Fuente: Salesforce

La eficiencia corporativa y la automatización de procesos han entrado en una nueva fase evolutiva con la consolidación de la era de la IA agéntica. Estos sistemas autónomos, diseñados para ejecutar tareas complejas sin requerir intervención humana, están transformando radicalmente la productividad intersectorial al convertir grandes volúmenes de datos en acciones e información valiosa en tiempo real. Se espera que el mercado de estos agentes crezca a $47.1 mil millones para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 44.8%.

Esta transición hacia una empresa agéntica cobra cada vez más impulso: de acuerdo con el 11º Reporte Anual del Benchmark de MuleSoft, actualmente, las organizaciones utilizan en promedio 12 agentes de IA, una cifra que se proyecta aumentará un 67% en los próximos dos años. Sin embargo, los líderes de TI enfrentan importantes desafíos en materia de orquestación y gobernanza, ya que el 50% de estos agentes opera hoy en silos aislados en lugar de formar parte de un sistema multiagente, lo que genera flujos de trabajo desconectados, automatizaciones redundantes y el riesgo potencial de Shadow AI (IA en la sombra).

Para abordar el impacto de esta tecnología, Salesforce, líder global en soluciones de CRM y pionero en la era agéntica, celebró en Bogotá el Agentforce World Tour 2026. Este encuentro reunió a expertos y líderes de la industria para analizar cómo las organizaciones están revolucionando sus modelos operativos gracias a Agentforce, la plataforma de Salesforce diseñada para crear y desplegar agentes autónomos impulsados por IA de forma segura y eficiente.

“El verdadero valor de la IA agéntica no radica en tener herramientas aisladas haciendo tareas específicas, sino en la capacidad de conectar esos esfuerzos bajo una gobernanza clara que potencie a los equipos humanos”, destacó Juan Manuel Mesa, Country Manager de Salesforce Colombia. “Con Agentforce, estamos entregando a las empresas colombianas la tecnología necesaria para que puedan escalar su productividad de manera segura y transformar profundamente la experiencia de sus clientes”.

La era de la productividad agéntica

A medida que la adopción de la inteligencia artificial alcanza una masa crítica, los agentes de IA han dejado de ser experimentales para consolidarse como el principal motor de la productividad empresarial. Según el 11.º Connectivity Benchmark Report anual de MuleSoft, esto se refleja en un escalamiento acelerado donde el 83% de las organizaciones afirma que la mayoría o la totalidad de sus equipos y funciones ya han adoptado estas herramientas, impulsando altas expectativas entre los líderes de TI, de los cuales el 96% señala que los agentes ya mejoran, o mejorarán, la experiencia de los empleados, mientras que el 95% considera que permitirán a los desarrolladores enfocarse en tareas de mayor valor.

Esta capacidad de escalar de forma inteligente es el resultado de un proceso continuo de maduración digital. Un ejemplo de esto es Disan. “Después de ocho años construyendo una base sólida en Salesforce, llegamos al punto donde la inteligencia artificial no es una promesa sino el siguiente paso lógico. Con Agentforce, nuestra visión es clara: un vendedor aumentado por IA que pueda hacer consultas y transacciones en campo desde cualquier dispositivo, con más tiempo para el cliente y menos tiempo en lo transaccional. DISAN es prueba de que la madurez digital se construye paso a paso, y hoy estamos listos para el CRM inteligente”, comentó Diego Alejandro Orozco, Director de Tecnología de Disan Latam.

“La evolución digital en el sector asegurador exige pasar de la automatización básica a la inteligencia real. En Seguros Mundial encontramos en Agentforce el aliado perfecto para elevar el estándar de nuestro servicio: ya logramos reducir el tiempo de respuesta en llamadas y ahora escalamos su potencial para resolver con precisión los casos críticos que recibimos”, explicó Alejandro Galvez, vicepresidente de Transformación Digital de Seguros Mundial, durante su participación en un workshop en Bogotá.

“En SURA Colombia gestionamos la salud de millones de personas, y eso implica una responsabilidad enorme con la calidad y oportunidad de la atención clínica. Con Agentforce buscamos transformar la manera en que acompañamos a nuestros usuarios, reduciendo las cargas administrativas que hoy consumen tiempo valioso del equipo de salud, brindando soporte guiado en la toma de decisiones clínicas y ayudando a cerrar brechas de conocimiento entre especialistas. El objetivo es claro: que los profesionales de la salud tengan más tiempo para cuidar a las personas y que los procesos sean cada vez más autónomos y escalables”, destacó Nathalia Tapias Pérez, Líder de Solución Health Cloud en Seguros Sura Colombia.

El Agentforce World Tour Bogotá 2026 reafirma el compromiso de Salesforce de liderar la innovación tecnológica y apoyar a sus clientes en la adopción de soluciones avanzadas que impulsen su crecimiento y competitividad en un entorno cada vez más digitalizado. Ya pasó por la Ciudad de Guatemala y Santiago de Chile, São Paulo (Brasil), Buenos Aires (Argentina), Bogotá (Colombia) y finalizará en Lima (Perú).

