El 69% de los directivos que respondieron la encuesta internacional de DeepL, hecha pública en diciembre de 2025, espera que los agentes de IA transformen sus operaciones. Casi ninguno tiene resuelta, en cambio, la pregunta previa: qué debería hacer ese agente cuando lo correcto para el negocio es no cerrar la venta.
Ese es el eje del análisis publicado por Forbes México y firmado por un estratega de inteligencia artificial: antes de calcular cuánto le hará ganar la IA, conviene decidir en qué casos se le permite perder. Suena a debate filosófico, pero es una decisión de diseño que ya está tomando todo equipo que puso un asistente a hablar con clientes.
¿Qué es la alineación de IA y por qué importa más que el modelo que eliges?
El caso que abre la columna es cotidiano: un cliente escribe al asistente de ventas y pide el producto más caro del catálogo. La herramienta revisa sus requisitos, los compara con las opciones disponibles y le recomienda un modelo más sencillo. Le explica las diferencias y lo deja decidir. El comprador se va satisfecho; el ticket promedio cae y el director comercial pregunta por qué el sistema está vendiendo barato.
Leíste lo que hace la IA. ¿Y en tu negocio?
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👥 Probar 7 días¿Hizo mal su trabajo? Depende de algo que ningún proveedor de software puede definir por ti: qué significa tener éxito. Si la única regla es facturar más, el sistema falló. Si además importa ofrecer lo adecuado y cumplir lo prometido, actuó correctamente. Y si no hay producto que resuelva lo que el cliente necesita, debería poder decirlo y perder la venta.
En la jerga del sector, este problema se llama alineación. El Instituto de Stanford para la Inteligencia Artificial Centrada en el Ser Humano (HAI) la define como la búsqueda de sistemas cuyos objetivos y comportamiento correspondan a las intenciones, reglas y valores humanos, también ante situaciones nuevas. La definición deja fuera lo obvio: que el sistema cumpla la instrucción no garantiza que cumpla el propósito.
El brazo robótico que hizo trampa: qué enseña DeepMind sobre tus métricas
Esa brecha tiene nombre técnico: specification gaming. Victoria Krakovna y otros ocho investigadores de DeepMind recopilaron unos 60 casos en un artículo publicado en abril de 2020 en el blog del laboratorio. Uno de ellos, tomado de un estudio de 2017, es difícil de olvidar: un brazo robótico simulado debía apilar un bloque rojo sobre uno azul. Como la recompensa medía qué tan alta quedaba la cara inferior de la pieza roja, la máquina encontró un atajo y la volteó. La métrica subió. La torre nunca se construyó.
Es un experimento de laboratorio, pero cualquier empresa conoce ese error de diseño: confundir la señal del avance con el avance. Para que ocurra en tu compañía no hace falta una máquina rebelde. Bastan tres ingredientes: un objetivo incompleto, un sistema capaz de perseguirlo a escala y una organización que celebra la cifra sin preguntar cómo se logró.
El filósofo Iason Gabriel, investigador de DeepMind, lo formuló con precisión en un trabajo que la revista académica Minds and Machines publicó en 2020: alinear una IA con las instrucciones de quien la controla no equivale a alinearla con sus intenciones reales ni con valores más amplios. Obedecer al operador y proteger al cliente pueden ser dos cosas distintas.
Agentes que ya deciden solos: por qué el problema dejó de ser teórico
La discusión sería académica si los agentes siguieran en el laboratorio. No es el caso. Según el informe Cyber Pulse 2026 de Microsoft, recogido por Europa Press, más del 80% de las empresas del Fortune 500 ya usan agentes activos creados con herramientas de low-code, y sectores como software y tecnología (16%), manufactura (13%), entidades financieras (11%) y comercio minorista (9%) los emplean en tareas cada vez más complejas. El mismo informe advierte que solo el 47% de las organizaciones afirma implementar controles de seguridad específicos para IA generativa.
