En cada ciclo tecnológico hay un momento clave en el que un producto pasa de ser una novedad a convertirse en un estándar. Quienes detectan esta transición temprano suelen cosechar los mayores beneficios. En el caso de la inteligencia artificial agentiva (IA agentiva), parece que ya hemos llegado a ese punto. Según un informe de McKinsey, el 62 % de las organizaciones están explorando o experimentando con agentes de IA, y un 23 % ya los ha implementado y escalado en sus operaciones.
Este fenómeno recuerda a lo sucedido hace una década con la gestión de endpoints. Entonces, los socios que rápidamente apostaron por controlar la gestión de dispositivos consiguieron ingresos recurrentes y estables. Al establecer sus propios marcos, acuerdos de nivel de servicio (SLA) y modelos de responsabilidad, sentaron las bases de lo que suponía un servicio gestionado definido y valorado en el mercado.
La adopción de la gestión de endpoints siguió una curva en S: un período de incubación lento seguido de una rápida aceleración del interés. Quienes tardaron en sumarse se encontraron tratando de alcanzar un mercado ya definido. Hoy enfrentamos una dinámica similar con la IA agentiva, aunque el ritmo es considerablemente más acelerado. 
La rendición de cuentas de los agentes de IA
Los agentes de IA están evolucionando para funcionar como miembros plenamente integrados de los equipos. Pueden encargarse de tareas cotidianas, como redirigir tickets de soporte, asistir en procesos de ventas con pronósticos de pipeline o mantenimiento de CRM, gestionar operaciones TI, responder ante incidentes de ciberseguridad y mucho más. Sin embargo, aún no está claro quién supervisa, regula y asume la responsabilidad sobre estos trabajadores automatizados.
Por ejemplo, si una empresa de soporte TI implementa un agente que automáticamente dirige tickets de usuarios al departamento adecuado, la expectativa es que el agente reciba, procese y responda sin supervisión humana directa. Si un humano gestionara esas tareas, sabríamos fácilmente a quién dirigirse en caso de problemas. En cambio, con un agente autónomo surge una brecha de responsabilidad difícil de identificar a simple vista.
En este vacío entran en juego los Proveedores de Servicios Gestionados (MSP). Son quienes mejor equipados están para asesorar a socios y clientes que, por la novedad y complejidad de la tecnología, no pueden resolver internamente las incidencias relacionadas con los agentes. Aunque los clientes despliegan los agentes, la gobernanza debería estar en manos de los MSP.
De la duda a la necesidad de soporte
Hace medio año, la gran pregunta era si debía adoptarse o no la IA agentiva y cuál sería el retorno de la inversión (ROI). Hoy, la preocupación principal pasa a ser si los agentes funcionan correctamente y a quién llamar en caso contrario.
Este cambio de enfoque refleja la transición hacia la adopción masiva. Los clientes ya no muestran escepticismo ni temor extremo frente a la IA; están abiertos a explorar y utilizar agentes, pero mantienen cierta ansiedad natural sobre la implementación de bots autónomos.
Un problema clave para los MSP es la gestión de los datos, que genera inquietud. Según nuestro informe ‘AI at Work’, un 40 % de los directivos empresariales señalan la privacidad y seguridad de datos como la principal barrera para ampliar el uso de IA. A diferencia de un chatbot que solo responde a preguntas, un agente puede interactuar con sistemas, utilizar datos y tomar acciones en nombre del cliente.
Las organizaciones necesitan transparencia sobre qué datos pueden manejar los agentes y dónde comienza la supervisión humana. En este punto los MSP aportan un valor crítico, proporcionando visibilidad continua y monitoreo para que las empresas adopten agentes con confianza.
Gobernanza y las tres fases de adopción de la IA
El valor de los socios tecnológicos aumenta a medida que la IA evoluciona y el acompañamiento en la implementación integral se vuelve imprescindible. El conocimiento del producto, junto con el entendimiento del negocio, riesgo y cumplimiento, permite a los MSP contextualizar las decisiones tecnológicas: desde incorporar agentes hasta integrarlos de forma autónoma junto a empleados.
La gobernanza de agentes es una extensión natural de esta labor. Un MSP que conoce los procesos, datos sensibles y límites operativos de su cliente puede anticipar problemas y corregir desviaciones en el comportamiento del agente, tarea clave dado que los entornos empresariales y regulatorios cambian constantemente.
La adopción de IA se divide en tres olas: primero, empleados que utilizan modelos de lenguaje avanzados como ChatGPT; segundo, agentes estructurados para tareas concretas y simples; y tercero, agentes plenamente autónomos que ejecutan tareas complejas y mejoran su desempeño. Navegar estas fases complejas es responsabilidad donde los partners brilla apoyando a sus clientes.
Gestión inicial y mantenimiento continuado
Los MSP deben diferenciar claramente entre el trabajo inicial y la gestión continua. La consultoría y despliegue —que incluye entender usos, definir métricas de éxito, mapear riesgos, configurar agentes y lanzar el sistema— es un servicio profesional puntual.
El valor real reside en la gestión continua: supervisar el rendimiento del agente, revisar resultados para evitar errores, mantener registros de auditoría y asegurar el cumplimiento. Por otro lado, el tamaño y complejidad de cada cliente varía; mientras algunas grandes empresas cuentan con equipos de soporte internos, las pequeñas muchas veces carecen de estos recursos. Por eso, los MSP deben adaptar sus soluciones a las necesidades específicas de cada cliente.
Este modelo de “agente como servicio gestionado” encaja de forma natural con la estructura de trabajo ya consolidada de los MSP, quienes no solo venden dispositivos, sino que velan por que los agentes continúen seguros, actualizados y efectivos en el tiempo. Sin una gestión activa y continuada, las inversiones puntuales en agentes de IA difícilmente generarán un retorno real.
Momento clave para definir el futuro de la IA agentiva en el canal
Los MSP que lograron mayor éxito con la gestión de endpoints entendieron rápidamente que no era un servicio puntual, sino una nueva categoría de servicio gestionado. Esa misma oportunidad está abierta hoy para el control de agentes de IA.
Con la mayoría de las empresas comenzando a adoptar agentes, esta puede ser la última oportunidad para que los MSP establezcan el patrón para un modelo de servicio de gestión de agentes. Aunque aún no exista un nombre formal para esta categoría, quienes sean capaces de disipar las dudas sobre la adopción, ofrecer soporte constante y adaptar servicios según las necesidades marcarán el rumbo de la gobernanza de agentes en el canal tecnológico.
