Qué tienen en común un agente de IA armado en 20 minutos y un ERP que salió en fecha?

Soy Juan Manuel Garrido, fundador de EGA Futura, y el lunes 9 y el martes 10 de noviembre publiqué en LinkedIn dos posts que parecían de temas distintos. Uno hablaba de agentes de IA sobre Salesforce. El otro, de una implementación de ERP que salió en fecha mientras Administración seguía facturando en Excel. Releyéndolos juntos me di cuenta de que contaban la misma historia desde dos puntas.

Lunes: la demo no tiene historia

El post del lunes arrancó con una imagen que me causó gracia: un agente de IA explicado como un LLM dentro de un bucle while. Recibe una instrucción, decide, usa una herramienta, mira el resultado y vuelve a empezar. Construir eso puede llevarte 20 minutos. Hacer que funcione en una empresa puede llevarte meses.

La diferencia está en todo lo que una demo no trae. Datos duplicados. Permisos raros. Un trigger de Apex que alguien escribió hace años y nadie se anima a tocar. Un registro con 4 Validation Rules y 3 Flows esperando que alguien lo modifique. El recorrido técnico de lo que pasa cuando un agente toca un registro lo dejé por escrito en qué se ejecuta en Salesforce cuando un agente de IA actualiza un registro.

Pero la parte que más me quedó dando vueltas fue otra. Un vendedor necesita aprobar un descuento del 20% y su límite es 15%. El gerente está de vacaciones. Quién aprueba?

En muchas empresas nadie tiene esa respuesta. Y el agente puede consultar Salesforce o ejecutar un Flow, pero no debería inventar una política comercial porque nadie la escribió. La versión corta de esa idea quedó en el resumen que compartimos en el canal de Telegram, y para quien prefiere leerlo en inglés está la versión para desarrolladores sobre el bucle y la política de aprobación.

El artículo completo con lo que revisaría antes de dejar un agente trabajando sobre datos reales está en por qué un agente que se arma en 20 minutos tarda meses en funcionar dentro de Salesforce.

Martes: la foto del go-live

Al día siguiente escribí sobre otra escena. El ERP salió en fecha. Hubo foto, felicitaciones y un mail del CEO. El lunes siguiente, Admin seguía facturando en Excel.

Esa escena me dice más de una implementación que cualquier presentación con indicadores en verde. Y detrás suele haber decisiones que me siguen haciendo ruido. Elegir la propuesta más barata sin mirar quién va a hacer el trabajo, o comprometer una fecha sin preguntarle a Operaciones si llega. Y la que más me cuesta: sentar a la persona que factura todos los días recién cuando hay que capacitarla.

Después vienen los adicionales. "Eso no estaba contemplado." "Ese cambio mueve la fecha." Algunos son razonables. Pero si recién en ese momento alguien descubre cómo entrega mercadería la empresa o cómo autoriza una nota de crédito, faltó una conversación bastante básica antes de presupuestar. El texto largo de ese día está en la implementación que sale en fecha con Administración todavía en Excel, y la versión que llegó por mail a los suscriptores es El sistema salió en fecha y Administración siguió en Excel.

El hilo: lo que nadie dejó escrito

Lo que une los dos posts es bastante simple. El agente que no sabe quién aprueba el descuento y la consultora que descubre tarde cómo se autoriza una nota de crédito chocan contra lo mismo: un proceso que funciona en la cabeza de alguien, o en un WhatsApp, y que nunca se definió.

Con la IA el golpe es más rápido. Un agente que entiende perfecto lo que le pidieron puede actualizar los precios de 500 productos atados a contratos vigentes, y el problema es peor justamente porque hizo lo que le dijeron. Con un ERP el golpe es más lento, se reparte en adicionales y termina con tres personas que se quedan hasta las diez de la noche acomodando números.

Por eso en los dos casos llego al mismo punto de partida. Antes de discutir pantallas o prompts, quiero ver una operación completa. Una venta real, desde el pedido hasta el cobro, con sus aprobaciones por WhatsApp y ese Excel que maneja una sola persona y nadie sabe bien cómo funciona. Para quien quiere bajarlo a un método, armé una guía para mapear una venta del pedido al cobro antes de presupuestar, y el mismo planteo en inglés está en trace one real order to cash before you estimate. En esa mesa sentaría a quienes hacen el trabajo todos los días y a alguien con autoridad para decidir, porque hay desacuerdos entre áreas que ningún consultor resuelve configurando el sistema.

Tampoco todo pide un agente. Salesforce Flow sigue siendo extraordinario para procesos con reglas claras, y Apex también. Poner un LLM a decidir algo que una regla de negocio resuelve más rápido y de forma predecible no tiene mucho sentido. En Vantegrate partimos de esa misma separación cuando explicamos qué son los agentes de IA y cómo se implementan en una empresa.

Después de más de 30 años en software empresarial veo que cada tecnología nos deja construir más rápido. Lo que no se acelera es la conversación sobre cómo trabaja la empresa. El martes lo resumí con una frase que sigo sosteniendo: poner el sistema en producción es una fecha. Poder cerrar el mes sin que tres personas se queden hasta las diez de la noche es el resultado.

Sobre el autor

Juan Manuel Garrido es founder de EGA Futura, ERP nativo de Salesforce, y cofundador de Vantegrate, donde arma agentes de IA para empresas medianas. Más sobre su recorrido en la página de Juan Manuel Garrido en Discover.