La Inteligencia Artificial (IA) está entrando en una nueva etapa de agentes capaces de razonar, colaborar, aprender y ejecutar tareas complejas de manera casi autónoma.

Ante ese escenario, Huawei Cloud presentó una nueva arquitectura denominada Agentic Infra, con la que busca construir los cimientos tecnológicos para el futuro de la IA empresarial.

Durante la conferencia Huawei Cloud INSPIRE 2026, celebrada en Shanghái, China, la compañía dio a conocer una serie de productos y plataformas diseñados para responder a lo que considera el principal desafío de los próximos años: operar millones de agentes inteligentes de forma simultánea, segura y eficiente dentro de organizaciones e industrias.

Peter Zhou, director del Consejo de Administración de Huawei y director ejecutivo de Huawei Cloud, afirmó que la llegada de la llamada IA Agéntica está provocando una transformación fundamental en los paradigmas de cómputo.

Los agentes de IA no sólo generarán texto, imágenes o código; podrán interactuar entre sí, coordinar acciones, mantener memoria de largo plazo y adaptarse continuamente a nuevos contextos. 

Para responder a estas necesidades, Agentic Infra es una infraestructura basada en cuatro pilares: una fábrica eficiente de tokens, capacidades de aprendizaje continuo, programación unificada de cargas de trabajo tradicionales y de IA, y mecanismos de autonomía segura. 

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Huawei considera que estos elementos serán esenciales para soportar aplicaciones empresariales impulsadas por agentes inteligentes. Por ejemplo, en la manufactura, los puertos o hasta en hospitales.

Nuevas soluciones de IA Agéntica

Para materializar su visión de la infraestructura para la era de los agentes de IA, Huawei presentó cuatro productos clave dentro de Agentic Infra.

El primero es AI Cluster Service (AICS), una plataforma de cómputo basada en la red de ultraalta velocidad UnifiedBus que permite operar clústeres de más de 100,000 tarjetas de procesamiento, lo que reduce la latencia en la generación de respuestas y acelera el procesamiento masivo de tokens.

Mientras tanto, Agentic Memory Storage es una solución de almacenamiento diseñada para proporcionar a los agentes una memoria persistente a gran escala, permitiéndoles ejecutar tareas durante varios días y aprender continuamente sin perder contexto.

El tercer componente es CCE VolcanoNext, un motor de programación unificada que coordina tanto cargas de trabajo tradicionales como de Inteligencia Artificial, optimizando el uso de los recursos de cómputo y la eficiencia.

Finalmente, AgentSphere ofrece un entorno de ejecución seguro para agentes autónomos, capaz de crear y gestionar cientos de miles de instancias de manera rápida y escalable, incorporando mecanismos de protección que buscan garantizar operaciones seguras en la Nube.

En conjunto, estas tecnologías buscan resolver algunos de los principales desafíos de la IA Agéntica, como el acceso a capacidad de cómputo, la memoria de largo plazo, la asignación eficiente de recursos y la ejecución segura de agentes inteligentes. 

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Huawei busca llevar la IA a problemas concretos

Además, Huawei busca aterrizar el concepto de IA Agéntica en sectores productivos específicos.

La empresa presentó cuatro nuevas áreas dentro de su plataforma Industry AI Foundry: salud inteligente, manufactura inteligente, computación científica y robótica o inteligencia incorporada.

Su objetivo es desarrollar soluciones adaptadas a problemas concretos de cada industria en lugar de limitarse a ofrecer modelos de propósito general.

Esta aproximación responde a una demanda creciente entre empresas y gobiernos, que buscan obtener beneficios tangibles de la Inteligencia Artificial en procesos productivos, investigación científica, automatización industrial y servicios públicos.

A medida que las organizaciones profundizan su adopción de los agentes de Inteligencia Artificial, necesitarán una infraestructura para coordinar miles o millones de agentes trabajando simultáneamente. Con Agentic Infra, Huawei busca posicionarse desde ahora como uno de los proveedores de esa capa tecnológica.

Cisco presentó su nueva plataforma unificada, Cisco Cloud Control, que es la base de su modelo operativo AgenticOps.

La compañía explicó que esta herramienta surge de la necesidad de que las organizaciones puedan actuar y defenderse a la misma velocidad y escala que las máquinas en el actual entorno de la Inteligencia Artificial (IA) con Agentes. 

Cloud Control está diseñada para que tanto humanos como Agentes de IA administren, supervisen y defiendan la infraestructura de TI crítica.

La plataforma se establece como un centro de mando con capacidad de gestión de Agentes, ofreciendo una visión integral de toda la infraestructura a través de un único inicio de sesión.

