Martes Técnico: Por qué la orquestación es clave para el despliegue efectivo de agentes de IA

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Seamos realistas: los agentes de IA no son fáciles de construir o desplegar. Pero una vez integrados, el impacto es increíble. Me encanta escuchar a clientes de UiPath como Ainara Etxeandia Sagasti, Jefa de Servicios Digitales en Lantik, que está "combinando RPA, IA generativa y tecnología agente [para hacer] los servicios públicos más accesibles, eficientes y centrados en el ciudadano que nunca". Ya se han construido más de 10.000 agentes de IA en la Plataforma UiPath™. Los agentes pueden transformar la eficiencia y rentabilidad de los procesos, pero necesitan orquestación fuerte y ayuda de automatización y humanos en el bucle.

En esta publicación, cubriré los puntos de dolor más comunes al construir, probar o desplegar agentes de IA a escala. También explicaré cómo un enfoque orquestado —construido sobre agencia controlada e interoperabilidad— puede mitigarlos.

1. Rendimiento y fiabilidad de los agentes

Desarrolladores y usuarios citan frecuentemente la falta de fiabilidad de los agentes de IA como barrera para producción. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) hacen a los agentes flexibles y adaptables, pero esto también lleva a salidas inconsistentes. Esto puede frustrar desarrollo y pruebas. Como dijo un ingeniero: "Mis agentes a veces funcionan perfectamente, luego fallan completamente en entradas similares. Necesitamos mejores formas de simular casos límite y reproducir fallos consistentemente... monitorear la 'deriva' del agente con el tiempo es un verdadero dolor de cabeza".

Otro desafío son las alucinaciones —agentes inventando hechos o entradas de herramientas— que pueden paralizar procesos. Un usuario construyendo flujos de trabajo de IA compartió: "Los mayores puntos de dolor que encontramos son repetibilidad y alucinaciones... asegurar que para consultas iguales o similares los agentes LLM no se salgan de control y alucinen entradas a otras herramientas". Esta impredecibilidad necesita pruebas y validación extensas, pero las herramientas de prueba de agentes son inmaduras. Cuando ocurren errores, pueden ser difíciles de diagnosticar debido al razonamiento opaco del modelo. Esto hace que los equipos sean extremadamente cautelosos con los cambios: "Estamos tan preocupados por cambios en el prompt del sistema en este punto porque nos hemos quemado diciendo al agente que no haga algo y luego empieza a comportarse raro... tantas veces".

El rendimiento de los modelos de IA subyacentes es otro problema. Los modelos grandes pueden ser intensivos en recursos o lentos, mientras que los modelos más pequeños podrían no rendir tan bien. Encontrar el equilibrio correcto es desafiante.

La falta de salidas consistentes y fiables hace difícil confiar en agentes de IA para tareas críticas o cara al cliente sin salvaguardas extensas. En la práctica, lograr alta fiabilidad a menudo requiere simplificar comportamientos de agentes, introducir restricciones estrictas o tener fallbacks (como intervención humana constante). Sin embargo, estas medidas tienden a comprometer la autonomía, eficiencia y por tanto utilidad en escenarios empresariales que agregan valor.

2. Agencia controlada y humano en el bucle

Si bien los agentes de IA pueden automatizar tareas complejas, los desarrolladores encuentran que la supervisión y colaboración humana son esenciales —y lograr el equilibrio correcto es difícil. La autonomía totalmente desatendida a menudo es impráctica porque los agentes pueden cometer errores o tomar decisiones poco claras. Las empresas necesitan control sobre el grado de agencia, que puede aumentar con el tiempo a medida que los agentes se vuelven más precisos y fiables.

Un enfoque común es mantener un "humano en el bucle" para ciertas aprobaciones o para manejar casos límite, pero esto puede ralentizar procesos si no está bien orquestado. Luego, se llama a un "humano en el bucle" para ciertas aprobaciones, decisiones críticas y para manejar excepciones. Un ingeniero de IA señaló que restringir agentes e involucrar humanos conduce a mejores resultados: "LLM fuertemente restringidos con supervisión humana pueden lograr buenos resultados para tareas de complejidad media... [Totalmente] autónomos, agentes de propósito general [a escala]" aún no son realistas.

