El efecto dominó de la IA agentiva

Hasta hace muy poco, la inteligencia artificial —incluso la IA generativa— se concentraba en producir contenido bajo demanda, responder preguntas, redactar correos, resumir documentos, generar imágenes o videos, escribir líneas de código o simular conversaciones. Aunque sorprendentes, estas acciones eran reactivas: la IA esperaba instrucciones humanas para actuar, y su intervención terminaba al entregar una respuesta. Útil, sí, pero confinada a un rol de asistente pasivo. Pero esto ha cambiado. En los últimos meses, una nueva generación de IA ha empezado a ser capaz de tomar decisiones, ejecutar acciones y coordinar tareas sin necesidad de supervisión humana. No hablamos de una evolución técnica más, sino del nacimiento de los agentes inteligentes: sistemas autónomos capaces de actuar con propósito.

Esta transformación no está ocurriendo en laboratorios aislados. Ya está alterando cómo trabajan las empresas, cómo operan los gobiernos y cómo vivimos las personas. Como fichas de dominó, una adopción inicial —por pequeña que parezca— desencadena efectos en cadena: productividad aumentada, reducción de cargas operativas, rediseño de procesos, cambios regulatorios y nuevas exigencias éticas.

El fenómeno tiene nombre: IA agentiva. Y no es una tendencia pasajera. Es la próxima disrupción. La pregunta ya no es si impactará tu sector, es si estarás preparado cuando lo haga.

¿Qué es la IA agentiva y por qué importa ahora?

La IA agentiva representa un cambio radical en el paradigma de la inteligencia artificial que hemos visto hasta ahora. Mientras que la IA generativa produce contenido (textos, imágenes, video, código) en respuesta a una instrucción humana, la IA agentiva no espera órdenes: observa, decide y actúa por sí misma para alcanzar objetivos definidos. Es proactiva, persistente y adaptable. Es decir, tiene agencia (capacidad de actuar).

Un agente de IA puede planificar tareas, ejecutar acciones en múltiples plataformas, comunicarse con otros agentes, aprender de los resultados y corregir el rumbo sin intervención humana. Y todo esto lo hace en tiempo real, de forma autónoma, y en entornos cada vez más complejos.

Este concepto, que por años habitó solo en papers académicos o en entornos limitados como videojuegos o simulaciones, ha dado un salto al mundo real gracias a tres factores clave que convergieron en los últimos meses:

• Modelos fundacionales más potentes y contextuales, como GPT-4o, Claude 3 y Gemini 2, que permiten razonamiento, planificación y memoria más sofisticados.
• Nuevas plataformas de agentes, como AutoGPT, CrewAI, Cognosys, IBM Watsonx Orchestrate, Microsoft AutoGen, entre otras, diseñadas para que la IA no solo “hable” sino que ejecute tareas multietapa, acceda a herramientas externas, y mantenga contexto de largo plazo.
• Infraestructura interoperable: APIs abiertas, integraciones con sistemas empresariales, y conectividad con navegadores, aplicaciones de productividad, CRMs, ERPs y más.

La importancia de esta nueva ola no está solo en la tecnología en sí, sino en su aplicabilidad inmediata y su potencial transformador. Por primera vez, las organizaciones tienen acceso a agentes que pueden ejecutar trabajos completos, no solo asistir en fragmentos. El salto no es evolutivo, es estructural.

Estamos frente a un nuevo tipo de fuerza laboral digital: una que no duerme y mejora con cada iteración.

Un gran impulso: inversiones, adquisiciones y apuestas estratégicas

Cuando las grandes transformaciones tecnológicas comienzan a materializarse, el primer síntoma es el movimiento del capital. Y en el caso de la IA agentiva, esa señal ya llegó. En los últimos meses, las grandes tecnológicas y los fondos de capital riesgo han girado su atención —y sus inversiones— hacia plataformas de agentes inteligentes.

 Inversiones récord en startups de IA agentiva

Empresas emergentes que hace apenas unos años eran prototipos de laboratorio, hoy están recibiendo grandes rondas de inversión. Algunos ejemplos destacados (entre muchos):

• Cognosys (fundada en 2023) crea una plataforma para el desarrollo y ejecución de agentes de AI. Luego de haber levantado varios millones de dólares en rondas iniciales de inversión, fue adquirida el 16 de mayo de 2025 por la canadiense Cohere fundada en el 2019 y especializada en AI.
• Adept AI (fundada en 2022), enfocada en machine learning y AI para automatización de procesos, ha recibido más de 400 millones de dólares de múltiples venture capitals y empresas de tecnología, para el desarrollo de sus productos.
• Cognition (fundada en 2022), que ha desarrollado Devin, agente de software autónomo con capacidad para programar como un desarrollador humano, que se ha asegurado inversiones por más de 200 millones de dólares, y que ha alcanzado una valoración de más de 4 billones de dólares en marzo de 2025.

Adquisiciones y movimientos de integración

Las grandes tecnológicas también se han movido:

• Microsoft y OpenAI han intensificado el desarrollo de Copilot y agentes de tareas multietapa dentro de su suite de productividad, y dentro de la plataforma OpenAI, y han realizado adquisiciones importantes en los últimos meses, como la compra de Windsurf (plataforma de desarrollo de agentes) por parte de OpenAI por cerca de 3 billones de dólares (según datos públicos).
• Google anunció Project Mariner, que en conjunto con Gemini permite automatizar múltiples tareas de manera simultánea, que puedan ejecutarse en máquinas diferentes.
• Amazon está reforzando a Alexa como plataforma de agentes, con capacidades proactivas que se conectan a servicios y dispositivos IoT, y que pueda ejecutar tareas por el usuario de una forma autónoma.

