En Colombia y América Latina, el surgimiento de agentes inteligentes marca un nuevo capítulo tecnológico lleno de oportunidades, pero también de desafíos éticos y energéticos. Así lo señala NTT Data en su reciente estudio ‘NTT DATA Technology Foresight 2025’.
Los casos de uso más potentes de la inteligencia artificial están emergiendo en dos frentes clave: la comprensión del cliente y la optimización de procesos. Pero el cambio más profundo viene de la mano de los denominados agentes, sistemas capaces no solo de ejecutar tareas, sino de crear nuevos agentes para resolver problemas específicos.
Este fenómeno consolida la visión del Human Augmented, en la que la fuerza laboral combina talento humano con capacidades artificiales. “Los agentes ya son una realidad. Están presentes en todos los procesos organizacionales y están comenzando a construir otros agentes”, señala Juan Sebastián Escobar nuevo CEO de NTT DATA en Colombia. Para él, el reto ahora no es solo tecnológico, sino de gobernanza: ¿cómo liderar y controlar agentes que aprenden y crean por sí mismos?
Este avance requiere un modelo de gobernanza sólido, especialmente cuando estos sistemas empiezan a entrenarse. “Los errores y sesgos que se introducen en los datos de entrenamiento pueden multiplicarse si no se controlan, porque los agentes los heredan y los replican”, agrega.
Esta nueva fase se ve potenciada por avances en computación cuántica, que ya ha sido implementada en Colombia y la región por los principales proveedores de infraestructura tecnológica. “Eso ha multiplicado exponencialmente la capacidad de procesamiento, aunque también nos reta a encontrar un balance con el consumo energético y la sostenibilidad digital”, advierte.
Cuando los agentes se están convirtiendo en una nueva fuerza laboral digital, Juan Sebastián cuestiona “¿Qué pasa si un agente, por ejemplo, toma decisiones con sesgos al seleccionar talento? ¿Quién es responsable si transgrede principios éticos o legales? ¿El CTO, el director de RR. HH., el CEO?”
Factores de sostenibilidad de los agentes
Además de la ética, la sostenibilidad entra en el debate. “El consumo energético de los modelos de IA es altísimo. El segundo gran reto de esta tecnología, después de la ética, es la eficiencia energética”, agrega.
Sobre infraestructura, destaca que la región ya cuenta con capacidad instalada en grandes centros de datos para operar soluciones avanzadas, incluyendo procesamiento cuántico. Sin embargo, también hizo una advertencia: “Ese salto exponencial en capacidad de cómputo viene acompañado de un consumo energético que hay que balancear. La sostenibilidad digital no es una opción, es una urgencia”.
El uso de datos estructurados y limpios es, en este contexto, fundamental. Por eso, muchas organizaciones están fortaleciendo áreas como el Chief Data Office, responsables del gobierno del dato, una función antes difusa y ahora estratégica: “Hoy define qué datos son necesarios para entrenar modelos, garantiza calidad y elimina sesgos”.
