Podríamos denominarla la Revolución de la IA, por cuanto la IA agéntica se ha convertido en una de las tendencias tecnológicas más importantes de 2026. La diferencia fundamental con los chatbots tradicionales es que los agentes de IA no solo responden preguntas, sino que pueden planificar, ejecutar acciones, coordinar herramientas y completar tareas complejas de forma autónoma. Estamos pasando de una IA que asiste a las personas a una IA que comienza a actuar dentro de los procesos empresariales. En apenas un año, la IA agéntica pasó de ser una tecnología experimental a convertirse en una prioridad estratégica para las empresas. Algunos números son abrumadores: el 89% de las organizaciones ya utiliza IA regularmente y la mayoría está experimentando con agentes. Sin embargo, solo el 37% afirma haber obtenido un impacto positivo medible en el EBIT. Por lo tanto se puede concluir que existe enorme entusiasmo por los agentes, pero el retorno económico todavía está en una etapa temprana.

La evolución de los agentes en las empresas – En el tiempo la podemos ver en las siguientes fases:

Fase 1: Agentes puntuales – Agentes especializados que realizan una tarea específica. Como ejemplos se incluyen la atención al cliente, la generación de informes y la automatización de correos.

Fase 2: Agentes coordinados – Múltiples agentes trabajan juntos. Como ejemplos aparecen un agente recopila datos, otro que los analiza, otro que genera recomendaciones, y uno que ejecuta acciones.

Fase 3: Agentes en procesos integrales (end-to-end) – La visión futura es una red de agentes coordinados que administran flujos de extremo a extremo. Un ejemplo es el manejo a través de agentes desde la recepción de una solicitud de un cliente hasta la ejecución final del servicio sin intervención humana continua.

Algunas conclusiones

  • El problema de los agentes: más capacidad, pero también más costos – Uno de los puntos más importantes es que los agentes son considerablemente más costosos que los chatbots convencionales. Un agente debe razonar múltiples veces, consultar sistemas externos, acceder a bases de datos, coordinar otros agentes y ejecutar acciones. Por ello, un flujo de trabajo agéntico puede consumir entre 5 y 30 veces más tokens que una consulta tradicional. Como consecuencia, el 93% de las empresas reporta exceder sus presupuestos de IA y la gestión de costos («tokenomics») emerge como una nueva disciplina empresarial.
  • La realidad de los agentes: siguen siendo importantes – por cuanto la tecnología está mejorando rápidamente y la expectativa es que el valor generado aumente significativamente durante los próximos años. Herramientas de Anthropic, OpenAI, Microsoft y otras compañías están elevando la capacidad de los agentes para utilizar herramientas, interactuar con aplicaciones, navegar software empresarial, coordinar tareas complejas y operar durante períodos prolongados sin intervención humana.
  • La Organización Agéntica – El verdadero impacto no será tecnológico sino organizacional. Muchas empresas están intentando añadir agentes a procesos existentes. Sin embargo, las empresas que obtendrán mayores beneficios son las que rediseñen los procesos completos para que humanos y agentes trabajen juntos. Este concepto da origen a la denominada Organización Agéntica, una empresa donde los agentes se convierten en participantes activos de los procesos operativos.
  • Los agentes están evolucionando rápidamente – Uno de los indicadores más relevantes es el llamado Horizonte Temporal (Time Horizon). Es el tiempo máximo durante el cual una IA puede trabajar autónomamente antes de necesitar ayuda humana. A mediados de 2026, Claude Opus 4.6 alcanzó aproximadamente 12 horas de trabajo autónomo en tareas de ingeniería de software y esto representa un salto enorme respecto a los sistemas de solo uno o dos años atrás.
  • La demanda de profesionales especializados en IA agéntica está creciendo explosivamente – Los perfiles más buscados son los de Ingenieros de software, Ingenieros de Machine Learning, Científicos de datos, Arquitectos de soluciones, Especialistas en Innovación Digital. Pero la mayor escasez está apareciendo en una nueva especialidad, la Orquestación de Agentes. Es decir, profesionales capaces de diseñar flujos multiagente, coordinar herramientas, integrar sistemas, gobernar procesos autónomos. La mayoría de las empresas todavía está aprendiendo. Eso significa que hay mucha experimentación, mucha inversión y al mismo tiempo pocos despliegues masivos.

