Los agentes de inteligencia artificial están marcando un nuevo capítulo en la transformación digital. Su capacidad para comprender el lenguaje natural, automatizar tareas complejas y aprender de la interacción con los usuarios está redefiniendo cómo operamos internamente en las empresas, tomamos decisiones, nos vinculamos con nuestros clientes y repensamos los procesos de punta a punta. Pero su adopción no es un proceso automático ni libre de desafíos: requiere una visión estratégica, integración coherente con los procesos existentes y una gestión que articule tecnología, datos y personas.

Hoy, muchas organizaciones enfrentan obstáculos que no provienen de la herramienta tecnológica en sí, sino de errores comunes en cómo se la diseña, implementa o acompaña. Aprender de estos errores comunes y anticiparlos puede marcar la diferencia entre una herramienta ineficaz y una que impulse una verdadera transformación. A continuación, les compartimos los más frecuentes, y algunas recomendaciones prácticas para evitarlos y aprovechar su verdadero valor:

1. Creer que la IA lo resuelve todo sola

Uno de los errores más comunes es suponer que basta con activar un agente de IA para obtener resultados inmediatos. Pero, sin una estrategia clara, sin datos adecuados y sin un diseño enfocado en resolver problemas concretos, el impacto será limitado. La clave está en empezar por los casos de uso correctos, con objetivos definidos y una visión realista de qué puede –y qué no puede– hacer el agente.

2. Subestimar la calidad de los datos

Si la información que alimenta al agente es incompleta, desordenada o poco confiable, el resultado inevitable será una experiencia deficiente. No se trata solo de tener muchos datos, sino de contar con los datos correctos, actualizados y organizados. Por eso, una etapa crítica es curar, depurar y clasificar bien los insumos antes de poner al agente en funcionamiento.

3. No definir límites de autonomía

Dar demasiada libertad de acción a un agente sin supervisión, puede resultar en decisiones erróneas que generen desconfianza o incluso afecten procesos clave. Por eso, es esencial establecer con claridad y desde el inicio qué puede hacer el agente por su cuenta, qué debe escalar y cómo documenta cada decisión. Eso no solo garantiza precisión, también construye confianza en su uso.

4. Diseñar sin pensar en el usuario

Muchas veces, el foco está puesto en lo técnico y se olvida el diseño de experiencia. Un agente puede ser brillante por dentro, pero si es difícil de usar o poco intuitivo, nadie lo va a adoptar. Involucrar a los usuarios desde el principio, testear los flujos conversacionales y asegurarse de que el agente entienda y responda en lenguaje natural no es opcional: es esencial.

5. No preparar al equipo para convivir con la IA

La tecnología no reemplaza a las personas: las potencia. Pero eso solo ocurre si los equipos están preparados para convivir con la IA, y para ello, los colaboradores tienen que comprender cómo funciona el agente, qué valor aporta y cómo aprovecharlo. Capacitación, documentación clara y espacios para resolver dudas son tan importantes como el código detrás del agente.

6. Saltarse la etapa de pruebas

Ir directo al despliegue sin testear es un riesgo que muchas veces se subestima. Las pruebas permiten detectar errores, validar respuestas, ajustar comportamientos y evitar que el agente falle cuando más lo necesitan. Probar en entornos seguros, con escenarios reales y diferentes tipos de usuarios, es parte esencial del proceso.

7. No medir ni evolucionar

Un agente de IA no es un sistema estático. Su valor crece con el uso, el aprendizaje y la mejora continua. Por eso, es fundamental definir métricas claras desde el inicio, revisar el rendimiento periódicamente y ajustar el comportamiento del agente a medida que cambia el negocio o evolucionan los datos. Lo que no se mide, no se mejora.

La inteligencia artificial ofrece un enorme potencial, pero ese valor solo se materializa cuando la implementamos con foco, criterio y visión a largo plazo. Evitar errores comunes no solo reduce riesgos: permite acelerar los beneficios, generar confianza en los equipos y construir una base sólida para seguir innovando y transformar toda la organización.

En tiempos de automatización creciente, necesitamos más que agentes inteligentes: necesitamos agentes responsables desde su diseño. ¿Estamos creando tecnología que entienda a las personas… o solo sistemas que repiten lo que ya sabemos? El verdadero desafío no es implementar IA, es enseñarle a colaborar con nosotros. Es utilizar la tecnología como un medio y aliado para lograr objetivos de manera eficiente y seguir escalando en los negocios. Y en esa construcción, cada decisión cuenta.

(*) Mario Cuniberti: VP de Cloud y AI MCR Sur de Oracle