Además, Cisco Cloud Control unifica telemetría entre dominios clave como redes, seguridad, computación, observabilidad y colaboración. Un aspecto fundamental es que usuarios y Agentes trabajan sobre una única capa de datos y sistema de acción, compartiendo el mismo contexto operativo mientras los usuarios mantienen el control de las operaciones.

Cisco explicó que la plataforma permite a sus clientes desarrollar sus propias aplicaciones y Agentes mediante lenguaje natural. Esto se realiza a través de Cloud Control Studio, un espacio de diseño que incluye Agent Builder y App Builder. La solución se conecta a un amplio ecosistema de terceros como AWS, Microsoft y Google Cloud, y utiliza modelos de vanguardia, incluido el Modelo de Red Profunda de Cisco, para abordar imperativos empresariales complejos.

Los Agentes de IA razonan y actúan continuamente a la velocidad del software, y eso cambia por completo la forma en que se escala, gestiona y defiende la infraestructura crítica, señaló la compañía.

“Cisco Cloud Control es un centro de mando para la IA con capacidad de gestión de Agentes: una plataforma donde su equipo y sus Agentes de IA trabajan juntos, en el mismo entorno, con la misma información y bajo el control humano”, afirmó Jeetu Patel, presidente y director de producto de Cisco. 

En el ámbito de la seguridad, la plataforma aborda la protección desde una perspectiva proactiva, ya que el tiempo entre el descubrimiento de una vulnerabilidad y su explotación se ha reducido a minutos.

Explicaron que como parte de su estrategia, Cisco somete sus productos a pruebas de estrés utilizando los modelos de IA más avanzados, detectando debilidades antes que los adversarios. Esta defensa se extiende mediante funcionalidades como Live Protect, un “sistema inmunitario digital” que protege contra vulnerabilidades recién descubiertas sin requerir reinicios ni actualizaciones.

Casi tres cuartas partes (71%) de tomadores de decisión gubernamentales encuestados a nivel mundial consideran que la IA Agéntica acelerará de manera significativa la adopción de Inteligencia Artificial (IA) en el gobierno, la cual permitirá acelerar tareas administrativas y liberar recursos humanos para otras tareas de mayor valor, señala un reciente estudio de IDC encargado por Dell Technologies.

El interés de las organizaciones gubernamentales por tecnologías de IA formaría parte de una nueva estrategia del sector público, que ahora busca aprovechar sistemas autónomos para modernizar operaciones y responder a demandas administrativas y analíticas cada vez mayores.

Entre las principales tendencias identificadas por el estudio está el papel de la IA Agéntica como multiplicador de la fuerza laboral, lo que permitirá el desarrollo de sistemas autónomos para gestionar tareas administrativas y analíticas complejas, al tiempo que liberan a los servidores públicos para enfocarse en actividades de mayor valor. Según la encuesta, más de la mitad de los líderes (51%) planean invertir en IA Agéntica en los próximos 12 a 18 meses.

Sin embargo, este interés también debe superar algunos retos como el acceso a talento y condiciones de seguridad y privacidad. Casi la mitad de los líderes (44%) afirma que sólo acelerará la adopción de IA si se implementan desde el inicio salvaguardas sólidas, incluidas la seguridad de datos, la privacidad y las protecciones de soberanía.

Por otro lado, 66% de las organizaciones del sector público reporta que la tecnología evoluciona más rápido de lo que su fuerza laboral puede mantenerse actualizada, lo que genera presión operativa y urgencia en torno a soluciones habilitadas por IA.

En ese sentido, el estudio apunta que ante esta presión por disponibilidad de talento, la IA Agéntica ofrece una respuesta práctica, mediante la automatización de flujos de trabajo complejos, que permitiría apoyar a equipos sobrecargados.

Barreras estructurales

En América Latina, el estudio encontró que pese al interés de las instituciones públicas, también existen barreras estructurales, tanto en términos de actualización de la regulación, así como de infraestructura.

En cuanto a la adopción de IA Soberana, 52.8% de los encuestados identifica la seguridad nacional y la resiliencia de la infraestructura crítica como uno de los principales beneficios, mientras que 44.4% señala la reducción de la dependencia de proveedores extranjeros como un incentivo clave.

No obstante, la región también enfrenta algunos de los desafíos de implementación. Tres cuartas partes de los encuestados en América Latina (75%) mencionan las barreras para compartir datos, incluidas las restricciones de privacidad y los estándares incompatibles, como un obstáculo principal para construir alianzas público-privadas efectivas, la tasa más alta a nivel global. Las brechas regulatorias agravan el problema, ya que 66.7% reporta falta de marcos legales claros para la colaboración en IA.

Al igual que el resto del mundo, la región también registra dificultades para ocupar posiciones requeridas para la implementación de IA. IDC advierte que América Latina es donde se encuentra la mayor brecha de talento, ya que 75% de los encuestados indicó dificultades para encontrar personal cualificado.

