№ 04·0304 · Cómo funciona WCN5 min read · Section 3 of 4
4.3 División de roles entre personas y agentes
Basándose en los verdaderos límites de las capacidades actuales de la IA, defina las áreas irremplazables de los humanos y los mejores puntos de partida para los Agentes.
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4.3 · División de roles
Las personas son responsables de la dirección y la responsabilidad, y los Agentes son responsables de la ejecución y la amplificación: dos roles en la misma cadena de responsabilidad.
La clave de WCN no es “reemplazar a las personas con IA”, sino poner nodos humanos y agentes de IA en la misma cadena de responsabilidad: las personas son responsables de la dirección, los recursos y la responsabilidad final, y los agentes son responsables de la amplificación de la ejecución y la automatización de procesos. Los límites de la división del trabajo no son escenarios teóricos, sino límites reales basados en las capacidades actuales de la IA.
principios básicosEl juicio y la responsabilidad recaen en la persona, la ejecución y ampliación recaen en el Agente
Base de límitesEl verdadero límite superior de las capacidades actuales de LLM
Requisitos de control de riesgosToda la salida del agente debe ser auditable y enrollable.
Nodos humanos: cuatro campos irremplazables
En WCN, los nodos humanos no son objetos que deben ser reemplazados por IA, sino la capa de control estratégico del sistema. Las siguientes cuatro áreas deben estar bajo responsabilidad humana dadas las condiciones tecnológicas actuales:
Introducción de recursos y construcción de relaciones.Incorpore proyectos, capital, servicios y recursos regionales a la red. La construcción de relaciones B2B de alto valor todavía depende de la confianza, el juicio y la reputación entre las personas. La IA puede ayudar en la investigación, pero no puede reemplazar "a quién conoces" y "quién confía en ti".
Juicio estratégico y prioridades.Decida qué vale la pena seguir adelante, qué debe detenerse y qué debe pasar a la siguiente fase. Los LLM actuales son sólidos en agregación de información y reconocimiento de patrones, pero aún requieren experiencia humana en lo que respecta al juicio empresarial, la sincronización del mercado y la sensibilidad política.
Garantía de Confianza y ResponsabilidadCuando una decisión de inversión de 5 millones de dólares requiere firma, la otra parte no analiza la puntuación de recomendación de la IA, sino la reputación y la responsabilidad legal del recomendante. Las transacciones de alto valor de Web3 siguen siendo un juego de confianza "de persona a persona".
Responsabilidad final y cumplimientoFirma de contratos, pagos, opiniones legales, conclusiones fiscales, presentaciones regulatorias: estas acciones tienen requisitos legales claros. Una vez que hay un exceso de autoridad, un error o una disputa, la responsabilidad no puede recaer en el modelo, sino que debe recaer en el cuerpo del nodo.
Referencia de la industria: Goldman Sachs implementó herramientas internas de inteligencia artificial para ayudar en la debida diligencia de las OPI y las revisiones de contratos en 2024, pero todas las decisiones finales aún están aprobadas por banqueros de nivel director general. El sistema de revisión de contratos (COIN) de IA de JPMorgan procesa decenas de miles de contratos, pero la conclusión legal de cada uno requiere la confirmación de un abogado. Este es el verdadero límite de la industria actual.
Agente: el mejor punto de esfuerzo.
El valor del Agente no es la "automatización total", sino amplificar la salida de los nodos humanos entre 5 y 10 veces dentro de límites claros:
Agente de investigaciónResumen de información del proyecto, análisis de productos competitivos, marcado de riesgos y recopilación de datos de mercado. Condensar los 3 días de trabajo de un analista de VC en 30 minutos. Genere un informe estructurado, que puede adoptarse o modificarse después de una revisión humana.
Agente de tratoRecomendaciones de igualación de capital del proyecto, puntuaciones de evaluación preliminar, lista de verificación de diligencia debida y seguimiento del progreso del acuerdo. No tomar decisiones de inversión, pero preparar la información necesaria para la toma de decisiones.
