Shweta Gummidipudi, CIO de Twilio.
La expansión acelerada de los agentes ya es una realidad y la mayoría de las empresas aún no son conscientes de ello
El modelo SaaS se está desmoronando. Ni lenta ni silenciosamente. Las empresas se están dando cuenta de que la era del software por suscripción, basada en puestos predecibles, renovaciones anuales y hojas de ruta de funcionalidades, no se diseñó para el ritmo ni la estructura de costes de la IA. Los presupuestos que tenían sentido hace doce meses se ven de otra manera cuando se paga por tokens en lugar de por licencias, y cuando cada equipo de la empresa ha lanzado discretamente su propio agente.
Antes de plantear soluciones, debemos ser honestos. ¿Sabe realmente si está sacando partido a sus inversiones en IA? ¿Conoce su coste por interacción o si los resultados justifican el gasto? Para muchas empresas, la respuesta es no. Y no estamos ante un problema tecnológico, sino ante una crisis de gobernanza más habitual de lo que nadie quiere admitir.
La solicitud de propuesta (RFP) no está pensada para esto
La contratación empresarial nació para el software determinista: evaluar proveedores, hacer una prueba de concepto, puntuarlos y firmar. Era un proceso lento, pero documentaba decisiones, reducía riesgos y daba respaldo a Legal y Finanzas.
Muchos proveedores de IA, sobre todo los que desarrollan capacidades diferenciadas, no pueden afrontar ese rigor en preventa. Parte de la infraestructura clave se crea en equipos que quizá no sobrevivan a seis meses de contratación. Dilatar la evaluación tiene riesgos; también los tiene no actuar y dejar que otros cierren alianzas estratégicas. A menudo, este último riesgo es mayor.
La respuesta es un marco más ágil, adaptado a la IA: resultados probabilísticos, costes por tokens, enrutamiento de modelos y gobernanza desde cada implementación. Quienes desarrollen esa capacidad ahora podrán avanzar con confianza después.
El instinto de crear
El impulso de desarrollar IA propia es fuerte. Pero, según la investigación NANDA del MIT, las herramientas adquiridas tienen éxito en torno al 67% de los casos, frente al 33% de las desarrolladas internamente. La diferencia suele estar en tres aspectos que los equipos subestiman: gestión del ciclo de vida de los modelos, evaluación y reentrenamiento continuos, y control de costes a escala. Si no sabes si tu inversión actual funciona, desarrollar otra IA no es una estrategia: es apostar a ciegas.
Desarrollar IA propia tiene sentido cuando la propiedad genera una ventaja acumulativa y el caso de uso depende tanto de tus datos, clientes u operaciones que ningún proveedor puede replicarlo.
La proliferación de agentes: la nueva TI en la sombra
La disyuntiva entre desarrollar o comprar no se plantea de forma aislada. RRHH compra una herramienta IA de selección, Marketing añade una capa personalizada a un producto SaaS, y el equipo de TI pone en marcha un agente de resolución de incidencias. Un patrón que resulta familiar en cualquier empresa.
Decisiones que pueden tener justificación por separado, pero que en conjunto crean un entorno de IA fragmentado, con capacidades que se solapan, costes difíciles de controlar, una gobernanza inconsistente y experiencias de usuario dispares. Es la nueva versión de la TI en la sombra, que avanza más rápido y conlleva costes mayores que cualquier fenómeno anterior.
Gartner prevé que en 2028 el 33% del software empresarial integrará agentes de IA, frente a menos del 1% en 2024, pero la mayoría de las empresas carece de gobernanza para gestionarlos. Esta proliferación, sin una base de datos compartida, genera resultados contradictorios y puntos ciegos; no puedes gobernar lo que no ves. La solución es una función centralizada que fije la arquitectura y las normas. Lejos de frenar a los equipos, les da una base segura. Productividad y control son compatibles si existe un modelo de gobernanza común que permita avanzar rápido sin fragmentar el entorno.
El 'Cliente Cero' como modelo de gobernanza
Una de las herramientas más infrautilizadas en la gestión de programas de IA es algo que parece obvio: utilizar la propia plataforma internamente antes de recomendarla externamente. A esto lo llamamos "mentalidad del cliente cero", y su valor radica menos en la credibilidad comercial que en la disciplina operativa.
Cuando una función centralizada gestiona programas de cliente cero se convierte en la incubadora de toda la empresa. Los equipos internos obtienen acceso a herramientas de IA verificadas y reguladas. El equipo centralizado obtiene información real sobre lo que funciona, lo que falla y lo que cuesta más de lo esperado antes de que nada de eso llegue a un cliente. La gobernanza se pone a prueba en condiciones reales, en lugar de teóricas.
Así es como se cierra el círculo entre la adquisición y el valor. Dejas de preguntarte si una herramienta de IA tiene buenas características y empiezas a preguntarte si da la talla cuando tu propio personal depende de ella. Las herramientas que suponen un lastre a nivel interno supondrán un lastre para los clientes. Las herramientas que generan aumentos medibles de la productividad a nivel interno aportan una credibilidad que ninguna demostración puede igualar.
Las empresas que salgan airosas de este periodo no serán aquellas que hayan actuado con mayor rapidez. Serán aquellas que hayan establecido los criterios, la gobernanza y la disciplina operativa necesarios para tomar decisiones en materia de IA que se potencien con el tiempo. Dos décadas de hábitos de compra de software han creado algo duradero. La IA requiere algo diferente, y ahora es el momento de construirlo.
***Shweta Gummidipudi, Chief Information Officer de Twilio