Agéntico por diseño
Metodología Agéntica
AI First + Agent first
Es el enfoque que atraviesa todas nuestras acciones
donde la interacción entre humanos y agentes de IA
potencia la eficiencia, la adaptabilidad y la inteligencia colectiva.
Metodología Agéntica
La Metodología Agéntica propone construir organizaciones humano-agénticas, también llamadas centauro, combinando la iniciativa humana con la potencia de la IA. Se basa en dos ejes: IA de los usuarios, que busca empoderar al usuario para crear y automatizar sin programar, e IA de los Procesos, que promueve estructuras éticas y transparentes con roles como supervisores y auditores agénticos.
Se aplica según el nivel de madurez en IA de la organización: latente, emergente o focalizada, garantizando siempre principios de ética, derechos humanos y participación.
Discovery
Preparación estratégica y alineación de objetivos.
Análisis funcional
Diagnóstico de procesos y especificación preliminar.
Ideación
Definición y priorización de casos de uso.
Prototipado
Desarrollo y pruebas piloto.
Implementación
Despliegue gradual y escalado.
Gobernanza
Monitoreo, ética, trazabilidad y mejora continua.
Hacia organizaciones centauro "humano-agénticas"
De la detección del caso de uso a la gobernanza estratégica
IA del usuario
Empoderar a los usuarios finales para decidir cómo aplicar IAGen y automatizar sus propias tareas.
IA de los procesos
Estructura agéntica para organizaciones Centauro Colaboración simbiótica: humanos (ética, creatividad) + IA (velocidad, análisis masivo)
Experiencia agéntica ética y transparente
- Narrativas explicativas con propósito y riesgos.
- Visualizaciones que se expanden según contexto.
- Microinteracciones que alertan e invitan a intervenir.
Nuevos roles organizacionales
- Supervisores, auditores, orquestadores y promotores agénticos.
Criterios para determinar la madurez organizacional en IA
Registrar el nivel de madurez organizacional en IA para adoptar la estrategia metodológica más adecuada
Madurez baja
Organizaciones en las primeras etapas de adopción de IA que requieren mayor acompañamiento metodológico y desarrollo de capacidades internas. Necesitan un discovery extendido y validación continua de cada etapa.
Madurez intermedia
Organizaciones con experiencia intermedia en tecnología y procesos con IA. Pueden avanzar con discovery estándar y supervisión técnica especializada en las fases críticas.
Madurez alta
Organizaciones maduras tecnológicamente, con capacidad de implementar soluciones agénticas avanzadas. Requieren discovery acelerado y pueden asumir mayor autonomía en las fases de implementación.
Proceso para la construcción de organizaciones agénticas por diseño
1
Preparación estratégica y discovery
Definición de objetivos y condiciones iniciales
Objetivo: Alinear expectativas, definir metas, reunir insumos iniciales y establecer condiciones para avanzar al relevamiento y diseño del agente adecuado.
- Definición de objetivos y principios
- Definición del alcance del proyecto: Prueba de Concepto (PoC), Prueba Piloto o Producto Mínimo Viable (MVP)
- Conformación de equipos multidisciplinarios
- Relevamiento del marco normativo e institucional
2
Análisis funcional y diagnóstico
Mapa funcional y diagnóstico de escenarios
Objetivo: Profundizar en los procesos seleccionados durante el discovery mediante el relevamiento detallado de tareas, flujos de información y condiciones técnicas.
- Entrevistas y reuniones con actores clave (usuarios, técnicos, decisores)
- Análisis y desglose de procesos actuales (documental, observacional, microtareas)
- Identificación de problemas/fricciones y necesidades no cubiertas
- Diseño de escenarios de uso y mapeo de interacciones
- Validación de requisitos funcionales del agente
- Verificación de documentación y datos disponibilizados
3
Ideación y definición de casos de uso
Diseño y validación de casos de uso
Objetivo: Consolidar uno o más casos de uso viables, útiles y sostenibles, a partir de los hallazgos del relevamiento funcional.
- Construcción de fichas de casos de uso
- Priorización de casos de uso (criterios: factibilidad, impacto, urgencia)
- Definición de criterios de éxito y métricas clave (KPI/OKR)
- Validación conceptual con usuarios reales
- Revisión legal y técnica
- Validación institucional
- Diagramas de flujo, mockups, prompts de ejemplo
- Simulación de entradas y salidas
4
Prototipado y pruebas piloto
Iteración y validación inicial
Objetivo: Validar el desempeño del agente en un entorno controlado antes de su despliegue completo.
- Desarrollo del prototipo: MVP funcional o simulado
- Pruebas piloto: Tareas reales o simuladas, con usuarios internos
- Análisis y mejora: Revisión de prompts, rediseño de flujos
- Decisión institucional: Recomendación formal para escalar, iterar o rediseñar
5
Implementación y escalado
Integración y adopción real
Objetivo: Integrar el agente validado al entorno productivo, asegurando su funcionamiento real, adopción institucional y potencial de escalado.
- Ajuste del diseño del agente incorporando aprendizajes del piloto
- Desarrollo e integración completa en sistemas reales
- Capacitación a usuarios y soporte
- Estrategia de adopción institucional
- Despliegue gradual con monitoreo
- Escalado controlado
6
Gobernanza con iteración estratégica
Supervisión estratégica y mejora continua
Objetivo: Asegurar un uso responsable, ético y trazable del agente desplegado, y establecer mecanismos para su mantenimiento, mejora, escalado y expansión institucional.
- Monitoreo de uso, sesgos y resultados
- Evaluaciones periódicas de impacto
- Mecanismos de rendición de cuentas, trazabilidad y explicabilidad
- Retroalimentación constante desde los usuarios
