Qué es la IA agéntica. La revolución de los agentes autónomos que piensan, deciden y actúan por ti

Imagina un software que toma decisiones proactivas, planifica estrategias complejas y se coordina con otros sistemas para alcanzar objetivos de alto nivel sin intervención humana constante. Esto no es ciencia ficción, sino la realidad emergente de la IA agéntica. Mientras que la IA tradicional está diseñada para la ejecución pasiva de tareas específicas (pregunta-respuesta), los agentes de IA son capaces de percibir su entorno, razonar y actuar para conseguir sus objetivos. Se trata de un gran salto hacia la IA general. Este artículo desvela qué es la IA agéntica y su impacto en la sociedad.

La idea de sistemas inteligentes que actúan por sí mismos no es nueva. Sus raíces se remontan a los albores de la IA a mediados del siglo XX. Desde entonces se ha enseñado a las máquinas a ver, a escuchar y, más recientemente, a hablar y razonar con una elocuencia inquietante. En cualquier caso, todos estos sistemas han sido pasivos, esperaban una instrucción humana para generar una respuesta de texto o de otro tipo. Con la IA agéntica se están construyendo sistemas proactivos, diseñados para percibir, planificar, aprender y tomar decisiones autónomas para conseguir objetivos complejos.

El verdadero punto de inflexión llegó con la conceptualización de los sistemas multiagentes. Los pioneros de la IA se dieron cuenta de que las tareas empresariales y del mundo real son demasiado vastas para un solo agente. Nació entonces la necesidad de arquitecturas de colaboración, negociación y coordinación entre múltiples agentes autónomos, cada uno con sus roles y objetivos. Esta sofisticada arquitectura de trabajo en equipo digital ha abierto la puerta a aplicaciones que antes eran impensables, desde la optimización de la cadena de suministro hasta la gestión de flotas robóticas.

El hecho es que la IA agéntica ha pasado a convertirse en una fuerza disruptiva. A lo largo de este artículob se exploran las características fundamentales que definen a un agente de IA, se analizan ejemplos paradigmáticos que ya están redefiniendo la eficiencia operativa, y se examinan las profundas repercusiones en la experiencia laboral y en la vida cotidiana de cada individuo. Se trata de un viaje que no solo define el futuro de la IA, sino que también redibuja el panorama competitivo de las empresas modernas. Bienvenidos a la era de la IA agéntica.

Definición de IA agéntica o agentes de IA

La inteligencia artificial agéntica es un sistema informático con IA configurado para conseguir un objetivo, es capaz de percibir su entorno, razonar sobre las opciones que le presenta y ejecutar las acciones necesarias que le permitan conseguir su meta. Se trata de sistemas diseñados para funcionar de forma autónoma, tomando decisiones y emprendiendo acciones con una intervención humana mínima o nula.

La palabra agéntica es un adjetivo que se usa para calificar a la IA que tiene capacidad de actuar por sí misma, esto es, que se comporta como un agente autónomo. En español, algo que se comporta como un agente se debería llamar agentivo. No obstante, como en inglés se dice agentic AI, es común utilizar la expresión directa IA agéntica. En cualquier caso, IA agentiva sería igualmente correcto; o bien, agentes de IA.

Lo que distingue a la IA agéntica de otros tipos de inteligencia artificial es su capacidad fundamental de autonomía. Por ejemplo, si le preguntamos a una IA generativa estándar, tipo ChatGPT o Gemini, cómo se llega a Madrid, nos responderá con la ruta adecuada e, incluso, nos sugerirá paradas y nos contará la historia de cada una. Por el contrario, a una IA agéntica le diríamos que nos lleve a Madrid y nos podríamos dormir en el asiento trasero del auto. El agente manejaría el volante, decidiría cada cambio de carril, echaría gasolina y, si es preciso, cambiaría de ruta sobre la marcha para asegurarse de llegar el destino. Esto es, mientras que la IA estándar puede mostrarnos el mapa con todo sus detalles, la IA agéntica puede ser el conductor que nos lleva.

El hecho de que las soluciones con IA agéntica puedan operar de forma autónoma, estableciendo objetivos, planificando y ejecutando acciones en entornos complejos y dinámicos les aporta un enorme potencial en una amplia gama de sectores. Este es el caso, por ejemplo, de la conducción autónoma de vehículos (teniendo en cuanta al tráfico, peatones, señales y el destino), la gestión de flotas y rutas logísticas (coordinar múltiples vehículos para optimizar rutas), servicios de atención al cliente (puede interactuar con bases de datos, CRM e inventario), gestión de la cadena de suministro (inventario, demanda, contratos) o la detección y prevención de fraude (analiza patrones complejos para identificar actividades sospechosas y tomar medidas), entre otros muchos.

