¿Tienen sentido los casos de uso en la era de los agentes de IA?
Raphaël Fétique , presidente y cofundador de Converteo, es experto en datos y tecnología digital desde hace más de 15 años. Graduado de Télécom Paris y HEC, cofundó Converteo en 2007 con Thomas Faivre Duboz.
En plena carrera frenética por la experimentación, las empresas acumulan “casos de uso” de IA, con la esperanza de dar con una ventaja competitiva real. Este enfoque fragmentado, heredado de veinte años de consultoría en transformación digital, nos impide ver la verdadera naturaleza de la revolución actual: el advenimiento de los agentes autónomos, que exige un cambio de visión sistémico en lugar de una colección de proyectos.
Caso de uso: ¿la ilusión de dominar la IA?
La escena se repite en todos los comités de dirección. En la pantalla, una lista de posibles “casos de uso” para la inteligencia artificial (IA), clasificados por complejidad y beneficio esperado. Se habla de optimizar un proceso, predecir ventas o automatizar una tarea recurrente. El ejercicio es familiar, casi reconfortante. Da la impresión de dominar una tecnología compleja dividiéndola en problemas digeribles, cada uno prometiendo un retorno de la inversión cuantificable. Este método funcionó para lo digital, ¿por qué no iba a funcionar para la IA?
La conclusión es clara: este enfoque nos está llevando a un callejón sin salida estratégico. Al concentrarnos en estas aplicaciones puntuales, estamos perdiendo de vista lo esencial.
La trampa de centrarse en la aplicación
Esta obsesión por el caso de uso no es casualidad. Es la herencia directa de los métodos que han gobernado la transformación digital desde principios del siglo XXI. Para domar la complejidad de internet, del software y de las plataformas, aprendimos a aislar perímetros, a definir proyectos, a medir resultados a corto plazo. El “caso de uso” se convirtió en el alfa y el omega de la innovación, la partícula elemental de todo plan estratégico. Tranquiliza a los directores financieros y estructura el trabajo de los equipos.
Aplicada a la primera ola de la IA, la de los modelos predictivos, esta lógica todavía funcionaba. Un modelo se diseñaba para una tarea precisa: detectar un fraude, recomendar un producto, anticipar una avería. El proceso era lineal, su consecuencia estaba acotada. Pero la era de la IA generativa, y más aún la de la agéntica que se avecina, hace estallar este paradigma.
De la herramienta al agente: una revolución del pensamiento
El paso de la IA-herramienta a la IA-agente supone una ruptura conceptual. Por lo tanto, preguntar por el “caso de uso” de un agente sería como preguntar por el “caso de uso” de un becario o un colaborador: la pregunta no tiene sentido.
No se contrata a un colaborador para una única tarea repetitiva, sino por su capacidad de contribuir a una misión más amplia movilizando una diversidad de competencias. El valor del agente no reside en una aplicación única, sino en su capacidad para orquestar múltiples acciones para alcanzar un objetivo. Es una transformación fundamental: el desafío se desplaza de la aplicación de la inteligencia artificial a su integración en el corazón de los flujos de trabajo.
Pensar en capacidades en lugar de en proyectos
El desafío para los directivos ya no es coleccionar pruebas de concepto. Ahora se trata de repensar la organización del trabajo y la cultura empresarial para aprovechar a estos nuevos colaboradores no humanos. La pregunta relevante que debemos plantearnos es: “¿qué nuevas capacidades estratégicas podemos construir gracias a equipos híbridos, compuestos por humanos y agentes?”.
Esto supone una valentía gerencial: la de pasar de una lógica de control por proyecto a una lógica de confianza y delegación en la máquina. Exige invertir menos en soluciones técnicas aisladas que en la aculturación de los equipos, la calidad fundamental de los datos y la redefinición de los procesos de negocio. Ya no se trata de preguntar qué puede hacer la IA para un área de negocio, sino cómo un área de negocio puede reinventarse con la IA.
Ya no es momento de dispersarse. Las empresas que triunfarán serán aquellas que dejen de perseguir modas pasajeras tecnológicas para centrarse en la construcción de un ecosistema donde agentes inteligentes multipliquen las capacidades humanas. Habrán comprendido que la inteligencia artificial no es tanto un tema tecnológico como un profundo proyecto de transformación cultural.
