La inteligencia artificial en las empresas está cruzando un umbral silencioso. El debate ya no gira en torno a modelos más veloces o interfaces más intuitivas, sino a sistemas capaces de actuar de forma autónoma dentro de operaciones reales, complejas y a escala.
Ese cambio de fase es el eje del reciente artículo publicado por Forbes Centroamérica sobre agentes autónomos de inteligencia artificial, en el que Guillermo Delgado, nuestro líder global de IA, propone una lectura que se distancia del entusiasmo fácil. Su planteamiento introduce una tensión incómoda pero inevitable: qué sucede cuando la inteligencia artificial deja de ser una herramienta de apoyo y comienza a ejecutar decisiones por sí misma.
Desde esa perspectiva, Delgado sostiene que el desafío de los agentes autónomos no es tecnológico en sentido estricto. El verdadero punto crítico está en la arquitectura, la disciplina de ingeniería y los modelos de gobernanza que sostienen o no esa autonomía. Sin esos cimientos, la capacidad de actuar se convierte en un amplificador de errores, no de valor.
La reflexión surge de trabajar con organizaciones que ya intentan llevar la IA más allá de pruebas controladas. En ese terreno, los agentes no aparecen como una promesa futura, sino como sistemas que tensionan nociones tradicionales de control, responsabilidad y escala dentro de la empresa.
El artículo se inscribe en un momento en el que muchas organizaciones comienzan a descubrir que el problema no es hasta dónde puede llegar la inteligencia artificial, sino qué están realmente dispuestas a delegar. Cuando los sistemas empiezan a operar con mayor independencia, la pregunta deja de ser técnica y se vuelve estructural.
Más que ofrecer respuestas cerradas, la mirada que propone Delgado funciona como un marco para entender por qué los agentes autónomos no representan solo una evolución de la IA, sino una redefinición profunda de cómo se diseñan, gobiernan y confían los sistemas que toman decisiones dentro de las empresas.
