¿Qué decisiones de su empresa estaría dispuesto a delegar hoy a una máquina? Recomendar un producto parece relativamente sencillo. Comprar inventario requiere más confianza. Aprobar un crédito, seleccionar a un empleado o decidir qué proveedor excluir probablemente nos obliga a detenernos. En algún punto, la comodidad tecnológica se convierte en una pregunta sobre autoridad, responsabilidad y poder.

Esta fue la pregunta con la que inicié recientemente mi participación en el XIII Foro Internacional de Estrategia y Prospectiva de la Universidad de La Sabana, en Colombia. La conversación giró alrededor de un cambio que empieza a transformar la gestión empresarial: estamos pasando de utilizar inteligencia artificial para obtener respuestas a utilizarla para ejecutar acciones. Sus implicaciones van mucho más allá del departamento de tecnología.

Durante décadas digitalizamos procesos para que las personas pudieran trabajar mejor. Internet, los sistemas empresariales y las aplicaciones móviles ampliaron nuestro acceso a información y redujeron los costos de coordinación. La inteligencia artificial generativa añadió la capacidad de redactar, resumir, analizar y programar. Ahora los agentes de IA introducen otra posibilidad: recibir un objetivo, organizar varios pasos y utilizar herramientas para perseguirlo, dentro de determinados permisos.

La diferencia puede entenderse con un viaje. Si pregunto por un vuelo de Santo Domingo a Bogotá, un asistente puede mostrarme opciones. Un agente conectado a los sistemas adecuados podría comparar horarios, verificar condiciones y comprar el pasaje si cumple mi presupuesto y mis instrucciones. Entre sugerir y comprar existe una frontera importante: la autorización para actuar en mi nombre.

Conviene evitar exageraciones. Un agente no comprende necesariamente nuestras intenciones como una persona ni dispone de autonomía ilimitada. Su capacidad depende de los datos, las herramientas y los controles disponibles. Tampoco toda automatización es agéntica. Un sistema que aplica una regla predefinida ejecuta instrucciones; uno que selecciona pasos para alcanzar un objetivo incorpora cierta flexibilidad. Esa flexibilidad abre oportunidades, pero también exige supervisión.

De la recomendación a la acción

Los ejemplos empresariales muestran diferentes grados de delegación. En los Países Bajos, ING ha probado un asistente agéntico para analizar solicitudes hipotecarias que normalmente requieren evaluación manual. El sistema ayuda a interpretar los casos y propone cómo avanzar. Según la información publicada, durante la prueba el agente preparaba una propuesta de evaluación en 58 segundos, frente a procesos de análisis que anteriormente podían extenderse durante varios días. Este resultado corresponde al análisis previo y a la formulación de una propuesta, no al tiempo completo de aprobación de una hipoteca. Según el banco, un empleado conserva la responsabilidad de la evaluación y toma la decisión final. La tecnología asume parte del análisis; la autorización del crédito permanece en manos humanas.

Santander y Mastercard cruzaron otra frontera en marzo de 2026 al anunciar un pago real ejecutado por un agente de IA en Europa. Se realizó en un entorno controlado, utilizando infraestructura bancaria y límites previamente autorizados. El anuncio describía un piloto, sin lanzamiento comercial en esa fase. Su importancia consiste en demostrar que un agente puede participar en una transacción, además de recomendarla.

Ese mismo mes, Mastercard anunció transacciones agénticas en América Latina y el Caribe con participantes como Bancolombia, Davivienda e Itaú. También se efectuaron en entornos controlados y con consentimiento de los titulares. La región ya participa en esta experimentación. Eso no significa que el comercio autónomo esté generalizado, pero sí que resulta insuficiente tratarlo como una posibilidad lejana, reservada a Silicon Valley.

Fuera del sector financiero, Microsoft describe un agente llamado CargoPilot que analiza alternativas de transporte, rutas, costos, tiempos y emisiones para recomendar envíos. Aquí aparece otra dimensión: una decisión empresarial suele equilibrar varios objetivos. La opción más rápida puede ser más costosa; la más barata puede generar más emisiones. El valor del sistema depende de cómo la organización define ese equilibrio.

Estos casos permiten imaginar la empresa agéntica: una organización donde personas y agentes especializados comparten procesos y determinadas decisiones. Podría haber agentes para compras, inventarios, atención al cliente o logística. Sin embargo, disponer de muchos agentes no garantiza mejores resultados. Si cada uno optimiza su propio objetivo, las decisiones pueden entrar en conflicto. Coordinar esa autonomía será una función central del liderazgo.

Un indicador no equivale a una estrategia

Imaginemos que una empresa autoriza a su agente de compras a reducir costos. El sistema encuentra nuevos proveedores y consigue un ahorro importante. Después descubrimos que uno incumple nuestros estándares laborales o presenta riesgos de calidad. ¿El agente falló? Tal vez, pero también debemos examinar si le proporcionamos restricciones suficientes, información confiable y mecanismos para detectar problemas. Un objetivo incompleto puede producir un resultado técnicamente exitoso y empresarialmente perjudicial.

La estrategia contiene elecciones: margen frente a crecimiento, velocidad frente a control, conversión frente a confianza. Los directivos suelen interpretar estas tensiones mediante experiencia y contexto. Al delegar en sistemas, necesitamos expresarlas con mayor precisión. Darle a un agente únicamente un indicador de desempeño puede convertir una decisión estratégica en un problema de optimización demasiado estrecho. La empresa tendrá que aclarar qué quiere conseguir y qué no está dispuesta a sacrificar.