Asimismo, 44% de los encuestados destaca brechas de habilidades en IA Soberana y la falta de acceso a profesionales locales calificados como una preocupación principal, junto con la complejidad técnica de gestionar entornos de IA Soberana (52.8%).

“Este estudio confirma que América Latina se encuentra en un momento crítico: mientras el mundo ya está implementando IA Agéntica, más de la mitad de las organizaciones públicas de la región todavía carece de un plan claro. Esta brecha no es sólo tecnológica, también tiene que ver con confianza, gobernanza e infraestructura. Los gobiernos que atiendan primero estas tres áreas liderarán la transformación. Dell está aquí para ayudarles a construir esa base”, dijo Luis Gonçalves, vicepresidente senior para LATAM de Dell Technologies.

Ciudad de México. Amdocs, proveedor de software y servicios para compañías de telecomunicaciones y medios, anunció el lanzamiento de aOS, un sistema operativo agéntico desarrollado específicamente para la industria de telecomunicaciones, con lo que la compañía busca integrar Inteligencia Artificial (IA) Generativa en las operaciones de las redes.

Esta nueva plataforma busca ayudar a los operadores a acelerar sus estrategias de IA Generativa, con la intención de resolver uno de los principales cuellos de botella de su implementación, que es pasar de proyectos aislados de automatización hacia operaciones inteligentes.

Para ello, aOS introduce una arquitectura agéntica, donde múltiples agentes inteligentes colaboran para ejecutar procesos completos dentro de cualquier entorno BSS/OSS. Esta incorporación permite mejorar la experiencia de clientes y empleados, desbloquear nuevas oportunidades de crecimiento y generar eficiencia operativa a escala.

“Con aOS estamos introduciendo un nuevo sistema operativo para telecomunicaciones, en dónde  la IA redefine lo posible”, afirmó Anthony Goonetilleke, group President of Technology and Head of Strategy en Amdocs. “A medida que la IA Generativa acelera su presencia en cada rincón de nuestra industria, la inteligencia no sólo impulsa el negocio: lo define”, agregó.

De acuerdo con Amdocs, las operaciones de telecomunicaciones son cada vez más complejas debido a la convergencia entre redes, servicios digitales, atención al cliente y ecosistemas multicloud. Bajo este contexto, los operadores requieren capacidades de IA que vayan más allá de  automatizaciones aisladas y permitan coordinar procesos completos entre diferentes áreas del negocio.

El sistema operativo aOS incluye funcionalidades para resolver estos desafíos, tales como Cognitive Core, que provee una base tecnológica con bibliotecas de Agentes preconfigurados; CES26, una suite BSS/OSS impulsada por Agentes inteligentes para atención al cliente, monetización, orquestación de servicios y operaciones de red; y operaciones Agénticas y Servicios, para habilitar entornos híbridos de trabajo  humano-IA.

aOS se apoya en alianzas estratégicas con compañías como Nvidia, Microsoft, Google y Amazon Web Services (AWS), con el objetivo de ofrecer alto desempeño, seguridad y flexibilidad sobre múltiples plataformas y modelos de lenguaje.

El sistema aprovecha las capacidades de NVIDIA AI Enterprise y NVIDIA NIM microservices para automatizar tareas complejas relacionadas con análisis de código, documentación, transformación de aplicaciones y generación de nuevos componentes de software, ejecutando de manera inteligente manteniendo la posición.

En general, la solución presentada por Amdocs permitirá automatizar el análisis y entendimiento de aplicaciones legadas, acelerar migraciones hacia arquitecturas cloud-native, reducir costos operativos y tiempos de implementación, incrementar productividad de equipos de desarrollo y disminuir riesgos asociados a procesos manuales de modernización.

Nokia integró nuevas capacidades de Inteligencia Artificial (IA) Agéntica en sus soluciones para redes domésticas y de banda ancha fija, con el objetivo de automatizar operaciones, acelerar despliegues de fibra y mejorar la experiencia de los usuarios en un entorno cada vez más demandante por el auge de la IA y los servicios digitales.

La compañía finesa incorporó estas capacidades en plataformas como Altiplano, Corteca y Broadband Easy. Estas tecnologías ahora cuentan con Agentes de IA y herramientas de interacción en lenguaje natural, que ayudan a los operadores de telecomunicaciones a gestionar desde la planeación y despliegue de redes hasta la resolución automática de fallas y el soporte técnico.

Cada vez más, las redes buscan transformarse en plataformas inteligentes capaces de tomar decisiones, anticipar problemas y optimizarse de forma autónoma, en lugar de ser sólo infraestructuras de conectividad.

Nokia consideró que esta transición dará paso a la llamada “era de la banda ancha cognitiva”, impulsada por sistemas de IA con capacidades de razonamiento y automatización avanzada.

La compañía aseguró que su nueva arquitectura permitirá a los operadores reducir costos operativos, elevar las tasas de resolución en centros de atención y disminuir visitas técnicas gracias al análisis automatizado de causas raíz y la detección predictiva de fallas.