Características fundamentales de la IA agéntica

Como vemos, la IA agéntica representa una evolución significativa de los sistemas de IA tradicionales. En lugar de limitarse a ejecutar tareas específicas o responder a comandos directos, estos sistemas son diseñados como agentes inteligentes capaces de operar de manera sofisticada en entornos dinámicos y complejos. Un agente de IA no es solo un programa; es una entidad que percibe su entorno a través de sensores y actúa sobre ese entorno mediante actuadores, todo con el fin de alcanzar sus objetivos predefinidos.

Para hace esto posible, la IA agéntica cuenta con una serie de características fundamentales que definen su comportamiento y capacidad de interacción. Son las siguientes:

• Autonomía operativa: Los agentes de IA funcionan de forma independiente, toman decisiones y emprenden acciones sin necesidad de una guía humana constante. Aunque se les asignen objetivos de alto nivel, son ellos quienes determinan cómo alcanzarlos, eligiendo las estrategias y ajustando su enfoque según sea necesario.
• Reactividad contextual: Estos sistemas responden de manera rápida y apropiada a los cambios en su entorno, adaptándose a las nuevas circunstancias y desafíos. Un agente de IA no solo ejecuta un plan predeterminado, sino que monitorea continuamente el ambiente y modifica su comportamiento basándose en las nuevas informaciones.
• Proactividad estratégica: Más allá de simplemente reaccionar a estímulos externos, los agentes de IA pueden anticiparse a eventos futuros y tomar iniciativas para alcanzar sus objetivos de manera eficiente. Esta capacidad predictiva permite que actúen antes de que surja un problema, pudiendo tomar medidas preventivas.
• Comportamiento orientado a objetivos: Los agentes se guían por objetivos específicos predefinidos. Sus acciones se orientan deliberadamente hacia la consecución de esos objetivos y su rendimiento se evalúa en función de la eficacia con la que los alcanzan.
• Adaptabilidad y aprendizaje continuo: Incorporan algoritmos de aprendizaje automático que les permiten mejorar su rendimiento con el tiempo, aprendiendo de sus experiencias previas y ajustando sus estrategias para optimizar resultados futuros.

Dicho de otra forma, la autonomía de la IA agéntica se consigue gracias a sus capacidades para ser reactiva ante los cambios del entorno, proactiva para anticiparse a sus necesidades y tener una orientación constante a sus objetivos.

Componentes técnicos de un agente de IA

El funcionamiento de un agente se basa en un ciclo continuo que emula el proceso de toma de decisiones humano. A menudo se describe utilizando una adaptación del bucle OODA (Observar, Orientar, Decidir, Actuar). Para llevar esto a efecto, la funcionalidad de los agentes de IA se basa en una arquitectura modular. Esto es, la autonomía, la reactividad y la proactividad que definen a estos agentes de IA se logra mediante la integración de varios componentes técnicos que trabajan de forma cíclica, reflejando un proceso constante de percibir, razonar y actuar sobre el entorno.

Los componentes principales de un sistema de IA agéntica son los siguientes:

• Módulo de percepción: Este componente recibe la información del entorno. Dependiendo de la finalidad del agente, la información puede ser de distinta naturaleza, pudiendo incluir textos, imágenes, entradas de usuarios o datos de distintos tipos de sensores. Para interpretar la información que percibe puede utilizar distintas técnicas como el procesamiento de lenguaje natural (PLN) o el reconocimiento de patrones. La idea es construir una representación del estado actual de las circunstancias que le rodean.
• Módulo de toma de decisiones: Una vez percibido el entorno, hay que interpretarlo, comprenderlo y tomar las decisiones necesarias que nos acerquen al objetivo. Este módulo se encarga del razonamiento, la planificación y la toma de decisiones. Puede incorporar modelos de aprendizaje automático, sistemas de representación del conocimiento o algoritmos de planificación que le permiten al agente evaluar múltiples opciones y seleccionar el curso de acción más prometedor.
• Módulo de acción: Tomada la decisión, es necesario traducirla en acciones concretas que afecten al entorno. Se puede controlar un robot, gestionar un sistema de software, enviar una comunicación, acceder a una base de datos o ejecutar cualquier tipo de comando que el agente haya determinado como necesario.

