01 · Equipos y enablement

La atención humana es el nuevo cuello de botella

Anthropic, la empresa que desarrolla los modelos Claude, publicó el 16 de octubre un estudio sobre cómo cambió el trabajo dentro de su propia organización. Según el informe, en agosto los agentes dirigidos por empleados trabajaron seis horas por cada hora humana, y leer todo lo que producen esas sesiones ocuparía más de la mitad de la semana laboral incluso en las áreas no técnicas.

La respuesta interna fue el metatrabajo: escribir instrucciones permanentes para los agentes, que pasaron de unos pocos cientos en julio de 2025 a 8.500 un año después, armar tableros de monitoreo y poner a un agente a revisar la salida de otro. De acuerdo con el mismo estudio, ese tipo de tareas subió del 10% al 22% de las sesiones del empleado promedio en seis meses.

El informe también registra cómo cambió lo que se valora al contratar:

• Herramientas: las menciones al uso creativo de IA en las evaluaciones de entrevistas se triplicaron en roles técnicos y se cuadruplicaron en no técnicos entre 2024 y 2026.
• Criterio: en candidatos técnicos, los comentarios sobre autonomía y juicio fueron los que más crecieron; los de pericia en un dominio perdieron peso.
• Perfiles junior: la proporción de contrataciones técnicas junior cayó del 27% al 9% en un año.

Los propios autores advierten que se trata de una sola empresa, que además es un laboratorio de IA, por lo que sus resultados no se trasladan sin cautela a otras organizaciones.

Por qué importaSi tus equipos van a supervisar agentes, el enablement ya no consiste solo en enseñar a usar la herramienta: hay que enseñar a dar contexto, a revisar con criterio y a decidir qué no hace falta leer.

02 · Datos y contexto

Una decisión sin acta deja al agente sin contexto

El hallazgo más útil del estudio de Anthropic para la gestión del conocimiento es otro: cuando una decisión se toma en una reunión y no queda registro, los agentes pierden el contexto que necesitan para actualizar sus objetivos. Un empleado relató que, por figurar su nombre en un documento de meses atrás, los agentes le seguían enviando pedidos de un tema del que ya no era responsable.

La falta de diseño del contexto aparece también fuera de esa empresa. Una encuesta de The Modern Data Company, que vende plataformas de datos, a más de 540 responsables y especialistas de 65 países indica que el 57,3% de las organizaciones ya prueba agentes o los tiene en producción, pero solo el 8,4% considera que sus datos son confiables para producción. Las respuestas se recogieron en julio y agosto de 2026.

• Contexto: el 61% dice que una capa de contexto (definiciones, relaciones, políticas, linaje) es crítica o muy importante para los agentes; solo el 16% la diseña de manera deliberada.
• Responsabilidad: solo el 18% tiene un marco documentado de responsabilidad sobre la IA.
• Fragmentación: el 46% dedica más de un cuarto del tiempo de su equipo a mantener o integrar herramientas.

El mercado apunta en la misma dirección: la versión 3.8 de Notion, publicada el 13 de octubre, se presenta como contexto para los agentes y permite a los administradores ver quién conectó cada herramienta de IA, cuándo se usó por última vez y revocar ese acceso sin afectar otras conexiones.

Por qué importaEl contexto de negocio sigue disperso entre herramientas, documentos y la memoria de las personas. Tratarlo como un producto, con dueño, fecha de revisión y reglas de acceso, es lo que separa un piloto de una operación.

03 · Gobernanza

Leer sí, mover dinero no: los bancos fijan la regla

JPMorgan Chase confirmó que bloquea a los agentes de IA externos que intentan operar en cuentas de clientes minoristas. Su director ejecutivo, Jamie Dimon, lo anunció en la presentación de resultados del tercer trimestre y advirtió sobre el riesgo de agentes descontrolados en gran número, según The Paypers. Los agentes pueden leer datos como el saldo a través de conectores de open banking, pero no enviar dinero ni pagar cuentas, y el banco no fijó plazo para cambiar esa política.

Charles Schwab tomó una decisión similar la misma semana: su director ejecutivo, Rick Wurster, dijo a Bloomberg que bloquea a agentes no autorizados, entre ellos Muse de Meta, por la incertidumbre sobre quién responde si algo sale mal, según Digital Trends. Mientras tanto, JPMorgan prueba su propia herramienta, Smart Cash, que proyecta el flujo de caja del cliente y mueve fondos para mejorar el rendimiento.

Por qué importaLa pregunta útil para cualquier empresa no es si usar agentes, sino qué puede leer y qué puede ejecutar cada uno, y quién responde por cada acción. Esa matriz de permisos también es conocimiento que hay que escribir y mantener.

04 · América Latina

La banca brasileña ya formuló la misma pregunta

En agosto, durante Febraban Tech 2026, directivos de Banco do Brasil, Caixa, Bradesco, Itaú y Santander debatieron cómo autenticar a los agentes que actúan en nombre de los clientes, según Finsiders Brasil. Marisa Reghini, de Banco do Brasil, planteó que no alcanza con saber quién es el agente: hay que definir qué transacción puede hacer, para qué cliente, en qué momento y con qué límite.

• Itaú: dedicó cerca de un año y ocho meses a construir sus plataformas de seguridad y someterlas a equipos de ataque antes de abrir la IA generativa a clientes.
• Santander: propone controles proporcionales al riesgo: no es lo mismo un agente que consulta un dato que uno que modifica un registro o mueve dinero.
• Caixa: con 160 millones de clientes, suma la adecuación al perfil: un agente autenticado no garantiza que la operación sea adecuada para esa persona.

Por qué importaLa región ya construyó infraestructura de confianza, como Pix y Open Finance, y empieza a extender esa lógica a los agentes. Una empresa mediana puede adoptar el mismo criterio de permisos por riesgo sin esperar una regulación.

05 · Costos y sostenibilidad

La energía pone límites; pedir menos y mejor es la palanca propia

La senadora estatal Russet Perry presentó en Virginia, el mayor mercado de centros de datos, el proyecto SB 843, que suspendería durante tres años, a partir de julio de 2027, la aprobación de nuevos centros de datos en el estado, según Data Center Dynamics. Para convertirse en ley, el proyecto necesita la aprobación de ambas cámaras y la firma de la gobernadora.

Más allá del resultado legislativo, la tensión entre demanda de cómputo y disponibilidad de energía termina en costos. Para una empresa usuaria, la palanca más sostenible está en casa: si leer todo lo que producen los agentes llevaría media semana, como estima el estudio de Anthropic, conviene pedir menos y mejor —resúmenes cortos, alertas por umbral, revisión por excepción— en lugar de generar más texto.

Por qué importaMenos salida innecesaria significa menos consumo facturado, menos energía y menos horas de lectura. Un contexto curado evita además que los agentes repitan búsquedas y regeneren lo que ya estaba resuelto.