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El 25% de las empresas en Colombia ya usa IA, pero la supervisión manual frena su verdadero potencial

Colaborades EPAM

La IA agéntica está dejando en el pasado las políticas corporativas escritas en manuales estáticos; ahora la supervisión empresarial migra hacia esquemas capaces de operar el criterio y el contexto a escala, apuntando a una transformación total para 2030.

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A pesar de la adopción en aumento que siguen teniendo las herramientas de automatización, todavía hay cuellos de botella a solucionar. Por ahora, uno de los más grandes es la supervisión y aplicación de políticas operativas que siguen estando ancladas a procesos manuales.

Es una carrera a toda velocidad. Para Colombia, Cenisoft reveló que cerca del 25% de las empresas a las que han consultado, comercializa productos y servicios con IA incorporada, y seguirán expandiéndose ahora que ha llegado la gobernanza agéntica, que genera un nuevo impulso a la aceleración y optimización de los procesos.

La decisión de gobernanza en las empresas modernas ya no responden a una regla de sí y no. Según un artículo publicado por EPAM, empresa líder en transformación digital e inteligencia artificial con presencia en Colombia, hoy ya se habla de una gobernanza adaptativa que sea capaz de entender matices operativos como la sensibilidad de los datos, el historial de uso, los marcos regulatorios y los patrones de riesgo.

“Con este avance, los esquemas de cumplimiento tradicionales, usualmente diseñados alrededor de reglas binarias, procesos manuales y documentos estáticos, están demostrando ser incapaces de responder a la velocidad y complejidad de los entornos de datos actuales”, advierte Fernando Silvestre, Managing Director de EPAM Colombia.

El experto explica que esta automatización es diferente a la convencional. La gobernanza agéntica es un cambio estructural en la forma en que se concibe el control corporativo. En lugar de requerir que los equipos gestionen cada proceso repetitivo o aprueben manualmente cada flujo, los sistemas agénticos observan e interpretan el contexto y operan de forma autónoma dentro de límites y salvaguardas claramente definidos. En lugar de seguir instrucciones fijas, operan el criterio humano a gran escala.

De acuerdo con la compañía, esta transición exige a las organizaciones atender siete pilares para evolucionar hacia un modelo operativo agéntico:

  1. Metadatos activos como sistema nervioso: Reemplazar los catálogos estáticos y desactualizados por gráficos de conocimiento actualizados en tiempo real. Esto captura la trazabilidad, las señales de calidad y el estado de las políticas, otorgando a los agentes la conciencia situacional necesaria para actuar sin perder visibilidad.
  2. Políticas como código (Policy-as-Code): Las normas escritas en archivos PDF o presentaciones ejecutivas resultan inejecutables para las máquinas. Bajo este enfoque, las políticas se codifican como contratos ejecutables y verificables automáticamente, eliminando sesgos y cuellos de botella en la interpretación humana.
  3. Contratos de datos entre productores y consumidores: Acuerdos formales en formatos testeables que establecen esquemas, umbrales de calidad y niveles de servicio (SLA). En entornos agénticos, si un contrato se viola, la remediación se activa automáticamente sin esperar días a que un equipo note una falla en un tablero. 
  4. Acceso a datos basado en Zero-Trust: Principios de confianza cero aplicados directamente a la información. La autorización deja de ser heredada o permanente; cada usuario, agente o tubería de datos debe autenticarse y autorizarse dinámicamente en tiempo real según el contexto, el riesgo y la sensibilidad del dato.
  5. Agentes como entidades gobernadas: Los agentes de IA deben registrarse, auditarse y sujetarse a los mismos estándares de responsabilidad que cualquier actor humano o activo de información. Cada agente debe contar con un propósito declarado, un alcance de autoridad delimitado y una línea de trazabilidad de sus decisiones.
  6. Tuberías con capacidad de autorreparación (Self-Healing): Sistemas impulsados por aprendizaje automático para detectar anomalías o degradación de calidad y reencaminar, poner en cuarentena o reparar flujos de datos sin intervención humana, reduciendo los tiempos de resolución de días a segundos.
  7. Modelo operativo Human-on-the-Loop: Una reorganización donde los ejecutivos y responsables de gobernanza se convierten en arquitectos de políticas. Las personas diseñan los límites éticos, gestionan excepciones y auditan resultados, mientras que los agentes asumen la ejecución continua.

“Con este nuevo esquema, la supervisión humana se mantiene como la autoridad central, pero deja de ser el obstáculo que frena la agilidad de los flujos de trabajo cotidianos”, explica el experto. “Es necesario poner como prioridad esta migración de manuales pasivos a sistemas de cumplimiento ejecutables si se desea mantenerse al frente en la era tecnológica”.


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