Gestión digital de la plantilla: ¿son los agentes de IA la nueva fuerza laboral?

Imagina que entras en la oficina y descubres que decenas de nuevos «compañeros» están trabajando en silencio: responden a correos electrónicos, elaboran documentos, analizan datos y toman decisiones. No tienen un escritorio, pero su impacto en la organización es real y cuantificable. Se trata de los agentes de IA, y están transformando radicalmente las organizaciones y su plantilla.

Los agentes de IA no se limitan a ejecutar tareas predefinidas: aprenden, se adaptan y actúan de forma cada vez más autónoma. Son, a todos los efectos, miembros de vuestra nueva «plantilla digital». ¿Cómo cambia el papel del equipo de RR. HH. cuando parte de la plantilla está compuesta por agentes de IA? ¿Cómo se redefinen los procesos? ¿Qué estrategias hay que adoptar para fomentar la colaboración entre las personas y los agentes de IA?

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El doble rasero de la gobernanza: control sobre las personas, autonomía para la IA

Cuando una empresa contrata a un nuevo empleado, el proceso está bien establecido: se crea un perfil de usuario, se le asignan credenciales y permisos específicos, se le imparte formación, se definen responsabilidades claras y se programan evaluaciones periódicas. Existe una trazabilidad completa: sabemos quién es esa persona, qué hace, a qué recursos tiene acceso y quién es responsable de sus acciones.

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Ahora imaginad un agente de IA creado sin un proceso ni un plan de implantación claros: el agente puede acceder a datos sensibles, tomar decisiones operativas e interactuar con sus compañeros, quizá compartiendo información confidencial. Sin embargo, en la mayoría de las organizaciones, los agentes «caseros» operan en una zona gris: responsabilidades poco claras, permisos asignados sin criterios precisos y ninguna revisión periódica de su actuación. Es una paradoja sorprendente: aplicamos normas rigurosas a las personas y, en cambio, dejamos que los agentes de IA operen sin un marco de gestión estructurado.

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Los estudios de Gartner dibujan un panorama claro e inminente. Para 2027, más del 80 % de las herramientas de gestión del entorno de trabajo digital incorporarán capacidades de inteligencia artificial. Y lo que es aún más significativo: para 2029, más de la mitad de las organizaciones adoptarán sistemas de gestión autónoma de los dispositivos corporativos, frente a un porcentaje prácticamente nulo en 2025.

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Esta proliferación conlleva oportunidades extraordinarias en materia de eficiencia e innovación, pero también riesgos significativos. Las empresas que no se preparen para hacer frente a lo que se denomina «agent sprawl», es decir, la proliferación descontrolada de agentes de IA, se verán expuestas a vulnerabilidades de seguridad, costes ocultos y pérdida de control sobre sus procesos empresariales.

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El fenómeno del «Agent Sprawl»

El «agent sprawl» es la nueva «TI en la sombra». Al igual que en el pasado los departamentos creaban sus propias soluciones tecnológicas sin que el departamento central de TI lo supiera, hoy en día los equipos y las personas implementan agentes de IA sin coordinación ni supervisión.

¿El resultado? Un ecosistema caótico de agentes que:

- Duplican funcionalidades: varios equipos crean agentes similares sin saber que ya existen soluciones equivalentes;

- Generan problemas de cumplimiento normativo: agentes que se conectan a sistemas críticos sin la documentación correspondiente;

- Mantienen los accesos tras la eliminación: flujos y conexiones que siguen funcionando incluso después de que se haya eliminado el agente principal;

- Generan vulnerabilidades: permisos excesivos o conectores de terceros no autorizados que crean brechas de seguridad

¿La solución? Un marco de trabajo de RR. HH. para los agentes de IA

Visibilidad: el organigrama de los agentes

El primer paso es saber quién (o qué) trabaja para vosotros. Al igual que un sistema de recursos humanos mantiene un registro completo de todos los empleados, las organizaciones necesitan un inventario exhaustivo de todos los agentes de IA activos.

Este inventario debe responder a preguntas fundamentales: hay que saber cuántos hay activos y en qué entornos se encuentran (Microsoft 365 o soluciones de terceros), además de quiénes son sus propietarios y quiénes se encargan de su creación, mantenimiento y funcionamiento. Es fundamental conocer los datos y los sistemas a los que acceden, los permisos de los que disponen y quiénes los utilizan, ya sean usuarios u otros sistemas. Por último, resulta útil hacer un seguimiento de su historial: cuándo se crearon, cuándo se actualizaron y cuál fue su último uso.

Sin esta visibilidad, no puede haber rendición de cuentas. Un sistema moderno de gobernanza debería proporcionar un panel de control en el que se puedan realizar búsquedas, aplicar filtros y exportar datos de todos los agentes, vinculándolos a sus responsables y a los sistemas con los que interactúan.
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Gestión del ciclo de vida del agente: desde la incorporación hasta la salida

Del mismo modo que el departamento de Recursos Humanos gestiona a los empleados desde su contratación hasta la finalización de la relación laboral, los agentes de IA requieren una gestión estructurada de todo su ciclo de vida.

