Con miles de modelos de lenguaje ya disponibles, el reto para las empresas no está en sumar más inteligencia artificial, sino en decidir cómo utilizarla y sobre qué base. La llegada de la IA no sustituye la arquitectura tecnológica que las compañías han construido durante años, sino que amplifica su valor. Las aplicaciones de negocio, donde se concentran los procesos y buena parte de la información con la que trabaja la organización, constituyen esa base; sobre ellas se debe articular una capa de datos preparada y gobernada y, a partir de ahí, una inteligencia capaz de analizar, recomendar y actuar de manera autónoma, pero supervisada, dentro de los propios procesos.
Es lo que Arbentia, consultora especializada en tecnología, identifica como el avance hacia una IA de frontera en las aplicaciones de negocio. La tecnología ya está ampliamente extendida. Según datos de The State of AI in 2026 de McKinsey, el 88% de las organizaciones utiliza IA regularmente en al menos una función y un 76% percibe mejoras de productividad individual. El reto está en gobernar y estandarizar ese uso, integrarlo en los procesos de negocio y convertir las mejoras individuales en resultados medibles para la organización.
“Estamos avanzando desde una primera fase en la que cada profesional trabaja con un asistente de IA hacia modelos en los que los agentes se incorporan a los equipos y, progresivamente, asumen procesos completos bajo dirección humana. El objetivo no es sustituir a las personas, sino ampliar sus capacidades para mejorar la experiencia del empleado, transformar la relación con el cliente, rediseñar procesos y acelerar la innovación”, señalan desde Arbentia.
Más autonomía exige mejores datos y más gobierno
Este avance hacia aplicaciones y agentes más autónomos aumenta inevitablemente la importancia del dato. Información obsoleta, documentos duplicados o permisos mal configurados pueden afectar no solo a una respuesta generada por IA, sino también a las acciones que un agente ejecute posteriormente. Por ello, calidad, seguridad, permisos y gobernanza deben abordarse antes de escalar. Una IA conectada al entorno corporativo hereda tanto las fortalezas como las deficiencias de la información disponible.
A esta cuestión se suma el crecimiento del Shadow AI. Cuando las necesidades de los empleados avanzan más rápido que la estrategia corporativa, pueden aparecer cuentas personales, herramientas externas o soluciones desarrolladas fuera de los sistemas autorizados, con riesgos para la confidencialidad y la seguridad.
De hecho, estos retos fueron uno de los ejes del Arbentia AI Customer Day, celebrado el pasado 7 de octubre en las oficinas de Microsoft en Madrid, donde, además, compañías de distintos sectores compartieron cómo están abordando la incorporación de la IA a sus procesos y aplicaciones de negocio.
Las experiencias compartidas durante el encuentro mostraron que algunas organizaciones ya están pasando de preguntarse cómo impulsar el uso de la IA a afrontar el problema contrario: demasiados casos de uso, iniciativas dispersas y dificultades para decidir qué escalar. Una de las compañías industriales participantes explicó cómo esta situación les ha llevado a plantear un plan corporativo de adopción, monitorizar el uso de IA e identificar a los empleados más avanzados para convertirlos en referentes internos.
Del modern workplace al frontier workplace
La evolución tecnológica también está transformando el puesto de trabajo. El modern workplace, construido alrededor de la colaboración entre personas, información y aplicaciones, empieza a dar paso a un frontier workplace en el que los agentes de IA participan de forma activa en los flujos de trabajo.
El recorrido irá desde asistentes que ayudan al empleado hasta agentes capaces de ejecutar tareas concretas y, posteriormente, intervenir en procesos completos bajo dirección humana. La clave estará en decidir qué debe hacer la persona, qué puede delegarse y cuándo es necesaria su intervención.
Los primeros cambios ya se observan entre los usuarios más avanzados. Según datos del Work Trend Index de Microsoft presentados durante el encuentro, un 53% de los denominados profesionales frontera se detiene antes de iniciar una tarea para decidir qué parte debe realizar personalmente y cuál puede delegar en la IA. Un 43%, además, mantiene deliberadamente determinadas tareas sin automatizar para conservar sus capacidades.
Empezar por el proceso, no por la herramienta
Para Arbentia, la IA obliga también a cambiar la metodología de los proyectos tecnológicos. En lugar de implantar una herramienta y buscar después dónde aplicarla, el recorrido debe comenzar por el objetivo de negocio: qué proceso se quiere transformar, qué información necesita, qué tareas deben seguir en manos de las personas y cuáles pueden delegarse.
De todas las experiencias compartidas durante el encuentro, Arbentia extrae cuatro recomendaciones para las empresas que quieran avanzar hacia esta nueva etapa:
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Empezar por un problema concreto y definir cómo se medirá el resultado.
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Preparar y gobernar el dato antes de aumentar la autonomía de la IA.
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Involucrar a los usuarios para integrar las nuevas herramientas en el trabajo diario.
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Establecer protocolos, responsables y mecanismos para controlar la IA y su uso antes de escalar.
Arbentia aplica este mismo enfoque internamente a través de su estrategia de Cliente Cero, probando nuevas capacidades antes de trasladarlas a los proyectos de sus clientes.
“El valor no está en tener aplicaciones por un lado e inteligencia artificial por otro, sino en conseguir que todo ese ecosistema trabaje de forma conjunta y aporte inteligencia real al negocio. El conocimiento ya existe dentro de las organizaciones, pero está distribuido entre personas, documentos, aplicaciones y procesos. El siguiente paso es ser capaces de localizarlo, conectarlo y reutilizarlo para que la IA pueda actuar sobre él. Ahí es donde empezamos a avanzar hacia esa nube de agentes integrada en los procesos de negocio que potencie el trabajo humano”, concluyen desde Arbentia.