Agente de crecimientoGeneración de contenido (resúmenes de proyectos, textos testimoniales, publicaciones en redes sociales), coincidencia de canales de distribución, seguimiento de atribuciones. Estandarice las capacidades de distribución de un equipo de BD.
Agente de ejecuciónGeneración automática de actas de reuniones, seguimiento de tareas pendientes, recordatorios, informes de estado y recordatorios de recolección de materiales. Eliminar el "impuesto de coordinación" del 30-40% en Deal.
La función principal del Agente es optimizar, estructurar y replicar los "métodos de nodos excelentes", permitiendo que 100 nodos ordinarios utilicen los métodos de trabajo de un FA superior.
Los verdaderos límites de las capacidades de la IA (2025-2026)
El diseño de la división del trabajo debe basarse en las capacidades reales de la IA, no en narrativas de marketing:
¿En qué es buena la IA?Agregación y estructuración de información (90%+ precisión); reconocimiento de patrones y detección de anomalías; traducción y localización multilingüe; automatización de procesos y seguimiento de estado; filtrado y clasificación de datos a gran escala.
En qué no es buena la IASentencias que impliquen consecuencias jurídicas; elecciones estratégicas en juegos multipartidistas; sensibilidad cultural y evaluación de riesgos políticos; juicios de sincronización que requieren "intuición de la industria"; Transferencia de confianza que involucra reputación personal.
La IA está mejorando pero aún no es confiable
Respuesta de diseño a WCNTodos los resultados del agente tienen como valor predeterminado "Recomendaciones" en lugar de "Decisiones". Las acciones clave requieren la aprobación humana. Los registros de los agentes se mantienen intactos para realizar auditorías y rastrear disputas.
Marco de control de riesgos: qué hacer cuando el Agente sale mal
Revisión de resultadosTodos los resultados clave del Agente (recomendaciones, informes, resultados coincidentes) deben ser revisados por humanos antes de ser enviados. Los revisores pueden aprobar, modificar o rechazar.
Los permisos del agente se clasifican según el riesgo: Tipo de lectura (riesgo bajo, puede automatizarse) → Tipo de clasificación (riesgo medio, revisión periódica) → Tipo de acceso (riesgo alto, debe ser aprobado por humanos) → Tipo de transacción (la ejecución automática está prohibida).
pista de auditoríaCada entrada, proceso de razonamiento y salida del Agente se registra en su totalidad. Cuando el resultado es incorrecto, puede rastrear el paso específico donde ocurrió el problema y en qué datos se basó el juicio.
Mecanismo de reversiónSi se encuentran problemas después de adoptar la recomendación del Agente, el sistema admite marcar la recomendación como "corregida" y actualizar todas las cadenas de toma de decisiones posteriores que dependen de la recomendación.
Filosofía de diseño de WCN para Agent: Es mejor dar un paso más lento que cometer un error. En transacciones Web3 de alto valor, una sola mala recomendación o filtración puede costar millones de dólares. El valor de un agente debe basarse en la controlabilidad.
Resumen de límites
Debe permanecer en personaFirma, pago, conclusión legal y fiscal, aprobación final del PoB, juicio de cumplimiento de alto riesgo, compromiso significativo de recursos, conversación con la red de representantes externos.
Se puede entregar al AgenteInvestigación, selección, recomendaciones de coincidencia, recordatorios de seguimiento, generación de actas, clasificación de información, seguimiento de estado, cálculo de atribución preliminar, seguimiento y alerta temprana.
Requiere aprobación humana antes de la ejecución.Cualquier envío externo (correos electrónicos, mensajes), confirmación de material clave, sugerencias de estructura de transacciones, operaciones que involucren jurisdicciones sensibles.
Se debe dejar un registro completoTodas las lecturas, recomendaciones, contactos, verificaciones, marcas, instigaciones y resultados del Agente: cada acción tiene una marca de tiempo y un contexto.
WCN no persigue la narrativa de “automatización total de la IA”. Lo que persigue es hacer del Agente una capa de ejecución controlada, auditable y liquidable, bajo la guía del juicio humano, amplificando las capacidades de ejecución de la red en un orden de magnitud.