Del People Manager al Agent Manager: el 70% de los líderes prevé supervisar agentes de IA en lugar de ejecutar tareas
Un estudio de MIOTI entre más de 70 responsables de Tecnología y Recursos Humanos anticipa un cambio en la división del trabajo entre personas e inteligencia artificial. El 75% se considera preparado para implantar agentes, aunque la confianza, la trazabilidad y el control de los datos siguen siendo importantes barreras.
NOTICIA
La inteligencia artificial está a punto de introducir una diferencia que puede resultar mucho más profunda que aprender a utilizar una nueva herramienta: dejar de limitarse a responder para empezar a actuar.
Y cuando la tecnología puede ejecutar tareas, la pregunta ya no es únicamente qué puede hacer la IA. También cambia qué deben hacer las personas.
El 70% de los líderes consultados por MIOTI Tech & Business School prevé mantener al profesional en un papel de supervisión o control de los agentes de inteligencia artificial, en lugar de encargarse directamente de la ejecución. Es una de las conclusiones de Agentic AI: La nueva alianza humano-máquina, un estudio elaborado a partir de las respuestas de más de 70 responsables de Tecnología y Recursos Humanos pertenecientes a 25 sectores.
El informe utiliza un concepto para describir esa transformación: el paso del People Manager al Agent Manager, un profesional que tendrá que aprender a coordinar un entorno de trabajo formado no solo por personas, sino también por agentes de IA.
Cuando la IA deja de aconsejar y empieza a hacer
Hasta ahora, buena parte de la adopción empresarial de la inteligencia artificial generativa ha mantenido a una persona en mitad del proceso.
La IA redacta, analiza, recomienda o responde. Después, alguien revisa el resultado y decide qué hacer con él.
La IA agéntica modifica esa secuencia.
Un agente puede recibir un objetivo, acceder a determinada información, coordinar diferentes herramientas y ejecutar acciones con un mayor grado de autonomía.
Según el estudio, el 75% de los líderes consultados asegura estar preparado para implantar agentes de IA. Además, el 90% quiere sistemas capaces de aprender y recordar el contexto de trabajo; siete de cada diez consideran fundamental la multimodalidad y cinco de cada diez destacan la capacidad de ejecutar y orquestar tareas. NP_Adopcion agentes de IA en la…
«Hasta ahora hemos trabajado con una Inteligencia Artificial que nos ayudaba a generar, analizar o responder, pero los agentes introducen una diferencia importante: pueden actuar», explica Fabiola Pérez, CEO y cofundadora de MIOTI.
La diferencia puede parecer tecnológica, pero tiene una consecuencia organizativa: si una máquina empieza a ejecutar parte del trabajo, alguien tendrá que decidir qué delega, marcar sus objetivos y comprobar posteriormente qué ha hecho.
El nacimiento del Agent Manager
MIOTI plantea que esa redistribución puede dar lugar a una nueva función para los profesionales.
Entre los líderes consultados, un 37% imagina a la persona como supervisor estratégico, responsable de evaluar el resultado final producido por los agentes. Otro 33% prefiere un modelo de intervención más próximo, en el que el profesional autorice cada paso considerado crítico.
Son dos modelos diferentes, pero comparten una misma idea: el valor humano se desplaza progresivamente desde ejecutar determinadas tareas hacia definir objetivos, establecer límites, supervisar resultados y aportar criterio.
Es ahí donde aparece el Agent Manager.
No necesariamente como un nuevo cargo que mañana vaya a aparecer en todos los organigramas, sino como una capacidad que puede incorporarse a puestos que ya existen.
Para Recursos Humanos, la cuestión resulta especialmente interesante. Si una parte del trabajo comienza a realizarse mediante sistemas autónomos, gestionar el desempeño podría dejar de significar exclusivamente gestionar el desempeño de personas.
Habrá que decidir también qué esperamos de un agente, con qué información puede trabajar, cuándo necesita autorización y quién responde cuando su resultado es incorrecto.
La nueva competencia puede ser saber supervisar
Ese cambio tiene implicaciones evidentes para la formación.
El 47% de los participantes pone el foco en el reskilling y upskilling de los profesionales en áreas como prompting avanzado y gestión de agentes.
Pero probablemente la competencia necesaria vaya más allá de saber formular buenas instrucciones.
