Alex Holt, el director de tecnología de campo de la startup de voz con IA ElevenLabs, es tan optimista sobre los agentes de IA como cualquier ejecutivo del equipo directivo puede serlo. La compañía ya ha integrado agentes autónomos en ventas, reclutamiento y operaciones internas, y Holt cree que las ganancias de eficiencia logradas hasta ahora son solo el comienzo.

ElevenLabs ha desplegado un agente de representante de desarrollo de ventas entrante (SDR) que ha gestionado más de 3.000 clientes potenciales este año, calificando a más del 90% de esos prospectos en 32 idiomas diferentes sin ninguna intervención humana. Otro agente de IA actúa como entrenador que ayuda a los nuevos miembros del equipo de ventas a realizar simulaciones de interacciones con clientes, lo que resulta en una incorporación más rápida de esa parte de la fuerza laboral. Un agente de reclutamiento realiza las primeras entrevistas a los candidatos, y dentro del Slack de la compañía, varios agentes están listos para intervenir y responder las preguntas de los empleados sobre procesos internos.

"Creo que lo más emocionante de este espacio es que siempre sientes que estás en la punta del iceberg", dice Holt. Las ganancias de eficiencia que ElevenLabs está obteniendo de la IA agéntica —sistemas de IA que pueden planificar y ejecutar tareas de múltiples pasos de forma autónoma con una supervisión humana mínima— pueden parecer vanguardia hoy, dice, pero "en seis meses, se pueden ver ganancias aún mayores".

La perspectiva de Holt refleja un cambio más amplio. Los CTO y los directores de información se han enfocado cada vez más en la IA agéntica como un foco central del valor que esperan extraer de sus cuantiosas inversiones en la tecnología. La participación de la IA agéntica en el valor de la IA creció del 17% en 2025 al 22% este año, según una investigación publicada por el gigante de consultoría BCG, y se proyecta que alcanzará el 39% para 2030. Sin embargo, la mayoría de las encuestas encuentran que las empresas no están preparadas para repensar los flujos de trabajo y orquestar procesos multiagente, en los que un agente transfiere el trabajo de manera autónoma a otro.

En ElevenLabs, la mayoría de los empleados trabaja en colaboración con agentes, y la mayoría incluso ha creado sus propios agentes para ayudar con tareas repetitivas. Los objetivos comerciales centrales de la compañía no han cambiado con la IA: se espera que los equipos de ventas la usen para generar más ingresos a un ritmo más rápido, mientras se monitorean de cerca las puntuaciones de satisfacción del servicio al cliente.

"Son exactamente las mismas métricas de negocio", dice Holt. "Esto tiene que ser una iniciativa que las propias unidades de negocio impulsen y promuevan. Los agentes y la tecnología son una herramienta que pueden aprovechar para lograrlo".

En cuanto a la organización, ElevenLabs ha asignado un ingeniero a cada equipo de toda la empresa, y cada grupo tiene menos de 10 personas, una estructura que incrusta la capacidad técnica directamente dentro de las unidades de negocio que, según Holt, deberían impulsar estas iniciativas. En el caso del reclutamiento, por ejemplo, dos ingenieros de despliegue adelantado trabajan en un equipo junto con colegas de recursos humanos, con el único objetivo de reducir el tiempo que toma llevar a los candidatos a través del proceso de entrevistas. Hoy en día, casi todos los candidatos potenciales son evaluados inicialmente por un reclutador de IA al postularse para un puesto en ElevenLabs.

"Eso son 30 minutos que el reclutador puede dedicar al final del proceso a convencerte de que te unas", dice Holt.

Holt se unió a ElevenLabs en septiembre de 2023 como ingeniero después de pasar cinco años en la empresa de software y análisis de datos Palantir Technologies. Fue ascendido al rol de CTO de campo en junio de 2026. Tres meses después, la startup anunció que había duplicado su valoración a 22.000 millones de dólares. El CEO Mati Staniszewski ha indicado recientemente que ElevenLabs podría comenzar a planificar una oferta pública inicial en 2028.

Para Holt, la próxima frontera de la IA agéntica es dedicar más esfuerzo a los sistemas multiagente, permitiendo un mayor contexto compartido y traspasos de trabajo más complejos entre múltiples agentes. Ese trabajo ya está en desarrollo para los clientes potenciales de ventas de la compañía. El agente SDR utiliza IA de voz para determinar la seriedad de un comprador prospecto, incorporando a un representante humano después de ese proceso de evaluación. Pero recientemente, un cliente de ElevenLabs pudo cerrar una venta completamente mediante una interacción con dos agentes: la solicitud entrante fue atendida primero por el agente SDR, y un agente de ejecutivo de cuentas manejó después los documentos legales y los contratos. Ese traspaso —un agente que transfiere el trabajo de manera autónoma a otro— es el tipo de orquestación multiagente que, según la mayoría de las encuestas, las empresas no están preparadas para ejecutar.

"El valor de eso es que ahora puedes automatizar toda esa cadena para los clientes en los casos simples, los más repetitivos y mecánicos", dice Holt. Eso libera a los empleados para dedicar más tiempo a solicitudes entrantes más complejas o a la venta adicional.

Adoptar la IA agéntica a esta escala requiere cierta paciencia, dice Holt. ¿Está el agente de reclutamiento ayudando a contratar a las personas adecuadas? ¿Están mejorando las puntuaciones de servicio al cliente de ElevenLabs con la IA? "Algunas de estas métricas pueden tomar mucho tiempo", dice. "Confiamos en los propietarios del negocio para identificar esos indicadores adelantados y las métricas que deberíamos medir".

También hay casos en los que la IA puede actuar de maneras no previstas, un problema que ha generado alarma tras recientes casos de alto perfil en los que agentes de OpenAI y Anthropic se salieron de control.

ElevenLabs dice que ha creado una capa de monitoreo y observación dirigida por humanos para gobernar sus agentes. Pero los errores aún pueden colarse: un agente de servicio al cliente dio erróneamente un pequeño reembolso de menos de 30 dólares a un cliente y no escaló el problema a un empleado. ElevenLabs creó un caso de prueba que simuló la llamada y la cadena exacta de pensamiento y razonamiento que llevó al agente por mal camino, y luego actualizó los prompts y las salvaguardas.

Holt dice que rastrear cada decisión que toma un agente de esta manera puede ser realmente útil. Si un humano hubiera cometido el mismo error, probablemente la compañía no lo habría notado.

"No se trata solo de automatizar procesos; te permite recopilar más datos", dice Holt sobre la IA agéntica. "Espero que en los próximos años, la tendencia que empezaremos a ver es que la gente hable mucho más sobre optimizar estos procesos".

Por John Kell

Esta historia fue publicada originalmente en Fortune.com.