Por otro lado, si la IA está demasiado controlada o requiere verificación constante, no crea ROI. A veces, un agente puede interrumpir flujos de trabajo o crear más esfuerzo del que ahorra. Por ejemplo, un desarrollador explicó cómo el Copilot de codificación interrumpía la productividad forzando correcciones manuales: "Empieza algo pero no lo termina... tengo que desviar mi atención a revisar y cerrar etiquetas, paréntesis, etc. Interrumpe mi flujo, ralentizándome".

El desafío es diseñar flujos de trabajo híbridos donde los agentes manejen el trabajo pero pasen sin fricción a humanos para juicios —sin crear fricción extra.

3. Preocupaciones de costo y ROI

El ROI de los agentes de IA es una preocupación recurrente, especialmente a medida que el uso escala. Las APIs de modelos de lenguaje grandes (y la infraestructura para ejecutarlos) pueden ser costosas. Los equipos se preocupan por desbordes de costo si los agentes no se optimizan. Un usuario afirmó que los agentes actuales son "demasiado caros" para lo que logran. El ROI puede ser difícil de medir cuando la fiabilidad es baja. Si un agente solo tiene éxito parte del tiempo, el costo de sus fallos (y correcciones manuales) puede superar los beneficios.

Las empresas intentan controlar costos mediante métodos como optimización de modelos y políticas de uso. Un usuario describió implementar caché para reducir llamadas repetidas y obtener cuidadosamente datos de alta calidad para mejorar la eficiencia de la salida. Otros se centran en elegir el modelo correcto para el trabajo: "Me [gustaría] un marco donde pueda tener mi prompt... ejecutarlo en todos los diferentes modelos, [y] encontrar el mejor y más barato. Ahora mi agente de IA usa más de 200 plantillas de prompt, y probarlas y reprobarlas todas es caro". En última instancia, la ingeniería de prompts y la experimentación de modelos incurren en costos reales.

Los modelos de precios de proveedores (por token, por llamada, etc.) también juegan un papel. Por ejemplo, usar GPT-4 para todo podría ser excesivo, pero usar un modelo más barato podría reducir calidad. Los equipos deben encontrar un equilibrio para justificar ROI. Además, la gerencia podría cuestionar el valor de negocio de proyectos de agentes si requieren gasto significativo continuo en servicios de IA en la nube o infraestructura especializada. Sin victorias claras (ya sea en ganancia de ingresos o ahorro de costos por automatización), la inversión puede ser difícil de defender. Así, optimizar costo y demostrar ROI están al frente —los equipos quieren "obtener el mejor rendimiento por mi dinero" con agentes de IA mezclando y combinando modelos mientras se enfocan en casos de uso de alto valor.

4. Preocupaciones de gobernanza, seguridad y privacidad

Las organizaciones deben hacer cumplir seguridad, cumplimiento y directrices éticas en agentes de IA, pero esto es más fácil decirlo que hacerlo. La privacidad de datos es una preocupación principal —muchas empresas prohíben o restringen servicios de IA en la nube hasta que confían en que datos sensibles no se filtrarán. Un desarrollador compartió que su lugar de trabajo prohíbe herramientas como ChatGPT por riesgos de propiedad intelectual: "No. Se considera demasiado riesgo de PI, [temiendo] que pueda filtrar nuestros secretos o violar derechos de autor de otros". Al usar APIs de IA de terceros, los practicantes se preocupan por datos de clientes enviados inadvertidamente a esos servicios.

La seguridad es otro tema: agentes autónomos representan un riesgo si no están debidamente aislados. Hay reportes de equipos añadiendo salvaguardas extra sobre plataformas de agentes —por ejemplo, "tuvimos que añadir [una] capa de seguridad encima... [y] usar caché (Redis) para optimización de costos" al desplegar un agente de generación de leads. Las soluciones out-of-the-box a menudo carecen de controles de seguridad de grado empresarial o gestión de costos, y las empresas deben añadir su propia gobernanza. Además, asegurar que los agentes cumplan regulaciones (GDPR, HIPAA, etc.) y sigan políticas organizacionales es difícil si los marcos de agentes no proporcionan ganchos para supervisión.

Estas preocupaciones hacen que las partes interesadas sean cautelosas: quieren que los agentes de IA sean poderosos, pero transparentes y controlados "con protocolos neutrales y universalmente aceptados en lugar de sistemas propietarios" que ocultan cómo se usan los datos. En resumen, sin funciones robustas de gobernanza (registros de auditoría, controles de permisos, anulación humana, etc.), muchas organizaciones chocan contra un muro en el despliegue más amplio de agentes.

