perspectivas para garantizar una supervisión integral. Al tratar a los agentes de IA como empleados digitales en lugar de simples herramientas, las organizaciones pueden crear un enfoque más eficaz, responsable e integrado para la implementación de la IA. Esta perspectiva centrada en el ser humano se alinea con la convicción de Keyrus sobre la importancia de un posicionamiento adecuado entre la IA y los humanos, y proporciona un marco práctico para implementar esta visión.
Orquestación de agentes: La base técnica
La orquestación de agentes constituye la base técnica para una gobernanza eficaz de la IA. Como destacó Forbes en octubre de 2025, este enfoque «permite a las empresas controlar el grado de autonomía que se otorga a un agente, proporcionando control donde se necesita y flexibilidad donde la IA destaca». Este equilibrio es esencial para implementar agentes en procesos críticos para el negocio sin riesgos inaceptables. Los elementos clave de la orquestación de agentes incluyen:
1. Controles de autonomía que permiten a las organizaciones especificar el grado de autoridad para la toma de decisiones de los diferentes agentes en diversos contextos. Esto puede abarcar desde el funcionamiento totalmente autónomo para tareas de bajo riesgo hasta la necesidad de intervención humana para decisiones de alto riesgo. 2. Capacidades de integración de procesos que permiten a los agentes trabajar dentro de los procesos de negocio establecidos, accediendo a los sistemas y datos necesarios y respetando los límites de seguridad y los requisitos de cumplimiento.
3. Herramientas de monitorización y observabilidad que proporcionan visibilidad sobre las acciones, decisiones y resultados de los agentes, lo que permite una evaluación y mejora continuas. 4. Mecanismos de explicabilidad que permiten a los humanos comprender por qué los agentes tomaron determinadas decisiones, algo esencial tanto para la confianza como para el cumplimiento normativo en sectores regulados. La plataforma de AllMates.ai ejemplifica este enfoque con sus capacidades de gobernanza de nivel empresarial, la libertad que ofrece para múltiples IA y sus funciones de alineación del conocimiento. La plataforma establece entre las fuentes de conocimiento internas y los agentes de IA, lo que garantiza un soporte contextual y seguro, a la vez que mantiene los controles adecuados. La implementación técnica debe guiarse por una arquitectura clara que especifique cómo la IA agentiva se integra con los sistemas, las fuentes de datos y los flujos de trabajo humanos existentes. Esta arquitectura debe abordar la gestión de identidades y accesos, la gobernanza de datos, los controles de seguridad y los patrones de integración. Al establecer estas bases técnicas, las organizaciones crean las condiciones para una implementación segura y eficaz de la IA agentiva a gran escala.
Plan de Implementación: De la Anarquía a la Gobernanza
Pasar de la anarquía a la gobernanza de la IA requiere un enfoque estructurado que abarque tanto las dimensiones técnicas como organizativas. Basándonos en la experiencia de Keyrus y en los resultados de investigaciones recientes, recomendamos un plan de implementación en cuatro fases:
Fase 1: Evaluación y Estrategia (4-6 semanas)
Comienza con una evaluación exhaustiva de su panorama actual de IA, incluyendo el uso oficial y el no oficial. Identifique casos de uso con alto potencial para la IA agentiva, evalúe las deficiencias en la gobernanza y desarrolle un plan estratégico alineado con los objetivos de negocio. Esta fase debe involucrar a las principales partes interesadas de TI, las unidades de negocio, RR. HH. y la gestión de riesgos para garantizar una amplia alineación.
Fase 2: Desarrollo del Marco de Gobernanza (6-8 semanas)
Establezca los elementos fundamentales de su marco de gobernanza de IA, incluyendo políticas, roles y responsabilidades, metodologías de evaluación de riesgos y métricas de rendimiento. Desarrolle el Marco de Fuerza Laboral Digital para la gestión de agentes de IA, incluyendo definiciones de roles, enfoques de gestión del rendimiento y estructuras de supervisión. Cree la arquitectura técnica para la orquestación de agentes, especificando cómo se implementarán, monitorizarán y controlarán. Fase 3: Implementación Piloto (8-12 semanas)
Seleccione 2-3 casos de uso de alto potencial para la implementación inicial, centrándose en áreas donde la IA basada en agentes pueda ofrecer un valor empresarial medible con un riesgo manejable. Implemente el marco de gobernanza y la arquitectura técnica en estos contextos limitados, recopilando datos sobre el rendimiento, la aceptación del usuario y la eficacia de la gestión de riesgos. Utilice esta fase piloto para perfeccionar su enfoque y generar confianza en la organización.
Fase 4: Despliegue a escala y mejora continua
Ampliar el despliegue de IA agentiva en toda la organización basándose en las lecciones aprendidas de la fase piloto. Implementar un modelo de autonomía progresiva donde los agentes adquieran mayor independencia a medida que demuestren un rendimiento fiable. Establecer procesos de monitorización y mejora continua para garantizar la alineación permanente con los objetivos de negocio y los requisitos de gestión de riesgos. Invertir en gestión del cambio y formación para desarrollar la capacidad y la aceptación de la organización. A lo largo de esta hoja de ruta, la gestión del cambio no es una consideración secundaria, sino una parte integral de cada fase. Esto incluye la participación de las partes interesadas, la planificación de la comunicación, la formación y el desarrollo, y la medición de la adopción y la satisfacción. Al abordar las dimensiones humanas del cambio junto con la implementación técnica, las organizaciones pueden superar la resistencia y generar un impulso sostenible para la adopción de la IA agentiva.
