Qué es una empresa AI First y cómo construimos una en The Eye

Lo primero es no dejar que cada persona use la IA por su cuenta: hace falta un sistema. La tentación es fácil, que cada uno use ChatGPT, Claude o Gemini y listo.

Cada modelo tiene sus virtudes y sus problemas. Y si dejás que cada persona elija, tenés que capacitar a todos, unificar criterio, enseñarles qué modelo usar y cuándo, mantenerlos actualizados y rezar para que lo apliquen bien.

Es lo mismo que pretender que todos tengan el mismo nivel de Excel. Sobre Excel se sostienen muchísimas empresas. Pero a la larga no escala.

Soy Lic. en Sistemas y trabajé en esto toda mi vida, así que fui por ahí: armar un sistema agéntico. La gente interactúa por chat, la herramienta de trabajo de siempre. Del otro lado hay agentes conversacionales: hablan como personas, pero a diferencia de un asistente tienen herramientas para ejecutar tareas. Uno por área, y subagentes especializados donde hace falta.

Lo más importante acá no es la tecnología, es cómo se gobierna. Las personas quedan abstraídas del modelo y de lo técnico. Los manuales de proceso —las órdenes— los modifican una o dos personas, no cualquiera. Los modelos los conecta quien entiende de IA. El resto conversa y aplica criterio.

Un buen sistema arriba de procesos desordenados no sirve, así que rediseñamos la empresa entera. Empezamos por el customer journey: punta a punta, desde que aparece un interesado hasta que es cliente con una suscripción. Después administración, partners, desarrollo y soporte.

Y definimos dónde vive cada dato. Prohibido el Excel. Cada herramienta es la fuente determinista de su información: ERP, CRM, plataforma de soporte, plataforma de desarrollo. Una sola verdad por dato.

El sistema técnico y los procesos rediseñados, juntos, dan algo concreto: la misma pregunta tiene siempre la misma respuesta, o casi. Porque el prompt ya está hecho, y las herramientas deterministas que validan cada proceso funcionan como guardrails.

Y a largo plazo cambia para qué te juntás. Las reuniones dejan de ser para pasarse información de un lado a otro. Pasan a ser para mejorar procesos, decidir y pensar.

Cuando el proceso y el framework están bien definidos, las personas dejan de perseguir información. El proceso las convoca donde hacen falta. El conocimiento deja de vivir en la cabeza de alguien o en una planilla perdida: vive en bases de datos y sistemas hechos para eso. Los agentes unen las partes. Y las personas hacen lo único que no se automatiza: dan valor, deciden, crean.

El costo de operar con agentes es previsible, y no por casualidad. Cuando fijás qué modelo usa cada agente, y cada proceso tiene su diagrama de flujo, el consumo no se dispara. Sabés más o menos cuánto vas a gastar cada mes.

Pensá en una empresa de cien empleados donde cada uno usa un modelo de frontera para convertir PDFs. Están quemando tokens. Sin un framework, eso es imposible de manejar y de anticipar.

Con framework, además, podés auditar. Revisás la política de la empresa, para qué se usa la IA y quién la usa. Y si sos estricto con la información, podés meter modelos locales sin tocar nada más. El usuario ni se entera. Lo va a sentir más inteligente o menos, pero sigue abstraído.

Hoy tenemos 19 agentes ejecutando la operación diaria: 12, uno por área, y 7 subagentes especializados, como un desarrollador dedicado a un producto. Entre los de área están LucIA en front desk, MaIA en ventas, PatricIA en soporte, AlicIA en marketing, MatIAs en operaciones, IAn en ingeniería y AIme en finanzas. Usan unas 75 skills y más de 600 herramientas automatizadas conectadas al ERP, los bancos, ClickUp, el mail y SharePoint. Por mes hacen unas 160.000 llamadas al modelo y 75.000 acciones sobre sistemas, corren más de 200 procesos programados, y el costo de modelos es de menos de 3.000 dólares por mes. No es un piloto.

La vista 360 del negocio es lo que aparece cuando toda la información vive en un solo lugar: los agentes tienen un panorama que ninguna persona tenía por separado, y correlacionan lo que antes vivía en cabezas distintas.

Cruzan la deuda de un cliente con un ticket de soporte sin responder y con la baja en el uso de la herramienta. Tres señales que en tres personas distintas no se tocan nunca.

Arman reportes cruzando todos los sistemas a la vez: flujo de caja, proyección de ventas, análisis económico y de rentabilidad. Un dato de cada fuente, en un solo lugar y con el mismo criterio siempre.

Analizan correos, interacciones y agenda, y sugieren ajustar la probabilidad de cierre de un deal, o traen alternativas que ya funcionaron en casos parecidos. En desarrollo, un ticket de soporte dispara un agente que busca en los logs, lee el código y propone una mejora, así el desarrollador responde más rápido y mejor.

El error más grande fue de gobierno, no de tecnología: al principio dejamos que muchos le dieran indicaciones a los mismos agentes. Resultado: confusiones, y el mismo problema resuelto de tres formas distintas según quién preguntaba.

Los agentes funcionan bien con órdenes piramidales, bajadas por una sola persona. Con muchas voces mandando, se contradicen. De ahí la regla de pocas manos sobre las órdenes, y la de automatizar de lo general a lo particular, no al revés.

Otro error caro fue dejar que el agente improvise cada vez. Ante un pedido nuevo, el agente construye un camino. Pensalo como llegar a una isla: construye un puente. La próxima vez que le pedís llegar a la isla, puede no encontrar ese puente y construir otro, que quizás queda a medias, y después otro más. Terminás con dos puentes que funcionan, uno abandonado, y pagaste los tres. Por eso hace falta un proceso riguroso que vaya detectando las herramientas que se construyen y las fije: si quiero llegar a la isla, siempre por el mismo puente. Devuelve el mismo resultado y, si el pedido es frecuente, ahorra mucha plata.

Como regla, los agentes arman scripts cada vez que pueden. Un script corre igual siempre. Cuanto más de la ejecución vive en código y no en la improvisación del modelo, más determinista es el resultado y más pegado queda al proceso.

Por suerte los agentes tienen backup: si algo sale mal, volvés siempre a su mejor versión. Eso te saca el miedo a tocar. Y las skills evolucionan con el uso: de cada conversación entre una persona y un agente sale una herramienta nueva, una skill nueva o una mejora a las que ya están.

Esto es iterativo y evolutivo, como cualquier sistema.

Empezá por los procesos, el modelo es lo último. Una sola fuente de verdad por dato: matá el Excel antes de que te mate a vos. Abstraé a la gente de lo técnico, no los conviertas a todos en prompt engineers.

Pocas manos sobre las órdenes, una o dos, con criterio unificado. Fijá qué modelo usa cada proceso y diagramá el flujo: de ahí sale el costo previsible y la auditoría, no de la suerte. Que los agentes escriban sus propias herramientas cada vez que puedan; cada script que arman es una ejecución que deja de improvisarse. Automatizá de lo general a lo particular, y no lo des por terminado nunca.

Y no busques reemplazar gente. Automatizá lo que no da valor para que la gente se concentre en lo que sí. Así se profesionaliza una empresa.

AI First no es tener IA. Es que la empresa entera piense y responda igual, con o sin vos en la sala. Todavía nos falta, pero el rumbo es ese.