Supervisar sistemas capaces de actuar requerirá entender suficientemente el proceso como para detectar cuándo el resultado no tiene sentido, saber qué decisiones pueden delegarse y mantener capacidad de intervención cuando sea necesario.
Paradójicamente, cuanto más autónoma sea la tecnología, más importante puede resultar el criterio de quien la supervisa.
El 73% sigue preocupado por las alucinaciones
La autonomía introduce también un problema que con la IA conversacional podía resultar más sencillo de contener.
Una respuesta incorrecta puede revisarse antes de utilizarse. Una acción incorrecta ya ha ocurrido.
Por eso, pese al elevado interés empresarial, el 73% de los líderes consultados manifiesta preocupación por las denominadas “alucinaciones operativas” de los modelos. Otro 69% muestra incertidumbre sobre dónde terminan los datos con los que trabaja la IA y un 59% señala problemas relacionados con la falta de trazabilidad.
Son cifras especialmente relevantes cuando hablamos de Recursos Humanos.
Un error en un proceso de selección, nómina, evaluación, compensación o gestión de información personal puede tener consecuencias muy diferentes a las de una respuesta incorrecta en un asistente interno.
De ahí que la pregunta sobre agentes no pueda limitarse a qué podemos automatizar.
También habrá que preguntarse qué debería seguir requiriendo validación humana.
«La autonomía tiene que avanzar de la mano de la confianza y el control», señala Pérez, que apunta a la necesidad de saber con qué información trabaja cada agente, comprender sus decisiones y establecer claramente hasta dónde puede llegar sin intervención humana.
Antes que comprar agentes, rediseñar el trabajo
Quizá el dato más importante del informe no tenga que ver directamente con la tecnología.
El 75% de los líderes sitúa el rediseño de los flujos de trabajo entre las principales áreas en las que invertir ante la llegada de los agentes de IA.
Porque incorporar agentes a procesos diseñados íntegramente alrededor del trabajo humano puede terminar simplemente añadiendo otra capa tecnológica.
La transformación empieza antes.
Las empresas tendrán que identificar qué tareas pueden ejecutarse de principio a fin mediante un agente, cuáles necesitan puntos intermedios de validación y cuáles deberían continuar dependiendo de una persona.
También tendrán que revisar la calidad de la información sobre la que operan estos sistemas. MIOTI sitúa datos, arquitectura, gobernanza y personas entre las bases necesarias para pasar de experimentar con agentes a integrarlos realmente en el negocio.
RRHH no será necesariamente el primer territorio de los agentes
El informe introduce además un matiz interesante para una conversación tecnológica que en ocasiones avanza más rápido que la realidad empresarial.
Los participantes no esperan que todas las áreas adopten agentes al mismo ritmo.
El 39% considera que los primeros casos de éxito aparecerán en operaciones y finanzas, mientras que un 31% apunta a marketing y ventas. Recursos Humanos aparece después, junto a áreas como legal, logística o desarrollo de software.
La lectura es relevante: la llegada de agentes no tiene por qué producirse mediante un despliegue masivo y simultáneo.
Puede comenzar por procesos concretos donde exista un problema bien definido, datos suficientemente fiables y una mejora que pueda demostrarse antes de escalar.
Gestionar personas y máquinas
Durante años, una parte importante del desarrollo directivo se ha centrado en aprender a gestionar personas: delegar, dar feedback, establecer objetivos, desarrollar talento o evaluar resultados.
La IA agéntica añade ahora una nueva capa.
Los profesionales pueden tener que aprender a delegar también en sistemas artificiales, establecer sus límites, revisar su desempeño e intervenir cuando sea necesario.
Eso no convierte automáticamente a cada manager en un Agent Manager. Y el estudio de MIOTI recoge expectativas de algo más de 70 líderes, por lo que sus resultados deben interpretarse como una fotografía de las percepciones de ese grupo, no como una predicción del conjunto del mercado laboral.
Pero la pregunta que plantea merece atención desde Recursos Humanos.
Si una parte creciente del trabajo deja de ejecutarse directamente por personas, la función de People tendrá que pensar no solo qué empleos transforma la IA, sino cómo se diseñan equipos en los que humanos y agentes trabajan conjuntamente.
Puede que el gran cambio de la IA en el trabajo no sea simplemente hacer las mismas tareas más rápido.
Puede ser obligarnos a decidir de nuevo qué ejecutamos, qué delegamos y sobre qué decisiones queremos conservar siempre el criterio humano.