Tres profesionales que prosperarán en la era de los agentes de IA

El auge de los negocios autónomos está creando nuevos roles para profesionales que puedan construir, supervisar y dirigir agentes de IA. Según líderes tecnológicos entrevistados por ZDNET, tres grupos serán especialmente valiosos: habilitadores expertos en tecnología, correctores de rumbo con capacidad agentiva y colaboradores enfocados en resultados.

Los agentes de IA se emplean cada vez más en tareas que van desde operaciones básicas hasta la toma de decisiones, incluida la capacidad de descubrir, negociar y realizar transacciones. Ese cambio ha suscitado preocupación por una menor demanda de roles profesionales y de TI. Los directivos citados por ZDNET, en cambio, esperan que los lugares de trabajo combinen la experiencia humana con sistemas agentivos.

Habilitadores expertos en tecnología

Alex Read, gerente sénior de producto empresarial de datos en la compañía energética EDF UK, dijo que siguen siendo esenciales sólidas capacidades técnicas internas. Su equipo de datos da soporte a más de 1.000 usuarios y opera en el centro de un modelo federado hub-and-spoke: los especialistas en datos y digital se centran en la habilitación técnica, mientras que las unidades de negocio se enfocan en crear valor.

“El contexto es clave para la IA. El papel que vemos que desempeñan nuestros ingenieros con experiencias agentivas y asistidas por IA es que necesitan una base de habilidades elevada para construir las capacidades circundantes que interactúan con estos servicios.”

El equipo de Read utiliza Snowflake Semantic Tables y Horizon Data Catalogs para definir activos de datos de forma que los agentes de IA puedan entenderlos. Luego construye capacidades con el agente de codificación CoCo de Snowflake sobre la plataforma de datos. Una herramienta ayuda al personal del centro de servicio a gestionar consultas de clientes extrayendo información de Snowflake y presentando conocimientos dentro de Slack.

Los ingenieros aún refinan los resultados. Su trabajo puede implicar mejorar lo que produce CoCo o adaptarlo para que el resultado sea más preciso, dijo Read.

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En Capita, el director de IA y de producto Sameer Vuyyuru está desarrollando un AI Catalyst Stack centrado en la observabilidad de procesos y en medir cómo la automatización de flujos de trabajo puede mejorar la eficiencia operativa. Instó a los profesionales a fortalecer sus habilidades técnicas y a empezar a usar la IA de forma habitual.

“Comiencen a trabajar con la IA todos los días. Cuando miramos a nuestros miles de empleados, hemos hecho una inversión importante para dar a cada uno de ellos acceso a herramientas de IA.”

Correctores de rumbo agentivos

Los sistemas autónomos no pueden operar sin experiencia en el dominio y supervisión. Read dijo que los profesionales de TI de EDF trabajan con expertos en la materia que pueden tener 20 o 30 años de conocimiento en la industria energética. Esos especialistas ayudan a que los agentes sean más productivos y precisos, mientras que los profesionales con habilidades técnicas identifican y corrigen errores.

Stephen Wood, director de operaciones en Rathbones Asset Management, describió el cambio como una transición hacia relaciones en las que las personas supervisan a sus “colegas agentivos”. Los humanos siguen siendo responsables de las comprobaciones finales en un negocio altamente regulado y orientado a procesos.

“Lo que realmente queremos es un mundo en el que tengamos expertos que conocen su oficio, que son los humanos en el bucle y que ejercen la supervisión final, la verificación.”

Wood espera fricciones a medida que las organizaciones se adapten, pero dijo que las empresas y los profesionales que adopten la IA agentiva y aprendan a impulsar su uso estarán mejor posicionados para sobrevivir.

Colaboradores enfocados en resultados

Dan Cherowbrier, director tecnológico (CTO) de Formula E, dijo que los profesionales deben empezar por el resultado de negocio en lugar de limitarse a automatizar procesos humanos, departamentos y silos existentes. En el desarrollo de software, eso significa aplicar la experiencia de ingeniería antes para definir requisitos y guiar a los agentes, en lugar de confiar en la experiencia humana principalmente durante la codificación y las pruebas.

“Si no puedes entender lo que necesitas hacer desde el principio, entonces creo que tendrás dificultades.”

Murali Swaminathan, CTO de Freshworks, aconsejó de forma similar a las empresas que prueben que un agente ofrece un resultado repetible antes de desplegarlo a gran escala: testear algunos casos de uso, generar confianza y seguridad, y luego desplegar el servicio para todos.

Louise Newbury-Smith, directora para Reino Unido e Irlanda en Zoom, dijo que el proceso debe seguir centrado en las personas. Su opinión es que la IA debería empoderar a las personas en lugar de reemplazarlas—una distinción que determinará quién seguirá siendo eficaz a medida que los agentes se conviertan en colegas en el lugar de trabajo.