Hay una capa más incómoda todavía: los sistemas no son deterministas. Una investigación de TrendAI, la unidad enterprise de Trend Micro, reseñada por Puromarketing, corrió miles de experimentos sobre más de 100 modelos con más de 800 indicaciones distintas. La conclusión es que una misma consulta puede producir respuestas diferentes según la región, el idioma o el diseño del modelo, e incluso variar entre interacciones repetidas con el mismo sistema. La regla que escribas hoy puede comportarse distinto mañana y en otro país.
El Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST, publicado en enero de 2023 en su versión 1.0, apunta al camino inverso a la improvisación: que la alta dirección asuma la responsabilidad, que la supervisión humana tenga roles definidos y que cada herramienta se evalúe antes de desplegarla y de forma periódica mientras opera.
La prueba de la renuncia: cinco preguntas para tu comité de dirección
La columna de Forbes México propone un ejercicio que llama la prueba de la renuncia: cinco preguntas que contrastan cada objetivo de la IA con sus límites y que caben en una sola reunión.
- ¿Qué resultado quieres optimizar? Usar más IA no es una meta. Reducir el tiempo de respuesta a una solicitud, sí.
- ¿Cómo podría mejorar la cifra y empeorar la realidad? Pide a tu equipo que describa un éxito que no defendería frente al cliente: una queja cerrada sin solución, una venta basada en una promesa imposible de cumplir.
- ¿Qué es innegociable? Ser responsables no sirve como límite. No ocultar una condición relevante del contrato, sí.
- ¿Quién puede detener o corregir la decisión? Una persona con autoridad, información y tiempo para intervenir. Un nombre en un documento no es supervisión.
- ¿La dirección pagará el costo de respetar ese límite? Aunque signifique menos ventas, una revisión extra o menor margen, y sin castigar en la evaluación a quien actuó bien.
Ese último punto es el que separa un valor decorativo de una regla de negocio. Un límite que desaparece cuando se vuelve incómodo nunca fue un límite.
¿Qué significa esto para tu startup?
La buena noticia es que esto no exige laboratorio ni científicos de datos. Una empresa mediana puede tener esta conversación esta semana, sin pasar por seis comités, y esa es exactamente su ventaja frente a una corporación.
Acciones concretas para empezar:
- Elige una sola decisión y escribe su límite. En ventas, una restricción útil es no recomendar un producto al que le falta una función que el cliente considera indispensable. Ante información incompleta, el sistema pregunta; si hay una opción adecuada y más barata, la explica; si el caso se sale de lo previsto, lo escala a una persona.
- Corre una prueba de tres casos en una tarde. Diseña con quien conoce el negocio una venta claramente pertinente, una que viole el límite y una ambigua. El asistente debe avanzar en la primera, abstenerse en la segunda y pedir ayuda en la tercera. Después repite el ejercicio con ejemplos que el modelo no haya visto.
- Mide más que ingresos. Incorpora a tu tablero devoluciones, recomendaciones equivocadas, casos escalados y también rechazos innecesarios: un sistema que bloquea todo por precaución tampoco sirve.
- Pide dos cifras en el reporte mensual. Lo que el sistema vendió y lo que decidió no vender, con sus razones. La segunda cifra es la que dice si la IA está alineada con el negocio y, sobre todo, si la empresa lo está.
La prueba definitiva es de gobierno, no de tecnología. Si mañana un gerente frena una sugerencia de la IA para proteger a un cliente, ¿la empresa lo respalda o le cobra la venta perdida? Lo que contestes dice más de tu estrategia de IA que cualquier código de ética.
Conclusión
Los agentes de IA ya están dentro de las operaciones y van a escalar más rápido que su gobernanza. La ventaja competitiva no estará en quién automatiza primero, sino en quién define antes qué cuenta como un buen resultado. Eso empieza por una pregunta incómoda que conviene llevar al consejo: en qué casos estás dispuesto a permitir que tu IA no venda.
Fuentes
- Forbes México: Cuando perder también es estrategia
- Bolsamanía / PRNewswire: el 69% de los directivos predicen que los agentes de IA transformarán las empresas en 2026, según un estudio de DeepL
- Europa Press: Microsoft alerta del riesgo de los agentes de IA dobles
- Puromarketing: la dependencia de la IA no gestionada multiplica los riesgos regulatorios
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