También debemos revisar los supuestos económicos de nuestros negocios. Si ciertas tareas de análisis y coordinación se vuelven más accesibles, pueden surgir servicios que antes resultaban demasiado costosos. Algunas estructuras organizativas perderán sentido y otras ganarán importancia. Cuando los competidores acceden a modelos similares, la ventaja dependerá cada vez más de los datos propios, la relación con los clientes y la capacidad de integrar estas herramientas en procesos confiables.

El cambio podría alcanzar al comprador. Un cliente que delega la búsqueda de un hotel en su agente quizá nunca visite las páginas de varios establecimientos. Su sistema comparará precios, disponibilidad y condiciones antes de recomendar o reservar. Para una empresa turística dominicana, esto abre una pregunta concreta: ¿su oferta será comprensible y verificable para esos intermediarios? La reputación seguirá importando, pero deberá acompañarse de información consistente y condiciones transparentes.

Delegar autoridad, conservar responsabilidad

La orientación estratégica debe comenzar en el consejo de administración y, donde existe una estructura de dos niveles, en el consejo de supervisión. La IA agéntica debe formar parte de la discusión sobre el modelo de negocio, la delegación de autoridad y el apetito de riesgo, desde antes de autorizar los pilotos. El consejo fija el marco y supervisa; la alta dirección organiza su ejecución. Los equipos técnicos aportan capacidades, pero las decisiones sobre qué puede decidir una máquina requieren dirección empresarial desde el inicio.

El trabajo del líder empieza a desplazarse hacia el diseño del sistema de decisiones. Debe establecer propósitos, permisos y condiciones de intervención. En el modelo human in the loop, una persona revisa y aprueba antes de que la máquina actúe. En human on the loop, el agente actúa bajo supervisión humana, con mecanismos para intervenir o detenerlo. En human out of the loop, ejecuta sin revisión humana de cada acción, dentro de un ámbito previamente autorizado. La elección dependerá del impacto, la confiabilidad demostrada y las obligaciones aplicables; recibir mayor autonomía no elimina los límites ni la responsabilidad de la organización.

La supervisión debe ser efectiva. Si un empleado recibe demasiadas recomendaciones, carece de tiempo para revisarlas o no entiende sus fundamentos, su aprobación puede convertirse en una formalidad. También necesitamos saber quién responde por cada sistema, registrar acciones y disponer de mecanismos para detenerlo. Un comité puede orientar la política general, pero no sustituye al responsable de un proceso. La organización debe poder explicar qué ocurrió y corregirlo.

La tarea dominicana

Para la República Dominicana, la oportunidad consiste en aplicar estas capacidades a problemas reales de productividad. Una distribuidora podría mejorar la reposición; un hotel, coordinar solicitudes; una entidad financiera, preparar expedientes para sus analistas. Son posibilidades, no resultados garantizados. Antes de comprar tecnología, cada organización debería identificar qué decisiones repite, cuánto cuestan y qué consecuencias tendría ejecutarlas mal. Esa evaluación permite escoger dónde empezar.

La preparación exige más que contratar una plataforma. Un agente conectado a inventarios desactualizados puede recomendar compras equivocadas; otro que utiliza políticas contradictorias puede tratar de manera inconsistente a los clientes. Mejorar datos, procesos y responsabilidades forma parte de la inversión. En empresas pequeñas, además, habrá que evaluar el costo total de integración y supervisión. Una demostración atractiva no prueba por sí sola que una solución sea económicamente conveniente.

Las universidades pueden contribuir formando profesionales capaces de combinar tecnología con gestión, ética y conocimiento sectorial. Los reguladores tendrán que examinar cómo los sistemas afectan a consumidores y mercados dentro de sus competencias. En las empresas dominicanas, los consejos de administración deben incorporar estas preguntas a su agenda estratégica y exigir a la gerencia evidencia sobre resultados y controles. Esta conversación requiere participación de quienes conocen el negocio, además de especialistas técnicos.

Propongo empezar con un mapa de delegación: identificar decisiones recurrentes, evaluar su impacto y definir la autonomía admisible. Luego, probar en un ámbito limitado y medir resultados completos: costos, errores, experiencia del cliente y trabajo de supervisión. Aprender antes de ampliar permite ajustar los límites. La autonomía debe ganarse con evidencia; su nivel puede aumentar o reducirse cuando cambian las condiciones.

El cliente también necesita una vía clara para cuestionar una decisión y obtener atención de una persona con capacidad de resolver. La eficiencia pierde valor si nadie puede corregir una respuesta equivocada. Para una empresa dominicana, diseñar esa posibilidad desde el inicio puede proteger la confianza y evitar que una mejora operativa se convierta en una barrera entre la organización y las personas a las que sirve.

La relación humana seguirá teniendo valor donde hacen falta contexto, empatía y confianza. Un sistema puede preparar información para financiar un negocio; entender lo que esa decisión significa para una familia exige una atención distinta. La transformación hacia la empresa agéntica nos obliga a elegir qué queremos optimizar y qué queremos preservar. Podemos delegar autoridad para actuar, pero seguimos respondiendo por cómo la utilizamos.

La pregunta ya no es si la inteligencia artificial tomará decisiones. La pregunta es cuáles estamos dispuestos a delegar y cómo seguiremos respondiendo por sus consecuencias.