Agency as an Architecture Layer: A Formal Enterprise Architecture Framework for Agentic-AI-Driven Enterprises

En el lugar de trabajo moderno, ha llegado un nuevo tipo de trabajador. No es una persona, sino un agente de software construido sobre modelos de lenguaje extensos, capaz de leer correos electrónicos, consultar bases de datos y tomar decisiones para completar tareas complejas. Estos agentes no solo esperan instrucciones; planifican sus propios pasos, recurren a herramientas digitales y actúan en nombre de la organización. Por primera vez en la historia, una empresa debe gestionar una fuerza laboral donde los trabajadores no son humanos, pero poseen el poder de cambiar registros, mover dinero y alterar el estado del negocio. Este cambio crea un problema profundo para los arquitectos que diseñan cómo funcionan las empresas. Los planos que han utilizado durante décadas fueron trazados para un mundo donde solo las personas poseen autoridad y el software simplemente sigue reglas fijas. Esos viejos mapas no pueden mostrar dónde encajan estos nuevos trabajadores autónomos, quién es responsable cuando cometen un error, o si se les ha otorgado demasiado poder para actuar por su cuenta.

Samir El Hassani, un investigador independiente, ha propuesto una nueva forma de trazar estos planos, un marco que trata a estos agentes de software como una capa fundamental de la empresa, al igual que los procesos de negocio y la tecnología que los sustenta. La idea central es simple pero necesaria: no se puede gestionar lo que no se puede ver en el modelo. Si a un agente se le otorga la autoridad para pagar un reclamo o aprobar un préstamo, esa autoridad debe rastrearse hasta un humano específico que sea responsable de ella, y debe limitarse a las tareas específicas que el agente debe realizar. Sin esta claridad, las organizaciones corren el riesgo de caer en una situación caótica donde los agentes de software actúan sin coordinación, donde nadie sabe a quién culpar cuando algo sale mal, y donde los trabajadores digitales poseen poderes que nunca debieron tener.

Para resolver esto, el investigador desarrolló un sistema llamado Agentic Enterprise Architecture Framework (Marco de Arquitectura Empresarial Agéntica). Imagine la empresa como un edificio con varios pisos. Los pisos inferiores representan la tecnología, los pisos medios contienen las aplicaciones y los datos, y los pisos superiores contienen los objetivos y procesos de negocio. En el pasado, los únicos "actores" en el piso superior eran las personas. Este nuevo marco añade una capa dedicada para los agentes, colocándolos justo al lado de los roles humanos. En este modelo, un agente no es solo una herramienta; es un principal, una entidad distinta que puede poseer derechos y responsabilidades. El marco introduce el concepto de "carta" (charter), que actúa como un contrato entre la organización y el agente. Esta carta define exactamente qué se le permite hacer al agente, el alcance de su trabajo y el principal humano que es, en última instancia, responsable de sus acciones.

El marco distingue entre cuatro niveles de acción, que van desde la simple lectura de información hasta la toma de decisiones totalmente autónoma. En el nivel más bajo, un agente solo puede leer datos. En el siguiente nivel, puede proponer cambios que un humano debe aprobar. Más arriba, puede comprometer cambios que son reversibles o confirmados por un proceso. En el nivel más alto, puede actuar por su cuenta de forma completa. El sistema asegura que el poder de un agente nunca exceda el poder del humano que lo otorgó, o del agente que le delegó la tarea. Si un gerente humano delega una tarea a un agente, y ese agente delega una parte de la tarea a otro agente, el poder de este segundo agente está estrictamente limitado por lo que el primer agente tenía permitido hacer. Esto evita que una cadena de delegación cree accidentalmente un "superagente" con autoridad ilimitada.

Los investigadores construyeron un motor matemático para verificar estos planos en busca de errores antes de que cualquier software sea realmente desplegado. Este motor busca siete tipos específicos de problemas. Verifica la existencia de autoridad "huérfana", donde un agente tiene el poder de cambiar registros pero no hay ningún humano listado como responsable de ello. Busca pasos "no cubiertos", donde se supone que un proceso de negocio debe ser realizado por un agente, pero ningún agente ha recibido el derecho para hacerlo. Identifica la autoridad "en la sombra", donde un agente ha recibido acceso a un sistema que en realidad no necesita para su trabajo, creando un riesgo de seguridad. También verifica conflictos, como dos agentes intentando cambiar el mismo registro al mismo tiempo sin una regla para decidir quién va primero, o un solo agente al que se le permite realizar dos tareas que deberían mantenerse separadas para prevenir el fraude.

Para probar si este sistema funciona, el investigador lo aplicó a una compañía de seguros ficticia. En la primera versión del modelo, los agentes recibieron cartas amplias, permitiéndoles actuar a través de capacidades de negocio completas. El análisis encontró inmediatamente docenas de problemas. Mostró que un agente destinado a la recepción de clientes tenía, accidentalmente, el poder de tomar decisiones finales sobre reclamos, un trabajo reservado para humanos. Reveló que un agente destinado a evaluar daños había recibido la capacidad de desembolsar dinero, un solapamiento de funciones peligroso. También encontró que un agente fue asignado a un rol que ya no existía en la empresa, dejando su autoridad sin contabilizar. Al ajustar las cartas para que coincidieran con los pasos específicos que los agentes debían realizar, el investigador pudo eliminar la mayoría de estos errores. La segunda versión del modelo estaba limpia, con líneas claras de responsabilidad y sin solapamientos no autorizados.

El estudio también probó qué tan bien escala este enfoque hacia organizaciones muy grandes. Los investigadores generaron modelos sintéticos que contenían casi medio millón de hechos sobre procesos, agentes y recursos. El sistema analizó estos modelos masivos en menos de dos segundos, demostrando que el método es lo suficientemente rápido como para ser utilizado como un control rutinario en los repositorios de arquitectura del mundo real. Además, el estudio comparó este nuevo enfoque con la forma en que las organizaciones gestionan actualmente a los agentes, que usualmente consiste en mirar solo listas de permisos o catálogos simples. El análisis mostró que, sin el modelo empresarial completo, la mayoría de los controles de seguridad críticos se vuelven imposibles. No se puede ver si un agente está actuando sin supervisión, o si dos agentes están en conflicto, si solo se mira una lista de permisos sin entender el proceso de negocio del cual forman parte.

Los hallazgos sugieren que la forma en que las organizaciones gestionan los agentes de software necesita un cambio fundamental. Depender de controles en tiempo de ejecución (runtime), que monitorean a los agentes mientras actúan, no es suficiente. La seguridad y la coherencia de estos sistemas deben estar diseñadas en la arquitectura misma. Al añadir una capa de agencia al modelo empresarial, las organizaciones pueden asegurar que cada acción tomada por un agente de software esté justificada, sea rastreable a un humano y esté confinada al alcance de su trabajo previsto. Este marco no detiene a los agentes de actuar; en cambio, proporciona la estructura que les permite actuar de manera segura y efectiva dentro de la compleja red de un negocio moderno. Convierte la pregunta de "¿quién está al mando?" de una preocupación vaga en una parte precisa y contestable del diseño.