Como se ha visto, para percibir el entorno o actuar sobre él, el agente necesita utilizar interfaces que le conecten con el mundo externo. Dependiendo de los objetivos, estos interfaces pueden incluir APIs, conexiones a sistemas empresariales (ERP), herramientas externas (sensores o actuadores) o acceso a fuentes de datos.

Por otro lado, los agentes no realizan una única actuación en el entorno, sino que se trata de sistemas de ciclos iterativos donde constantemente se están evaluando las acciones y su progreso hacia el objetivo. Quiere decir que existe una retroalimentación continua que permite un ajuste en tiempo real y una mejora continua del desempeño.

Por tanto, la arquitectura se descompone típicamente en tres elementos principales: percepción, toma de decisiones y acción. La iteración constante y la retroalimentación continua hace posible que el agente se ajuste en tiempo real para acercarse a la consecución de sus objetivos.

Historia de la IA agéntica

El trabajo serio de investigación en sistemas de Inteligencia artificial comenzó a mitad del siglo XX. Los investigadores Warren McCulloch y Walter Pitts (1943) presentaron su modelo matemático de neuronas artificiales. Este trabajo demostró que redes de circuitos simples podían ejecutar funciones lógicas complejas, abriendo la puerta a la posibilidad de máquinas que pudieran simular el razonamiento.

Durante los siguientes años, la investigación en IA se centró en desarrollar sistemas basados en reglas lógicas predefinidas. Estos sistemas eran capaces de resolver problemas específicos, pero carecían de la flexibilidad y adaptabilidad que caracteriza a cualquier agente autónomo.

A finales del siglo pasado la investigación empezó a centrarse en cómo crear sistemas que pudieran funcionar en entornos complejos. Esto permitió desarrollar aplicaciones más sofisticadas, como Deep Blue de IBM, que derrotó al campeón mundial de ajedrez Gari Kasparov en 1997. Este hito no solo demostró que se puede desarrollar un agente autónomo, sino que las máquinas podían superar a los humanos en tareas que requieren razonamiento estratégico complejo.

Los años dos mil marcaron un cambio fundamental en el enfoque de la investigación en IA. Primero se produjo un movimiento gradual hacia el aprendizaje automático (machine learning) y, más tarde, hacia el aprendizaje profundo (deep learning). Este cambio fue posible gracias a tres factores convergentes: la disponibilidad de hardware computacional más potente, la recopilación de conjuntos de datos masivos y el refinamiento de métodos matemáticos sólidos para entrenar redes neurales profundas.

En 2012, el aprendizaje profundo demostró ser una tecnología revolucionaria que eclipsó todos los demás métodos. La arquitectura del transformador, que debutó en 2017 con el artículo «Attention is All You Need«, se convirtió en la base para una nueva generación de modelos de IA que podían procesar secuencias de datos de manera extraordinariamente eficiente. Este avance directo condujo al desarrollo de los modelos de lenguaje grandes (LLM) que ahora son omnipresentes (ChatGPT, Gemini, Copilot, etc.).

En los años siguientes los investigadores se dieron cuenta de que podían pedirle al LLM que pensara en voz alta antes de actuar. Esto trajo como resultados dos teorías clave: ReAct y Toolformer (2022 – 2023). La teoría ReAct (Reason + Act) consiste en que el incitar al modelo a generar un rastro de razonamiento antes de dar una respuesta (por ejemplo, «Pensamiento: Necesito buscar el clima. Acción: Buscar en Google») podía permitirle corregirse a sí mismos y manejar tareas de varios pasos. Por otro lado, con la teoría Toolformer Meta demostró que los modelos podían aprender por sí mismos para llamar a APIs externas (como una calculadora o un traductor) para suplir sus carencias.

Estas teorías se convirtieron en práctica viral en la primavera de 2023. Varios desarrolladores independientes lanzaron proyectos de código abierto, como AutoGPT o BabyAGI.9, que conectaban GPT-4 a internet y le daban un bucle recursivo: «Aquí tienes una meta. Piensa qué hacer, hazlo, mira el resultado, y repite hasta terminar«. Aunque estos códigos eran lentos, caros y propensos a entrar en bucles infinitos, demostraron al mundo que una IA podía mandarse a sí misma.

