Así es cómo los agentes autónomos redefinen el sector
NEXT THINKING
CLAVES DE TECNOLOGÍA, INNOVACIÓN Y ESTRATEGIA PARA LÍDERES DE LATAM
Hola. ¡Ya es marzo! Se ha ido muy rápido. ¿No cree?
Para abrir el newsletter que dedicaremos a la automatización, le quiero compartir algunas reflexiones:
En un reciente capítulo del podcast Hard Fork, de The New York Times, el economista Anton Korinek, habló de cómo la inteligencia artificial (AI) impulsa la volatilidad tanto en el mercado laboral como en el bursátil.
Cuestionado sobre la rapidez con la que el empleo podría verse afectado, el también profesor del Departamento de Economía en la Darden School of Business respondió con una frase políticamente correcta: “Depende en parte de la velocidad de la automatización”.
Esa idea me hizo pensar en las amplias áreas en oficinas grandes y pequeñas de nuestras economías latinoamericanas donde tareas completas siguen dependiendo de hojas de Excel, aprobaciones por correo y, en algunos casos, documentos escritos a mano. ¿Hay más tiempo?
Un informe del think tank británico Institute for Public Policy Research (IPPR) estima que alrededor de 70% de las tareas en empleos basados en software podrían verse impactadas por la automatización impulsada por AI, lo que subraya el enorme potencial —y riesgo— de estos sistemas si no son incorporados de manera estratégica.
Y aún peor, la reciente advertencia de Matt Shumer, el CEO de OthersideAI, la empresa detrás del asistente HyperWrite, sobre los reemplazos: “Esto ya nos pasó. No estamos haciendo predicciones. Les contamos lo que ya ocurrió en nuestros propios trabajos y les advertimos que serán los siguientes”.
Contexto La arquitectura operativa de las organizaciones en América Latina atraviesa una transformación estructural impulsada por la integración de agentes autónomos. La transición de la automatización robótica de procesos (RPA) hacia modelos de GenAI marca un punto de inflexión donde las herramientas ya no solo ejecutan tareas repetitivas, sino que gestionan la lógica de negocio y la infraestructura técnica de forma independiente.
Datos objetivos El mercado observa movimientos agresivos en el desarrollo de software. Anthropic ha irrumpido en el ecosistema con Claude Code, una interfaz de línea de comandos que permite delegar tareas complejas de ingeniería con autonomía operativa. Simultáneamente, la agilidad de estas startups ha puesto bajo presión el dominio histórico de gigantes como IBM. No obstante, la eficiencia tiene un correlato en la fuerza laboral: Jack Dorsey, por ejemplo, anunció un recorte de 40% en su empresa Block, reduciendo el equipo de 10,000 a 6,000 personas bajo la premisa de que la AI permite operar con estructuras significativamente más pequeñas.
¿Por qué es importante? Para los tomadores de decisiones, la relevancia radica en la capacidad de anticipar y corregir fallos de forma predictiva. La resiliencia de los sistemas de IT ya no depende exclusivamente del monitoreo humano, sino de la capacidad de respuesta de modelos que operan en milisegundos, reduciendo el tiempo de inactividad a niveles mínimos históricos.
¿Qué significa realmente? Esto representa un cambio de modelo: del "soporte reactivo" al "mantenimiento preventivo autónomo". La implementación de agentes especializados en desarrollo no solo acelera el despliegue de software, sino que redefine el perfil del profesional de tecnología, quien debe migrar hacia roles de supervisión de modelos y gobernanza de datos estratégicos. El trasfondo Detrás de la promesa de eficiencia, existe una realidad económica cruda. La narrativa de "aumento de capacidades" se entrelaza con la de optimización de costos. El caso de Block evidencia que la automatización no solo busca mejorar el servicio, sino estabilizar los márgenes operativos en un entorno donde el crecimiento desmedido de las nóminas técnicas ya no es sostenible frente a la potencia de GenAI.
Nuestra visión El debate sobre el impacto laboral de la AI puede seguir abierto. Pero hay una realidad irrefutable: la automatización no es opcional. Tampoco lo es la adopción estratégica de AI para empujar la competitividad. No debe verse únicamente como un recorte de gastos, sino como un habilitador para resolver la brecha de talento técnico. Si no está rediseñando procesos repetitivos con AI en mente, alguien más en su industria ya lo hace. Y lo más preocupante no es lo que ya está automatizado. Es el territorio inexplorado (procesos invisibles, fragmentados, subóptimos) que podría convertirse en la próxima ventaja competitiva —o en el próximo rezago estructural—. Quienes prioricen la integración de estas herramientas con una visión estratégica de largo plazo, y no solo como una medida de austeridad, liderarán la próxima década digital.
ENCUESTA
¿Cómo afectará GenAI la estructura de su equipo de IT en los próximos 12 meses?
*|SURVEY: Reducción de personal|*
*|SURVEY: Reubicación en áreas críticas|*
*|SURVEY: Contratación de especialistas|*
*|SURVEY: Sin cambios previstos|*
A la pregunta de la semana pasada sobre cuál es su postura frente a la integración de seguridad nativa por parte de los hyperscalers, la respuesta con mayor número de respuestas fue "Combinamos seguridad nativa con soluciones independientes para mantener flexibilidad", seguida de "Estamos priorizando herramientas de seguridad nativas del proveedor para simplificar operaciones".
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