El 22 de julio, OpenAI anunció Presence, un servicio gestionado que despliega agentes de IA dentro de grandes organizaciones para tareas operativas bien delimitadas: disputas de facturación, reclamaciones de seguros, peticiones informáticas. Lo más interesante del lanzamiento no es el modelo que lo sostiene, sino el formato de entrega: cada despliegue lo dirigen los propios ingenieros de OpenAI (los llamados Forward Deployed Engineers) o un grupo reducido de integradores autorizados. La empresa que popularizó la IA de autoservicio ha concluido que los agentes de empresa no son una descarga: son un proyecto.
Las decisiones de diseño merecen la atención de cualquier compañía que esté valorando agentes. Cada agente de Presence recibe solo el conocimiento y los accesos que necesita para su función concreta. El cliente define las reglas de operación: qué puede hacer el agente por su cuenta, qué acciones requieren aprobación y cuándo un caso se deriva a una persona. Una herramienta complementaria revisa las sesiones reales y propone mejoras que el cliente prueba antes de que lleguen a los usuarios. OpenAI describe un ciclo de vida en seis etapas: alcance, revisión legal y de seguridad, simulación, pruebas, despliegue por fases e iteración posterior.
Las cifras de referencia salen de la propia operación de soporte de OpenAI: su línea de atención en inglés resuelve ya el 75 % de las incidencias entrantes sin ayuda humana, y las derivaciones a personas cayeron quince puntos porcentuales en los diez primeros días. Entre los primeros clientes de diseño están BBVA (banca por voz en México), SoftBank y el grupo aéreo IAG. El precio no es público: se fija por cliente, y la disponibilidad es limitada por ahora.
Tres lecciones prácticas para las empresas que sopesan agentes de IA.
Primera: los agentes funcionan cuando son acotados. El patrón ganador es una función delimitada, con accesos limitados y derivación clara, no un asistente universal con las llaves de todos los sistemas.
Segunda: la disciplina de despliegue pesa más que la elección de modelo. La lista de seis etapas de arriba es exactamente lo que un comprador debería exigir a cualquier proveedor, sea cual sea el tamaño del proyecto. Si un proveedor no sabe explicar su plan de simulación y despliegue, ese silencio es la respuesta.
Tercera: el mercado ya ha puesto precio a la complejidad. Si desplegar agentes fuera trivial, OpenAI no pondría ingenieros en cada contrato. Conviene esperar servicios junto al software y recibir con sano escepticismo las promesas de autonomía «enchufar y listo» para procesos críticos.
Hay además una señal estructural: los grandes laboratorios suben por la cadena de valor, de vender tokens a vender resultados. Eso trae más responsabilidad del proveedor, pero también mayores costes de cambio. Los contratos deben preservar la portabilidad de los datos y exigir métricas transparentes desde el primer día.
La buena noticia para las empresas medianas es que nada de esta metodología exige presupuestos de nueve cifras. Accesos acotados, derivación humana, despliegues por fases y tasas de resolución medidas funcionan igual de bien a pequeña escala. Lo que importa es trabajar con un socio que de verdad las aplique.