Divergencia Edge: Equilibrio entre Automatizar e Innovar.

Cada día nos encontramos analizando nuevas aplicaciones de IA que se desafían unas a otras. Y es que la transición de herramientas de IAs pasivas a Agentes activos, capaces de llevar a cabo tareas complejas y autogestionarse, supone un cambio radical en la historia de la Tecnología. ¿Un enfoque exagerado?

Empieza a haber una especie de divergencia entre la Tecnología para cubrir la integración de la burocracia empresarial con IA, enterrando la innovación, por la dificultad operativa que parece entrañar a un nivel de integración menos avanzado y la Tecnología que toma el papel de la transición a otro nivel de gestión empresarial impulsada con innovación en IA.

El enfoque de Agentes de IA capaces de automatizaciones como las que está demostrando en este momento algunas Agentic Applications podría ser un ejemplo. La divergencia entre la tecnología que se enfoca en optimizar la burocracia existente y la que impulsa una transformación más profunda hacia nuevos modelos de gestión es real y refleja dos filosofías distintas sobre cómo la IA puede integrarse en las organizaciones.

Os traemos un nuevo análisis sobre las dinámicas actuales en la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) en el ámbito empresarial.

1. Por un lado, tenemos la "tecnología para cubrir la integración de la burocracia empresarial con IA" que tiende a ser incremental, por mejoras incrementales. 

Esta se centra en automatizar procesos ya establecidos, como la gestión de documentos, el cumplimiento normativo o tareas administrativas repetitivas, mejora la eficiencia, pero con demasiada frecuencia no cuestiona ni transforma las estructuras subyacentes de las compañías. 

El riesgo aquí es que, al centrarse en "enterrar" las ineficiencias bajo capas de automatización, se pierda la oportunidad de innovar de manera significativa para la continuidad de cualquier negocio. 

Las Empresas que adoptan este enfoque corren el peligro de quedarse rezagadas porque su transformación se muestra totalmente superficial y no aborda los verdaderos problemas para su crecimiento, al no analizar la estabilidad y la calidad del proceso con anterioridad a ser automatizado, sin un foco innovador, sin cuestionar si el proceso automatizado pueda proporcionar valor, dejando de lado la capacidad de poder crear y desarrollar procesos nuevos, afines al contexto nuevo real en el que se encuentran, para adaptarse a un entorno rápido y cambiante en evolución empresarial constante, sobre eficiencia, productividad, valor y retorno de la inversión de capas automatizadas.

2. Por otro, encontramos la "tecnología que toma el papel de la transición a otro tipo de gestión empresarial" que apuesta por una visión real disruptiva. 

Aquí entran en juego los enfoques de Agentes de IA y las Agentic Applications. Estos Agentes de IA y Aplicaciones de Agentes no solo automatizan tareas específicas, sino que tienen el potencial de redefinir cómo se toman decisiones, cómo se diseñan los flujos de trabajo y cómo las Empresas interactúan con su entorno cambiante.

Es decir, generan procesos que pueden ser apoyados con la documentación precisa como para que el cuestionamiento del proceso llegue a los equipos implicados de forma clara, con lo que lo establecido como válido y no cuestionado con anterioridad puede llegar a visibilizarse. Dado que puede abarcar una serie de rutas de optimizaciones en las que sea necesario un nuevo proceso o cambio de proceso, pudiéndolo hacer que, desde el propio análisis del proceso y flujo establecido, su extracción de valor para cambiarlo, mejorarlo, automatizarlo, si es necesario, tenga un foco de innovación real. 

 

La disrupción llega porque los Agentes de IA y las Aplicaciones de Agentes cuestionan lo establecido para generar descubrimiento útiles para la optimización y la mejora, pero sobre todo para integrar innovación. 

Las primeras irán por detrás de las segundas y no es exagerado pensarlo, tiene sentido si consideramos que la innovación disruptiva suele superar a las mejoras incrementales a largo plazo. 