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Sandy Motley, presidenta de Redes Fijas de Nokia, afirmó que la tecnología permitirá resolver problemas incluso antes de que los usuarios los detecten, y aumentará la productividad de equipos técnicos y de soporte mediante el uso de datos provenientes de más de 600 millones de líneas de banda ancha desplegadas por la empresa.

Durante los últimos meses, Nokia ha reforzado su estrategia alrededor de redes autónomas y plataformas impulsadas por IA, incluyendo iniciativas vinculadas con AI-RAN, APIs programables y automatización avanzada para operadores.

El crecimiento acelerado del tráfico derivado de aplicaciones de IA, servicios en la Nube y diversos dispositivos conectados está obligando a los operadores a modernizar sus redes para soportar mayores niveles de capacidad, menor latencia y ser más eficientes.

Y en este contexto, la automatización basada en IA Agéntica podría ser una herramienta para reducir la complejidad operativa y posibilitar que los operadores exploten nuevas formas de monetización.

Nokia busca posicionarse como uno de los principales habilitadores de esa transición tecnológica en el sector de telecomunicaciones. Según la compañía finesa, el mercado de IA Agéntica para esta industria podría alcanzar inversiones por 6,200 millones de dólares hacia 2030.

Ciudad de México. La adopción de la Inteligencia Artificial (IA) Agéntica avanza con rapidez en Iberoamérica, pero lo hace sobre una base frágil: la falta de gobernanza.

De acuerdo con el Observatorio Agentic AI 2026 de NTT DATA y CIONET, las organizaciones están desplegando agentes de IA capaces de tomar decisiones y ejecutar procesos sin haber construido aún los mecanismos de control necesarios para supervisarlos.

El informe advierte que 80.8% de las empresas carece de mecanismos operativos para controlar la autonomía de sus agentes.

Esto implica que una gran parte de las organizaciones está delegando decisiones en sistemas inteligentes sin contar con herramientas básicas como límites de acción, trazabilidad o auditoría, explicaron Pablo Sáez, jefe de Datos y Análisis en NTT Data para Iberoamérica, e Ignacio Romero, jefe de Tecnología Digital en NTT Data México.

Adopción rápida pero sin control

La IA Agéntica —capaz de razonar, ejecutar tareas y coordinar acciones— se ha vuelto una herramienta activa dentro de las empresas. Sin embargo, su despliegue está superando la capacidad de las organizaciones para gobernarla.

El informe advierte que 36.2% de las compañías opera sin ningún mecanismo específico de control, lo que implica que los agentes actúan bajo supuestos no verificados.

Sólo 6.9% cuenta con un marco avanzado de gobernanza, con métricas, auditoría continua y reporte al Consejo.

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“Estamos construyendo una capacidad transformadora sin los controles institucionales mínimos”, alerta el estudio.

Este desbalance entre despliegue y control dibuja un escenario de riesgo emergente, especialmente en entornos donde los agentes ya participan en procesos que impactan a clientes, empleados y activos críticos.

Gobernanza: el talón de Aquiles de la IA

Además, la investigación identifica la gobernanza como el punto más débil en la madurez de la IA empresarial. Más que una carencia técnica, persiste una ausencia estructural de marcos de supervisión.

Entre las principales deficiencias detectadas, están la falta de kill switches o mecanismos para detener agentes; ausencia de límites formales en la toma de decisiones; escasa trazabilidad y auditoría de acciones; así como falta de documentación sobre el rol de los agentes en procesos.

Como resultado, los sistemas operan con grados crecientes de autonomía sin reglas claras. “La velocidad de despliegue de agentes supera con creces la velocidad de maduración de la gobernanza”, señala el informe.

Riesgos en ascenso: seguridad, regulación y ética

A medida que los agentes ganan autonomía, también crecen los riesgos asociados. Las empresas identifican tres principales focos de preocupación: seguridad (27%), regulación (23%) y ética y sesgos (18.2%).

Este último punto refleja un cambio relevante: los riesgos éticos y de explicabilidad comienzan a ocupar un lugar central en la agenda corporativa.

Sin embargo, existe una brecha significativa entre reconocer los riesgos y gestionarlos efectivamente. La mayoría de las organizaciones aún no ha traducido estas preocupaciones en sistemas formales de control, expuso Pablo Sáez en la presentación del informe.

Problema de liderazgo, no de tecnología

El déficit de gobernanza también revela la falta de involucramiento de la alta dirección. Actualmente, la supervisión sobre el uso de la IA Agéntica recae en el director de Información (CIO, por sus siglas en inglés) en 36.5% de los casos y el Consejo de Administración participa en apenas 2%.

Lo anterior podría indicar que la IA sigue siendo tratada como una cuestión técnica, cuando en realidad implica decisiones estratégicas sobre el riesgo, la operación y el modelo de negocio, coincidieron Pablo Sáez e Ignacio Romero.

