A finales del siglo XIX, Frederick Winslow Taylor propuso una idea que parecía revolucionaria y perturbadora a partes iguales: separar el pensamiento de la ejecución. Los ingenieros planificarían; los operarios ejecutarían. Cada tarea sería descompuesta en pasos medibles, optimizados y cronometrados.
El resultado fue una transformación sin precedentes de la productividad industrial, pero también una reconfiguración profunda —y no exenta de tensiones— del papel del trabajador en la organización. Más de un siglo después, la IA agéntica nos sitúa ante un momento de intensidad comparable. La lógica es distinta, pero el eco suena a lo mismo.
La brecha se abre con la misma lógica que separó, hace un siglo, a las fábricas tayloristas de las que solo miraban
Porque lo que define a la IA agéntica no es lo que sabe, sino lo que hace: planifica, ejecuta, observa, evalúa, corrige e itera. Como en el taylorismo, la organización vuelve a rediseñarse para separar qué debe decidir una IA y qué debe permanecer en manos humanas. Pero esta vez la línea no es entre ingenieros y operarios. Es entre personas y agentes. El directivo ya no diseña el movimiento del operario; es el arquitecto de un sistema que aprende, se adapta y mejora con cada iteración.
Más allá de la eficiencia
La escala del fenómeno se define por sí sola. Según IDC, para 2028 circularán más de 1300 millones de agentes en todo el mundo. El informe Pulse of Change de Accenture revela que el 78% de las empresas españolas prevé aumentar su inversión en IA en 2026, y que el 80% de los líderes valora esas inversiones más por su impacto en ingresos que por el ahorro de costes. Taylor prometía eficiencia; la IA agéntica anuncia algo más ambicioso: reinventar los procesos, no solo optimizarlos.
Pero, igual que ocurrió con el taylorismo, entre la promesa y la realidad se abre una brecha que conviene no ignorar: solo el 5% de las organizaciones se siente totalmente preparada para desplegar agentes, y un 54% admite estar a medias, según el estudio de SAP con Oxford Economics. Taylor también encontró resistencias y fracasos antes de que su método se generalizara. La transformación estructural nunca es inmediata y las prisas, sin una arquitectura sólida que las respalde, suelen salir caras.
Lo que distingue a la IA agéntica de cualquier herramienta anterior es que no automatiza tareas aisladas: reorganiza el flujo completo de trabajo. José Chamorro, Managing Director de Accenture, lo formula con precisión: un agente mejora la productividad individual, pero un sistema agéntico la rediseña a nivel organizativo. Los procesos dejan de ser secuencias rígidas y se convierten en flujos dinámicos.
Taylor fragmentaba el trabajo para controlarlo; la IA agéntica lo reintegra bajo una nueva lógica donde orquestador, planificador, ejecutor y responsable de compliance operan de forma coordinada.
El ROI de los agentes
En cuanto a la promesa económica, es tan poderosa como lo fue en su día la organización científica del trabajo. Las empresas que ya invierten en IA obtienen un retorno medio del 16%, con expectativas de duplicarlo en dos años. En ese horizonte, según SAP, el 41% de las tareas globales estarán apoyadas por IA.
La promesa económica es tan poderosa como lo fue en su día la organización científica del trabajo
Por su parte, el Work Trend Index de Microsoft añade otro dato interesante: las empresas frontera que lideran esta adopción reportan una capacidad de adaptación al cambio del 71%, frente al 37% de la media global. La brecha se abre con la misma lógica que separó, hace un siglo, a las fábricas tayloristas de las que solo miraban.
Pero el paralelismo con Taylor tiene su cara incómoda. El taylorismo concentró el poder del conocimiento en una élite técnica y redujo al operario a ser un mero ejecutor de instrucciones. El riesgo análogo hoy no es que la IA elimine empleos, sino que las organizaciones desplieguen agentes sin saber cómo, por qué ni bajo qué criterios deciden. Es decir, una caja negra con acceso a los sistemas críticos de la empresa.
Antonio Cruz, director de AI Business Solutions de Microsoft, no deja margen a la interpretación: todo lo que haga un agente debe ser seguro, transparente y auditable. La gobernanza no es un freno a la transformación, es el verdadero cimiento.
Aquí está la diferencia más importante respecto al legado de Taylor. En aquel modelo, la separación entre pensamiento y ejecución fue rígida y jerarquizada. En el modelo agéntico, aspira a algo distinto: la orquestación.
En la entrevista que publicamos con Jorge Pérez, Head of BTP, BDC & Artificial Intelligence de SAP Southern Europe, estima que los agentes podrán soportar hasta el 80% de las tareas más repetitivas. Pero la clave no está en ese porcentaje, sino en lo que queda: las decisiones que exigen criterio, contexto y responsabilidad. Incluso propone una imagen interesante: la de la computadora Madre en la película Alien. La tripulación le pedía cosas y ella ejecutaba; la intervención humana quedaba reservada a la supervisión y la gestión de excepciones. Esa es exactamente su visión del ERP autónomo.
Taylor reorganizó el trabajo del siglo XX. La IA agéntica está reorganizando el del XXI. El potencial es comparable. Los riesgos, también. Pero hay una pregunta que Taylor nunca tuvo que hacerse y que hoy se ha vuelto clave: ¿quién supervisa al sistema que toma decisiones? De cómo la respondan las organizaciones en los próximos años dependerá, en buena medida, el nivel de sostenibilidad de estas iniciativas.
