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Los equipos híbridos llegan a las empresas: el reto ya no es adoptar IA, sino conseguir que personas y agentes trabajen juntos.
La proliferación de agentes de IA está obligando a las empresas a resolver un nuevo problema: conectar personas, agentes, datos y contexto del cliente para evitar que la inteligencia artificial opere de forma aislada.
Las empresas mexicanas están entrando en una nueva etapa de adopción de la inteligencia artificial. Después de experimentar con herramientas capaces de automatizar tareas y aumentar la productividad, el siguiente desafío consiste en integrar agentes de IA dentro de los equipos de trabajo y conseguir que personas y máquinas colaboren con una visión compartida del negocio.
La transición está dando lugar a una nueva generación de equipos híbridos, en los que los empleados trabajan junto a agentes de inteligencia artificial que pueden automatizar tareas, utilizar datos empresariales y participar en procesos de atención y relación con los clientes.
Pero esta evolución introduce un problema que hasta ahora tenía una importancia menor: la proliferación de agentes que trabajan de forma aislada y sin contexto compartido.
Un agente encargado de prospección comercial podría contactar con un cliente mientras otro agente del área de servicio está gestionando una reclamación de esa misma cuenta, sin que ninguno conozca la actividad del otro. Para los responsables de tecnología y negocio aparece además otra dificultad: determinar qué resultados está generando realmente la inversión en IA cuando las distintas herramientas y agentes funcionan de manera desconectada.
El siguiente desafío de la IA es la colaboración entre humanos y agentes
La inteligencia artificial ya no se limita a herramientas individuales de productividad. Los agentes de IA comienzan a formar parte de los equipos de trabajo, automatizando tareas, consultando información empresarial y participando en procesos que antes dependían exclusivamente de empleados.
Este cambio modifica también la forma de organizar el trabajo.
El objetivo ya no es simplemente incorporar más herramientas de inteligencia artificial, sino conseguir que los agentes puedan trabajar de manera coordinada con las personas y con otros agentes.
Para ello necesitan acceso a datos conectados, contexto sobre el cliente, conocimiento de los procesos internos y reglas que definan qué pueden hacer y qué decisiones deben quedar bajo supervisión humana.
La cuestión pasa así de “¿qué puede hacer la IA?” a “¿cómo conseguimos que la IA trabaje con nuestro equipo?”.
Agent Hub y Agent Builder buscan centralizar los agentes de IA
Para responder a esta nueva realidad, HubSpot presenta Agent Hub y Agent Builder, dos capacidades orientadas a ayudar a las empresas a crear, gestionar y optimizar agentes de inteligencia artificial.
Agent Builder permite a los equipos crear y personalizar agentes diseñados para necesidades y flujos de trabajo específicos. Agent Hub, por su parte, proporciona un espacio centralizado para gestionar estos agentes y obtener mayor visibilidad sobre su actividad y desempeño.
Estas capacidades forman parte de la evolución de HubSpot hacia una Plataforma Agéntica de Clientes, diseñada para conectar agentes de IA con los datos, el contexto y los flujos de trabajo necesarios para operar de manera más efectiva junto a los equipos humanos.
El planteamiento busca superar una adopción fragmentada de la IA y avanzar hacia un modelo en el que las personas y los agentes compartan una visión más completa de la relación con el cliente.
Los datos y el contexto se convierten en el nuevo campo de batalla
La incorporación de agentes de IA introduce una diferencia importante respecto a las primeras herramientas de inteligencia artificial.
Un chatbot puede generar una respuesta a partir de la información que recibe. Un agente integrado en un proceso empresarial necesita, además, saber qué está ocurriendo alrededor de esa interacción.
Para atender correctamente a un cliente puede necesitar conocer su historial, las conversaciones anteriores, el estado de una incidencia, las operaciones comerciales abiertas y las políticas que debe respetar.
Sin ese contexto, distintos agentes pueden tomar decisiones correctas desde el punto de vista de su propia tarea, pero contradictorias desde la perspectiva global del cliente.
Por eso, el valor de los equipos híbridos no dependerá únicamente de la cantidad de agentes que una empresa consiga desplegar. También dependerá de cómo conecta los agentes con sus datos, procesos y conocimiento empresarial.