Desde entonces, la competencia feroz entre empresas tecnológicas como OpenAI, Google, Anthropic o Meta por dominar el espacio de la IA ha acelerado dramáticamente el desarrollo de estas capacidades. Estos desarrollos tecnológicos se vieron rápidamente fomentados por el interés de las empresas en soluciones que les permitan automatizar procesos complejos, mejorar su eficiencia y reducir costes. Esta presión del mercado ha llevado a fomentar el desarrollo de la IA agentica.

El hecho es que, mientras que la IA generativa capturó la atención pública con aplicaciones como ChatGPT a finales de 2022, los agentes de IA han emergido como la próxima gran novedad de la industria.

Sistemas multiagentes. Arquitectura de colaboración

Si la fase experimental de 2023 fue sobre agentes solitarios intentando (y a menudo fallando) conquistar el mundo, la fase actual se define por la colaboración y la especialización. La solución técnica a este problema ha sido el desarrollo de sistemas multiagentes. Herramientas como LangChain o sistemas como CrewAI ya demuestran cómo los agentes pueden colaborar en tareas que ninguno podría resolver individualmente. Esto promete capacidades extraordinariamente poderosas.

La idea es que, en lugar de pedirle a un solo modelo GPT-4 que, por ejemplo, escriba un código de programación, lo pruebe, escriba la documentación y diseñe el marketing (lo que satura su ventana de contexto y diluye su atención), las arquitecturas modernas dividen el trabajo en varios actores.

Frameworks como Microsoft AutoGen o CrewAI permiten crear actores virtuales. Siguiendo con el ejemplo, imaginemos que creamos tres actores virtuales:

• El programador: Un agente instruido únicamente en python y algoritmos eficientes.
• El probador: Un agente cuyo único objetivo es encontrar fallos en el código del programador y criticarlo duramente.
• El gerente del producto: Un agente que media entre los dos, asegurando que el resultado cumpla con los requisitos del usuario.

El usuario lanza una petición concreta, por ejemplo: «crea un juego de serpiente«. El gerente asigna la tarea al programador. El programador escribe el código. El probador lo ejecuta, encuentra un error y se lo devuelve al programador. Este ciclo iterativo ocurre automáticamente, sin intervención humana, hasta que el producto está terminado. Esta arquitectura reduce las «alucinaciones» (errores fácticos) dramáticamente, ya que los agentes se auditan entre sí.

Aplicaciones empresariales de la IA agéntica

La IA agéntica está transformando activamente el panorama corporativo global. Estas soluciones se están integrando en todas las áreas de las organizaciones, desde las operaciones orientadas a clientes y proveedores (front-office) hasta las funciones críticas de gestión (back-office). El hecho de que un software pueda tomar decisiones autónomas en entornos complejos le permite a las empresas mejorar la eficiencia de sus decisiones.

Para comprender el potencial de esta tecnología, veamos algunos casos de uso concretos donde estos agentes están demostrando su valor:

• Agentes de atención al cliente autónomos: Van mucho más allá de los chatbots tradicionales. Comprenden la terminología específica del negocio, consultan bases de datos complejas, resuelven incidencias en tiempo real y ofrecen respuestas contextualmente adecuadas. Cuando es necesaria la intervención humana, escalan el caso automáticamente al equipo correcto con toda la información relevante, garantizando una experiencia fluida y sin fricciones.
• Agentes de ventas autónomos: Identifican potenciales clientes (leads) según criterios específicos, personalizan mensajes de comunicación y programan reuniones sin intervención humana. Analizan el comportamiento del cliente, identifican el momento óptimo para contactar y presentan propuestas personalizadas a cada contacto interesado (prospecto). No reemplazan a los vendedores, sino que actúan como asistentes potentes que amplifican su efectividad.
• Agentes de marketing personalizado: Crean descripciones de productos, generan anuncios adaptados para redes sociales, personalizan campañas de correo electrónico a escala y monitorean su efectividad en tiempo real. Estos agentes aprenden continuamente qué mensajes funcionan mejor en cada segmento y optimizan automáticamente el rendimiento de las campañas.