5. Dificultades de despliegue y escalado

Mover un agente de IA de prueba de concepto a producción puede introducir una serie de problemas. Los usuarios reportan que lo que funciona en una demo controlada a menudo lucha con escala, volumen y complejidad del mundo real. Preocupaciones comunes incluyen latencia y rendimiento (agentes impulsados por LLM pueden ser demasiado lentos para aplicaciones de alto tráfico o tiempo real) y la sobrecarga operativa de ejecutar el sistema de forma fiable. Como dijo Adrian Krebs, Co-fundador y CEO de Kadoa, "No importa si usa [un] marco de orquestación si el problema subyacente es que los agentes de IA [son] demasiado lentos, demasiado caros y demasiado poco fiables". Los equipos a menudo necesitan re-arquitecturar para eficiencia —usando caché, cambiando modelos o simplificando lógica de agentes— solo para cumplir requisitos de rendimiento.

También está el desafío de desplegar a través de entornos (nube, on-premise, dispositivos edge) manteniendo consistencia. En entornos empresariales, no todos los departamentos querrán usar las mismas herramientas, lo que hace el despliegue estandarizado más difícil. Problemas operativos de escalado como monitoreo, registro y actualización de agentes en campo están igualmente subdesarrollados. Un usuario de Reddit señaló que incluso la depuración básica puede ser "una pesadilla... los logs de error a menudo son crípticos, sin guía clara de solución de problemas". Esto solo se pone más duro cuando se despliegan muchos agentes. Todo esto puede ralentizar la adopción de agentes. Incluso proveedores importantes han admitido que los clientes "apenas están empezando" y resultados significativos a escala aún están emergiendo.

6. Complejidades de orquestación multi-agente

Construir sistemas donde múltiples agentes de IA colaboran es complicado. Los desarrolladores luchan coordinando roles de agentes, gestionando estado compartido y previniendo que los agentes se atasquen en bucles o entren en conflicto. Incluso con marcos de orquestación, un error en la salida de un agente puede descarrilar un flujo de trabajo completo. Como afirmó un desarrollador, "La gente solo está experimentando. La falta de fiabilidad sigue siendo un problema importante: cualquier descarrilamiento en el proceso de generación auto-regresiva puede ser fatal para un agente". Otros enfatizan la dificultad de crear flujos de trabajo auto-reparables o resilientes —por ejemplo, añadir lógica para reintentar pasos fallidos o intervención humana.

Estos desafíos de orquestación significan que los equipos a menudo terminan arreglando un problema solo para que aparezcan otros: "A veces incluso se siente como whack-a-mole. Arreglas un problema con ingeniería de prompts y luego creas tres más".

7. Desafíos de compatibilidad e integración de modelos

Ningún agente de IA domina el mercado. Las organizaciones podrían usar OpenAI un día, cambiar a un modelo de código abierto al siguiente, e integrar varias herramientas de terceros. Pero la compatibilidad e integración fluida es un gran desafío. La integración de herramientas y modelos a menudo requiere adaptadores personalizados o código pegamento. Por ejemplo, conectar un agente a una base de datos propietaria o una API interna puede implicar esfuerzo significativo si el marco no fue diseñado con eso en mente. Los desarrolladores argumentan que muchos marcos son "pesados" y vienen con suposiciones que no encajan en todos los casos: "Desafortunadamente muchos de estos marcos son bastante pesados si solo necesitas lo básico".

Por el contrario, ir "agnóstico a marcos" a menudo significa escribir mucho código repetitivo desde cero. Los usuarios quieren evitar reinventar la rueda sin quedar atrapados. Un desarrollador describió decidirse por una biblioteca más flexible específicamente para maximizar compatibilidad: "Probé mucho... Eventualmente me decidí por usar [Instructor], porque podía cambiar rápidamente entre LLM —tanto locales/de código abierto como propietarios— y podía tener la misma entrada/salida estructurada en todas partes". Esto destaca la necesidad de agentes que permitan intercambio fácil de modelos o servicios de IA para cumplir necesidades en evolución.

Otra necesidad común es integrar agentes con stacks de software y flujos de trabajo existentes. La falta de interfaces estándar significa que cada nuevo agente podría requerir un nuevo esfuerzo de integración. Como se señaló, la falta de ejemplos y configuración avanzada puede obstaculizar esto. Además, surgen problemas de compatibilidad cuando una actualización a un componente (ej. cambio de API de LLM) rompe la lógica del agente —algo que los equipos deben gestionar activamente. En resumen, los practicantes quieren interoperabilidad plug-and-play: agentes de IA que conecten con varios modelos, fuentes de datos y sistemas sin ingeniería personalizada extensa.

