Los bancos contratan para orquestar agentes: la habilidad que creció 1.721%
Los avisos de empleo de IA en JPMorgan Chase, Citigroup y Capital One subieron 49% este año frente a 2025 y llegan a 139.819 publicaciones, según un análisis de la firma Draup para CNBC. Lo que más crece es el trabajo alrededor de los agentes: las menciones de orquestación de agentes, es decir diseñar agentes que trabajan en conjunto sobre una tarea, saltaron 1.721%.
Los bancos más grandes de Estados Unidos ya no contratan solo ingenieros que construyen modelos. Según Draup, que releva avisos públicos de empleo, las publicaciones de IA en JPMorgan Chase, Citigroup y Capital One crecieron 49% en un año hasta 139.819, y el grupo que más acelera es el de habilidades con agentes. Orquestación de agentes: +1.721%. LangGraph, un framework para flujos de varios pasos: +679%. LlamaIndex, que conecta aplicaciones de IA con datos: +291%. RAG, la técnica de darle al modelo información de las bases de la empresa: +259%.
Nuestra lectura es que el cuello de botella se corrió. Tener IA ya no es la ventaja; lo escaso es saber dónde ponerla, cuántos agentes hacen falta, qué hace cada uno y en qué momento tiene que intervenir una persona. Es criterio de proceso, y los bancos lo están pagando: un gerente de IA generativa cobra una base mediana de unos USD 190.000 según Draup. Lo que pasa en Wall Street es una versión grande de lo que enfrenta cualquier negocio chico que empiece a delegar trabajo en agentes.
Señal 01 · Orquestación
Orquestar agentes es diseñar un equipo, no escribir un prompt
Draup pone un ejemplo de banca: desplegar IA suele requerir encadenar agentes especializados, uno que inspecciona datos crudos, otro que analiza un documento y un tercero que verifica cumplimiento regulatorio. Su CEO, Vijay Swaminathan, lo llama "arguably the hottest skill on Wall Street" y explica que quien orquesta tiene que definir qué agentes hacen falta, qué hace cada uno, con qué tecnología y cuándo se involucra un supervisor humano.
La dificultad no es técnica en abstracto sino de detalle. Swaminathan cuenta que automatizar la aprobación de pedidos de vacaciones con un equipo de agentes abre una red de casos borde y excepciones específicas: "hay mucha complejidad en una empresa, a veces visible, muchas veces oculta". Por eso los perfiles más buscados son los forward-deployed engineers, que combinan habilidad técnica con conocimiento de un área concreta, desde mesas de trading hasta recursos humanos.
La lectura que hacemos: un agente suelto resuelve una tarea; lo que se paga es la capacidad de partir un proceso real en pasos, asignarle cada paso a la pieza correcta y marcar dónde se frena para que decida una persona.
La gobernanza ya pesa el doble que entrenar y desplegar modelos
En los mismos avisos, las menciones de "responsible AI" crecieron 657%, las de gobernanza de IA 394% y las de gestión de riesgo 359%. Las habilidades de gobernanza suman más de 16.000 referencias en los datos de Draup, casi el doble que las 8.400 ligadas a entrenar, desplegar y operar modelos. Los equipos de seguridad, además, se enfocan en que herramientas de terceros o conexiones a modelos externos no abran vulnerabilidades sistémicas.
El estudio Global AI Pulse del tercer trimestre de KPMG, con 2.131 líderes de 20 jurisdicciones relevados entre el 23 de julio y el 26 de agosto de 2026, muestra el mismo patrón desde otro lado: entre las organizaciones que reportan ROI establecido, 86% opera una capa formal de gestión de IA transversal o a nivel empresa (65% en toda la empresa); entre las que siguen en etapa de experimentación, esa capa existe en 31% (10% a escala empresa).
Por qué importa: las empresas que ya ven retorno son las que ordenaron quién responde por lo que hace el agente. La lectura que hacemos es que el control no frena la automatización, es lo que permite sostenerla.
Las habilidades blandas y el entrenamiento de la gente definen quién avanza
Swaminathan sostiene que hay un renovado foco en resolución de problemas, creatividad, capacidad de hacer preguntas difíciles y de entender a fondo los procesos. Como los perfiles escasean, los grandes bancos recurren sobre todo a programas internos para reentrenar a desarrolladores y expertos de cada área. Jamie Dimon, CEO de JPMorgan, habló de "huge redeployment plans" a medida que la IA toma más trabajo.
Fortune publicó el 2 de octubre datos de ServiceNow según los cuales la mayor brecha entre las empresas líderes y las rezagadas en IA es el entrenamiento de las personas. Diana David, futurista de la compañía, descartó el plan único desde arriba: ningún área de estrategia rediseña todo de una vez, el camino es definir una visión, alinear datos, elegir flujos, asignar responsables e iterar.
La lectura que hacemos: la ventaja se arma enseñándole a la gente que ya conoce el negocio a trabajar con agentes, y no al revés.
Esto se suma a lo que venimos registrando sobre quién audita a los agentes y cómo se ordena un negocio que corre con ellos. Cuando el trabajo se reparte entre varios agentes, el problema deja de ser cada pieza y pasa a ser el diseño del conjunto y la responsabilidad sobre lo que hace.
Elegí un proceso de tu trabajo que hoy hacés a mano en tres pasos, por ejemplo responder un pedido de presupuesto: recibir el pedido, armar el precio, enviarlo. Anotá en una hoja qué parte le tocaría a un agente, qué datos necesita para hacerla y en qué punto aprobás vos antes de que algo llegue al cliente. Durante una semana pedile a un agente que haga solo el primer paso y escribí cada excepción que aparezca: ese listado de casos raros es tu mapa de orquestación, y sabés que sirvió si la semana siguiente la lista es más corta y ya no corregís lo mismo dos veces.
La movida del día
Tomá hoy un proceso de tres pasos y dibujalo en una hoja: qué agente haría cada paso y dónde decidís vos. Probá solo el primero durante una semana. Anotá cada excepción. Con esa lista armá el segundo paso.
¿Qué es un forward-deployed engineer?
Es un perfil que combina habilidad técnica con conocimiento de un área concreta del negocio, desde trading hasta recursos humanos. Según Draup, su trabajo es definir qué agentes hacen falta, qué hace cada uno y cuándo interviene una persona.
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