La gestión basada en agentes de IA requiere algo más que “vibe coding”

Muchos conocemos la icónica escena de Jerry Maguire, la exitosa película de los años 90, en la que Jerry, un agente deportivo, pregunta a su cliente: “¿Qué puedo hacer por ti, Rod?”. Rod responde que hay una cosa que puede hacer. Con la música a todo volumen, grita: “¡Enséñame el dinero, Jerry! Quiero oírte decirlo”. Cuando Jerry responde: “¡Te enseño el dinero!”, Rod le dice: “No, tío, tienes que decir: ʻ¡Enséñame el dinero!ʼ”. 

Esa es la lección: cuando los incentivos están alineados, todos ganan. No siempre es tan fácil como lo pinta Hollywood, pero tampoco es imposible.

Todos vamos a tener agentes de IA. 

Con el auge de los agentes de inteligencia artificial (IA), tener nuestros propios agentes ya no será solo cosa de deportistas y actores. Ya hemos adoptado los asistentes de IA. Los desarrolladores de software se han convertido en vibe coders, que explican a sus asistentes la idea de lo que quieren hacer para que estos escriban el código por ellos. El término se extendió tan rápido que en marzo “vibe coding” ya se había ganado un lugar en el diccionario Meriam-Webster. El vibe coding se ha extendido ahora a los profesionales del marketing, que adoptan el vibe marketing; a los analistas empresariales, con las vibe analytics; y a cualquier otra persona que use la IA para acelerar sus tareas diarias. 

Con el tiempo, muchos de estos asistentes de IA se volverán cada vez más agénticos, y no solo generarán, sino que también ejecutarán el software o las campañas que creen. A estos agentes de IA se les asignarán tareas, estarán diseñados para funcionar de forma autónoma y serán capaces de trabajar en colaboración en flujos de trabajo complejos. Según un estudio reciente, el 10 % de las grandes empresas ya utiliza agentes de IA (de alguna forma), más de la mitad tiene previsto usarlos el próximo año y el 82 % lo hará en los próximos tres años. Los directivos prevén que este cambio aumentará la automatización de los flujos de trabajo en un 71 % y mejorará el servicio de atención al cliente en un 64 %. Las expectativas son altas.

Los agentes de IA tendrán que cumplir. 

Nuestros asistentes de IA ya han demostrado que pueden cumplir. El estudio de Snowflake de 2025 reveló que, en el caso de los primeros usuarios, la IA generativa ofrece resultados: el 92 % afirma haber logrado ya el retorno de la inversión (ROI) en sus proyectos de IA generativa. Y hay buenas noticias para nuestros programadores de vibe coding: el 62 % de los encuestados señaló mejoras medibles en la calidad del código y el 56 % informa de una reducción en la detección y resolución de errores. Los primeros usuarios también señalaron que las ofertas y recomendaciones personalizadas generadas por IA mejoran la interacción con los clientes o la audiencia (63 %) y aumentan las tasas de conversión y de clics (55 %). Esas son buenas noticias para nuestros profesionales de vibe marketing. 

Sin embargo, los agentes de IA podrían resultar un desafío mayor. No todos los comportamientos de la IA similares a los humanos son deseables. Las noticias están llenas de historias de comportamientos desviados y engañosos de la IA: en un ejercicio de simulación, un bróker agéntico, al que se le indicó que maximizara los beneficios, realizó operaciones con información privilegiada a pesar de saber que era ilegal, lo que demuestra que, al igual que en los humanos, las cuotas pueden imponerse a la ética. La IA también muestra una deriva cognitiva progresiva, como en el juego infantil del teléfono escacharrado, en el que los mensajes se degradan con la transmisión repetida. ¿Qué esperábamos? La idea era recrear la inteligencia humana; recibimos lo malo junto con lo bueno. 

A pesar de estos riesgos de comportamiento conocidos, el 57 % de los ejecutivos de grandes empresas considera que los posibles beneficios en productividad superan los riesgos. Parecen confiar en que sabrán gestionar a estos nuevos y quizá impredecibles “compañeros”.

