La inteligencia artificial dejó de limitarse a responder consultas y comenzó a participar activamente de procesos dentro de las empresas. Los agentes pueden interactuar con clientes, consultar documentación, elaborar reportes, modificar sistemas y comunicarse con otras aplicaciones. En determinados escenarios, además, pueden ejecutar tareas de manera autónoma, sin requerir una aprobación humana en cada instancia.
Esta autonomía marca una diferencia relevante frente a un chatbot convencional. “Un agente no solamente genera una respuesta: puede interactuar con un correo, acceder a una base de datos, conectarse con un sistema de pagos o trabajar con información sensible. Y, en determinados casos, también puede coordinar acciones con otros agentes”, explica Diego Crigna, Hybrid Cloud Practice Manager Argentina, Paraguay y Uruguay de Logicalis.
La expansión de estas herramientas facilita la automatización y permite que personas sin conocimientos técnicos específicos puedan realizar operaciones que antes requerían especialistas. Pero esa misma facilidad introduce nuevos riesgos: un empleado puede solicitarle a un agente que interactúe con una base de datos o ejecute una acción sin comprender completamente sus consecuencias.
El problema de definir un responsable
A medida que los agentes adquieren mayor autonomía, aparece una pregunta que muchas organizaciones todavía no respondieron: ¿quién es responsable de lo que hace un agente?
“Un agente necesita tener un responsable claramente identificado. Tiene que existir una persona o un área que pueda responder por las decisiones y acciones que ese sistema lleva adelante”, sostiene Crigna.
Para administrar estos sistemas, las compañías necesitan asignar una identidad digital a cada agente, determinar qué información puede consultar y qué operaciones está habilitado a realizar, además de mantener un registro de sus intervenciones. También resulta necesario establecer quién desarrolló la solución, quién aprobó su utilización y qué área debe actuar ante un incidente.
La responsabilidad, en este escenario, puede involucrar tanto a quienes diseñan y desarrollan la herramienta como a quienes deciden utilizarla. Las grandes organizaciones y aquellas que cuentan con equipos numerosos de desarrollo son, en general, las que primero avanzan en estructuras específicas de gobierno de IA. En otras empresas, estas funciones continúan distribuidas entre Tecnología, Datos, Seguridad y las áreas de negocio, sin que exista necesariamente un responsable único.
Prohibir también puede generar riesgos
La incertidumbre frente a estas tecnologías llevó a algunas organizaciones a intentar restringir su utilización. Sin embargo, una prohibición absoluta puede producir un efecto contraproducente: que los empleados recurran a herramientas externas o cuentas personales para resolver tareas laborales y compartan allí información de la compañía.
Ese fenómeno, conocido como shadow AI, dificulta que la organización sepa qué datos fueron enviados, qué plataforma los procesó y bajo qué condiciones. Por eso, el desafío no consiste únicamente en decidir si la IA se permite o se prohíbe, sino en establecer reglas concretas para su utilización.
Esto implica definir qué herramientas están autorizadas, qué condiciones contractuales ofrecen protección sobre los datos y en qué situaciones resulta conveniente utilizar modelos alojados dentro de una infraestructura propia o en entornos aislados.
El Cost of a Data Breach Report 2026, elaborado por IBM, permite dimensionar las consecuencias de estas brechas de gobierno: el 68% de las organizaciones afectadas por filtraciones no contaba con mecanismos adecuados para gestionar la IA o identificar usos no autorizados. Al mismo tiempo, los ataques impulsados por IA crecieron un 56% y el costo promedio mundial de una filtración llegó a US$ 5 millones.
Qué ocurre en Argentina
La discusión no se limita al sector privado. En el ámbito público argentino también existen avances en la adopción de inteligencia artificial, aunque acompañados por distintos niveles de desarrollo en materia de gobierno y seguridad.
El informe No solo IA en Gobiernos Provinciales de Argentina, elaborado por CIPPEC en 2026, registró experiencias de implementación de IA en 12 de las 24 jurisdicciones del país. En total, identificó 29 iniciativas, de las cuales 23 se encontraban operativas y seis permanecían en desarrollo o en etapa piloto.
El nivel de formalización, sin embargo, es desigual. Solo diez jurisdicciones cuentan con alguna referencia formal sobre gobierno de datos y ocho desarrollaron marcos normativos vinculados con el uso de IA. Entre las diez provincias que respondieron el autodiagnóstico, siete disponían de sistemas para gestionar identidades y accesos, pero únicamente dos habían incorporado autenticación multifactor y mecanismos para clasificar y segmentar información sensible.
La cuestión de la responsabilidad también comenzó a aparecer en el debate legislativo argentino. El proyecto para crear sociedades automatizadas contempla el uso de IA en la administración de empresas, aunque establece la necesidad de contar con un administrador humano y mantiene la responsabilidad empresarial frente a los daños que puedan derivarse de decisiones algorítmicas.
Para Crigna, el desafío está en que la adopción tecnológica avanza a mayor velocidad que la construcción de reglas para gobernarla. “La tecnología ya está entrando en las organizaciones y las normas todavía están en proceso de construcción. El desafío es lograr que la capacidad de estos agentes crezca acompañada por mecanismos concretos de control”, afirma.
La discusión, entonces, no pasa necesariamente por detener el avance de los agentes de IA, sino por evitar que se conviertan en actores digitales sin supervisión. Identidad, permisos limitados, trazabilidad, monitoreo y un responsable definido son algunos de los elementos necesarios para que la automatización pueda avanzar sin quedar por delante de la capacidad de las organizaciones para controlarla.
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