Por Canuto  

El CEO de Replit sostiene que los agentes de inteligencia artificial ya pueden asumir buena parte del trabajo operativo, mientras las personas conservan un papel central en las decisiones, la arquitectura y el criterio.
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  • Amjad Masad describió en TechCrunch Disrupt una empresa donde agentes de IA realizan tareas de soporte y ayudan a preparar correcciones de software.
  • En Replit, el personal todavía decide cómo proceder y cuándo desplegar un parche con ayuda de otro agente.
  • Masad cree que la IA está desplazando el foco humano hacia el juicio, el diseño y la elección de qué trabajo vale la pena hacer.

La inteligencia artificial está cambiando las tareas que realizan algunos equipos, y Amjad Masad, CEO y cofundador de Replit, cree que el siguiente paso será una empresa que delegue gran parte del trabajo operativo a agentes. En su visión, las personas no desaparecen del proceso: ganan importancia al decidir qué construir, cómo hacerlo y qué resultado merece salir al mundo. Masad expuso esa perspectiva el 15 de octubre, durante TechCrunch Disrupt, en San Francisco, y llamó a ese modelo la empresa autónoma.

Agentes que asumen tareas operativas

Masad señaló que el último año modificó la manera de trabajar en Replit, una compañía cuyas herramientas de programación con IA son utilizadas por empresas para desarrollar y lanzar software propio. Según el ejecutivo, el cambio se hizo especialmente visible cuando los agentes se volvieron más confiables, algo que ubicó a comienzos de 2026. La consecuencia, dijo, fue una transformación interna de las operaciones, con una proporción creciente de trabajo impulsada por agentes.

La expresión empresa autónoma no alude a fabricantes de robotaxis ni a oficinas literalmente desprovistas de personas. Masad la usa para describir organizaciones en las que agentes de IA realizan buena parte de las labores de preparación y ejecución, mientras los empleados aportan dirección y criterio. El concepto coloca la automatización dentro de los flujos de trabajo de una empresa, no como una promesa de que la tecnología pueda decidir por sí sola todas las prioridades del negocio.

El ejemplo que ofreció fue la gestión de solicitudes de soporte en Replit. Cuando llega un ticket, un agente realiza una primera revisión y consulta información relacionada en GitHub, en la base de código y en los tickets de Linear. Así, el caso llega a una persona con antecedentes que pueden ayudarle a evaluar la situación y determinar qué pasos conviene seguir.

Ese primer análisis no cierra el asunto ni convierte al agente en responsable final de la respuesta. De acuerdo con Masad, una persona de soporte recibe el contexto reunido y decide cómo proceder; si opta por enviar un parche para corregir el problema, puede activar otro agente con un clic. El ejemplo muestra una secuencia de tareas encadenadas, desde la clasificación inicial hasta la asistencia para desplegar una solución.

La automatización, en ese flujo, reduce parte del trabajo de búsqueda y preparación que precede a una decisión humana. Sin embargo, el caso descrito no permite concluir que cada incidencia se resuelva sin intervención ni que todos los procesos de Replit operen de la misma manera. Lo que Masad presentó fue una práctica concreta de su equipo y una interpretación sobre cómo agentes y trabajadores pueden colaborar.

El papel humano permanece entre la información que reúne el agente y la decisión de actuar. Masad recalcó que esa participación requiere juicio y gusto, dos capacidades que considera centrales incluso cuando los sistemas ejecutan buena parte de las tareas. En su planteamiento, la IA no solo acelera un flujo: también desplaza el punto en el que el equipo necesita concentrar su atención.

Del trabajo rutinario a decidir qué construir

Para Masad, el resultado no debe describirse simplemente como una sustitución de puestos por tecnología. Su argumento es que los agentes cambian el tipo de trabajo que hacen las personas: en vez de dedicar tanto tiempo a ciertas tareas repetitivas, los equipos pueden enfocarse más en identificar problemas y elegir qué vale la pena desarrollar. Es una interpretación sobre la organización laboral, no una garantía de que la adopción de IA vaya a producir el mismo efecto en todas las compañías.

El CEO dijo que ahora observa más discusiones y más trabajo en pizarras dentro de Replit. También mencionó una mayor atención a la arquitectura y a la forma de construir los productos. Esa descripción apunta a una redistribución del esfuerzo: cuando agentes se encargan de parte de la ejecución, las conversaciones sobre prioridades, diseño y estructura pueden ocupar un espacio mayor en la jornada.

La distinción entre ejecutar y decidir es clave para entender el modelo. Un agente puede examinar archivos y tickets, aportar contexto o ayudar a preparar una corrección, pero la persona sigue evaluando la respuesta en el ejemplo relatado por Masad. Por eso, su defensa de la empresa autónoma no equivale a afirmar que la IA tenga criterio propio o que los trabajadores dejen de intervenir en asuntos relevantes.

Masad sostuvo que todos los empleos, o al menos los de quienes asistían a la conferencia, habían cambiado durante el año anterior. A la vez, advirtió que gran parte de Estados Unidos y del resto del mundo todavía no percibe que esa transformación se aproxima, por lo que podría tomar a muchas personas por sorpresa. Su comentario expresa una advertencia sobre el alcance del cambio, aunque no presentó cifras de empleo ni una medición que permita cuantificarlo.

Cuando Replit conversa con otras empresas, según el ejecutivo, la discusión gira más alrededor de cómo la IA puede ayudar a las personas a ser más productivas y sentirse mejor en el trabajo. Masad vinculó esa posibilidad con reducir las tareas aburridas y dar más espacio a actividades creativas. No afirmó que ese resultado esté asegurado: planteó una visión positiva de la adopción, que depende de cómo cada organización integre las herramientas y reparta las responsabilidades.

El mensaje también funciona como una invitación a pensar la transformación más allá de la capacidad técnica de los modelos. Si los agentes asumen más pasos de un proceso, las empresas tendrán que definir qué decisiones siguen en manos de sus equipos y cómo revisan el trabajo generado. Masad no ofreció un calendario universal ni una fórmula aplicable a cualquier sector; presentó la experiencia de Replit y su idea de que el futuro del trabajo consiste en entender qué significa esa transformación.


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