Cover Trabajadores virtuales: La nueva era donde la AI se convierte en un valioso colega empresarial.
Trabajadores virtuales: La nueva era donde la AI se convierte en un valioso colega empresarial.
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Durante la Enterprise AI Summit 2026, Pham Kim Hung, presidente de Base, planteó una interrogante clave: ¿Cómo cambiará la estructura laboral cuando la AI comience a trabajar directamente dentro de las empresas?
Tras una década colaborando con miles de empresas vietnamitas, Pham Kim Hung sostiene que es el momento de que las organizaciones replanteen su estructura al integrar la AI en sus operaciones.
Hace más de 20 años, Amazon enfrentó un desafío similar a otra escala. Su infraestructura tecnológica había crecido tanto que cualquier ajuste en el departamento de pedidos podía desestabilizar el sistema de pagos. En consecuencia, Amazon fragmentó sus operaciones en unidades autónomas con funciones claras, permitiendo modificaciones sin comprometer el conjunto. Así nació la arquitectura orientada a servicios.
Para Hung, los agentes de AI exigen una transformación arquitectónica análoga. La AI requiere datos estructurados y capacidad de procesamiento contextual. Si los procesos y la gestión permanecen en estructuras obsoletas, la AI puede redactar textos o sintetizar datos, pero tendrá dificultades para integrarse plenamente en el flujo operativo.
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Un estudio del proyecto NANDA del MIT Media Lab, basado en entrevistas a más de 150 líderes empresariales y el análisis de 300 proyectos reales, revela que el 95% de las iniciativas de AI generativa corporativa no logran un impacto financiero cuantificable. El estudio sugiere que esto ocurre porque muchas empresas introducen herramientas de AI en procesos arcaicos, carentes de adaptabilidad contextual.
En este sentido, el concepto de “trabajo” debe ser redefinido. Anteriormente, una aprobación podía ser una simple notificación en una app; en la nueva arquitectura, cada evaluación y aprobación se considera una tarea independiente.
Hung describe el trabajo como una amalgama de acciones, individuos, servicios y operaciones. Las tareas derivadas de diversos procesos pueden centralizarse en un solo sistema, jerarquizadas por puesto y alineadas con objetivos estratégicos mayores.
Above Representación visual de la gestión de tareas centralizadas con el soporte de sistemas inteligentes.
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Una vez que el trabajo se desglosa en estas unidades, quien lo ejecuta puede ser un ser humano o un agente de AI. “Si podemos asignar una tarea a una persona, podemos asignársela a un agente”, afirma Hung.
El agente de AI recibe una misión y unos requisitos de resultados. El volumen, los plazos, la calidad y los resultados finales pasan a ser indicadores rastreables. “Ya no hablaremos solo de funcionalidades, sino de entradas y salidas”, puntualiza.
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En Singapur, el banco DBS ha implementado un agente de AI que asiste a 1.500 especialistas a nivel global, ejecutando más de 70 tareas en el proceso de evaluación de crédito corporativo.
DBS integró este sistema en el flujo de trabajo de su equipo de relaciones con clientes. Mientras el agente gestiona las tareas de evaluación, los empleados ganan tiempo para fortalecer los vínculos personales con sus clientes.
El banco también anunció planes para contratar a más de 500 jóvenes talentos en 2026, capacitando a sus 40.000 empleados en habilidades básicas de AI y reentrenando a 11.000 profesionales cuyos puestos han evolucionado drásticamente.
Above Personal bancario colaborando con sistemas de AI para optimizar la evaluación de crédito.
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Esta segmentación plantea una duda fundamental: ¿qué labores deberían delegarse a la AI?
Para Hung, antes de delegar una tarea, las empresas deben definir claramente: quién hace qué, qué es posible hacer y cómo debe hacerse. Aun así, este enfoque tiene límites claros.
En 2024, el CEO de Klarna anunció que su chatbot, desarrollado con OpenAI, había realizado el trabajo equivalente a 700 agentes de atención al cliente, procesando más de 2,3 millones de conversaciones. Posteriormente, la empresa congeló las contrataciones.
Above Tecnología de chatbots avanzados transformando la atención al cliente en el sector financiero.
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A mediados de 2025, la tendencia se revirtió y Klarna comenzó a contratar personal nuevamente. El CEO reconoció que los clientes valoran la opción de interactuar con seres humanos en situaciones complejas, como disputas de facturación o cargos fraudulentos. Este caso demuestra que no toda operación debe ser separada del juicio humano.
Este es precisamente el punto de Hung sobre la organización del trabajo: los agentes de AI requieren una definición precisa de alcance, responsabilidades y objetivos antes de ingresar al proceso.
Base continúa desarrollando su plataforma bajo una arquitectura orientada a servicios. Los procesos se separan en servicios con objetivos definidos, permitiendo que tareas se asignen a personal humano o “virtual” según la naturaleza de la labor. Sin embargo, la decisión final sobre delegar una función a la AI sigue siendo humana, pues cada empresa debe responder a una cuestión crucial: si la AI comete un error, ¿quién asume la responsabilidad?
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