Las empresas que solo automaticen la burocracia sin replantearse su modelo operativo podrían encontrarse en una posición de desventaja frente a las que usen la IA para reinventarse.

Pero con un matiz, la transición hacia este segundo enfoque no es sencilla, implica superar barreras objetivas, operativas y culturales, como la integración con sistemas heredados, la resistencia al cambio, la capacitación del personal, la aceptación de la autonomía de la IA en ámbitos de innovación creciente, el control de la seguridad, la política de creación de valor en innovación, la hibridación de modelos cloud, la visión empresarial, en fin, cualquier cosa que puede frenar su adopción en el corto plazo si no se superan estas barreras.

La capacidad de un Agente avanzado para manejar tareas complejas en entornos web abiertos (como se ha visto en benchmarks como WebArena) sugiere un nivel de autonomía e inteligencia que va más allá de la simple optimización de lo existente. Y con ello, las empresas pueden delegar procesos enteros a la IA, liberando recursos humanos para centrarse en la estrategia para innovar y facilitando una transición hacia modelos de gestión más ágiles y adaptativos.

El caso de Agents y Agentic Applications que llegan y que destacan en tareas complejas y abiertas, es un ejemplo de este segundo enfoque. No se trata solo de automatizar lo que ya existe, sino de crear sistemas que puedan aprender, adaptarse y ejecutar decisiones en contextos dinámicos que además cambian a diario, en parte sometidos por una digitalización cambiante.

Edge entra en valoraciones importantes para la composición de Agentes de IA, las razones detrás de todo, es que son los Agentes y las Agentic Applications los potenciadores de innovaciones, cuestionando los procesos obsoletos.

La IA en el borde permite procesar datos cerca de la fuente, lo que reduce la latencia y permite respuestas casi instantáneas, muy útil para aplicaciones como vehículos autónomos, sistemas de seguridad y robótica industrial.

Cuando procesamos datos localmente, se reduce la necesidad de enviar grandes cantidades de información a la nube en cualquier modalidad de nube, lo que ahorra ancho de banda y costos de almacenamiento. La Infraestructura para el procesamiento local de datos sensibles mejora la privacidad y reduce el riesgo de exposición a ciberataques.  Así que una hibridación del modelo de captura y procesamiento de datos e información nos permite que los dispositivos operen de forma autónoma, incluso en áreas con conectividad limitada o nula.

Los Agentes de IA y Agentic Applications, como potenciadores de innovación, con su capacidad para tomar decisiones autónomas y adaptarse a entornos cambiantes, están transformando industrias enteras.

Lo estamos viendo con las Agentic Applications, que combinan múltiples agentes de IA para realizar tareas complejas, generan la innovación en áreas como la automatización de procesos, la atención al cliente y la investigación científica. Considerando la cantidad de Sistemas con funciones de IA y de Dispositivos IoT + AI en creciente tendencia de adopción en integraciones avanzadas de orquestación de IA y la necesidad de procesamiento de datos seguros, en tiempo real, el enfoque de Edge parece encajar perfectamente en el enfoque de innovación con Agentes y Aplicaciones de Agentes.
 

Si esta tendencia se consolida podría marcar el inicio de una gestión empresarial donde la IA no solo soporte, sino que lidere la innovación.

No es exagerado decir que es una proyección razonable basada en cómo están evolucionando las capacidades de la IA y las necesidades del mundo empresarial en el entorno digital que madura con Inteligencia Artificial avanzada.Todo lo que llega a Azure AI Foundry es una prueba de esta orientación e impulso hacia la innovación.

El equilibrio moderado entre automatizaciones funcionales que podemos establecer con nuestros Copilots en Dynamics 365 AI + Power Platform con IA y las innovaciones diferenciales que podemos generar con Agents en nuestras Aplicaciones + AI, pero también en Plataforma + AI y Servicio de Agentes, etc,. son todas ellas útiles y rentables, eliminando la divergencia que podría generar un enfoque sesgado. 

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