agents IA

Diez veces la tasa humana: esa es la velocidad a la que, según Joseph Valente y Michal Zalewski (Alphabet Security), los agentes acceden a los datos empresariales, razón por la cual su artículo en ACM Queue desplaza el límite de confianza de la aplicación a la acción individual. Eric Schmidt describe los mismos objetos de forma más directa en el podcast In Good Company: una cadena de consulta, razonamiento, acciones y síntesis, en la que casi cualquier actividad profesional puede descomponerse en agentes concatenados.

La velocidad deja tras de sí un problema de supervisión. Rachel Laycock, CTO de Thoughtworks, acepta que la IA produce más código del que los humanos pueden revisar razonablemente, y rechaza el pull request obligatorio como remedio. Alexandre Frizzo, tras un año usando «Claude Code», llama a la supervisión el nuevo cuello de botella. Paula Hingel lee el informe DORA 2025 en la misma línea: la adopción se correlaciona positivamente con el rendimiento y negativamente con la estabilidad de las entregas.

El contrapeso propuesto es la delimitación del alcance. Rakesh Gohel separa lo que es cierto de lo que importa ahora y de lo que hay que hacer a continuación, dando a cada cosa su propio grafo. Ina Sebastian, Peter Weill, Thomas Haskamp y Jan vom Brocke clasifican las decisiones según su ambigüedad y riesgo: en «One New Zealand», un agente que traduce solicitudes de marketing en consultas SQL redujo el tiempo dedicado en un 60%, con revisión humana antes del lanzamiento, mientras que cualquier decisión de atención al cliente que afecte al precio mantiene a un humano en el circuito.

Aaron Levie va más allá y trata a los «agentes IA» como los usuarios principales del software: sin una API, una CLI o un servidor «MCP», una función no existe para ellos.