Scott White aún se maravilla de la rapidez con la que la inteligencia artificial ha pasado de ser una novedad a un verdadero aliado en el trabajo. Hace poco más de un año, el responsable de producto de Claude AI en Anthropic observó cómo las primeras herramientas de codificación de IA apenas podían completar una sola línea de código. Hoy, él mismo desarrolla funciones de software listas para producción, a pesar de no ser un programador profesional.
“Ya no considero mi trabajo como escribir un PRD e intentar convencer a alguien de que haga algo”, dijo White durante una charla informal en VB Transform 2025 , la cumbre anual de IA empresarial de VentureBeat en San Francisco. “Lo primero que hago es buscar la manera de crear un prototipo funcional en nuestro servidor de pruebas y luego compartir una demostración de su funcionamiento real”.
Este cambio representa una transformación más amplia en la adopción de la IA por parte de las empresas, que va más allá de simples chatbots que responden preguntas y se convierte en sofisticados sistemas “agentísticos” capaces de trabajar de forma autónoma. La experiencia de White ofrece una visión de lo que podría depararles el futuro a millones de otros trabajadores del conocimiento.
De la finalización de código a la programación autónoma: la vertiginosa evolución de la IA
La evolución ha sido notablemente rápida. Cuando White se unió a Anthropic, el modelo Claude 2 de la compañía podía gestionar la autocompletación de texto básica. El lanzamiento de Claude 3.5 Sonnet permitió la creación de aplicaciones completas, lo que dio lugar a funciones como Artifacts , que permiten a los usuarios generar interfaces personalizadas. Ahora, con Claude 4 alcanzando una puntuación del 72,5 % en la prueba de referencia de codificación SWE-bench , el modelo puede funcionar como lo que White denomina “un ingeniero de software agente completamente remoto”.
Claude Code , la herramienta de programación más reciente de la compañía, puede analizar bases de código completas, buscar documentación de API en internet, emitir solicitudes de extracción, responder a comentarios de revisión de código e iterar soluciones, todo ello trabajando de forma asíncrona durante horas. White señaló que el 90 % de Claude Code fue escrito por el sistema de IA.
“Es como todo un proceso agente en segundo plano que no era posible hace seis meses”, explicó White.
Los gigantes empresariales reducen el tiempo de trabajo de semanas a minutos con agentes de IA
Las implicaciones van mucho más allá del desarrollo de software. Novo Nordisk , el gigante farmacéutico danés, ha integrado Claude en flujos de trabajo que antes tardaban 10 semanas en completar informes clínicos, y ahora completan el mismo trabajo en 10 minutos. GitLab utiliza la tecnología para todo, desde propuestas de venta hasta documentación técnica. Intuit implementa Claude para brindar asesoramiento fiscal directamente a los consumidores.
White distingue entre diferentes niveles de integración de IA: modelos de lenguaje simples que responden preguntas, modelos mejorados con herramientas como la búsqueda web, flujos de trabajo estructurados que incorporan IA en los procesos de negocios y agentes completos que pueden perseguir objetivos de forma autónoma utilizando múltiples herramientas y razonamiento iterativo.
“Pienso en un agente como algo que tiene un objetivo y que puede hacer muchas cosas para lograrlo”, dijo White. El factor clave ha sido lo que él llama la relación inexorable entre la inteligencia del modelo y las nuevas capacidades del producto.
La revolución de la infraestructura: creación de redes de colaboradores de IA
Un desarrollo crucial de infraestructura ha sido el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) de Anthropic , que White describe como “el USB-C de las integraciones”. En lugar de que las empresas creen conexiones separadas para cada fuente de datos o herramienta, MCP proporciona una forma estandarizada para que los sistemas de IA accedan al software empresarial, desde Salesforce hasta los repositorios de conocimiento internos.
“Realmente está democratizando el acceso a los datos”, dijo White, señalando que las integraciones creadas por una empresa pueden ser compartidas y reutilizadas por otros a través del protocolo de código abierto.
Para las organizaciones que buscan implementar agentes de IA, White recomienda empezar con poco y construir gradualmente. “No intenten construir un sistema completo de agentes desde cero”, aconsejó. “Construyan el componente, asegúrense de que funcione y luego creen el siguiente”.
También enfatizó la importancia de los sistemas de evaluación para garantizar que los agentes de IA funcionen según lo previsto. «Las evaluaciones son el nuevo PRD», afirmó White, refiriéndose a los documentos de requisitos del producto, y destacó cómo las empresas deben desarrollar nuevos métodos para evaluar el rendimiento de la IA en tareas comerciales específicas.
De los asistentes de IA a las organizaciones de IA: la próxima frontera de la fuerza laboral
De cara al futuro, White prevé que el desarrollo de la IA se vuelva accesible para trabajadores sin conocimientos técnicos, de forma similar a cómo han avanzado las capacidades de programación. Imagina un futuro donde las personas gestionen no solo un agente de IA, sino organizaciones enteras de sistemas de IA especializados.
“¿Cómo puede cada uno ser su propio mini CPO o CEO?”, preguntó White. “No sé exactamente cómo se ve eso, pero es el tipo de cosa que me despierta y quiero lograr”.
La transformación que describe White refleja las tendencias más amplias del sector a medida que las empresas se enfrentan a las crecientes capacidades de la IA. Si bien la adopción inicial se centró en casos de uso experimentales, las empresas están integrando cada vez más la IA en sus procesos de negocio principales, transformando fundamentalmente la forma de trabajar.
A medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos y competentes, el desafío pasa de enseñar a las máquinas a realizar tareas a gestionar colaboradores de IA que puedan trabajar de forma independiente durante periodos prolongados. Para White, este futuro ya está llegando, una función de producción a la vez.
Fuente.
VentureBeat(2025, 30 de junio). De chatbots a colaboradores: cómo los agentes de IA están transformando el trabajo empresarial. Recuperado el 11 de julio de 2025, de: https://venturebeat.com/ai/from-chatbots-to-collaborators-how-ai-agents-are-reshaping-enterprise-work/