Además, otras empresas están desarrollando plataformas específicas de agentes empresariales para sectores como finanzas, retail y gobierno.

Al mismo tiempo, se están creando plataformas de código abierto y frameworks como AutoGPT, CrewAI y LangGraph, que permiten que desarrolladores y empresas creen, coordinen y conecten múltiples agentes con facilidad. Estas iniciativas han encendido una carrera por dominar la capa intermedia de ejecución inteligente: aquella que convierte las capacidades de un modelo de lenguaje en acciones reales, integradas y autónomas.

Las apuestas estratégicas se están realizando. Las fichas de dominó han comenzado a desplazarse.

Primeros efectos: automatización con inteligencia y proactividad

La promesa de la IA siempre ha sido aumentar la eficiencia. Sin embargo, hasta ahora esa eficiencia dependía de la capacidad humana para dar instrucciones precisas. Lo que cambia con la IA agentiva es que la automatización deja de ser lineal y reactiva, y se convierte en proactiva, adaptativa y continua.

🏢 Empresas: de copilotos a ejecutores autónomos

En el mundo corporativo, los agentes ya están asumiendo tareas que tradicionalmente requerían equipos humanos:

• Agentes de ventas que monitorean prospectos, actualizan sistemas CRM, generan propuestas y agendan seguimientos.
• Agentes financieros que analizan riesgos, gestionan reportes y disparan alertas o recomendaciones automatizadas.
• Agentes de soporte que no solo responden tickets, sino que resuelven casos de punta a punta, conectando con sistemas internos sin intervención humana.

A diferencia de los chatbots tradicionales, estos agentes no se limitan a contestar: actúan, se integran con plataformas, cruzan información, y persisten en la tarea hasta completarla.

🏛️ Gobiernos: trámites sin fricción y decisiones asistidas

Varios gobiernos en el mundo están explorando agentes para automatizar procesos administrativos, especialmente en trámites de alto volumen. Algunos casos emergentes:

• Agentes tributarios que revisan declaraciones fiscales, validan documentos y contrastan contra bases de datos de facturación y notifican inconsistencias.
• Agentes en seguridad social que filtran solicitudes, validan requisitos y priorizan casos con base en criterios legales.
• Agentes para asistencia legal, que analizan leyes locales y recomiendan cursos de acción a ciudadanos o funcionarios.

El impacto no es solo de eficiencia: estos agentes reducen tiempos, costos y errores, y permiten a los gobiernos enfocar recursos humanos en tareas más estratégicas.

🏙️ Ciudades: automatización distribuida e inteligencia urbana

En entornos urbanos, la IA agentiva comienza a integrarse con sistemas de transporte, gestión de energía, vigilancia y mantenimiento:

• Agentes que monitorean sensores de tráfico y reconfiguran semáforos dinámicamente para descongestionar avenidas.
• Agentes que identifican fallas en redes eléctricas o de agua y coordinan órdenes de trabajo.
• Agentes que detectan patrones de inseguridad o emergencias y disparan respuestas automatizadas.

Estos agentes no solo observan: coordinan acciones entre sistemas físicos y digitales, en tiempo real y sin necesidad de intervención centralizada.

👥 Personas: productividad aumentada sin esfuerzo consciente

Los primeros usuarios individuales también comienzan a sentir el cambio

• Profesionales que delegan a un agente la organización de su semana, correos, llamadas, pago de facturas o recordatorios.
• Creadores de contenido que trabajan con agentes que entienden su estilo, priorizan publicaciones y generan y publican contenido con su voz e imagen.
• Emprendedores que usan agentes para investigar mercados, comprar o vender acciones, lanzar campañas, redactar contratos o monitorear flujos financieros.

En todos estos casos, el patrón se repite: la IA ya no asiste, ejecuta. Y con cada ejecución exitosa, crece la confianza para delegarle más.

Liderar antes que reaccionar

El efecto dominó de la IA agentiva ya está en marcha. Lo que comenzó como una innovación en entornos de nicho, hoy se extiende rápidamente por empresas, gobiernos, ciudades y hogares. Cada nueva implementación empuja al resto del sistema hacia una transformación que ya no es opcional. Ignorarla no es una decisión neutral: es quedarse atrás.

En cualquier disrupción, quienes lideran desde temprano no solo obtienen ventajas competitivas, definen las reglas del juego.

Los agentes inteligentes no son el futuro: ya están tomando decisiones, ejecutando tareas y transformando realidades. El reto ahora es que esas decisiones estén alineadas con nuestras metas, nuestros valores y nuestra visión de progreso.

A diferencia de otras tecnologías, la IA agentiva no se incorpora como una simple herramienta más. Redefine procesos, roles, responsabilidades y estructuras enteras. Y cuanto antes las organizaciones comprendan esta realidad, mejor podrán anticiparse, adaptarse y liderar en este nuevo escenario.

Fuente: Victor Betancourt / SONDA