IA Agéntica en Global Business Services: Guía 2026

El estado actual de la IA agéntica en las empresas

Si bien 2025 fue proclamado como el año de la IA agéntica, la realidad ha sido más modesta. Según análisis de VentureBeat, la retórica ha superado ampliamente la implementación real, y aún faltan los fundamentos necesarios para escalar estas soluciones de manera confiable.

La situación refleja lo ocurrido con la IA generativa basada en modelos de lenguaje grandes (LLMs). En una encuesta realizada en la cumbre de febrero de 2025 de Shared Services & Outsourcing Network (SSON), el 65% de las organizaciones de Global Business Services (GBS) aún no había completado un proyecto de IA generativa. La adopción de IA agéntica se encuentra en etapas aún más tempranas.

Sin embargo, esto no significa que debamos ignorar su potencial transformador. La IA agéntica, capaz de tomar acciones autónomas orientadas a objetivos específicos, desbloquea capacidades en la capa de orquestación de flujos de trabajo que antes no eran prácticas. La clave está en adoptar un enfoque metódico, aprendiendo de los errores del ciclo de hype de la IA generativa.

Por qué GBS es el escenario ideal para la IA agéntica

Los Centros de Servicios Globales (GBS) y los Centros de Capacidad Global (GCC) han evolucionado de simples extensiones administrativas a socios estratégicos de las empresas. Esta transformación los posiciona perfectamente para liderar la adopción de IA agéntica.

Por diseño, GBS opera en la intersección de procesos y datos de múltiples unidades de negocio: finanzas, recursos humanos, cadena de suministro y TI fluyen a través del modelo de servicios compartidos. Esta posición central ofrece una ventaja única para crear ecosistemas de IA agéntica que coordinen decisiones a nivel empresarial.

Además, los casos de uso estándar de la IA agéntica incluyen operaciones de TI y agentes de servicio al cliente, funcionalidades que ya están dentro del alcance tradicional de GBS y GCC. Es una evolución natural, no un salto al vacío.

Cinco pasos para una implementación exitosa

La diferencia entre un piloto exitoso y una transformación escalable radica en la preparación. Los líderes del sector pueden maximizar sus probabilidades de éxito siguiendo una ruta estructurada:

1. Conoce tus procesos a fondo

Las operaciones empresariales son complejas. Considera el caso de una firma global de logística y envíos cuyos siete centros GBS soportaban más de 80 procesos con flujos de trabajo manuales intensivos y amplias variaciones regionales. Solo comprendiendo primero los procesos existentes es posible repensarlos o rediseñarlos efectivamente.

2. Domina tus datos

¿Cómo fluyen los datos de extremo a extremo? ¿Dónde están las APIs clave? ¿Los datos están estructurados o no estructurados? Los agentes de IA necesitan acceso a plataformas de datos (sistemas de registro) y bases de datos vectoriales (motores de contexto) para tomar buenas decisiones. También es crucial revisar la gobernanza y seguridad de datos, que cambiará en escenarios de IA agéntica.

3. Identifica el problema específico

En el caso de la empresa de logística mencionada, la complejidad y variación de sus flujos de trabajo la exponía a costos significativos, incumplimientos de SLAs, mala experiencia del cliente y riesgos de cumplimiento legal elevados. Un problema claramente definido se convierte lógicamente en un caso de uso con objetivos discretos y medibles.

4. Pilotea un modelo operativo

Las opciones incluyen consolidar esfuerzos en un Centro de Excelencia (COE), democratizar el desarrollo mediante enfoques liderados por ciudadanos, o asociarse a través de modelos BOTT (Build-Operate-Transform-Transfer). Sin claridad estructural, incluso los pilotos prometedores son difíciles de extender más allá de su dominio inicial.

5. Escala con propósito

Un gran banco multinacional en Australia automatizó varios procesos no críticos mediante su COE de Automatización, pero luego necesitó analizar y mejorar sus flujos de trabajo más complejos. Seleccionó una plataforma que le permitió completar más de 100 proyectos de descubrimiento en menos de 14 meses. Los pilotos exitosos deben crecer orgánicamente hacia iniciativas empresariales completas.

Cómo se ve la IA agéntica a escala empresarial

Solo la escala puede generar impacto real. El proveedor de logística con siete centros GBS terminó con tecnología capaz de construir pipelines de datos, digitalizar documentos complejos, aplicar razonamiento basado en reglas a través de excepciones específicas por país y orquestar trabajo entre equipos. Esa base condujo a una transformación AI-first de aproximadamente 16 iniciativas, con crecimiento exponencial en automatización y ganancias significativas de eficiencia.

Considera un proceso de adquisiciones: mientras la IA documental puede extraer datos de órdenes de compra, eliminando ciertas verificaciones manuales, un agente de IA podría evaluar el riesgo del proveedor, verificar estándares de cumplimiento, confirmar disponibilidad presupuestaria e incluso iniciar negociaciones, manteniendo registros de auditoría para informes regulatorios.

En un escenario de asesoría financiera, mientras la IA predictiva analiza tendencias, un agente de IA podría asistir a profesionales en unidades de negocio específicas con inversiones estratégicas dirigidas. El agente no reemplaza el juicio humano, sino que lo extiende, asegurando decisiones más rápidas, consistentes y a mayor escala.

De la automatización aislada a ecosistemas agénticos

Un ecosistema difiere de la automatización aislada. Los agentes no ejecutan tareas en aislamiento, sino que trabajan como parte de un sistema interconectado. Comparten insights, aprenden unos de otros y coordinan para optimizar resultados a nivel empresarial.

Desplegada dentro de un GBS o GCC, la IA agéntica puede acelerar su transformación continua, permitiéndoles superar la automatización incremental y operar al nivel de orquestación de procesos de extremo a extremo. Al desbloquear capacidades en la capa de orquestación —habilitando percepción contextual, colaboración entre dominios y acción autónoma alineada con la gobernanza— la IA agéntica puede turbocargar las operaciones, tanto de IA como humanas.

Conclusión

La IA agéntica tiene el potencial de transformar radicalmente los Global Business Services, pero su adopción exitosa requiere un enfoque disciplinado y estratégico. Los líderes que aprendan de los errores del ciclo de hype de la IA generativa, que preparen cuidadosamente sus procesos y datos, y que piloten con objetivos claros, estarán mejor posicionados para escalar estas soluciones.

GBS y GCC están en una posición privilegiada para liderar esta transformación. Su rol central en las operaciones empresariales, combinado con su experiencia en automatización y optimización de procesos, los convierte en el laboratorio perfecto para desarrollar ecosistemas de IA agéntica que beneficien a toda la organización.

Para los founders tecnológicos, esto representa una oportunidad doble: desarrollar soluciones especializadas para este mercado en crecimiento, y aplicar estos principios en sus propias operaciones para escalar de manera más eficiente. La pregunta no es si la IA agéntica transformará GBS, sino quién liderará esa transformación.

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