Agentes de IA en el proyecto, y la pregunta de quién los gobierna
The PM Architect6 min de lecturaConceptos
Un agente de IA, en la descripción que usa PMI, es un sistema que trabaja hacia objetivos definidos, usa herramientas y actúa a lo largo de varios pasos. El comunicado que publicó el 22 de octubre de 2026 lo resume diciendo que los agentes están pasando de ser asistentes a ser actores, sistemas que dan pasos, toman decisiones y ejecutan trabajo.
Esa última palabra es la que importa en un proyecto. Lo que ejecuta trabajo entra al alcance, consume recursos y produce entregables, y todo eso tiene dueño en cualquier plan que hayas hecho. La pregunta incómoda es quién es el dueño cuando el que ejecuta no es una persona.
Lo que dicen las cifras
El mismo comunicado cita la encuesta SAP LeanIX Agentic AI Survey 2026. Según esa encuesta, el 98 por ciento de las empresas había desplegado o planeaba desplegar agentes de IA. Solo el 17 por ciento tenía visibilidad sobre el desempeño o la conformidad de esos agentes, y el 48 por ciento no tenía roles y responsabilidades claros para gestionarlos y gobernarlos.
Me llama poderosamente la atención la distancia entre la primera cifra y las otras dos. Casi todas las empresas ya los tienen o los van a tener, y menos de una de cada cinco sabe cómo están rindiendo.
PMI agrega datos propios sobre el uso de la IA en la profesión, publicados en el mismo comunicado. Los profesionales de proyectos la usan para investigar, analizar y reunir información (77 por ciento), para crear contenido, documentación y entregables (69 por ciento) y para identificar riesgos, oportunidades y problemas emergentes (53 por ciento). Y solo el 19 por ciento teme que su empleador lo reemplace con IA. El comunicado no da el nombre ni la fecha de esa investigación, así que la citamos como lo hace PMI.
El gigante de bronce que cuidaba Creta
Hay un mito que sirve para pensar esto. Talos era un gigante de bronce que, según la versión más contada, forjó Hefesto para proteger Creta. Daba la vuelta a la isla tres veces al día y apedreaba a las naves que se acercaban. Nunca se cansaba, nunca se distraía y hacía exactamente aquello para lo que lo habían hecho.
Tenía una sola vena, que le recorría el cuerpo y se cerraba en el tobillo con un clavo de bronce. Cuando los Argonautas llegaron a la costa, fue Medea quien encontró ese punto, y el gigante se vino abajo.
El mito no cuenta una falla de Talos. Talos funcionaba perfecto. Cuenta otra cosa, que lo que lo sostenía era un detalle que, por lo visto, en la isla nadie más vigilaba. Un agente es parecido. Puede hacer su ronda impecable mil veces, y el riesgo no está en la ronda, está en que nadie sepa dónde está el clavo.
Cuatro preguntas que no requieren programar
Para gobernar un agente no necesitas saber construirlo. Necesitas contestar cuatro preguntas que ya sabes hacer sobre cualquier otro recurso del proyecto.
Las cuatro preguntas son elaboración propia. Las cifras son de la encuesta SAP LeanIX Agentic AI Survey 2026, tal como las cita el comunicado de PMI del 22 de octubre de 2026.
La primera es qué hace. Es la pregunta de alcance de toda la vida, aplicada a algo que no lee el acta de constitución. Qué problema resuelve, con qué herramientas y, sobre todo, qué queda fuera. Un agente sin límites escritos no tiene un alcance amplio, tiene uno indefinido, y lo indefinido es lo primero que se escapa.
La segunda es quién lo supervisa. No basta con decir que hay supervisión humana. Hay que decidir en qué pasos interviene una persona, si revisa antes de que el agente actúe o después, y qué hace cuando lo que ve no le gusta.
La tercera es quién responde, y es la que el 48 por ciento no tenía resuelta. Un agente puede ejecutar una tarea, pero no puede ser el responsable de ella en tu matriz de asignación, porque nadie le puede pedir cuentas. Si en la columna de quien rinde cuentas no hay un nombre de persona, el agente no está gobernado, está suelto.
La cuarta es cómo se mide, y es la que solo el 17 por ciento tenía cubierta. Medir un agente es fijarle objetivos antes de echarlo a andar y revisar su desempeño contra ellos, igual que harías con un proveedor. Si no sabes cómo rinde, no sabes si está ayudando o si está produciendo errores muy rápido.
Si te suena a la gestión de riesgos de siempre, es porque lo es. En el post de la estructura de desglose de riesgos con IA vimos cómo ordenar esos riesgos por categoría, y el estándar de PMI sobre IA da el marco general para el trabajo de proyectos con estas herramientas.
Lo que ofrece PMI
En el mismo anuncio, PMI presentó el curso PMI Foundations Agentic AI for Project Professionals. Según el comunicado, da a los profesionales de proyectos la alfabetización y el criterio para delimitar, supervisar y gobernar agentes de IA de manera responsable, sin requerir formación en programación ni en ciencia de datos. Su página dice que al terminarlo te llevas una ficha de una página que define el problema, el rol del agente, las herramientas, el diseño de la supervisión y los riesgos principales.
Si lo que buscas es especializarte en proyectos de IA y no solo en gobernar agentes dentro de un proyecto, el camino es otro, y lo contamos en el post del PMP a la PMI-CPMAI.
Dónde está el clavo
Talos no cayó por mal diseño. Cayó porque una forastera conocía su punto débil mejor que la isla que lo tenía de guardián.
Gobernar un agente es, en el fondo, no dejar que eso te pase. Que en tu proyecto alguien sepa dónde está el clavo, y que ese alguien tenga nombre.
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