Los responsables principales tendrán que dirigir y supervisar a sus agentes de IA.

Ha habido mucha inquietud por el impacto de la IA en el empleo. Sin embargo, también hemos oído: “La IA no te reemplazará, pero alguien que use la IA sí lo hará”. Eso incluye saber cómo aprovechar y gestionar eficazmente a tus compañeros agénticos y, más en general, a la plantilla. La gestión en la era de los agentes de IA requiere algo más que vibe coding. Hace falta que los responsables principales sean firmes y actúen conforme a principios sólidos.

Durante años, los científicos sociales han estudiado la delegación de tareas a través de la teoría del principal-agente. Un principal delega tareas en un agente. Sin embargo, debido a la información desigual, a incentivos mal alineados o a intereses en conflicto, el agente puede no actuar como desea el principal. Las prácticas de gestión abordan estos desafíos de alineación. Afortunadamente, muchas de las prácticas recomendadas para gestionar agentes humanos también se aplican a los agentes de IA, con algunas herramientas nuevas para guiar el proceso. Estas prácticas recomendadas son una parte esencial para garantizar una IA responsable. 

Los responsables de los agentes de IA deben asumir su papel de principal y contratar y gestionar sus agentes de IA en consecuencia. Deben:

• Definir la función con una “descripción explícita del trabajo”. ¿Chatea con los clientes, interpreta documentos más largos, analiza datos, señala anomalías, crea contenido, activa eventos o colabora con un equipo más amplio? ¿Cuánta autonomía requerirá el rol? ¿Qué nivel de “antigüedad” se le dará? 

• Identificar el “candidato” adecuado a modelo de IA, ya sea para comprarlo o desarrollarlo. Las distintas herramientas de IA y de IA generativa tienen capacidades diferentes. Snowflake AI Observability comienza con la evaluación de LLM alternativos para comprender mejor su posible encaje, como si se entrevistara a candidatos humanos. 

• “Incorporar” a los agentes con los datos de entrenamiento adecuados. Prepara tus modelos para que desempeñen su función específica, incluida una priorización estricta cuando los requisitos entren en conflicto. En Snowflake, la facilidad de acceso y de intercambio de datos amplía los activos de datos disponibles para el entrenamiento. Las arquitecturas de generación aumentada por recuperación (RAG) garantizan que los agentes tengan a mano datos contextuales a los que acceder. 

• Establecer métricas de rendimiento de los productos y de los resultados. Una vez definido el “trabajo”, define qué es un trabajo bien hecho y cómo lo medirás. Con Snowflake AI Observability, puedes configurar un marco de evaluación con las métricas específicas por las que se juzgará a tu agente. Por ejemplo, al evaluar un agente de RAG, las métricas podrían incluir la coherencia, la relevancia contextual del contenido recuperado, la fundamentación en las fuentes y la relevancia de las respuestas.

• Supervisar el rendimiento, aplicar estrategias de mitigación y hacer cumplir las reglas. Evalúa continuamente el rendimiento en función de los criterios, las expectativas y las normas éticas establecidos para identificar y corregir anomalías. Establece umbrales de confianza y estrategias de mitigación, como aumentar los datos de entrenamiento. 

• Instruir y capacitar a los agentes para que se supervisen a sí mismos y a sus compañeros. Los propios agentes de IA pueden formar parte de la gobernanza. Los bucles de retroalimentación constructiva permiten a los agentes revisar y perfeccionar su trabajo. Los agentes de IA aprenden por sí mismos a resolver los problemas o a derivarlos a un supervisor, ya sea un agente de IA o un humano, si es necesario.

La ciencia de la gestión (de humanos) existe desde hace más de un siglo. Eso nos da ventaja, pero probablemente sea hora de actualizar las habilidades para el nuevo mundo de los agentes de IA. ​​​Empieza a mejorar tus habilidades de gestión de agentes de IA con Guía fundamental de la IA generativa y, a continuación, obtén formación práctica con Generative AI & ML School de Snowflake AI Data Cloud Academy. 

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