Principales tendencias observadas

1. La orquestación se convierte en la prioridad – La clave ya no es el modelo de IA y son mencionados como ejemplos de esta tendencia la coordinación de los sistemas y herramientas como  ERP, CRM, Sistemas financieros, Plataformas logísticas, Herramientas de productividad, Microsoft Copilot Studio y Salesforce Agentforce.

2. Sistemas multiagente – En lugar de un único agente poderoso, las empresas están implementando equipos de agentes especializados, donde un agente coordinador distribuye tareas entre agentes expertos. Es el equivalente digital de una organización empresarial.

3. Integración con sistemas heredados – Este es probablemente el principal obstáculo y la integración de agentes con estos entornos se está convirtiendo en uno de los mayores desafíos de transformación digital. Muchas organizaciones tienen ERPs antiguos, bases de datos fragmentadas, aplicaciones desconectadas.

4. La economía de los tokens – Los agentes consumen más cómputo y este es un tema que coincide directamente con las tendencias que se han venido analizando sobre la gobernanza y el control de costos de IA. Por eso aparecen nuevas prácticas como FinOps para IA, la optimización de inferencia, el control de consumo, la gestión de ROI.

5. Nuevos riesgos de ciberseguridad – Las organizaciones necesitarán gobernar no solo usuarios humanos sino también miles de agentes digitales, Esto crea las Identidades No Humanas (NHI) como una nueva categoría de riesgo. Los agentes necesitan credenciales, cuentas de servicio, acceso a datos, permisos para ejecutar acciones.

6. Comercio Agéntico – Esta es una de las tendencias potencialmente más disruptivas. Los consumidores ya no buscarán productos, en lugar de decir «Muéstrame opciones.», dirán «Consígueme el mejor vuelo para Bogotá mañana». Se estima que este mercado podría movilizar hasta US$5.000 millones para 2030. El agente comparará alternativas, tomará decisiones y realizará la compra.

Principales incertidumbres con los Agentes – Aún existen preguntas críticas a responder con respecto a los agentes: ¿Serán suficientemente confiables? ¿Quién será responsable cuando un agente tome una decisión incorrecta? ¿Cómo gobernarlos? ¿Cómo protegerlos de ataques?¿Cómo afectarán el empleo? ¿Cómo controlar sus costos? ¿Cómo integrarlos con sistemas heredados? ¿Cómo rediseñar la colaboración humano-agente?

Un ejemplo – Gestión del Conocimiento

Ahora se diseñan las soluciones, creando una base de data, para sobre dicha base desarrollar los agentes que se requieran. Cuando se desarrolla un sistema de Gestión del Conocimiento, aprovechando Microsoft 365, se comienza creando la base documental, a la cual se le agregan los elementos para convertirla en una base de conocimiento y el verdadero objetivo termina siendo la construcción de un entorno donde los agentes de IA puedan operar sobre el conocimiento corporativo estructurado. La secuencia estratégica sería:

Etapa 1 – Gestión Documental (SharePoint)

Etapa 2 – Base del Conocimiento Empresarial

Etapa 3 – Agentes especializados por área:  Comercial, Consultoría, Proyectos, Innovación, Servicio al cliente

Etapa 4 – Orquestación Multiagente, un ecosistema donde diferentes agentes colaboran para ejecutar procesos completos de negocio.

La próxima ventaja competitiva no vendrá simplemente de tener IA, sino de diseñar una organización agéntica, donde personas y agentes colaboren de manera coordinada. Las empresas que primero logren integrar conocimiento corporativo, procesos, gobernanza y agentes autónomos tendrán una ventaja significativa en productividad, costos, velocidad e innovación durante los próximos cinco años.

Se hace referencia a The AI revolution – Agentic A y se aprovecha Microsoft Copilot para el texto. La imagen es cortesía de Microsoft Copilot.