IA Agéntica: la promesa de autonomía que pondrá a prueba a las empresas

Este análisis es parte de las Predicciones DPL News 2026

La Inteligencia Artificial (IA) Agéntica es una promesa emergente en el desarrollo tecnológico. Tras el boom de la IA Generativa, ahora la industria considera que será el siguiente salto que desbloqueará mayor crecimiento económico, nuevas capacidades cognitivas para las organizaciones y cambios profundos en la estructura de trabajo.

Mientras la IA Generativa se enfoca en motores de predicción estadística que esperan un prompt o instrucciones específicas, la IA Agéntica abarca sistemas proactivos que son capaces de actuar con orientación en objetivos, flexibilidad y razonamiento en tareas complejas casi de manera independiente.

Uno de sus atributos es su capacidad de aprender por prueba y error a través del aprendizaje por refuerzo, lo que a largo plazo le permitiría gestionar tareas complejas en diversos entornos. Esto implica que la IA Agéntica no busca simplemente asistir o crear, sino actuar de manera autónoma para conseguir objetivos.

De cara al 2026, observaremos una aceleración en la adopción y el lanzamiento de ofertas comerciales de IA Agéntica, como ya se ha venido dando incluso en este año.

La promesa de la IA Agéntica

El entusiasmo por esta evolución de la Inteligencia Artificial se ve impulsado por las proyecciones que apuntan a un impacto económico de billones de dólares, las promesas de optimización y productividad para las empresas y el miedo a quedarse atrás.

Aquí algunos datos:

• KPMG estima que la IA Agéntica permitirá desbloquear 3 billones de dólares en mejoras de productividad corporativa al año, y liberar al menos 5% del Ebitda en productividad laboral para la empresa promedio.
• Según Deloitte, el mercado global de IA Agéntica podría alcanzar 35,000 millones de dólares en 2030, con 8,500 millones para 2026.
• Mientras tanto, Gartner calcula que 40% de las aplicaciones empresariales incluirán Agentes de IA integrados para tareas específicas en 2026, lo que significa un gran salto desde menos del 5% en 2025.

Con la implementación de la IA Agéntica, las organizaciones esperan obtener beneficios como la eficiencia, reducción de costos, la mejora en la gestión empresarial, la productividad e incluso la generación de nuevos ingresos, por ejemplo, por medio de la hiperpersonalización en las ventas en el caso del comercio electrónico.

Experimentación y la realidad operativa

Paradójicamente, esta fiebre tecnológica también enfrenta una realidad operativa: aunque las empresas invierten en desplegar Agentes de IA, la mayoría puede carecer de objetivos claros y métricas de éxito definidas.

De acuerdo con proyecciones de Gartner, 40% de los proyectos de IA Agéntica podrían fracasar para finales de 2027, en parte debido a la falta de madurez técnica, el aumento de costos y un valor comercial poco claro.

Se avecina, entonces, un año de experimentación costosa donde la omnipresencia de los “agentes” en el software empresarial coexistirá con una realidad operativa en buena medida frágil, lo que a su vez plantea dilemas éticos sobre la supervisión y la responsabilidad que las organizaciones aún no están del todo preparadas para resolver.

Un grupo de investigadores de la Facultad de Informática de la Universidad Carnegie Mellon, en EE. UU., puso a prueba el rendimiento de los Agentes de IA en un entorno simulado llamado TheAgentCompany. Encontró que fallaban en tareas rutinarias desde simples hasta algunas más difíciles, y que carecen de “sentido común”.

El gran diferenciador de esta nueva ola de la IA es su capacidad de agencia, de actuar y resolver con mayor autonomía. Sin embargo, algunos especialistas cuestionan esa cualidad. En un artículo publicado en Forbes, el experto en Aprendizaje Automático Eric Siegel calificó a la IA Agéntica como el “nuevo vaporware”.

Siegel argumenta que el término “IA Agéntica” se ha convertido en una palabra de moda vacía que reempaqueta ambiciones de IA “en el cielo” sin aludir a ningún avance técnico específico que las haga posibles hoy. Según él, se trata de una ilusión engañosa.

Limitaciones técnicas y dilemas éticos

Ahora bien, está claro que un agente por sí sólo no generará el salto cualitativo que espera la industria de la IA. Para que las implementaciones corporativas a gran escala sean exitosas, la orquestación de múltiples agentes para integrar los flujos de trabajo y los procesos es clave.

De todas maneras, esta potencialidad no está exenta de riesgos. Un estudio de Ranjan Sapkota, Constantino I. Roumeliotis y Manoj Karkee detalla cómo la evolución arquitectónica de la IA Agéntica, que permite la interacción de agentes orquestados, también tiene limitaciones importantes.

Una de ellas es la amplificación de la falta de razonamiento causal, que desencadenaría que el comportamiento de un agente cambie el de otro y, por tanto, se puedan dar cascadas de errores que corrompan la integridad de todo el sistema.

Otra limitación es la gestión de comportamientos emergentes de fenómenos complejos, que pueden desviar a los agentes de los objetivos y generar resultados engañosos o hasta dañinos en áreas sensibles como la salud.

Por otro lado, la IA Agéntica también profundiza la discusión en torno al uso ético y responsable de la Inteligencia Artificial. La promesa de autonomía plantea un dilema sobre la responsabilidad: ¿quién es responsable cuando un agente autónomo comete un error costoso, ilegal o irresponsable?

Las consecuencias de un sesgo también podrían ser mayor si un agente ejecuta acciones discriminatorias, por ejemplo, lo que exigirá que la supervisión humana sea una condición indispensable para la adopción de la IA Agéntica. Y, además, esta mayor autonomía crea una nueva superficie de ataque para la ciberseguridad.

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La IA Agéntica representa, sin duda, el próximo gran capítulo en la evolución tecnológica: una promesa de autonomía operativa capaz de amplificar la productividad empresarial y transformar la manera en que interactuamos con el software.

Sin embargo, su avance no está exento de paradojas. A medida que crece el entusiasmo por su potencial económico y su capacidad para ejecutar tareas complejas, también se evidencian límites técnicos, riesgos sistémicos y vacíos en la gobernanza que ponen en perspectiva la magnitud de este cambio.

El reto es construir ecosistemas donde los agentes autónomos realmente aporten valor, sin sacrificar seguridad, transparencia ni responsabilidad. La nueva ola de la IA estará marcada menos por la autonomía en sí misma y más por el nivel de preparación de las organizaciones, los reguladores y la sociedad para gestionarla adecuadamente.