Hace unas semanas me llegó el CEO Watch 2Q26 de Gartner, un reporte basado en su encuesta anual a CEOs y ejecutivos senior a nivel global. El gran tema de este año: el negocio autónomo. Los CEOs quieren llegar a un modelo donde la IA opera sin intervención humana en los procesos core.

Antes de darte mi opinión, los datos duros:

  • La tecnología escala 10 puntos porcentuales y se coloca con un 36% como la tercera prioridad estratégica, detrás de Financial (42%) y Growth (52%). Lo interesante: es la única de las tres que creció respecto al año anterior, las otras dos bajaron
  • El 88% de los CEOs planea aumentar su inversión en AI este año, mientras que solo el 32% planea aumentar su inversión en contratación de talento. Y esta tendencia viene declinando desde finales de 2022
  • Hoy, el 54% de las empresas solo automatiza tareas puntuales. Para 2028, el 27% espera operar principalmente sin intervención humana
  • Para 2030, el 19.9% del revenue promedio se estima que vendrá de agentes AI o machine customers y no de humanos
  • Para finales de 2026, el 25% de los CEOs espera tener agentes con capacidad de ejecutar transacciones comerciales y pagos. El 28% espera sistemas similares para gestión de liquidez y capital
  • El 39% ya considera a los agentes AI como empleados

Al ver todo junto empiezan a aparecer algunos puntos de tensión interesantes:

Uno de los aspectos favorables: los CEOs ven en sus equipos capacidad para ejecutar y adoptar tecnología, también hay un mayor interés (88%) en invertir en ellas (principalmente IA). Sin embargo esto solo tendrá impacto positivo si se cuenta con las capacidades adecuadas, sea por contratación de nuevo talento o inversión en su desarrollo, en particular en algo tan disruptivo como la IA. Por último, es curioso (y preocupante) ver cómo la intención de inversión en talento viene declinando desde finales de 2022, y este año solo el 32% planea aumentar su inversión en ese frente.

Hay una carrera por lograr negocios autónomos: modelos donde el humano está fuera del loop y los procesos son gestionados enteramente por agentes IA. El desafío es que aún no logramos niveles de confiabilidad lo suficientemente altos para dejar a la IA desatendida. El stack actual cambia cada semana: prompt engineering, vibe coding, SDD, Harness engineering, loop engineering… y eso solo en 8 meses. El stack actual no garantiza la confiabilidad que ese modelo de negocio requiere.

Y las dos contradicciones se amplifican mutuamente: si reduces tu intención de invertir en talento a la vez que te apresuras a invertir en tecnología sin contar con supervisión humana experta, estás creando una bomba de tiempo justo en el momento en que necesitas la confianza de tus clientes.

Un par de puntos importantes y sobre los que llevo reflexionando hace algunas semanas son los que se refieren a la IA como cliente, vendedor y comprador, y las implicancias de esto para diseñar productos y servicios para que un agente los encuentre, los evalúe y los elija. Profundizaré en ello en un futuro post.

Mis dos centavos sobre esto:

Una de las cosas que ha hecho tan disruptiva a la IA es su capacidad para inferir: completar, generar, decidir incluso cuando no tiene toda la información. Eso es lo que la hace tan útil (incluso mágica para muchos) pero en contextos de negocios autónomos también es lo que la hace peligrosa.

Un humano pausa, pregunta, escala, se ve afectado por el impacto de sus decisiones y eso hace que tenga especial cuidado en tomarlas. Un agente mal configurado no: todo output es generado con la misma confianza, sea que tenga suficiente contexto o no. No cuestiona, no valida, no pide más información a menos que esté explícitamente diseñado para hacerlo.

Si a eso le añadimos que ese output es input para una decisión de alto impacto o para otro agente que a su vez toma otra decisión, el problema genera un efecto dominó que solo propaga y amplifica el error. Si un error de código ya es complicado de detectar, un error de inferencia raramente es evidente. Y cuando los CEOs están hablando de agentes que ejecutan transacciones comerciales y gestionan liquidez, el costo de ese error deja de ser operacional y se vuelve financiero, legal, reputacional.

La inferencia es un arma de doble filo. Y eso no se resuelve solo con más inversión en tecnología, es necesario además talento experto que sabe cuándo y cómo aprovechar e instrumentalizar la tecnología.

Antes de cerrar, el reporte hace una recomendación al C-Suite: no hay atajos para llegar al negocio autónomo. Se necesita talento y capacidades específicas, proteger los roles de alto valor y automatizar los transaccionales.

La recomendación es válida pero incompleta.

Para el C-level: el negocio autónomo no es enteramente human-less. No basta con invertir en tecnología, es necesario invertir en el talento y las capacidades que la habilitan. Quienes lleguen primero se beneficiarán de los avances, la velocidad, y construirán ventaja competitiva rápidamente.

Para los trabajadores: estamos en una carrera contra el reloj. No basta con esperar que alguien defina qué tiene valor y qué no, hay que empezar activamente a identificar qué actividades y responsabilidades van más allá de lo transaccional y aportan valor real, o empezar a adquirir capacidades para ello. Quienes lo hagan antes tendrán acceso a mejores posiciones y oportunidades. Llegar tarde significará competir en un mercado saturado y mucho más competitivo.

Lo supiéramos o no, todos estamos a mitad de una carrera que ya empezó — una con una meta que sabemos que existe pero que no tenemos tan claro cómo llegar a ella.