Cuando un agente de IA trabaja sobre varias herramientas, el riesgo deja de ser solo una respuesta incorrecta. Puede actualizar un CRM, escribir a un cliente o modificar un pedido con los accesos de alguien de tu empresa. La pregunta se vuelve operativa: qué hizo, con qué permisos y cómo intervenir si algo falla.
El desafío no se limita a los agentes. Una misma operación puede combinar flujos fijos, pasos de IA y decisiones autónomas. Si cada pieza se revisa por separado, nadie tiene la imagen completa.
Make puso este problema en el centro de Waves ‘26, cuyos anuncios publicó el 20 de octubre de 2026. Según la compañía, casi todas las empresas con las que conversa ya implementaron IA, pero pocas pueden explicar qué está haciendo. El riesgo crece con el alcance: la plataforma ofrece más de 3.500 integraciones, y cada conexión amplía lo que hay que supervisar.
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La propuesta de Make es que una empresa debe funcionar como una caja de cristal, no como una caja negra. Eso implica tres condiciones para cada solución, proceso y acción:
Glass Box es una visión de plataforma, no una funcionalidad específica. No hay un módulo con ese nombre. La visión se apoya en capacidades organizadas en cuatro pilares: Discover, Build, Govern y Observe.
Tampoco conviene confundirla con MakeOS. Make presenta MakeOS como un producto nuevo que lleva este enfoque a la operación con agentes, pero está en beta cerrada y con lista de espera. Parte del principio ya puede aplicarse con las capacidades actuales de la plataforma.
Glass Box no significa dar más autonomía a la IA, sino decidir cuánta conviene en cada tarea y poder observarla. Make distingue tres niveles:
La regla práctica es simple: si la tarea solo requiere ejecutarse, usa automatización; si requiere interpretar o razonar, considera un agente.
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Esta pregunta tiene dos niveles: el panorama general y cada ejecución.
Make indica además que Grid ya puede incluir agentes y automatizaciones de otras plataformas, con búsqueda de texto completo en objetos, prompts y registros.
En el modelo de gobernanza de Make, un agente no es un actor independiente. Actúa en nombre de alguien, con su rol y sus conexiones. Cuando llama a Make por MCP, se comprueba el rol de su propietario en el momento de actuar.
Esto tiene una consecuencia directa: si una persona tiene permisos excesivos, su agente también puede tenerlos. Revisar los accesos humanos es, por lo tanto, parte de la seguridad de los agentes.
Las capacidades disponibles para acotar ese riesgo son:
La respuesta requiere reconstruir tanto el contexto como los datos de la ejecución. En una corrida de agente, puedes revisar:
Aquí hay una decisión de diseño. Make permite activar un ajuste para no conservar esos datos en los registros. Puede ser adecuado para información sensible, pero reduce lo que podrás investigar después. Conviene definirlo por proceso, junto con las áreas de seguridad y privacidad.
Un flujo de respuesta razonable tiene cuatro pasos:
La reversibilidad merece especial cuidado. Reintentar una corrida no deshace por sí solo un correo enviado o un reembolso emitido en otro sistema. Para esas acciones, define de antemano quién corrige y cómo. Trata este punto como un requisito de diseño, no como una garantía automática.
Este ejemplo es ilustrativo. Una empresa de comercio electrónico diseña en Make un proceso con los tres niveles de decisión:
Un día, finanzas detecta un reembolso total donde correspondía uno parcial. Así se investiga:
La corrección combina varias acciones. Finanzas ajusta el reembolso en su sistema y el equipo actualiza la política en Knowledge. Además, se acotan los permisos de la conexión.
Por último, los importes altos dejan de depender del agente. Una regla fija los envía a una persona. Cuando la aprobación humana nativa esté disponible, el equipo podrá evaluarla para este paso.
La lección: la visibilidad no evitó el error, pero permitió entender la causa y reducir el riesgo de que se repita.
Si tu empresa no puede responder estas preguntas, conviene resolverlas antes de escalar:
Glass Box de Make es un marco para operar la IA con visibilidad, permisos y capacidad de intervención. No es una función que resuelva la gobernanza por sí sola. Su valor depende de cómo combines las capacidades disponibles con responsables claros y permisos bien acotados.
Distingue lo que ya existe de lo anunciado, y lo que incluye tu plan de lo que requiere Enterprise. Luego empieza por un proceso concreto: mapea sus dependencias, revisa sus accesos y prueba cómo investigarías un error. Si puedes explicar qué ocurrió y corregirlo, tendrás una base sólida para ampliar el uso de agentes.