Una de las preguntas que acompañan al desarrollo de la inteligencia artificial empresarial es cómo se traduce la tecnología en experiencias concretas. Más allá de los anuncios y las demostraciones, la evolución hacia una empresa agéntica empieza a observarse en proyectos que buscan resolver problemas específicos de negocio.
El planteamiento parte de una premisa: los agentes de IA pueden trabajar junto a las personas utilizando el contexto, los datos y los procesos de una organización, pero necesitan hacerlo dentro de un marco de permisos, seguridad y gobernanza.
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Estrategias adaptadas al sector
En España, Salesforce identifica varios ejemplos de compañías que están avanzando en esta dirección. CaixaBank aparece vinculada a la transformación de la experiencia bancaria; Repsol, a la digitalización y a una nueva relación con el cliente; Mahou San Miguel, a una estrategia en la que el dato ocupa un papel central; y la Universidad Europea, a un asesor académico integrado en WhatsApp.
Este último caso permite visualizar especialmente bien el cambio de paradigma. La Universidad Europea ha desarrollado un asesor académico en WhatsApp, llevando la interacción con los estudiantes a un canal cotidiano. La cuestión ya no es únicamente que un sistema pueda contestar una pregunta, sino que la tecnología pueda integrarse en el recorrido del usuario y ofrecer asistencia allí donde se produce la interacción.
En el ámbito financiero, el reto es diferente. La transformación de la experiencia bancaria exige trabajar con información sensible y procesos sometidos a reglas estrictas. Es precisamente en estos entornos donde la combinación entre IA y una capa de datos, permisos y lógica de negocio adquiere especial relevancia.
El dato unificado como cimiento
El caso de Mahou San Miguel pone el foco en otro elemento fundamental: los datos. Para que los agentes puedan actuar con contexto, necesitan acceder a información conectada y actualizada. En el modelo de Salesforce, Data 360 busca precisamente unificar los datos en tiempo real para que personas y agentes puedan trabajar sobre un mismo contexto, manteniendo los controles de acceso.
La siguiente etapa de la IA empresarial no tendrá una única aplicación ni forma de implantarse
En Repsol, por su parte, el proyecto se enmarca en la digitalización y en la evolución de la relación con el cliente. Es una muestra de cómo la aplicación de estas tecnologías no responde a un único patrón: dependiendo del sector, puede afectar a la atención, a los procesos internos, a la gestión de información o a la relación con el consumidor.
Los casos también reflejan que la llamada empresa agéntica no significa necesariamente entregar el control a la inteligencia artificial. De hecho, uno de los principios que Salesforce sitúa en el centro de su propuesta es combinar el razonamiento de los modelos de IA con reglas de negocio, permisos y gobernanza.
La diversidad de estos proyectos apunta a una conclusión: la siguiente etapa de la IA empresarial no tendrá una única aplicación ni forma de implantarse. Cada organización tendrá que encontrar aquellos procesos en los que un agente pueda aportar valor y, al mismo tiempo, establecer los límites necesarios para que esa autonomía sea útil, segura y controlable.
Más que una revolución instantánea, lo que empieza a dibujarse es una evolución del modo en que las empresas trabajan con sus datos, sus aplicaciones y sus clientes.
