La inteligencia artificial con capacidad de agencia está transformando radicalmente los procesos de investigación y desarrollo (I+D), permitiendo que para 2028 estas tecnologías pasen de ser experimentales a integrarse de manera habitual en los flujos de trabajo. Los sistemas agenticos no solo promueven una mayor eficiencia operativa sino que también fomentan una colaboración más estrecha entre humanos y máquinas, fortaleciendo la toma de decisiones a través de una autonomía avanzada. Estas herramientas facilitan la innovación automática y aseguran el cumplimiento normativo y la calidad, aspectos que adquieren especial importancia frente a la creciente complejidad del entorno en el que se desempeña la I+D. La adopción exitosa de esta tecnología requiere que los líderes enfoquen sus estrategias en prepararse para los cambios y aprovechar estas capacidades para generar innovaciones más rápidas y mejores.

Explorando los diferentes niveles de autonomía que estos agentes pueden alcanzar, es posible observar una evolución desde sistemas que realizan tareas simples con supervisión humana hasta ecosistemas completos de agentes que actúan con autonomía total, involucrándose en procesos multidisciplinarios y en interacción con diversas plataformas digitales y físicas. Esta diversidad implica identificar los casos de uso con mayor potencial, analizando métricas relacionadas con la eficiencia y productividad del área de I+D, tales como tiempos desde la idea hasta el concepto y desde el concepto hasta el mercado, además de otros indicadores que permitan detectar cuellos de botella operativos. Al conectar estos hallazgos con las capacidades de los agentes, se pueden diseñar soluciones específicas que combinen razonamientos multietapa, percepción y planeación, con el objetivo de revolucionar los procesos.

Además, es fundamental distinguir los escenarios donde el uso de agentes de inteligencia artificial ofrece el máximo rendimiento, especialmente en situaciones de complejidad moderada donde la automatización tradicional resulta insuficiente pero la tecnología agentica puede actuar eficientemente y con seguridad. La colaboración estrecha con las áreas de tecnología de la información facilita la evaluación de riesgos técnicos relacionados con aspectos como la seguridad, sesgos y privacidad, garantizando una integración fluida con los sistemas digitales existentes. Asimismo, las organizaciones enfrentan la disyuntiva entre desarrollar internamente estas soluciones o adquirirlas de proveedores establecidos, para lo cual es imprescindible evaluar con rigor aspectos como la explicabilidad del modelo y antecedentes en entornos similares, equilibrando costos y capacidades.

El proceso de implementación debe apoyarse en pilotos de corta duración que permitan comprobar el comportamiento y resultados de los agentes conforme a indicadores de la I+D. Se destaca la importancia de que estos sistemas actúen como co-científicos, sin sustituir al equipo humano, promoviendo así una autonomía responsable. La gestión del cambio y la formación especializada garantizan que los colaboradores se conviertan en validadores estratégicos, comprendiendo las ventajas, riesgos y controles necesarios. Al superar la etapa piloto, el acompañamiento continuo a través de gobernanza y supervisión humana se vuelve imprescindible para mantener la responsabilidad y fomentar una escalabilidad controlada, apuntando a que para 2030 estas soluciones multipli-agente aceleren el tiempo de experimentación hasta en un 65%.

Para leer más ingrese a:

https://www.gartner.com/en/research-development/trends/agentic-ai-in-rd-ec1 

https://emt.gartnerweb.com/ngw/globalassets/en/innovation-strategy/documents/trends/autonomous-rd-ebook.pdf