8. Bloqueo de proveedor e interoperabilidad

Los modelos y marcos de IA cambian rápido. Muchos equipos quieren lo mejor de cada raza y temen que elegir una solución de agente de IA de un solo proveedor los haga inflexibles en el futuro. Hay una explosión de marcos de agentes, cada uno con sus propias APIs y consideraciones. Un desarrollador lo comparó con la locura de marcos web de JavaScript: "En unos meses probablemente tendremos nuestra versión de 'app TODO en 100 marcos web JS diferentes'... Incluso solo entenderlos todos es una tarea enorme".

Comprometerse con un ecosistema puede significar flexibilidad limitada. Ciertas bibliotecas favorecen proveedores específicos. Por ejemplo, un usuario frustrado advirtió que su elección de marco "principalmente rompe", destacando cómo algunas herramientas implícitamente lo atrapan en modelos o servicios particulares. El riesgo es construir alrededor de la visión de un proveedor y luego encontrarse "atrapado —dependiente de sus actualizaciones, precios y políticas, sin alternativa viable". La interoperabilidad también es una preocupación para integrar agentes en stacks de software existentes. Los desarrolladores a menudo encuentran "ningún ejemplo claro" para conectar agentes a lenguajes y servicios en la nube que ya usan, dificultando la adopción de estas herramientas en equipos diversos.

Oportunidades con la orquestación agente

Muchos de estos desafíos apuntan a una necesidad de soluciones de orquestación agente que sean flexibles, interoperables y centradas en el humano. La orquestación agente gestiona eficazmente, asigna tareas y responsabilidades entre personas, robots y agentes de IA según sus capacidades, asegurando que las operaciones sean fluidas, eficientes y alineadas con los resultados estratégicos del negocio.

Una capa de orquestación que integre eficazmente agentes de IA fiables, automatización determinista e inputs humanos ofrece varias ventajas:

• Fiabilidad mejorada vía respaldos deterministas: el estado final ideal del enfoque orquestado es agencia controlada, que permite eficiencia óptima sin intervención manual excesiva. Esto depende de la orquestación de agentes de IA especializados que están cuidadosamente restringidos en procesos por herramientas de grado empresarial, robots deterministas y un nivel cómodo de revisión humana. Al combinar agentes de IA con scripts de automatización determinista o reglas, una capa de orquestación asegura que siempre haya un camino de respaldo. Por ejemplo, si la salida de un agente de IA no cumple cierto umbral de precisión, una regla predefinida podría manejar ese caso (o al menos marcarlo). Este enfoque híbrido aprovecha la creatividad de la IA pero dentro de barreras. Con el tiempo, una plataforma de orquestación podría incluso aprender qué agente es más fiable para qué tarea (monitoreando resultados) y enrutar tareas en consecuencia, optimizando así tasas de éxito. El efecto neto es una fiabilidad general más alta del flujo de trabajo comparado con un solo agente caja negra. Como señaló un desarrollador, "agentes [fuertemente] restringidos con supervisión humana" y procesos bien definidos pueden dar resultados fiablemente buenos —exactamente lo que la orquestación permite.

• Integración humano en el bucle: un beneficio clave de una capa de orquestación bien diseñada es la facilidad de integrar puntos de control humanos. Por ejemplo, la capa puede configurarse para pausar y solicitar aprobación humana si la confianza de un agente es baja o su decisión tiene altas apuestas. Esto proporciona la "red de seguridad" necesaria para desplegar agentes en flujos de trabajo críticos. En lugar de codificar duremente la supervisión humana por separado para cada agente, la plataforma común puede ofrecer una interfaz consistente para escalación a humanos, e incluso aprender de correcciones humanas con el tiempo. Esta alineación de flujos de trabajo IA + humano ayuda a aprovechar la velocidad de la IA donde es apropiado, pero siempre con un respaldo humano para asegurar fiabilidad y confianza.

