Detrás de cada gran decisión existe una capa de trabajo operativo que consume tiempo, atención y recursos. También se diluye en el trabajo que ocurre entre ellas: recopilar datos, preparar reuniones, ordenar pendientes, verificar información y trasladar contexto de un sistema a otro. Esa capa casi invisible sostiene la operación, pero consume una parte importante de la atención de los equipos. El siguiente gran salto de la IA será permitir que el trabajo continúe avanzando de manera autónoma, transformando el tiempo fuera de línea en tiempo de progreso.
07/05/2024/ Retrato del columnista Ineke Geesink / foto John Durán (JOHN DURAN)
Desde finales de 2022, la IA ha pasado por varias etapas. Primero aprendió a conversar; después, a razonar sobre problemas complejos; más tarde, los llamados harnesses(estructuras que combinan modelos, instrucciones, herramientas, memoria, estándares y accesos) le permitieron ejecutar tareas de principio a fin. Ahora aparecen los autopilots: agentes persistentes, con una identidad y permisos definidos, que operan en segundo plano para avanzar hacia un objetivo.
La diferencia está en su forma de operar. Un autopilot puede observar un entorno, identificar cambios, iniciar acciones dentro de límites acordados y mantener un proceso activo sin recibir una instrucción en cada paso. Su aporte no se limita a responder una solicitud puntual, sino que consiste en dar continuidad al trabajo mientras las personas concentran su atención en otras prioridades.
Microsoft presentó recientemente en Build 2026 uno de los primeros ejemplos de esta nueva categoría: Scout, un autopilotque trabaja en segundo plano para monitorear información, identificar prioridades y gestionar tareas rutinarias. La compañía también ha explorado este modelo con Cadence, desarrollado por uno de sus equipos para organizar revisiones semanales de ejecución, reunir métricas, preparar presentaciones y proponer mejoras a partir de sus resultados. En ambos casos, el valor está en asumir parte de la coordinación que suele fragmentar el tiempo de las personas.
Aquí comienza la conversación más relevante para las organizaciones. Además de preguntar qué puede hacer un agente, hay que decidir quién responde por su trabajo, qué acciones puede ejecutar sin aprobación, cuándo debe limitarse a recomendar, cómo se evalúan sus resultados y cuánto cuesta mantenerlo operando. Incluso la velocidad exige criterio: automatizar una entrega a primera hora puede acelerar un proceso, pero también trasladar la presión o el cuello de botella al siguiente equipo.
El desafío de liderazgo consiste en diseñar ese nuevo sistema de trabajo antes de escalarlo. Las organizaciones necesitan empezar por procesos recurrentes, estructurados y suficientemente conocidos como para juzgar su calidad; establecer permisos y mecanismos de revisión; y medir tanto el impacto como el costo de cada flujo.
Los autopilots abren una posibilidad poderosa: una IA capaz de contribuir a la continuidad de la operación, más allá de producir respuestas. La ventaja estará en saber qué delegar, qué reservar al juicio humano y cómo gobernar la relación entre ambos.
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Ineke Geesink, Directora de Soluciones de Inteligencia Artificial para Latinoamérica y el Caribe en Microsoft.
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