Hace algunos años las empresas empezaron con el problema de los archivos duplicados. Después vino el caos de los grupos de WhatsApp. Luego aparecieron decenas de Excels diferentes para hacer exactamente lo mismo. Y ahora estamos entrando a una nueva etapa… la de los agentes de inteligencia artificial creados por todos dentro de la empresa.
El artículo “Companies Have a New AI Problem: Too Many Agents”, publicado por The Wall Street Journal dentro de su sección CIO Journal, pone sobre la mesa algo que muchas empresas todavía no alcanzan a dimensionar: la IA no solo viene a resolver problemas. También puede crear nuevos desórdenes operativos si no existe control, estructura y criterio empresarial.
Y aquí es donde empieza el problema…
Porque mucha gente sigue creyendo que implementar IA significa simplemente darle acceso a ChatGPT, Claude o alguna plataforma de automatización a los empleados y dejar que “experimenten”. El problema es que cuando eso ocurre sin gobierno, sin lineamientos y sin estrategia, lo que empieza como innovación termina convirtiéndose en otro foco de descontrol operativo.
Hoy cualquier persona puede crear un agente de IA sin ser programador. Ese es precisamente el punto central del artículo de The Wall Street Journal. Plataformas como Anthropic o herramientas open source permiten que empleados administrativos, analistas, supervisores o incluso personal operativo empiecen a construir bots para responder correos, generar reportes, analizar datos o automatizar procesos completos.
Y sí… eso suena muy atractivo.
Pero lo que normalmente pasa en las empresas es que nadie se pregunta algo muy simple: ¿quién está controlando todo eso?
Porque mientras un gerente crea un agente para resumir juntas, otro crea uno parecido para analizar indicadores. Recursos Humanos crea otro para redactar perfiles de puesto. Finanzas crea otro para revisar gastos. Compras crea uno más para proveedores. Y entonces empiezan a aparecer agentes haciendo tareas similares, usando información sensible, consumiendo recursos y tomando decisiones parcialmente automatizadas sin supervisión real.
Ahí es donde la IA deja de ser solamente una herramienta y empieza a convertirse en un riesgo operativo.
El problema en la vida real: así se empieza a desordenar una empresa
En teoría, tener muchos agentes de IA parece señal de innovación. Pero en operación diaria, las cosas son muy diferentes.
Imagínate una empresa en Monterrey con 300 empleados administrativos. Cada área empieza a usar IA por su cuenta porque “la competencia ya lo está haciendo”. Entonces RH automatiza evaluaciones, logística crea asistentes para rutas, ventas usa bots para cotizaciones y calidad genera reportes automáticos.
Todo parece ir bien… hasta que un director pregunta algo básico: “¿Cuántos sistemas de IA estamos usando realmente?”
Y nadie sabe responder.
Ese escenario ya está pasando. El artículo menciona casos como Lyft, DaVita y GitLab enfrentando precisamente este fenómeno conocido como “AI agent sprawl”, que básicamente significa proliferación descontrolada de agentes de IA.
Y esto en México puede volverse todavía más delicado.
Porque muchas empresas mexicanas tienen un problema histórico: adoptan tecnología más rápido de lo que desarrollan procesos de control.
Ahí es donde aparecen riesgos reales:
- Información confidencial compartida en plataformas externas.
- Indicadores inconsistentes porque distintos agentes generan respuestas diferentes.
- Duplicidad de procesos.
- Incremento silencioso de costos tecnológicos.
- Dependencia operativa de automatizaciones que nadie documentó.
Y algo todavía más peligroso… decisiones tomadas por empleados usando IA sin criterio de validación.
Porque el problema no es que la IA se equivoque.
El problema es cuando la empresa deja de pensar y empieza a asumir que la IA ya pensó por ella.
El error que casi todos cometen
Aquí es donde muchas organizaciones se equivocan.
Creen que el reto tecnológico es implementar IA.
No. El verdadero reto es gobernarla.
Porque una cosa es tener herramientas inteligentes y otra muy distinta es tener una operación inteligente.
Muchas empresas están entrando en una especie de “fiebre de automatización”. Todos quieren usar IA porque existe presión del mercado, presión de directivos o miedo a quedarse atrás. Entonces empiezan a liberar herramientas sin definir políticas, sin arquitectura tecnológica y sin límites claros.
Y entonces ocurre algo muy parecido a lo que pasó hace años con Excel.
Cada quien creó “su sistema”.
Cada área construyó “su proceso”.
Y al final nadie sabía cuál era la versión correcta.