• Agentes de análisis y generación de informes: Agregan datos procedentes de múltiples plataformas, identifican patrones relevantes, generan visualizaciones e informes personalizados y proporcionan información accionable en tiempo real a directivos y responsables de área. De este modo, los equipos humanos pueden centrarse en la interpretación estratégica y no en la elaboración manual de los datos.
• Agentes de automatización de procesos complejos: Especialmente relevantes en sectores como el financiero. Ejecutan procesos de múltiples pasos, desde la recepción de documentos hasta su validación, contabilización y notificación a los equipos implicados, eliminando gran parte de la intervención manual.
• Agentes de logística y cadena de suministro: Optimizan rutas de entrega en tiempo real, predicen necesidades de mantenimiento preventivo y asignan recursos de manera eficiente, reduciendo costes operativos y mejorando la fiabilidad de las operaciones.
• Agentes de atención sanitaria: Evalúan síntomas médicos, realizan el triaje inicial de pacientes e incluso pueden identificar determinadas condiciones médicas antes de que se manifiesten clínicamente. En entornos hospitalarios, además, optimizan la asignación de recursos y facilitan la documentación clínica, liberando tiempo para el personal sanitario.
• Agentes de servicios financieros: Detectan patrones de fraude, ejecutan operaciones de trading algorítmico a velocidades inalcanzables para los humanos y aseguran el cumplimiento normativo. Las predicciones de ingresos y el análisis de riesgos se vuelven más precisos y completamente automatizados.
• Agentes de desarrollo de software: No solo generan código, sino que también revisan cambios, identifican vulnerabilidades de seguridad, sugieren mejoras de rendimiento y ejecutan pruebas automáticas. Esto permite a los desarrolladores centrarse en tareas de mayor valor como la arquitectura y el diseño de sistemas.

En definitiva, estos agentes asumen tareas de alto volumen y repetitivas, incluyendo la optimización de la experiencia del cliente y las ventas, así como el estricto cumplimiento normativo. Todo esto permite liberar los recursos humanos para que puedan centrarse en la interpretación estratégica y la toma de decisiones de alto nivel.

Grandes empresas, como Gemini Enterprise, OpenAI o Anthropic están integrando capacidades agénticas en sus modelos de lenguaje. Por otro lado, empresas como Salesforce está desarrollando su solución Agentforce, que agrega al CRM de la empresa soluciones de agentes de IA con funciones preestablecidas de ventas, servicios, marketing o comercio.

Ejemplos paradigmáticos de agentes de IA

Quizás estos conceptos suenan un poco abstractos. Para aterrizarlos y comprender mejor su potencial, quizás el ejemplo más paradigmático que se puede ofrecer es el de Devin, el primer ingeniero de software autónomo que puede planificar y ejecutar proyectos completos.

Presentado por Cognition Labs, Devin representa el estado del arte en agentes verticales. A diferencia de un asistente, como GitHub Copilot, que te va sugiriendo líneas de código mientras programas, Devin actúa como un empleado remoto. Le planteas un problema en un código y Devin analiza el código base, abre su propio navegador para leer la documentación de APIs desconocidas, escribe el parche, crea sus propias pruebas, ejecuta el código en una terminal real y, si funciona, te entrega la solución. Devin demuestra un gran capacidad de planificación a largo plazo y de autocorrección en entornos técnicos complejos.

No obstante, hay que aclarar que no todas las experiencias de soluciones de IA agéntica han tenido un progreso idílico. El mejor ejemplo es el caso Klarna. En junio de 2022, la fintech sueca Klarna despidió a 700 empleados del área de atención al cliente argumentando que la IA podría cubrir sus necesidades. Esta IA no solo respondía a preguntas frecuentes, sino que el agente de IA tenía permisos para acceder a las bases de datos de pedidos, procesar reembolsos reales, cancelar facturas y actualizar la información de envío. Aunque manejaba de forma autónoma más de 2 millones de conversaciones al mes, el resultado no fue el esperado.

En febrero de 2024, la empresa reconoció que la IA no estaba cumpliendo con los estándares de satisfacción del cliente y decidió volver a contratar personal humano para garantizar que los clientes siempre puedan hablar con un agente humano. Klarna se animó a probar soluciones alternativas y tuvo la valentía de admitir que quizá aún no era el momento adecuado.

En cualquier caso, herramientas como Perplexity o las opciones de razonamiento de las IA generativas actuales están ofreciendo nuevas formas de buscar información. Por ejemplo, si preguntamos por el estado del arte de las baterías de estado sólido, el agente de IA no solo busca en Google, lee docenas de artículos científicos, descarta los irrelevantes y sintetiza los hallazgos contradictorios, sino que redacta un informe con citas académicas, actuando como un verdadero analista. Puede que, por ahora, ese analista sea de tipo junior, pero sigue siendo analista al fin y al cabo.

