Las mismas herramientas que facilitaron la creación de agentes de IA están generando silenciosamente un caos en los departamentos de TI de las empresas Fortune 500.
Las empresas están inundadas de agentes de IA, y sus empleados crean miles de bots a un ritmo vertiginoso, más rápido del que el departamento de TI puede controlarlos. La razón: herramientas como Claude Cowork de Anthropic facilitan la creación de agentes a cualquier usuario. Gartner predice que la empresa promedio de la lista Fortune 500 a nivel mundial contará con más de 150 000 agentes en los próximos dos años.
Imagínate una cocina donde cada cocinero trae a su propio ayudante. Al principio, sería útil. Pero luego hay cuarenta ayudantes, tres de ellos preparando la misma salsa con ligeras variaciones, y todos ellos disparando la factura de la compra. Eso es, a grandes rasgos, lo que ocurre ahora mismo en algunas de las mayores empresas del mundo, solo que los ayudantes son agentes de IA y la factura de la compra se mide en tokens.
Qué pasó
Las empresas se enamoraron de los agentes de IA, y ahora tienen un nuevo problema: demasiados. El sector ya tiene un nombre para este fenómeno, lo que demuestra la rapidez con la que surgió: lo llaman «proliferación de agentes de IA»
Empresas como Lyft, DaVita y GitLab, que han adoptado estas tecnologías con entusiasmo, se apresuran a gestionar la creciente demanda sin acabar con el entusiasmo que la originó. El problema radica en que aquello que provoca esta proliferación es precisamente lo que todos desean.
La historia de fondo
La proliferación de agentes se produce porque la creación de un agente dejó de ser un proyecto de ingeniería. Plataformas como Claude Cowork de Anthropic permiten a los empleados sin conocimientos técnicos crear bots independientes por su cuenta, y OpenClaw, una herramienta de código abierto para la gestión de múltiples agentes, no ha hecho más que agravar este problema.
Cuando todos pueden crear, todos crean. Como dijo Michael Friedlander, CIO de Magnum Ice Cream (la empresa detrás de Ben & Jerry's) para las Américas: "Como todos pueden hacerlo", la empresa prevé que mucha gente termine con el mismo tipo de agentes. Estos bots duplicados generan problemas de ciberseguridad, gastos generales de gestión y un aumento en los costos de computación.
Las cifras respaldan la preocupación. Gartner prevé que la empresa promedio de la lista Fortune 500 global contará con más de 150 000 agentes de IA en dos años, pero solo el 13 % de las organizaciones cree tener una gobernanza adecuada para ellos. Esa brecha es la clave del problema.
El plan
La solución no es prohibir a los agentes. Es reunirlos y cercar el terreno.
En FICO (Fair Isaac), 3500 empleados crean decenas de nuevos agentes cada día, en prácticamente todos los niveles de la estructura organizativa, desde bots individuales para enviar correos electrónicos y resúmenes hasta otros más complejos que gestionan datos en diversos proyectos. La empresa está implementando un sistema de gobernanza para evitar que varios agentes generen respuestas contradictorias a la misma pregunta.
DaVita ha ido más allá. Sus empleados han creado más de 10 000 agentes, y el director de informática, Madhu Narasimhan, mantiene las herramientas de uso general completamente fuera del entorno corporativo. Esta empresa de atención renal desarrolló una plataforma interna que permite ajustar la inferencia, limitando el gasto de tokens cuando es necesario e invirtiendo más en los agentes que realmente rinden.
Lyft implementó Claude para su personal, creó un método aprobado por el departamento de TI para compartir "habilidades" (las instrucciones que indican a los agentes cómo realizar tareas específicas) y está desarrollando una plataforma centralizada con controles de TI. Para una empresa que cotiza en bolsa y tiene importantes obligaciones regulatorias, la falta de control por parte de los agentes representa un riesgo.
Por su parte, Anthropic ha lanzado funciones de administración relacionadas con el acceso basado en roles, el control de gastos, el análisis de uso, el registro de auditoría y bibliotecas de complementos seleccionadas.