Ventajas de la alianza Keyrus-AllMates
La alianza entre Keyrus y AllMates.ai combina fortalezas complementarias para abordar el espectro completo de desafíos de gobernanza de la IA agentiva. Keyrus aporta su amplia experiencia en inteligencia de datos, transformación digital y gestión del cambio, mientras que AllMates.ai proporciona una plataforma líder de IA agentiva de nivel empresarial con sólidas capacidades de gobernanza. Esta combinación permite un enfoque integral para transitar del caos de la IA a su gobernanza:
1. Asesoramiento estratégico basado en la vasta experiencia de Keyrus ayudando a las organizaciones a aprovechar los datos y la IA para la transformación empresarial. Comprendemos tanto los requisitos técnicos como la dinámica organizacional para una adopción exitosa de la IA.
2. Plataforma de IA agentiva de nivel empresarial de AllMates.ai, que ofrece libertad para múltiples IA, desarrollo de agentes sin código, alineación del conocimiento empresarial y controles de gobernanza robustos. Esta plataforma proporciona la base técnica para una implementación segura y eficaz de la IA agentiva. 3. Aceleración de la implementación mediante metodologías, marcos de trabajo y aceleradores probados que reducen el tiempo de obtención de valor y el riesgo de implementación. Nuestra experiencia combinada permite una implementación más rápida y fiable de soluciones de IA agentiva. 4. Experiencia en gestión del cambio que garantiza una adopción exitosa y la obtención de valor sostenible. Abordamos las dimensiones humanas de la transformación de la IA, desarrollando la capacidad y la aceptación de la organización. 5. Soporte y evolución continuos a medida que las tecnologías de IA y los requisitos empresariales evolucionan. Nuestra colaboración sienta las bases para la mejora continua y la adaptación a las condiciones cambiantes.
La alianza entre Keyrus y AllMates refleja nuestra convicción sobre la importancia del cambio de mentalidad necesario para una correcta integración entre la IA y el ser humano. No solo proporcionamos tecnología, sino que impulsamos la transformación organizativa necesaria para aprovechar todo el potencial de la IA con capacidad de acción, manteniendo al mismo tiempo el control, la transparencia y la supervisión humana adecuados.
Liderando la transformación hacia una IA gobernada
El paso del caos en la IA a la gobernanza de la IA representa una de las oportunidades más significativas para la transformación empresarial en los próximos años. Las organizaciones que establezcan marcos de gobernanza eficaces para la IA agentiva estarán en condiciones de generar un valor sustancial mediante una mayor productividad, mejores experiencias de cliente y una innovación acelerada. Aquellas que no aborden el desafío de la gobernanza corren el riesgo de quedarse rezagadas o exponerse a riesgos inaceptables. Las principales conclusiones de nuestro análisis de este tema incluyen:
1. La IA agentiva requiere un enfoque de gobernanza fundamentalmente diferente al de la tecnología tradicional, centrado en el equilibrio entre autonomía y control. 2. Una implementación exitosa exige tanto una arquitectura técnica (orquestación agentiva) como marcos organizativos (gestión de la fuerza laboral digital).
3. El argumento comercial a favor de la IA agentiva gobernada es convincente, con beneficios cuantificables en eficiencia operativa, experiencia del cliente y gestión de riesgos. 4. La gestión del cambio no es opcional, sino esencial para una transformación exitosa de la IA, ya que aborda el cambio de mentalidad necesario para un posicionamiento adecuado entre la IA y el ser humano. 5. Una hoja de ruta de implementación estructurada puede guiar a las organizaciones desde la evaluación hasta el despliegue a gran escala, desarrollando capacidades y confianza a lo largo del proceso. La alianza entre Keyrus y AllMates ofrece una solución integral para las organizaciones que buscan liderar esta nueva era de transformación de la IA gobernada. Combinamos visión estratégica, experiencia técnica y capacidades de gestión del cambio para ayudar a nuestros clientes a pasar del caos de la IA a la gobernanza de la IA, aprovechando todo el potencial de las plataformas agentivas y manteniendo el control y la supervisión humana adecuados. Al considerar el enfoque de tu organización hacia la IA agentiva, te invitamos a contactarnos para explorar cómo la transformación de la IA gobernada puede impulsar tu negocio. El futuro pertenece a las organizaciones que pueden aprovechar el poder de la IA manteniendo el juicio humano, la creatividad y las consideraciones éticas que siguen siendo esenciales para un éxito sostenible.
Bruno Dehouck es el CEO de Keyrus Reino Unido e Iberia, líder mundial en inteligencia de datos, experiencia digital y consultoría de gestión y transformación. Con más de 25 años de experiencia guiando a organizaciones en su transformación digital, Bruno se dedica con pasión a ayudar a sus clientes a aprovechar los datos y la IA para crear una ventaja competitiva sostenible.