Repercusiones de la IA agéntica en la empresa

La llegada de la IA agéntica al tejido empresarial no será simplemente una mejora de eficiencia, sino que, con el tiempo, se convertirá en una reestructuración de la naturaleza del trabajo cognitivo. Estamos pasando de la automatización de procesos estrictos (robóticos) a la automatización de procesos cognitivos.

Hasta ahora, el software de automatización empresarial se limitaba, por ejemplo, a abrir la factura PDF, copiar el valor de la celda B4 y pegarlo en el software de ERP (de gestión empresarial). Si el formato del PDF cambiaba un milímetro, el software fallaba. Es una automatización robotizada, sin cerebro.

Los agentes de IA traen la automatización cognitiva. Pueden leer una factura aunque el formato cambie, entender que un monto parece sospechosamente alto, decidir enviar un correo al proveedor para pedir aclaraciones y, solo si la respuesta es satisfactoria, proceder al pago. La empresa gana resistencia y adaptabilidad.

Tradicionalmente, el personal junior se encarga de la ejecución de tareas menos complejas (como hacer el powerpoint, escribir el código base o buscar los datos), mientras que el personal senior se encarga de la dirección y revisión. La IA agéntica está absorbiendo gran parte del trabajo junior, lo que empuja a los humanos hacia arriba en la cadena de valor. Esto nos lleva a dos reflexiones:

• El futuro trabajo del humano dejará de ser el hacedor para convertirse en el arquitecto y el evaluador. La habilidad crítica del futuro no es saber escribir la fórmula de Excel, sino saber definir claramente el objetivo para el agente y tener el criterio para juzgar si el resultado del agente es de calidad.
• La inflación de la inteligencia. El coste marginal de producir análisis, código o contenido administrativo tiende a cero. Esto permitirá a las PYMES operar con capacidades que antes solo estaban al alcance de las multinacionales. Una startup de tres personas podrá tener una fuerza laboral de 50 agentes especializados en marketing, legal y ventas trabajando 24/7.

Todo lo anterior plantea retos que todavía no se tiene claro cómo resolver. Por ejemplo, si un agente de compras autónomo decide adquirir 10.000 unidades de materia prima por un error de alucinación, ¿Quién es el responsable?. Por otro lado, si un agente de atención al cliente tiene permisos para leer correos y ejecutar código, esta exposición al exterior supone una brecha de seguridad corporativa. Un hacker podría encontrar la forma de hacer que el agente trabaje para él. Mientras no se resuelvan estos retos, quizás los humanos tengamos que seguir supervisando el trabajo de la IA.

Transformación de la experiencia laboral cotidiana

El uso de agentes de IA como asistentes personales es cada vez más palpable en la vida diaria de los trabajadores. Para muchos profesionales, esto se traduce en beneficios claros: la bandeja de entrada de correos se ordena automáticamente cada mañana, los mensajes más importantes se resumen, la agenda se organiza, y el sistema identifica las cifras clave para la siguiente reunión. Esto alivia la carga mental y mejora la motivación laboral.

Los agentes pueden seguir ayudándonos a lo largo de la jornada al redactar borradores de documentos, mejorar el estilo de informes, generar la estructura inicial de presentaciones con tablas y gráficos, transcribir automáticamente reuniones, identificar acuerdos y plazos, y elaborar actas de reuniones con tareas asignadas.

Esta automatización de tareas cognitivas es particularmente poderosa porque libera a los profesionales y les permite enfocarse en actividades que requieren un verdadero juicio, creatividad y comprensión contextual profunda. Es decir, centrarse en las actividades que realmente marcan la diferencia en el trabajo de conocimiento moderno.

La IA agéntica refuerza las habilidades de los empleados, ayudándoles a ser más eficientes, productivos y creativos en sus empleos. A pesar de lo anterior, hay que reconocer que la integración de la IA agentica en la vida cotidiana también plantea desafíos. Por ejemplo, existe preocupación sobre la privacidad de los datos, la transparencia en cómo los agentes de IA toman decisiones, la equidad en procesos automatizados o la minimización de sesgos algorítmicos.

