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La mayoría de empresas implementan agentes de IA esperando automatización perfecta. La realidad es más matizada.
He visto proyectos con tasas de precisión del 92% considerarse fracasos. ¿Por qué? Porque ese 8% de error ocurría en decisiones críticas: aprobaciones financieras, respuestas a clientes premium, clasificación de riesgos.
Los agentes de IA actuales destacan en tareas repetitivas con patrones claros. Fallan en contextos ambiguos donde el juicio humano detecta matices que los datos históricos no capturan.
El problema no es técnico, es de expectativas.
Tres empresas que conozco resolvieron esto mismo: definieron qué tareas delegar completamente y cuáles requerían supervisión humana. Redujeron costes un 40% sin comprometer calidad.
La clave no es eliminar humanos de la ecuación. Es rediseñar procesos donde IA y personas se complementen en lo que cada uno hace mejor.
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