Cuando un equipo ve funcionar su primer agente y los resultados empiezan a aparecer, suele pasar algo bastante humano: entusiasmo.
De pronto surgen nuevas ideas, nuevos casos posibles, nuevos procesos donde “esto también podría ir con un agente”.
Y ahí aparece uno de los errores más comunes en las primeras etapas de adopción de IA: querer usar agentes para todo. No porque sea técnicamente imposible, sino porque se pierde algo fundamental: el foco.
Al principio, el agente tenía un objetivo claro. Resolver un tipo de consulta, asistir en un momento puntual del proceso, reducir una carga operativa concreta. El valor era visible porque el alcance estaba bien definido.
Pero cuando se empieza a expandir sin criterio, el agente empieza a crecer en responsabilidades: más preguntas, más excepciones, más escenarios, más expectativas. Y lo que antes era simple y efectivo, se vuelve confuso.
El problema no es que el agente “no pueda”. El problema es que ya no está claro para qué está.
En estos escenarios aparece una señal bastante clara: el agente empieza a responder “un poco de todo”, pero ya no resuelve nada del todo bien. Se vuelve difícil de mantener, de explicar y de evaluar. Y cuando el valor deja de ser evidente, la confianza también empieza a caer.
Con el tiempo aprendí que un buen agente no se define por la cantidad de cosas que puede hacer, sino por la claridad de su propósito. Un agente que hace pocas cosas, pero las hace bien, suele ser mucho más valioso que uno que intenta cubrir todo el proceso.
Por eso, cuando se piensa en escalar agentes dentro de una organización, el desafío no es sumar más capacidades, sino saber decir que no a tiempo. Decidir qué queda afuera es tan importante como decidir qué se incluye.
En lugar de un agente “todoterreno”, muchas veces funciona mejor pensar en agentes con roles claros, o en soluciones donde la IA acompaña partes específicas del trabajo, sin intentar absorberlo todo.
En mi experiencia, los proyectos que mejor escalan no son los que más rápido agregan casos de uso, sino los que mantienen una pregunta constante: ¿esto sigue aportando valor real al usuario?
Cuando esa pregunta guía las decisiones, los agentes crecen con sentido.
Cuando no, el riesgo es terminar con una solución grande, compleja… y poco utilizada.