“Estamos gestionando una transformación de modelo de negocio con un mandato tecnológico”, advierte el informe.

Otro de los hallazgos del estudio es la relación entre ambición y gobernanza. Las empresas están incrementando sus expectativas sobre el impacto de la IA, pero no están fortaleciendo sus estructuras de control al mismo ritmo.

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El informe advierte que “cada piloto sin controles aplicados no es innovación, es una posición de riesgo abierta”, incluyendo riesgos operativos, regulatorios y reputacionales, especialmente en sectores donde las decisiones automatizadas tienen implicaciones sensibles.

Por lo tanto, el reporte destaca que la transición hacia una IA escalable dependerá de la capacidad de las organizaciones para institucionalizar su uso. El reto para las empresas está en pasar de la supervisión básica a marcos formales de gobernanza, integrar la IA en los órganos de decisión y establecer responsabilidades claras sobre la autonomía de los agentes.

Las organizaciones que no resuelvan sus brechas de gobernanza en la etapa de exploración y consolidación en la que se encuentra esta tecnología corren el riesgo de quedar rezagadas en la siguiente fase de competencia.

Las Vegas. Google Cloud introdujo el concepto de AI Hypercomputer para englobar la infraestructura integral diseñada para el ciclo de vida completo de la Inteligencia Artificial (IA). Este sistema incluye la octava generación de TPUs diseñados específicamente para la era Agéntica.

Según Amin Vahdat, vicepresidente senior y Chief Technologist de infraestructura de IA en Google, la era de los agentes de IA representa una demanda sin precedentes para la infraestructura tecnológica. El directivo aseguró que para resolver la misión de Google alrededor del cómputo, se debe resolver la inteligencia.

En ese sentido “la oportunidad es más grande que nunca, pero la infraestructura necesaria aún no existía completamente”, señaló Vahdat durante una presentación con medios.

Innovación en procesadores especializados

Para resolver este desafío, Google decidió establecer un pequeño equipo de trabajo que permitiera el diseño de componentes para atender la creciente demanda de cómputo, especialmente proveniente de nuevas cargas de trabajo como la IA.

Desde su presentación en 2015, la compañía ha presentado la renovación de sus chips con una cadencia anual. Este año, sin embargo, presentó la octava generación compuesta por dos variantes de TPUs, cada una optimizada para necesidades específicas:

El TPU 8t fue diseñado específicamente para el entrenamiento de modelos. Este nuevo chip ofrece casi tres veces el rendimiento de cómputo por pod respecto a generaciones anteriores. Con capacidad para escalar hasta 9,600 TPUs conectados en topología de torus 3D (estructura de interconexión donde los nodos forman una ‘dona 3D’). Esta nueva arquitectura proporciona 121 exaflops de cómputo FP4 (punto flotante) y 2 terabytes de memoria compartida en un solo “superpod”.

Según Google, este componente promete reducir el ciclo de desarrollo de modelos de frontera de meses a tan solo semanas. El cómputo entregado por estos componentes supera en 3 veces a los TPUs de la generación previa (Ironwood).

Por su parte, el TPU 8i está optimizado para inferencia, incluyendo el trabajo de múltiples agentes. Este componente integra un motor de aceleración especializado que reduce la latencia en chip por 5 veces. Además, puede escalar hasta 1,152 TPUs en un solo pod, entregando 11.6 exaflops FP8, lo que representa un aumento de rendimiento de 9.8 veces frente a la generación anterior.

Estos dos chips vienen acompañados del CPU Axion, chip basado en Arm diseñado por Google, pensado para manejar el complejo preprocesamiento de datos y la orquestación, de modo que los TPUs puedan recibir una correcta fuente de datos.

Vahdat explicó que Google se vio en la necesidad de diseñar este tipo de chips para resolver los cuellos de botella de los chips más tradicionales o de cómputo general (CPU) y así poder atender nuevos casos de uso demandantes de cómputo. Por ejemplo, aseguró que un servicio como la traducción por reconocimiento de voz habría requerido “construir dos o tres Googles completos” para permitir que cada usuario de la compañía pudiera interactuar por 30 segundos con el sistema.

Confiabilidad como prioridad

Vahdat destacó que uno de los mayores desafíos técnicos era resolver la confiabilidad al coordinar decenas de miles de chips a nanoescala. “Es un sistema nervioso donde un solo chip puede afectar todo el sistema. Los sistemas tradicionalmente fallan una vez al día, lo que puede llevar de horas a días la detección”, explicó.

Google busca superar el 97% de “goodput”, es decir, detectar y reconfigurar fallas rápidamente.

