La carrera por la automatización cognitiva avanza a toda velocidad. Durante años, la automatización determinista fue sinónimo de confiabilidad y cumplimiento de normas. Aunque ese modelo todavía tiene vigencia, ya no marca el límite. La irrupción de la agentic AI desplazó el foco: dejó de centrarse en la ejecución de tareas para priorizar el razonamiento contextual y la toma de decisiones de manera adaptativa.

¿Qué cambia con esta transición en la estrategia, las plataformas y la forma de gobernar la automatización? Acá van tres proyecciones clave sobre automatización y robótica para el próximo año:

Entre flujos rígidos y razonamiento dinámico: las empresas retrasan la adopción plena de funciones de agencia

Menos del 15% de las empresas activarán funciones de agencia dentro de sus suites de automatización inteligente. Hoy se perfilan dos modelos bien diferenciados. El primero se apoya en la estructura del proceso: agentes de alcance limitado funcionan como asistentes integrados en flujos de trabajo deterministas. Forrester define estos esquemas como "agentish". El segundo modelo pone el foco en el razonamiento. En este caso, los agentes deciden de forma dinámica cómo ejecutar cada tarea, a partir de su capacidad de razonamiento y planificación.

Mientras el esquema de automatización deja de centrarse en los flujos y empieza a priorizar el razonamiento, los proveedores de plataformas siguen sumando capacidades de agencia a sus desarrollos. Aun así, se espera que el proceso resulte complejo para los proveedores tradicionales, que deben transformar por completo sus productos principales y, al mismo tiempo, redireccionar su marca y su posicionamiento en el mercado.

Según las proyecciones, los desafíos vinculados al retorno de inversión y la gobernanza harán que la mayoría de las organizaciones mantengan esquemas de automatización determinista (son sistemas en los que cada paso del proceso está predefinido de forma estricta. Es decir, las tareas se ejecutan siempre igual, siguiendo reglas fijas y sin margen para decisiones autónomas o adaptaciones en tiempo real), al menos hasta 2026, a pesar de la presión de los proveedores para sumar funciones de agencia.

Robots más inteligentes y agentes de software impulsarán una arquitectura unificada de automatización

La innovación estratégica en robótica impulsará el 20% de los nuevos casos de uso dentro de las empresas. A medida que la agentic AI (IA agéntica) fortalece la automatización cognitiva, los avances en aprendizaje robótico hacen que los robots sean más flexibles, más fáciles de configurar y más simples de integrar con los flujos digitales. Esta evolución amplía de manera significativa la llamada "superficie de automatizabilidad": el alcance y la profundidad del trabajo que se puede automatizar con eficacia dentro de una organización.

Sin embargo, cuando estos robots más inteligentes empiezan a operar junto a agentes de software en entornos compartidos, crece la complejidad para coordinar y gestionar este conjunto de automatizaciones. Eso impulsa una convergencia entre herramientas y plataformas que antes funcionaban por separado.

Forrester ya había anticipado este cambio en su estudio sobre el tejido de automatización, al describir una arquitectura unificada capaz de conectar distintas modalidades de automatización para organizar el valor a lo largo de todos los procesos. Hoy, la integración de la agentic AI (IA agéntica) y robótica en los esquemas tradicionales vuelve esa arquitectura no solo necesaria, sino también posible.

La inteligencia de procesos se convertirá en una aliada clave para rescatar proyectos de IA y habilitar operaciones autónomas

La inteligencia de procesos permitirá recuperar el 30% de los proyectos de inteligencia artificial que fracasaron. Esta herramienta atraviesa un momento clave dentro de la evolución tecnológica. Su capacidad para aportar a los agentes conocimiento contextual y bases sólidas sobre los procesos es enorme. Sin embargo, hasta ahora quedó casi al margen de la primera etapa de automatización con funciones de agencia.

La mayoría de los proveedores se acercaron con cautela a la inteligencia artificial, y solo ofrecieron mejoras menores, como explicaciones vía chat o análisis conversacionales. Pero la verdadera oportunidad está en transformar la información sobre los procesos en datos activos, que los agentes puedan usar para razonar con contexto en tiempo real, cumplir normativas y generar retroalimentación operativa.

Para seguir siendo relevantes, estos sistemas deberán integrarse de forma directa en la estructura de la agencia como soporte de la inteligencia artificial. Quienes den ese paso posicionarán a la inteligencia de procesos como una pieza clave para lograr operaciones autónomas y adaptativas.

Con información de Forbes US.