Por Ricardo Melo VP de Growth & Product en HostGator Latam

Hace poco me descubrí haciendo algo que, hasta hace unos años, habría parecido extraño. Antes de empezar una tarea, le pedí a una inteligencia artificial que me ayudara a resolverla. Hoy, escribir, resumir, buscar una idea o encontrar una mejor manera de explicar algo ya son parte de nuestra rutina. La conversación con la IA se volvió tan natural que quizá estamos pasando por alto el siguiente paso de esta historia, que es que la IA deje de esperar nuestras instrucciones y empiece a ejecutar tareas por su cuenta.

Ese cambio ya está ocurriendo con los agentes de IA, sistemas que pueden recibir instrucciones, conectarse con distintas herramientas y ejecutar tareas de forma autónoma. Pensemos en alguien que termina su jornada con varios pendientes, como revisar correos, actualizar una base de datos, dar seguimiento a prospectos y preparar un reporte. Un agente puede encargarse de parte de ese trabajo, organizando información, actualizando plataformas y avanzar con el siguiente paso del proceso. Así, es como pasamos de pedirle respuestas a la IA a delegarle tareas concretas.

En México, esta transición empieza a tomar forma. Endeavor señala que 55% de las personas en empresas mexicanas ya utiliza IA de forma constante o diariamente, mientras que 31% de las organizaciones la ha integrado ampliamente en sus procesos clave. KPMG encontró, además, que 31% de las organizaciones participantes en México ya está implementando y ampliando el uso de agentes de IA. Estos datos sugieren una evolución interesante porque la conversación empresarial sobre Inteligencia Artificial empieza a moverse de la experimentación hacia la operación. Y cuando una tecnología empieza a operar, aparece una pregunta fundamental. ¿Dónde va a vivir esa IA?

Un agente que ejecuta tareas necesita mucho más que un buen modelo. Depende de un entorno capaz de mantenerlo activo, conectado a las herramientas que utiliza la empresa y preparado para procesar información y ejecutar acciones con seguridad y control.

Es en este punto donde la infraestructura adquiere un papel más estratégico. A medida que los agentes comienzan a conectarse con plataformas como WhatsApp, Gmail, Google Calendar, Shopify o Slack, y a participar directamente en la operación, los servidores VPS se convierten en una base relevante para sostener este tipo de aplicaciones.

Con capacidad de procesamiento, almacenamiento rápido y un mayor control sobre el entorno, un VPS puede ofrecer las condiciones necesarias para que los agentes y las aplicaciones de IA operen de forma continua, segura y escalable. Así, la infraestructura deja de ser únicamente el lugar donde se aloja una aplicación y pasa a formar parte de la propia estrategia de la adopción de la IA.

Otro punto que considero fundamental poner sobre la mesa, es que los agentes tendrán acceso a información y herramientas cada vez más relevantes para las empresas, así que darles autonomía también implica establecer permisos, autenticación, protección de datos y mecanismos de supervisión. La tecnología permite delegar más tareas y la empresa tiene la responsabilidad de definir con claridad qué puede hacer un agente, a qué información puede acceder y bajo qué condiciones puede actuar.

Y aquí  es donde veo una oportunidad especialmente interesante para las PyMEs mexicanas. Una empresa puede comenzar con una tarea concreta, como clasificar prospectos, generar reportes, dar seguimiento a determinadas solicitudes o conectar herramientas de trabajo, y después ampliar su alcance conforme encuentra valor. Para mí, la clave está en empezar por el proceso y después elegir la tecnología, es decir,  primero hay que identificar qué actividad consume tiempo y qué parte podría ejecutarse de forma autónoma. A partir de ahí, la infraestructura se convierte en una pieza del modelo operativo.

La próxima gran pregunta para las empresas mexicanas será cómo pasar de preguntarle a la Inteligencia Artificial qué puede hacer a decidir qué trabajo pueden delegarle. La IA generativa nos enseñó a conversar con las máquinas y la IA agéntica empieza a enseñarnos a trabajar con ella. Para que los agentes puedan trabajar de forma constante, segura y escalable, necesitarán algo más que IA, necesitarán infraestructura capaz de convertir esa inteligencia en operación.