La expansión de los agentes de inteligencia artificial está transformando la forma en que las organizaciones diseñan procesos, toman decisiones y estructuran sus sistemas digitales. Este avance no depende únicamente de modelos cada vez más complejos, sino de la integración entre arquitecturas, protocolos de comunicación y mecanismos de gobernanza que buscan equilibrar eficiencia y seguridad. A medida que estas herramientas pasan de experimentos controlados a entornos operativos reales, surge la necesidad de comprender cómo interactúan con datos, aplicaciones, humanos y otros agentes, y cómo esta interacción puede gestionarse de forma responsable.

Para explicar esta transición, es necesario partir de las bases técnicas que permiten que un agente actúe con sentido de propósito. Las arquitecturas actuales combinan una capa de aplicación, responsable de traducir instrucciones y restricciones; una capa de orquestación, que gestiona herramientas, memoria y subagentes; y una capa de razonamiento, donde modelos generativos o determinísticos procesan información, elaboran planes y producen acciones. La relación entre estas capas crea un entorno dinámico, capaz de coordinar tareas complejas mientras interactúa con sistemas externos mediante protocolos como MCP y A2A, diseñados para conectar fuentes de datos, automatizar flujos de trabajo o facilitar la comunicación entre agentes independientes. A partir de estas bases técnicas, la evaluación de agentes requiere un marco sistemático que permita determinar si su desempeño es coherente con expectativas operativas. Para ello, se proponen dimensiones como función, rol, autonomía, autoridad y predictibilidad. De esta manera, los agentes pueden analizarse no solo por su capacidad técnica, sino por su comportamiento en escenarios reales. Por ejemplo, un agente con elevada autonomía y autoridad, operando en un entorno dinámico, implica condiciones de supervisión distintas a las de un asistente especializado con permisos limitados. Estas distinciones facilitan la identificación de qué tipo de evaluación es necesaria y en qué medida deben aplicarse controles antes de escalar su implementación.

La evaluación, por su parte, demanda métricas diversas. Además del éxito en la ejecución de tareas, interesa conocer la precisión de llamadas a herramientas, la robustez ante casos extremos, la consistencia frente a datos ambiguos, la tolerancia a fallos y la confianza percibida por usuarios. También es indispensable incorporar enfoques que permitan monitorear desviaciones en el comportamiento del agente con el paso del tiempo. Este seguimiento continuo resulta especialmente relevante cuando su operación afecta decisiones sensibles o redes interconectadas donde los errores pueden propagarse. La identificación de riesgos se articula a partir de los resultados de la evaluación y del contexto en el que el agente opera. La combinación de autonomía, autoridad y complejidad del entorno define hasta qué punto pueden surgir fallas o comportamientos inesperados. Por ejemplo, un agente que interactúa con infraestructura crítica requiere un análisis formal de probabilidad e impacto, acompañado de controles de redundancia, trazabilidad y restricción de accesos. Frente a ello, la evaluación no se limita a un diagnóstico inicial, sino que se convierte en un proceso vivo capaz de retroalimentar la toma de decisiones.

La gobernanza se concibe como una estructura progresiva que se adapta al nivel de riesgo. En sus primeras etapas, demanda condiciones básicas: controles de acceso, pruebas en entornos aislados, filtros de entrada y salida, supervisión humana y registro detallado de acciones. A medida que los agentes amplían su autonomía o se integran a procesos más complejos, se requiere fortalecer los mecanismos de monitoreo, implementar auditorías continuas, asignar responsabilidades formales, limitar acciones sensibles por defecto y ajustar su autoridad según el comportamiento observado. Esta progresión permite que la adopción tecnológica avance sin perder de vista la protección de usuarios, organizaciones y ecosistemas digitales. Hacia adelante, el surgimiento de ecosistemas multiagente plantea nuevos retos. La interacción entre agentes provenientes de distintos sistemas puede generar malentendidos semánticos, fallas de coordinación, vulnerabilidades compartidas o efectos en cadena. Por esta razón, se necesitan estándares de interoperabilidad, credenciales verificables y marcos de supervisión que consideren tanto la colaboración como los posibles riesgos derivados del comportamiento emergente. Al anticipar estas dinámicas, las organizaciones pueden impulsar la innovación sin descuidar la estabilidad y la seguridad de sus procesos.

Para leer más ingrese a:

https://www.weforum.org/publications/ai-agents-in-action-foundations-for-evaluation-and-governance/

https://reports.weforum.org/docs/WEF_AI_Agents_in_Action_Foundations_for_Evaluation_and_Governance_2025.pdf