El ángulo del modelo de negocio
Este es un patrón clásico de curva de adopción, y los fundadores deberían reconocerlo al instante. Cuando una funcionalidad potente se vuelve económica y de autoservicio, su uso se dispara superando la capacidad de la empresa para gestionarla. Lo vimos con el gasto en la nube, con la proliferación de SaaS y con la TI en la sombra. Los agentes son simplemente la versión más reciente, que avanza más rápido porque la barrera para crearlos ahora es "escribir una frase"
La lección estratégica tiene dos caras. Si eres operador, la clave financiera es que el coste de la IA se está desplazando de las licencias al consumo. La decisión de DaVita de limitar la inferencia y financiar solo a los agentes de mayor rendimiento es, en esencia, una gestión de cartera aplicada a la computación. Tratar los tokens como una partida presupuestaria, y no como una tarifa fija, diferenciará a las empresas disciplinadas de las que reciben facturas inesperadas.
Si eres fundador, la oportunidad reside en la propia capa de gobernanza. Cada expansión descontrolada de la historia ha dado lugar a una categoría de herramientas para gestionarla. Las empresas que se dedican a limpiar el caos de los agentes, a rastrearlo, a calcular sus costes y a garantizar su seguridad, están creando el software empresarial del futuro. Hay una razón por la que una firma de capital riesgo como Sapphire Ventures presta atención a la dificultad de localizar a los agentes, ya que pueden estar ejecutándose en un portátil, un servidor o en cualquier otro lugar.
El riesgo
He aquí el contrapunto honesto: una limpieza demasiado agresiva puede ahogar el potencial. El propio Friedlander señaló esta tensión, pues deseaba centralizar a los agentes sin perturbar la creatividad de los empleados. Un exceso de control puede convertir un motor de innovación ágil y participativo en una mera cola de aprobación.
GitLab apuesta por lo contrario. El director de informática, Manu Narayan, afirma que las medidas de seguridad existentes están "manteniendo el rumbo" y que la empresa no tiene inconveniente con la expansión a corto plazo debido a la oportunidad que representa la IA. Esto plantea una verdadera disyuntiva estratégica: tomar medidas drásticas ahora y protegerse contra el riesgo, o tolerar el caos para aprovechar el auge mientras dure. Si se elige mal, se perderá dinero con bots duplicados o se quedará atrás respecto a los competidores que dejan que su personal trabaje de forma independiente.
El riesgo más grave reside en los resultados contradictorios. Cuando decenas de agentes responden de forma diferente a la misma pregunta, la organización deja de confiar en cualquiera de ellos. Esto erosiona la propuesta de valor más rápidamente que cualquier gasto simbólico.
Preguntas rápidas
¿Qué es la proliferación de agentes de IA?
Se produce cuando una empresa acumula muchos más agentes de IA de los que puede controlar o gestionar, a menudo con varios bots realizando la misma tarea. Esto genera problemas de seguridad, costes y gestión, y se está extendiendo rápidamente a medida que resulta más fácil crear agentes.
¿Por qué las empresas están creando de repente tantos agentes de IA?
Porque crear uno ya no requiere conocimientos de programación. Plataformas de autoservicio como Claude Cowork permiten a los empleados crear agentes por su cuenta, de modo que la creación se produce en todas partes, a todos los niveles y simultáneamente.
¿Cuántos agentes de IA tendrán realmente las grandes empresas?
Gartner prevé que la empresa promedio de la lista Fortune 500 a nivel mundial contará con más de 150.000 agentes en un plazo de dos años. A modo de comparación, los empleados de DaVita ya han creado más de 10.000, y el personal de FICO crea docenas más cada día.
¿Realmente es un problema tener demasiados agentes de IA?
Es posible. Los agentes duplicados aumentan los costos de computación y crean brechas de seguridad, y las respuestas contradictorias erosionan la confianza. Sin embargo, algunas empresas, como GitLab, aceptan la expansión a corto plazo porque las ventajas de la IA compensan el caos temporal.
En resumen
La proliferación de agentes es el aspecto que tiene el éxito antes de que alguien lo organice. Los ganadores no serán las empresas más lentas ni las más rápidas, sino las que construyan la cerca mientras mantienen el terreno abierto. Controlar el caos, dosificar los recursos y financiar lo que funciona. Esa es la estrategia, y es la misma que se repite cada vez que una herramienta poderosa se vuelve lo suficientemente económica como para que todos la usen.
Basado en un reportaje de Belle Lin para The Wall Street Journal. Lea el artículo original aquí.
