Una vez que aceptamos que la inteligencia artificial agentic no decide fines, sino que ejecuta acciones delegadas, la pregunta deja de ser conceptual y se vuelve organizacional. El problema ya no es qué tan capaz es la IA, sino qué ocurre cuando esa capacidad se inserta en la empresa real. Y la respuesta, incómoda pero consistente, es que la agencia de la IA no produce valor por sí sola. Sin rediseño, muchas veces lo bloquea.
La evidencia reciente es clara. Estudios empíricos sobre el uso de IA generativa en entornos laborales, muestran que estos sistemas pueden ejecutar tareas completas —redactar, clasificar, responder, resumir, programar—, con rapidez y consistencia. Sin embargo, los incrementos de productividad son heterogéneos. Algunas organizaciones capturan valor de inmediato, otras, prácticamente nada. La diferencia no está en el modelo, sino en la estructura del trabajo que lo adopta.
Aquí es donde la narrativa simplista se rompe. La IA agentic actúa, pero lo hace dentro de procesos heredados. Procesos diseñados para humanos: con aprobaciones que pueden ser redundantes, jerarquías rígidas, tiempos muertos, incentivos mal alineados. Introducir un agente artificial en ese entorno, no elimina la fricción, muchas veces la amplifica.
Este es el punto central de buena parte del trabajo reciente de Erik Brynjolfsson: las tecnologías digitales no elevan la productividad automáticamente, porque requieren reorganización. La IA puede ejecutar más rápido, pero si la decisión sigue pasando por los mismos cuellos de botella, el resultado es decepcionante. Más velocidad en un sistema mal diseñado, solo produce errores más rápido.
Por eso, uno de los hallazgos más relevantes de estos estudios, no es que la IA sustituya trabajadores, sino que reduce la dispersión. Eleva el desempeño de quienes estaban abajo del promedio, estandariza resultados, acorta curvas de aprendizaje. La IA actúa como ejecutora confiable de tareas bien definidas. Pero cuando la tarea es ambigua, política o estratégica, la máquina se detiene, o peor, actúa sin contexto.
Aquí aparece el verdadero reto de los modelos agentic: definir correctamente qué se delega. No toda acción es delegable. No toda decisión puede fragmentarse en tareas. Las organizaciones que mejor aprovechan la IA no son las que la usan en todo, sino las que redibujan la frontera entre juicio humano y ejecución automatizada.
Esto implica decisiones difíciles. Implica aceptar que ciertos roles cambiarán de naturaleza, que algunos niveles jerárquicos perderán sentido, que la supervisión ya no puede ser puramente ex post. Implica, sobre todo, reconocer que el trabajo fue diseñado para personas, no para agentes artificiales.
En este punto, muchas implementaciones fallan. Se espera que la IA “se adapte” a la organización existente, cuando en realidad ocurre lo contrario: la organización debe adaptarse a la IA. No en el sentido de ceder control, sino de repensar flujos, responsabilidades y tiempos de decisión.
El resultado es una paradoja: la IA agentic es técnicamente capaz de actuar, pero organizacionalmente está restringida. Puede ejecutar, pero espera instrucciones mal definidas. Puede optimizar, pero no puede resolver conflictos de incentivos. Puede coordinar tareas, pero no redefinir objetivos. Cuando se le exige eso último, el sistema falla y la culpa suele atribuirse a la tecnología.
Por eso, 2025 no fue el año del gran salto de productividad. Fue el año en que quedó claro, por qué ese salto no ocurre automáticamente. La IA tocó tierra dentro de organizaciones que no estaban preparadas para delegar acción de forma coherente. La moraleja de esta segunda etapa es clara: la inteligencia artificial agentic no fracasa por falta de capacidad, sino por exceso de expectativas. Actúa con eficacia, pero dentro de organizaciones que no han sido rediseñadas para delegar acción. Sin ese rediseño, la agencia se desperdicia y la productividad se estanca.
Una vez que la empresa logra adaptarse, sin embargo, aparece un dilema más profundo. Porque delegar acción no solo exige reorganizar el trabajo, sino definir quién controla al agente, quién responde por sus actos y bajo qué reglas se gobierna esa delegación. Ese ya no es un problema técnico ni organizacional, sino institucional. Y es ahí donde la discusión se vuelve verdaderamente incómoda.