Agentic Data Cloud: contexto para la IA

Complementando el hardware, Google introdujo también su nueva solución Agentic Data Cloud, como una plataforma de datos que incluye:

• Knowledge Catalog: Motor de contexto universal que integra datos estructurados y no estructurados
• Data Agent Kit: Herramientas potenciadas por Gemini para científicos de datos
• Nuevo Lightning Engine: Plataforma para el análisis de grandes cantidades de datos diseñado para Apache Spark con hasta 2 veces mejor rendimiento-precio
• Cross-Cloud Lakehouse: Acceso unificado a datos multi-nube sin necesidad de migración

Casos de éxito empresarial

Citadel Securities, que negocia más de 500 mil millones de dólares diarios, logró ejecutar cargas de trabajo de 2 a 4 veces más rápido con un costo 30% menor. Vodafone utiliza la plataforma para lanzar cientos de agentes que resuelven proactivamente interrupciones, ahorrando millones anuales.

Las Vegas. Durante su evento anual Google Cloud Next ’26, la compañía presentó múltiples funcionalidades a sus servicios de Nube enfocadas principalmente en la creación, gobernanza y seguridad de Agentes, con lo que busca preparar a las empresas para una nueva “era Agéntica”, caracterizada por la automatización de flujos de trabajo.

Pese a ciertas dudas que pesan sobre el desarrollo de la IA, como la existencia de una posible burbuja y su verdadera utilidad, Google aprovechó su evento anual para redoblar su apuesta sobre la oferta de capacidades de IA, especialmente la capacidad de Agentes para agilizar el flujo de tareas corporativas.

En ese sentido, Sundar Pichai, CEO de Google, reveló que la compañía invertirá entre 175,000 y 185,000 millones de dólares en infraestructura, un incremento equivalente a casi seis años de inversión, lo que permitirá acelerar el despliegue de cómputo. Más de la mitad del nuevo cómputo de Google de Machine Learning será destinado para servicios en la Nube.

La compañía de Internet ya ha servido como el “cliente cero”, al ser el primero en poner a prueba todas las nuevas funcionalidades. Según el directivo, 75% del código de la compañía ya es generado por IA.

“Ahora estamos transitando hacia flujos de trabajo verdaderamente agénticos. Nuestros ingenieros están orquestando fuerzas de tarea digitales plenamente autónomas, desplegando Agentes y logrando cosas increíbles”, aseguró. Por ejemplo, detalló que realizaron una compleja migración seis veces más rápido, a la vez que han mejorado dramáticamente su capacidad de detección de amenazas.

“Estamos en la era agéntica de Gemini, con una nueva plataforma que permite a cada empleado en cualquier organización ser un creador de Agentes”, afirmó Pichai.

Según datos del proveedor de Nube, casi el 75% de los clientes de Google Cloud utilizan productos de IA para potenciar sus negocios. Como muestra de que la demanda es cada vez más fuerte, la compañía señala que en los últimos 12 meses, tan sólo 330 clientes procesaron más de 1,000 millones de tokens cada uno, mientras que 35 alcanzaron la meta de los 10 billones de tokens.

Por otro lado, los modelos propios de Google procesan ahora más de 16,000 millones de tokens por minuto a través del uso directo de API, frente a los 10,000 millones del trimestre pasado.

Futuro agéntico

Thomas Kurian, CEO de Google Cloud, presentó Gemini Enterprise Agent Platform como “el sistema integral de la era de los agentes: el tejido conectivo entre tus datos, tus empleados y todas tus aplicaciones”. Explicó que la plataforma permitirá a las empresas crear procesos desconectados en un flujo agéntico único.

“Este es nuestro plan maestro para la empresa agéntica. Es también la respuesta a esa pregunta fundamental: la inteligencia, sumada a la automatización, debe generar valor. Para lograr que esto funcione, se requiere contexto y acción. La inteligencia proviene de los datos; la automatización es impulsada por agentes. Para resolver esta ecuación a escala, se necesita un sistema completo e integrado”, agregó.

Modelos avanzados y asociaciones estratégicas

La plataforma ofrece acceso a modelos de IA como Gemini 3.1 Pro (disponible actualmente en prelanzamiento), Gemini 3.1 Flash, Nano Banana 2 para generación de imágenes, Veo 3.1 Lite para aplicaciones de video de alto volumen, y Lyria 3 Pro para generación de música.

“Si bien todos estos modelos representan un salto masivo en inteligencia, su verdadero valor se materializa cuando se ponen en operación para resolver problemas de misión crítica”, apuntó Kurian.

Entre las asociaciones anunciadas destacan nuevos modelos fundacionales para Apple basados en Gemini, los cuales serán utilizados para mejorar la funcionalidad de Apple Intelligence, además de la presentación de un Siri personalizado que será introducido más adelante en el año.

Liverpool, empresa minorista mexicana, implementará un nuevo asistente de compras, mientras que la NASA empleó Gemini para los procesos de vuelo y seguridad de los astronautas en la misión Artemis II que recientemente realizó un sobrevuelo a la cara oculta de la Luna.

Para facilitar la creación y uso de agentes, Google Cloud introdujo Agent Development Kit (ADK) y Agent Studio, una interfaz de bajo código que democratiza la creación de agentes. Asimismo, el Agent Marketplace permite desplegar instantáneamente agentes especializados de partners como Atlassian, Box, Oracle, ServiceNow y Workday.