En general, por el momento, los expertos subrayan la importancia de mantener el criterio humano en decisiones críticas que afectan directamente a las personas. La experiencia ha demostrado que la confianza en la IA aumenta significativamente cuando el uso es transparente y cuando está bajo control humano verificable.

El futuro de la IA

Si miramos al horizonte, podemos sospechar que la IA agéntica no es el destino final, sino un paso más hacia otras transformaciones aún más radicales. Muchos expertos, incluidos los líderes de OpenAI o Google DeepMind, creen que los agentes de IA son parte del camino que nos acerca a la inteligencia artificial general o IAG. Se llama de esta forma a la inteligencia artificial que es capaz de realizar cualquier tarea intelectual que un humano pueda hacer.

La clave por la que la IA agéntica puede jugar un papel determinante en la evolución hacia la IAG es el autoaprendizaje. Un agente que puede escribir código, probarlo y aprender de sus errores puede, teóricamente, reescribir su propio código para ser más inteligente. Este bucle de retroalimentación recursiva podría acelerar el desarrollo de la IA mucho más rápidamente que como lo está haciendo la investigación humana hasta el momento.

Por otro lado, actualmente, los agentes viven en servidores y actúan en el mundo digital. Muy posiblemente, la autonomía que le ofrecen los agentes a la IA sea el paso previo a darles cuerpo. La convergencia entre la IA agéntica y la robótica puede hacer que el disponer de humanoides no esté tan lejos como se pueda suponer.

Empresas como Tesla (con Optimus), Figure AI o Boston Dynamics están trabajando en esto. Un LLM multimodal actúa como el cerebro que entiende una orden vaga, como «limpia ese desorden«, y la convierte en movimientos precisos del humanoide con el fin de limpiar y poner orden en el entorno.

Cuando los agentes salgan de las pantallas y entren en nuestras casas y fábricas físicas, la economía de la labor manual sufrirá una transformación tan drástica como la que está sufriendo la labor cognitiva.

Hasta ahora, nuestros asistentes digitales (Siri, Alexa, Google Assistant) han sido decepcionantes. Son simples interfaces de voz para configurar alarmas o reproducir música. Los agentes de IA traen la promesa de un verdadero mayordomo digital personal. Esta idea está desarrollada en este interesante artículo: Mayordomo personal de IA: así cambiará tu vida diaria.

Eso nos lleva a dos reflexiones que me permito compartir:

• La paradoja de la externalización cognitiva. Desde la aparición de los servicios GPS, la capacidad innata del ser humano para orientarse y leer mapas ha venido atrofiándose. De igual manera, la IA agéntica puede ayudar a atrofiar nuestra capacidad de planificación y resolución de los problemas cotidianos. Si un agente hace nuestras compras, organiza nuestros viajes y responde a nuestros amigos, ¿Qué sucede con nuestras habilidades humanas? Existe el riesgo real de una dependencia debilitante, donde los humanos olvidan cómo navegar por la burocracia o gestionar conflictos simples sin la mediación de una IA. Podríamos convertirnos en pasajeros pasivos de nuestras propias vidas.
• El fin de la privacidad tal como la conocemos. Para que un agente mayordomo sea verdaderamente útil, debe conocernos íntimamente. Necesita saber, no solo nuestros datos financieros, sino nuestras preferencias, miedos, relaciones y hábitos de salud. Un agente comercial diseñado por una empresa externa podría conocerte tan bien que sabría exactamente qué decirte y en qué momento de debilidad emocional encontrarte, para venderte un producto o influir en tu voto. La soberanía sobre nuestra propia mente se podría convertir en el campo de batalla final.

Conclusiones

Como hemos visto, lo que distingue a la IA agentica no es solo su capacidad técnica, sino su potencial para redefinir cómo trabajamos, decidimos y resolvemos problemas complejos. Mientras que la IA generativa actual nos sorprendió por su capacidad de crear contenido, la IA agentica nos sorprende por su capacidad para actuar autónomamente con propósito e inteligencia.

Durante toda la historia, desde el hacha de piedra hasta el ordenador personal, nuestras herramientas siempre esperaban pacientemente a que nuestras manos le diesen las órdenes para funcionar. Eran extensiones pasivas de nuestra voluntad. Este incipiente mundo de los agentes de IA son el comienzo de una nueva época de la historia en la que las herramienta poseen iniciativa. No solo serán instrumentos, sino socios. Representan una nueva especie digital que vive en simbiosis con nosotros.

