Tanto agente en mente, ¿y la mente de la gente?

¿Qué pasaría si fuéramos capaces de cocinar más rápido de lo que demoramos en comer? No terminamos de aprender a usar una herramienta tecnológica y, al día siguiente, o se actualiza o aparece una superior. Sin embargo, una mayor capacidad de ejecución no implica claridad de decisión. Mucho modelo, mucho agente, pero poco se habla del paso previo que marca verdadera ventaja competitiva en la interacción humano-máquina: la abstracción.

Desde la psicología cognitiva, se define como el proceso mental que nos permite extraer patrones comunes entre diferentes elementos a fin de comprender su esencia. Así, alude a la capacidad de traducir complejidad en decisiones precisas, lo que, en tiempos de IA —en esta columna, la referencia alude a la generativa y agéntica—, adquiere relevancia como competencia productiva.

Hoy, incorporar agentes —IA que percibe, decide y actúa— parece ser el propósito o discurso en cualquier directorio que se respete. En esa línea, representan la nueva fuerza laboral que hoy ofrecen, desde el cielo tecnológico, las «big tech», cuyas trompetas celestiales resuenan a miles de millones de dólares.

Pero aquí, en la tierra, donde habitan el común de las organizaciones mortales, aunque parece haber consenso, existe poco entendimiento de algunas variables que no aparecen a primera vista.

Según recoge MIT Sloan, a partir del trabajo de diez investigadores de distintas instituciones, la adopción exitosa de la inteligencia artificial con agentes enfrenta cinco grandes retos: la integración de datos, la validación del modelo, la garantía del valor económico, la supervisión y la gobernanza; por ello, requiere una transformación organizacional integral.

Ahora bien, para correr, primero hay que gatear. ¿Qué sucede si invertimos en agentes cuando en casa apenas se usa la IA generativa? Más aún, ¿para resolver ese problema realmente necesitamos agentes? Digo, no nos pagan por automatizar problemas a gran escala, ¿o sí?

De acuerdo con PwC (2025), en una encuesta a ejecutivos de empresas estadounidenses, la mayor barrera para la implementación de agentes de inteligencia artificial es la mentalidad, la disposición al cambio y el nivel de compromiso de los empleados. En consecuencia, destinar miles de dólares a la consultora más prestigiosa, al proveedor y a la licencia más costosos, o al modelo mejor posicionado en el ranking, solo será gasto mientras esté divorciado de la esencia o causa raíz de los problemas y de su complejidad.

Vayamos a la práctica. Un gerente de comunicaciones, sin el esfuerzo cognitivo mencionado, podría limitar las iniciativas de vibe coding (programación en lenguaje natural) de sus colaboradores, ya sea por desconocimiento de cómo integrar las herramientas disponibles actualmente o por temor a la shadow AI (uso de IA fuera de la gobernanza empresarial). En ese escenario, esperaría a que el área de TI brinde las soluciones para su departamento.

Por el contrario, muy distinto es gestionar dejando de lado el «copy-paste» operativo. Al aplicar abstracción, se identificarían los flujos de trabajo propicios para implementar la tecnología y si los datos no son sensibles, las actividades son de muy bajo riesgo, la empresa aún no ofrece una solución formal y sus políticas de gobernanza siguen siendo incipientes, ¿por qué frenar la proactividad?

La magia no es la respuesta, sino la pregunta

Según Gartner, para 2030, el promedio de vida útil de las habilidades técnicas se reduciría a solo dos años. Es decir, el dominio de herramientas tecnológicas es perecedero. La abstracción, en cambio, no parece caducar; es duradera. Ese atributo la convierte en una competencia productiva valiosa en la colaboración humano-IA.

Por su naturaleza probabilística, la inteligencia artificial nos brinda innumerables respuestas, entonces la verdadera exigencia mental recae en formular preguntas precisas. En ese sentido, también es saludable reflexionar sobre el nivel de interacción que se tiene con estos sistemas. Existe un espejismo de falsa autoridad: al chatear diariamente con la IA, gran parte de la sociedad los hace cómplices de sus «genialidades», pero ello no implica, de ninguna manera, expertise en la materia.

Es decir, aunque estén relacionadas no es lo mismo utilizar que desarrollar una competencia de IA. En el primer caso, si todos tenemos la posibilidad de escribir una instrucción del tipo «haz esto», el valor se reduce a cero. El segundo escenario refiere la aplicación de técnicas de prompt y otras de distinta naturaleza que explotan el potencial tecnológico.

Así, si la inteligencia artificial está redefiniendo el trabajo, la educación, el arte y otras formas de expresión cultural, entonces resulta evidente que debemos entrenar el pensamiento que subyace a todas esas manifestaciones.

Pero ¿cómo damos ese primer paso? A nivel de usuario, cultivando el hábito de preguntar. Algunas interrogantes previas a la interacción pueden ser: ¿La respuesta que necesitamos es determinista o probabilística? ¿Estamos en capacidad de supervisar el resultado? ¿Nuestras actividades son repetitivas o variables? Y si son repetitivas, ¿cómo las automatizamos?

En el plano organizacional, corresponde mirar hacia adentro por responsabilidad y no hacia afuera por moda: ¿estamos apuntando a resolver con agentes problemas estructurales o microeficiencias individuales? ¿Nuestros procesos se relacionan de manera armónica con la nueva tecnología que buscamos incorporar o estamos implementando agentes sobre ineficiencias previas? ¿Todas las áreas requieren el mismo nivel de supervisión?

En suma, invertir en sofisticados agentes de IA sin procesos claros, datos ordenados, integraciones adecuadas y, sobre todo, capital humano capacitado y mentalidad para incorporar la tecnología a la resolución de problemas, es como pretender comprarse un auto de lujo en un lugar donde no saben repararlo, no hay repuestos ni talleres especializados. Volviendo a la importancia de abstraer: si te vas a comprar un Ferrari, asegúrate primero de saber conducirlo. Y, por favor, recuerda que no es para manejarlo en trocha.