La IA ya está generando resultados, pero la integración será el siguiente reto
Una investigación regional de HubSpot entre profesionales de marketing, ventas y servicio al cliente de México, Chile, Colombia y España muestra que la IA ya está teniendo un impacto relevante en las organizaciones.
El 74,7% de los encuestados afirmó que la inteligencia artificial ha influido significativamente en su retorno de la inversión (ROI), mientras que el 50,8% señaló una mejora en la calidad de su trabajo.
Además, cinco de cada diez profesionales reportaron un aumento significativo de su productividad y el 44,8% destacó una reducción de los costes operativos gracias a procesos más eficientes.
Estos resultados apuntan a una primera fase en la que la IA se utiliza principalmente para aumentar las capacidades de los trabajadores. La siguiente etapa consiste en integrar esas capacidades dentro de los procesos y equipos de la organización.
La búsqueda con IA también cambia la relación con los clientes
La transformación no afecta únicamente al funcionamiento interno de las empresas. La inteligencia artificial también está modificando la forma en que los consumidores descubren, comparan y evalúan marcas y productos.
El crecimiento de las búsquedas impulsadas por plataformas como ChatGPT, Gemini y Perplexity está creando nuevos puntos de contacto entre empresas y potenciales clientes.
En este contexto cobra relevancia el Answer Engine Optimization (AEO), una estrategia orientada a mejorar la presencia de las empresas en experiencias de búsqueda generadas mediante inteligencia artificial.
Los datos más recientes de HubSpot indican que el 42% de los compradores de CRM utilizó búsquedas con IA durante su proceso de evaluación y que estos compradores tuvieron un 36% más de probabilidades de realizar una compra.
La evolución de la búsqueda refuerza así una tendencia más amplia: las empresas necesitan adaptar no solo sus procesos internos a la inteligencia artificial, sino también la forma en que construyen visibilidad y relaciones con sus clientes.
México acelera hacia los equipos híbridos
La transición hacia modelos de colaboración entre personas y agentes de IA ya está tomando forma en México.
De acuerdo con el Índice de Tendencias Laborales 2025 de Microsoft, el 89% de los líderes empresariales mexicanos tenía previsto incorporar agentes digitales como parte de sus equipos, mientras que el 41% ya utilizaba agentes para automatizar flujos de trabajo o procesos empresariales.
El estudio también señala que el 65% de los trabajadores empleaba IA como herramienta y que el 32% ya la percibía como un aliado en sus tareas.
Los datos muestran una transición desde un modelo en el que la IA funciona principalmente como herramienta hacia otro en el que empieza a desempeñar un papel más integrado dentro de los equipos.
“La inteligencia artificial está dando paso a una nueva generación de equipos híbridos, donde las personas y los agentes de IA trabajan juntos para ampliar capacidades y generar mejores resultados. Para que esta colaboración sea realmente efectiva, los agentes necesitan contexto, datos conectados y una visión compartida del cliente”, comentó Ricardo Urrea, Head of HubSpot México.
Más agentes no significa necesariamente más inteligencia
El avance hacia equipos híbridos plantea una cuestión que las empresas deberán resolver durante los próximos años: cómo coordinar una fuerza de trabajo formada por personas y agentes de inteligencia artificial.
El riesgo de una proliferación desordenada de agentes es que cada uno termine optimizado para una tarea concreta, pero ninguno tenga una visión completa del cliente o del negocio.
“La próxima etapa de la inteligencia artificial no se trata simplemente de tener más agentes, sino de darles el contexto que necesitan para trabajar de manera efectiva”, comentó Duncan Lennox, Chief Product & Technology Officer (CPTO) de HubSpot.
Cuando los agentes pueden comprender a los clientes, los equipos, los procesos y la historia del negocio, la IA puede pasar de generar resultados aislados a convertirse en un componente integrado del trabajo.
En este escenario, la ventaja competitiva no estará necesariamente en disponer de más agentes, sino en conseguir que personas y agentes trabajen de forma coordinada, con los datos y el contexto adecuados y dentro de unos límites definidos.
La próxima fase de la inteligencia artificial empresarial será, por tanto, menos una cuestión de adopción y más una cuestión de integración.