• Gobernanza y seguridad centralizadas: una capa de orquestación agnóstica al proveedor puede hacer cumplir seguridad y cumplimiento uniformemente en todas las actividades de IA. Puede servir como puerta de enlace que monitorea qué datos se envían a cada agente, ofuscar o anonimizar información sensible, y registrar todas las decisiones de agentes para propósitos de auditoría. Esto aborda las preocupaciones de gobernanza dando a las organizaciones un único punto de control: por ejemplo, administradores podrían configurar qué modelos de IA pueden manejar ciertos datos, o requerir que ciertas consultas siempre sean manejadas por un modelo on-premise debido a políticas de privacidad. Tal sistema también podría integrarse con gestión de identidad y acceso (IAM) para control basado en roles sobre acciones de agentes. Políticas (como límites de tasa o presupuestos de costo) podrían aplicarse globalmente. Todas estas capacidades significan que las empresas pueden adoptar agentes de IA con más confianza, sabiendo que hay una capa de supervisión para prevenir fugas de datos no deseadas o comportamiento rebelde.

• Interoperabilidad y evitación de bloqueo: Una capa de orquestación neutral permite a los equipos conectar diferentes modelos o servicios de IA según necesidad, sin atarse a un ecosistema de un proveedor. Esto mitiga el miedo a tener que reconstruir todo si cambia de proveedor. Como abogó un ingeniero, el objetivo es que los usuarios finales "no tengan que preocuparse por bloqueo de proveedor... asegurando que los sistemas de IA funcionen sin problemas entre plataformas en lugar de atrapar usuarios dentro del ecosistema de un solo proveedor". Al hablar un "lenguaje común" a múltiples backends de IA (OpenAI, Anthropic, modelos de código abierto, etc.), una capa de orquestación asegura que siempre pueda elegir la mejor herramienta para el trabajo y pivotar cuando la tecnología o precios cambien.

• Coordinación y especialización multi-agente: Una plataforma de orquestación puede gestionar un equipo de agentes, cada uno especializado en una subtarea, y coordinar sus interacciones determinísticamente. Esto reduce la complejidad para el practicante —la capa de orquestación puede manejar enrutamiento de tareas, gestión de estado y recuperación de errores entre agentes. En lugar de un agente monolítico intentando todo (y fallando a menudo impredeciblemente), puede tener agentes más simples enfocados en roles específicos, con la capa de orquestación vinculándolos. Tal configuración también puede incluir automatización basada en reglas o componentes de software tradicionales para tareas que no requieren IA, asegurando que la IA solo se use donde agrega valor. El resultado es un sistema más robusto donde si un componente falla o produce salida incierta, la plataforma de orquestación puede atraparlo (ej. vía validaciones, reintentos o fallbacks).

• Optimización de costos y flexibilidad de recursos: Una plataforma agnóstica al proveedor puede elegir dinámicamente entre diferentes modelos o rutas para minimizar costo mientras cumple necesidades de rendimiento. Por ejemplo, podría usar un modelo local más barato para consultas simples y llamar a una API más cara solo para casos complejos —transparente para el usuario final. También puede agrupar solicitudes, cachear resultados, o ajustar la frecuencia de ejecuciones de agentes. Un equipo reportó hacer esto manualmente (añadiendo caché y usando un modelo más barato para ciertas tareas); una plataforma de orquestación inteligente podría manejar tales optimizaciones automáticamente. Además, al no estar atado a un proveedor, las organizaciones pueden aprovechar la competencia de precios —cambiando a un servicio más rentable si uno sube precios. Esta flexibilidad mejora ROI, ya que la orquestación asegura que use recursos de la manera más eficiente (el "mejor y más barato" modelo para cada trabajo, como desean los usuarios).

Lea "La Guía Definitiva para la Orquestación Agente".

En resumen, una capa de orquestación agente probada y confiable aborda directamente muchos puntos de dolor:

• Entrega agencia controlada mejorando la fiabilidad del agente sin comprometer autonomía o utilidad

• Combina IA con humanos y robots para mejores resultados

• Abstrae la complejidad multi-agente en un marco manejable

• Evita limitaciones de un solo proveedor

• Proporciona la gobernanza necesaria para despliegue a escala empresarial

Al aprender de luchas reales —problemas de repetibilidad, dolores de cabeza de integración, miedos de seguridad, desbordes de costo— tal solución puede empoderar a practicantes para aprovechar agentes de IA con mucha menos fricción y riesgo. El resultado es un ecosistema de agentes de IA que es más fiable, adaptable y alineado con necesidades de negocio, permitiendo a los equipos enfocarse en resolver problemas en lugar de luchar contra la infraestructura.

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