El riesgo de los agentes de IA para el CIO: la pérdida de perspectiva

El escenario no es hipotético: algunas de las empresas que más lejos llegaron en sustituir personas por IA han tenido que revertir parte del camino. Para el CIO, ese desajuste es especialmente relevante, porque los agentes están rediseñando cómo TI detecta problemas, decide y responde. Y porque esa perspectiva completa es justo la que la dirección y otras áreas necesitan que alguien ponga sobre la mesa.

1. El caso Klarna: cuando la oportunidad de la IA no dejó ver la realidad

Klarna se convirtió en 2024 en una referencia europea de lo que la IA podía hacer por una empresa. Su asistente de IA llegó a gestionar dos tercios de los chats de atención al cliente en su primer mes, con un trabajo equivalente al de 700 agentes a tiempo completo. Como resultado, decidieron congelar las contrataciones, y la plantilla bajó de unos 5.000 a 3.800 empleados. Apenas un año después, el propio CEO admitió que la compañía había ido demasiado lejos al sustituir personas por agentes, lo que fue en detrimento del servicio y del producto. De hecho, la empresa revirtió el camino: volvió a contratar agentes humanos para asegurarse de que el cliente siempre pudiera hablar con una persona.

Lo interesante aquí no es entenderlo como que la IA había fallado. El problema fue otro: entender la función de atención al cliente en clave de productividad y costes, sin ver el conjunto. Si se medía por tiempos de respuesta y FTE equivalentes, la automatización era óptima. Medida por satisfacción, calidad percibida y capacidad de resolver casos complejos, el resultado era otro, y acabó obligando a dar marcha atrás.

2. La lección que importa: la IA rediseña cómo se entrega una función

Es tentador leer Klarna en clave de una historia de atención al cliente. Pero el patrón afecta a cualquier función de negocio. Introducir agentes de IA no es añadir una herramienta más: reordena la toma de decisiones, el aprendizaje del día a día y, en última instancia, cómo se entrega el servicio.

Si solo se piensa en términos de productividad (es decir, qué se automatiza, cuánto se ahorra, cuántas FTE equivalentes libera), es fácil perder de vista las implicaciones más profundas. Es fácil terminar descubriendo tarde que lo que se entrega ya no es lo mismo, aunque sobre el papel se produzca más.

Esto es algo difícil de ver al principio. Una función puede realizarse peor y, aun así, mostrar mejores métricas operativas durante meses. Las consecuencias aparecen en otras áreas, lejos de la función que se automatizó: en reputación, en clientes perdidos o en decisiones mal tomadas.

3. En TI, con los agentes, el efecto es más intenso

En el terreno del CIO este patrón aparece antes y con más fuerza. Cuando un agente deja de ser un asistente que ayuda y pasa a intervenir, entonces llegan los cambios. Por ejemplo, condiciona qué alertas llegan al equipo, qué modificaciones de código se proponen o qué incidencias se priorizan. Esto va más allá de acelerar el trabajo: se decide lo que el equipo ve o deja de ver, y se desplaza el espacio donde se toman las decisiones.

En otras palabras, los agentes no solo ejecutan. Cambian la forma de detectar los problemas, la forma de responder e incluso la de aprender. Si este fenómeno se evalúa únicamente con métricas de rendimiento, se corre exactamente el riesgo de Klarna dentro de casa: ganar velocidad y perder perspectiva.

4. La paradoja: más capacidad de acción, menos visión directa

De ahí la paradoja que muchos responsables de TI empiezan a notar. La organización puede actuar más rápido, entregar más volumen y automatizar más decisiones, y a la vez perder el contacto con la complejidad de la realidad.

Antes, un equipo de soporte aprendía no solo resolviendo incidencias, sino viendo dónde fallaban las integraciones, o qué comportamientos del usuario revelaban un problema más profundo. Si ese trabajo pasa por sistemas automatizados, la organización puede seguir resolviendo, pero los empleados pierden recorrido de aprendizaje.

El riesgo que corre el equipo es que la IA funcione lo suficientemente bien como para desplazar fuera del primer plano el conocimiento y capacidades sobre cómo debe operar una unidad de negocio.

5. El CIO, portador de la perspectiva completa dentro y fuera de TI

Es aquí donde cambia de verdad el papel del CIO. No se trata de que sea el responsable de adoptar agentes y automatizar procesos de forma inteligente. Pasa a ser quien aporta, dentro y fuera de su área, la lectura completa de lo que la IA hace con una función de negocio. Es decir, ir más allá de las ganancias de productividad, aportando otros aspectos que no se ven, como la experiencia, la perspectiva de negocio y los cambios en la entrega de un servicio, sea hacia el empleado o hacia el cliente.

Esa perspectiva tiene un gran valor tanto en la dirección general y en otras áreas como operaciones, atención al cliente y, por supuesto, Recursos Humanos. En el contexto actual, donde se ven continuos anuncios de reducción de plantilla, la conversación tiende a quedarse en ahorro de costes y tiempos. El CIO, está bien situado para aportar la otra parte: dónde conviene mantener una supervisión sólida, qué puede delegarse en la IA y dónde hace falta prever la posibilidad de revertir una automatización que, sobre el papel, funcionaría.

Esa capacidad de revertir es, de hecho, una de las que la organización no puede perder. No todas las organizaciones pueden recuperar capacidades con la rapidez con la que se pierden.

6. La misión: entender y comunicar la delegación en agentes de IA

La misión, por tanto, no es frenar la IA ni desconfiar por principio de los agentes. Es aportar claridad qué puede delegarse y qué no conviene ceder sin perder capacidad de intervención. En unos casos la respuesta es clara: tareas repetitivas, clasificación inicial, generación de borradores o búsqueda técnica. En otros la frontera es más delicada: priorizar riesgos, decidir excepciones, cambiar sistemas heredados o actuar sobre procesos sin suficiente supervisión.

Ese será uno de los servicios más relevantes en el papel del CIO durante los próximos años. Más allá de avanzar en la adopción de los agentes, tendrá que aportar, dentro y fuera de la TI esa lectura necesaria del impacto de los agentes en una función de negocio. Y, finalmente, conservar la capacidad de revertir cuando no se entregue lo que debería, por muy bien que luzca en las métricas.

Todo esto apunta una dirección: el papel del CIO se está ensanchando más allá de lo puramente tecnológico. Gobernar bien la IA exige capacidades nuevas, que hoy apenas empezamos a nombrar y que van a marcar buena parte de la diferencia en los próximos años. A ellas dedicaremos las próximas tribunas.