Cohere describe un problema que ya reconocen muchos equipos: cuantos más agentes de IA puede crear cualquier empleado sin pasar por IT, más difícil es saber cuántos existen, quién los usa y a qué datos acceden. La compañía lo llama "agent sprawl": la proliferación deja de ser señal de experimentación sana cuando la gestión no crece al mismo ritmo que los agentes.
Para Marta, esto confirma algo que ya intuía al evaluar agentes de IA: la pregunta no es solo si funciona, es quién lo revisa dentro de seis meses. Un agente que nadie usa no consume tokens, pero si conserva acceso a un CRM o a nóminas, sigue siendo una puerta abierta que nadie está vigilando.
Para Carla, el riesgo es más operativo que de seguridad: equipos distintos construyendo el mismo agente sin saberlo, duplicando trabajo en vez de compartirlo. Cohere propone un marco de variantes que compiten -un agente retador frente al que ya usa el equipo, con una prueba acotada en el tiempo y métricas de por medio- antes de decidir cuál se queda.
La propuesta tiene un límite que el propio artículo no esconde: el ejemplo que ofrece, un banco comparando dos agentes durante 30 días, es ilustrativo, no un caso real medido. Tampoco explica qué hace una empresa sin el equipo técnico necesario para instrumentar esa comparación con métricas de fiabilidad o coste por token.
En los próximos 30-90 días, revisa si tu empresa tiene ya algún tipo de registro -aunque sea una hoja de cálculo- de qué agentes de IA existen, quién los creó y qué acceso tienen. Si no existe, ese es el primer paso antes de añadir uno más al stack.