Con el tiempo, la IA agéntica ayudará a redefinir el mercado laboral, desafiará nuestra concepción de privacidad y nos obligará a preguntarnos qué tareas merecen ser realizadas por humanos y cuáles son mejor delegar. El potencial es infinito: una humanidad aumentada, donde cada persona tiene a su disposición la capacidad de ejecución de una corporación entera actual, donde la barrera entre tener una idea y hacerla realidad se hace cada vez más pequeña.

Posiblemente estemos construyendo la infraestructura para la próxima etapa de la civilización. La era de la IA agéntica no es solo sobre tecnología; es sobre la expansión definitiva de la capacidad humana.

Más información

En este artículo se ha descrito lo que significa IA agéntica y cómo afectará al mundo que nos rodea. Espero que haya resultado de interés. Si busca inspiración o simplemente le interesan estos temas, en este blog se dispone de otros muchos contenidos relacionados. Por favor, utilice el buscador de contenidos que tenemos en la cabecera.

Por otro lado, estos son algunos otros artículos que pueden ser de interés:

• Qué significa inteligencia artificial general
• Privacidad en ChatGPT: Desafíos y consideraciones claves
• El futuro de la justicia con IA. Casos reales y efectos en ciudadanos y profesionales

Bibliografía

Aunque los contenidos de este blog tienen un propósito divulgativo, la verificación de las fuentes es una tarea que nos tomamos con seriedad. No obstante, al ser un blog sin fines de lucro, nos vemos obligados a operar de manera austera, lo que implica no utilizar tiempo a referenciar exhaustivamente cada dato presentado. No obstante, si necesita verificar las fuentes, estas son algunas de las utilizadas:

• Russell, S. J., & Norvig, P. (2020). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4ta ed.). Pearson Education. (Conceptualización del Agente Racional y la IA Fundacional).
• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł., & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 30. (El origen de la arquitectura Transformer, núcleo del LLM del agente).
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• Klarna Group. (2024, Febrero). AI Assistant Does the Work of 700 Agents in One Month. Klarna Press Release & Investor Relations. (Caso de estudio sobre la implementación de agentes en atención al cliente a gran escala).
• Microsoft Research. (2023). AutoGen: Enabling Next-Gen LLM Applications via Multi-Agent Conversation. Documentación y Repositorio de Código Abierto. (Referencia al framework líder en la orquestación de sistemas multi-agente).
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• World Economic Forum (WEF). (2023). Future of Jobs Report. Informe Global. (Datos sobre el desplazamiento y creación de nuevos roles laborales debido a la automatización).
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• Qué son los Agentes de IA. Oliver Nabani, revisado en diciembre 2025. https://www.youtube.com/watch?v=Xh1Jv33RIKw
• IA Agenética: Cómo funciona, ventajas, comparación con la IA tradicional. Datacamp, revisado en diciembre 2025. https://www.datacamp.com/es/blog/agentic-ai
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• Casos de uso reales de agentes de IA. Oracle, revisado en diciembre 2025. https://www.oracle.com/es/artificial-intelligence/ai-agents/ai-agent-use-cases/
• Aplicaciones empresariales de los agentes de IA: Ejemplos, ventajas, retos. Datacamp, revisado en diciembre 2025. https://www.datacamp.com/es/blog/ai-agents-business-applications
• Casos de uso de la IA generativa en marketing. Delve, revisado en diciembre 2025. https://www.delve.ai/es/blog/marketing-de-ia-generativa
• IA agéntica: el futuro de la automatización empresarial. Nort Consulting, revisado en diciembre 2025. https://www.nortconsulting.com/blog/ia-agentica-futuro-automatizacion-empresarial/
• Qué impacto tendrá la IA agéntica en el mercado laboral. Silicon, revisado en diciembre 2025. https://www.silicon.es/impacto-ia-agentica-mercado-laboral-2568939
• Cómo la inteligencia artificial está transformando el día a día de nuestros trabajos. La Vanguardia, revisado en diciembre 2025. https://www.lavanguardia.com/dinero/20251116/11256900/como-inteligencia-artificial-esta-transformando-dia-dia-trabajos-brl.html
• IA ‘agéntica’ y el futuro del trabajo: entre la promesa tecnológica y el riesgo de una mayor automatización. Equal Times, revisado en diciembre 2025. https://www.equaltimes.org/ia-agentica-y-el-futuro-del