Otras capacidades de la plataforma incluyen la funcionalidad de escalar agentes, con mejoras en tiempo de ejecución de menos de un segundo, compatibilidad con agentes de larga duración de hasta siete días, y bancos de memoria persistentes.

Kurian también destacó la importancia de la gobernanza, por lo que introdujo algunas funcionalidades como Agent Identity, donde cada Agente tiene su propia identificación y acciones trazables, administrados centralmente mediante Agent Gateway con tecnología Model Armor para proteger información y datos.

Finalmente, Agent Observability permite revisar el proceso de razonamiento de los agentes, realizar simulación automatizada de usuarios para pruebas de estrés y telemetría compatible con OpenTelemetry.

Interoperabilidad y ecosistema abierto

Kurian aseguró que Google Cloud mantiene su compromiso con un ecosistema abierto, por lo que ofrece exposición de todos sus servicios mediante MCP (Model Context Protocol) para permitir que las empresas puedan trabajar en múltiples Nubes, modelos de IA y plataformas de datos.

Entre las novedades en este apartado, Google Cloud ahora cuenta con interoperabilidad con Microsoft 365, así como la funcionalidad Cross-Cloud Interconnect con AWS, ahora con disponibilidad general, a la que se han sumado las neocloud Core Weave y Lumen.

La aplicación Gemini Enterprise introduce Projects, espacios inteligentes que permiten resolver los problemas más complejos de la empresa sin contaminación de datos, transformando el almacenamiento en un colaborador activo.

Buenos Aires. En el marco del Argentina Digital Summit, Ericsson delineó su visión sobre cómo la industria de telecomunicaciones puede capturar el valor de la Inteligencia Artificial (IA) en una nueva etapa de transformación digital.

Ana Francisco, directora de Evolución de Redes para la Región Sur de América Latina de Ericsson, sostuvo que el avance acelerado de la IA está modificando la forma en que deberán operar, monetizarse y evolucionar las redes móviles.

El modelo tradicional de negocio de los operadores —basado en vender paquetes mensuales de gigabytes— está llegando a su límite. En su lugar, propuso un nuevo paradigma en el que las redes sean inteligentes, programables y capaces de responder a distintos requerimientos según el contexto de uso.

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La ejecutiva de Ericsson explicó que la IA está impulsando una nueva dinámica de tráfico en las redes. Mientras en la era móvil tradicional predominaba el consumo de contenido en descarga, la expansión de asistentes inteligentes multimodales, interacciones por voz, video en tiempo real y dispositivos conectados está incrementando la demanda de subida de datos.

Por ejemplo, los smartphones con asistentes personales avanzados, wearables cada vez más independientes del teléfono, gafas de Realidad Aumentada utilizadas en entrenamiento profesional y despliegue de redes, así como futuras aplicaciones en robótica, drones y humanoides.

Todos estos casos, puntualizó Ana Francisco, exigen baja latencia, alta confiabilidad y capacidad de respuesta en tiempo real.

“Suscriptores invisibles”: agentes de IA

La Inteligencia Artificial Agéntica será uno de los principales impulsores del tráfico para los operadores, convirtiéndose en nuevos usuarios invisibles.

Ana Francisco dijo que estos agentes serán capaces de planificar, razonar y ejecutar tareas en nombre de las personas, intercambiando datos de forma constante, consultando modelos y tomando decisiones automatizadas. Por ello, pasarán a convertirse en “suscriptores invisibles”, altamente demandantes en términos de conectividad y desempeño.

En este escenario, uno de los nuevos indicadores clave de experiencia será el time to token; es decir, el tiempo que tarda una IA en responder o comenzar a interactuar con el usuario, y ya no sólo métricas convencionales como la velocidad para reproducir un video.

Los tres pilares de Ericsson

Frente a este nuevo entorno, la experta presentó la estrategia de Ericsson basada en tres pilares:

1. Redes dirigidas por intención (intent-driven)

El primer eje consiste en redes capaces de interpretar objetivos de negocio y traducirlos automáticamente en requerimientos técnicos. Es decir, pasar de la operación manual a infraestructuras guiadas por resultados esperados, niveles de servicio y prioridades específicas.

2. Agentes autónomos

El segundo pilar son agentes inteligentes desplegados en distintas capas del negocio, servicios y recursos de red. Estos agentes podrán interactuar entre sí, coordinar acciones y ejecutar ajustes automáticos para atender nuevas demandas, SLA y casos de uso emergentes.

3. Apertura e innovación colaborativa

El tercer componente es la apertura tecnológica. Ana Francisco afirmó que su plataforma está alineada con estándares abiertos de la industria y con el desarrollo de APIs de red, con el objetivo de facilitar innovación conjunta con el ecosistema y habilitar nuevas fuentes de ingresos para los operadores.