Incorporación: acceso controlado

Antes de que un agente entre en funcionamiento, es necesario someterlo a un riguroso proceso de aprobación, sobre todo si tiene acceso a datos sensibles, a sistemas críticos o si utiliza API externas. El proceso incluye: verificación de la necesidad, evaluación de riesgos, consentimiento de los propietarios de los datos, revisión de seguridad y designación de un responsable.

Gestión del cambio

Los agentes evolucionan: los nuevos permisos, las incorporaciones o las modificaciones en la lógica requieren una nueva aprobación, al igual que un cambio de puesto de un empleado.

Offboarding: baja definitiva

Cuando un agente ya no sea necesario, debe desactivarse y eliminarse de forma segura: eliminar flujos y conexiones, revocar credenciales, archivar la documentación y actualizar el inventario.

Con demasiada frecuencia, este proceso queda incompleto, lo que da lugar a la aparición de «agentes fantasma» que siguen funcionando en segundo plano, consumiendo recursos y suponiendo posibles vulnerabilidades.

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Evaluación del rendimiento: las «evaluaciones de rendimiento» para los agentes de IA

Del mismo modo que los empleados son evaluados periódicamente, los agentes de IA deberían someterse a revisiones periódicas basadas en indicadores concretos.

- Puntuación de riesgo: no todos los agentes tienen el mismo nivel de riesgo. Para evaluarlo, hay que tener en cuenta la sensibilidad de los datos a los que acceden, el alcance de sus permisos, los sistemas conectados, el uso de API externas y el grado de autonomía en la toma de decisiones. Un agente con una puntuación de riesgo elevada requiere controles más frecuentes y, en algunos casos, restricciones adicionales.

- Supervisión del uso: al igual que un empleado, un agente que no aporta valor supone un gasto innecesario. Es fundamental supervisar su uso: cuántas veces se activa, si genera resultados útiles, si presenta errores recurrentes y si los usuarios lo encuentran realmente útil. Los agentes que no se utilizan deben evaluarse para su eliminación, mientras que los más activos podrían requerir optimización o ampliación.

- Seguimiento de costes: con los modelos de pago por uso, los costes pueden aumentar rápidamente. Es necesario tener una visión clara del coste mensual, la evolución a lo largo del tiempo y el retorno de la inversión: ¿el valor generado justifica el coste? Solo así se pueden tomar decisiones fundamentadas sobre qué agentes mantener, optimizar o eliminar.

Gestionar los agentes de IA como auténticos empleados digitales no es solo una metáfora eficaz: supone unauténtico cambio de paradigma en la forma de operar de las organizaciones. Significa reconocer que estos agentes no son meras herramientas, sino entidades operativas con un impacto real y tangible en la experiencia del cliente, en la eficiencia de los procesos internos, en la seguridad de los datos, en los costes totales e incluso en el riesgo de cumplimiento normativo.

Pero no basta con definir políticas: se necesitan procesos concretos que garanticen que lo que está escrito se ponga realmente en práctica. Esto implica introducir flujos de trabajo automatizados, listas de comprobación y plantillas estandarizadas, funciones y responsabilidades bien definidas, junto con métricas y KPI que permitan medir la eficacia y el impacto operativo.

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Hacia la gestión digital de la plantilla

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Nunca dirigirías una empresa sin saber quiénes son tus empleados, a qué tienen acceso y quién es responsable de sus acciones. La misma lógica se aplica ahora a los agentes de IA. La diferencia fundamental es que el número de «empleados digitales» puede crecer mucho más rápidamente.

Por lo tanto, hablar de gobernanza de los agentes de IA no significa frenar la innovación. Al contrario: se trata de facilitar una expansión responsable. Las organizaciones con marcos de gobernanza sólidos pueden adoptar la IA más rápidamente y con mayor confianza, porque saben que tienen visibilidad y control dentro de sus procesos.

Es necesario actuar ahora: antes de que la proliferación de agentes se vuelva inmanejable o antes de que un incidente de seguridad ponga en riesgo a la organización. Hay que gobernar los agentes de la misma manera que se gestiona al personal, es decir, con sistemas, procesos y transparencia.

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La gestión de los agentes de IA es, por lo tanto, una necesidad estratégica. Pero sabemos que puede parecer una tarea compleja: ¿por dónde empezar? ¿Qué procesos hay que implementar primero? ¿Cómo encontrar el equilibrio entre el control y la innovación?

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Digital Attitude ayuda a las organizaciones a diseñar e implementar procesos de IA eficaces y sostenibles a largo plazo. Ponte en contacto con nosotros para recibir asesoramiento.  

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