Ahora imagina ese mismo problema… pero con inteligencia artificial tomando decisiones, procesando información sensible y conectándose a datos empresariales.
Ahí cambia completamente el nivel de riesgo.
Porque además aparece otro factor que el artículo menciona indirectamente y que en México muchas empresas todavía no están viendo: el costo invisible.
Los agentes de IA consumen tokens, procesamiento, licencias, almacenamiento y recursos de infraestructura. Y cuando cada empleado empieza a crear soluciones independientes, la factura tecnológica se dispara sin que dirección general entienda exactamente por qué.
Lo más delicado es que muchas veces esos costos no generan valor proporcional.
Solo generan ruido digital.
El enfoque correcto: libertad operativa con gobierno inteligente
Algo interesante del artículo es que varias empresas no están intentando frenar la IA. Están intentando ordenarla.
Y eso cambia completamente la conversación.
Porque prohibir IA sería un error enorme.
La automatización sí puede elevar productividad, acelerar análisis, mejorar atención y reducir carga administrativa. El problema nunca ha sido la herramienta. El problema es la ausencia de estrategia.
Las empresas que realmente van a aprovechar esta nueva etapa son las que entiendan que la IA necesita exactamente lo mismo que cualquier operación crítica:
- Procesos.
- KPIs.
- Gobierno.
- Responsables.
- Auditoría.
- Criterio humano.
Por ejemplo, FICO menciona en el artículo que ya están implementando prácticas de gobierno para evitar agentes entregando resultados contradictorios. Y eso tiene todo el sentido del mundo.
Porque si dos agentes distintos analizan el mismo indicador financiero y arrojan interpretaciones diferentes… ¿cuál va a tomar la empresa como válida?
Y ahí es donde Recursos Humanos también entra a jugar un papel importante.
Porque esto ya no es solamente un tema de TI.
Esto empieza a convertirse en un tema cultural y organizacional.
Las empresas necesitan enseñar a la gente a usar IA con criterio operativo, ética y validación humana. No solo enseñar prompts.
Cómo aplicarlo en la práctica dentro de una empresa
Aquí es donde muchas organizaciones necesitan aterrizar la conversación.
No necesitas empezar con una megaestructura corporativa para controlar IA. Pero sí necesitas orden desde el inicio.
Por ejemplo, algo muy inteligente es crear un inventario interno de agentes de IA. Saber quién los creó, para qué sirven, qué información utilizan y qué impacto tienen en operación.
Después viene algo clave: definir qué procesos sí pueden automatizarse y cuáles jamás deberían depender completamente de IA. Porque una cosa es automatizar reportes y otra muy distinta es automatizar decisiones laborales, evaluaciones disciplinarias o temas legales sin supervisión.
También es importante centralizar ciertas plataformas. No puedes tener a cada área contratando herramientas distintas porque al final terminas con problemas de compatibilidad, seguridad y costos.
Y aquí aparece algo que muchas empresas todavía no están entendiendo…
La IA necesita dueño.
No puede existir “tierra de nadie” tecnológica.
Alguien debe definir lineamientos, validar herramientas, medir impacto y asegurar que la automatización realmente mejore productividad y no solo genere moda digital.
Porque sí, hoy la IA puede hacer muchísimo.
Pero sigue existiendo algo que ninguna plataforma reemplaza completamente:
El criterio operativo de alguien que conoce el negocio.
Cierre con reflexión operativa
El artículo “Companies Have a New AI Problem: Too Many Agents” de The Wall Street Journal no habla realmente de tecnología.
Habla de control operativo.
Habla de lo que pasa cuando las empresas avanzan más rápido de lo que maduran sus procesos.
Y esto es importante entenderlo porque muchas organizaciones están entrando a la IA con mentalidad de herramienta, cuando en realidad están entrando a una transformación completa de la operación.
La pregunta ya no es si tu empresa va a usar agentes de IA.
Eso ya está ocurriendo.
La verdadera pregunta es otra: ¿Tu empresa está construyendo automatización con estrategia… o simplemente está acumulando caos digital más rápido?
Porque al final, una empresa altamente productiva no es la que tiene más tecnología.
Es la que logra que la tecnología trabaje con orden, criterio y sentido humano.
Nota importante
Este contenido está diseñado para ayudarte a entender el tema de forma práctica y clara. No sustituye asesoría legal, fiscal o laboral específica, ya que cada empresa tiene condiciones distintas.
Si necesitas aplicar esto en tu operación, lo mejor es revisarlo con un especialista o adaptarlo a tu contexto.
Si quieres bajar esto a tu empresa (formatos, políticas o implementación real), en Cumulos MX lo trabajamos contigo.
