OpenAI, Google y Anthropic pusieron su IA a trabajar: ¿Era lo que esperaban?

Cuando una empresa de inteligencia artificial (IA) dice que sus herramientas van a transformar el trabajo, la pregunta obvia es: ¿las usan ellos? La respuesta, según reportó el Wall Street Journal, es sí, y bastante más de lo que podría esperarse.

OpenAI, Google y Anthropic no están usando IA para transcribir reuniones o escribir emails. Están delegando tareas complejas, de múltiples pasos, que antes requerían tiempo humano considerable, a agentes autónomos que trabajan solos y entregan resultados para revisión.

El humano dejó de hacer el trabajo. Ahora revisa el trabajo que hizo la máquina.

Qué hace un agente que no hace un chatbot

La diferencia entre preguntarle algo a ChatGPT y usar un agente de IA es la diferencia entre hacerle una pregunta a alguien y contratarlo para que resuelva un problema. Un chatbot responde. Un agente actúa: busca información, toma decisiones intermedias, ejecuta pasos, produce un resultado.

Según informó el WSJ, en OpenAI casi el 100% de los empleados usa semanalmente su herramienta interna de agentes, incluyendo equipos de marketing, legales y recursos humanos, no solo desarrolladores.

En Google, un agente revisa facturas de proveedores, las cruza con contratos y detecta discrepancias, un trabajo que antes hacía un equipo entero de forma manual. El mismo sistema está en camino de ahorrarle a la empresa 200 millones de dólares anuales en pagos incorrectos.

En Anthropic, los empleados de áreas no técnicas como operaciones de marketing automatizaron procesos que antes les consumían entre 15 minutos y una hora por tarea.

Los agentes de IA pueden acelerar tareas, pero también obligan a los empleados a supervisar sus decisiones.

El problema que nadie menciona en las presentaciones

La implementación de agentes no es tan prolija como los comunicados de prensa sugieren. El WSJ documentó que en algunos casos los agentes borraron emails masivamente, hicieron desaparecer código y generaron errores que después alguien tuvo que resolver.

Incluso cuando funcionan bien, pueden crear trabajo nuevo: si un agente detecta 10 veces más discrepancias que un humano, alguien tiene que procesar esas 10 veces más discrepancias.

Google ya lo vivió: su agente de validación de facturas funciona tan bien que generó un backlog de problemas detectados que el equipo humano no puede procesar a la misma velocidad. La solución que están construyendo es otro agente que se encargue de contactar a los proveedores. Un agente para resolver el problema que creó otro agente.

Según la consultora Gartner, solo el 13% de las empresas cree tener suficiente estructura de control sobre sus agentes de IA. El 87% restante está implementando sistemas autónomos sin saber del todo qué hacer cuando algo sale mal.

Lo que esto significa para el trabajo

¿Los empleos se están eliminando o transformando? La respuesta, por ahora, parece ser que se están transformando: en Google, el equipo de finanzas sigue siendo del mismo tamaño pero produce más. Los empleados que validaban facturas ahora supervisan al agente que las valida. Su nuevo título de hecho incluye "entrenamiento de modelos de IA".

El problema es que no todos los trabajadores van a poder hacer esa transición con la misma facilidad, y que la velocidad a la que se implementan estos sistemas supera por mucho la velocidad a la que las empresas están pensando en las consecuencias.

Gartner estima que en dos años el promedio de una empresa Fortune 500 va a correr más de 150.000 agentes simultáneamente.

Que las empresas que construyen esa tecnología ya estén viviendo en ese futuro no es solo un dato de color. Es la mejor pista disponible sobre lo que viene para el resto.

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