La era de los agentes. Cuando la IA deja de responder y empieza a operar

Más allá del entusiasmo, y también de los debates sobre seguridad, el impacto fue inmediato: OpenClaw mostró de forma tangible algo que hasta hace poco parecía teórico. La IA ya no solo conversa, empieza a operar y tener un control integral en contextos más complejos y reales.

Durante los últimos tres años, el mundo empresarial ha estado fascinado con ChatGPT, pero mientras muchas organizaciones siguen usando la IA para redactar textos o generar reportes, una nueva generación de IA está redefiniendo las reglas del juego: la IA agéntica.

Mientras la IA generativa responde cuando le preguntamos, la IA agéntica puede actuar con un objetivo definido, analizar el entorno, tomar decisiones y ejecutar acciones de manera autónoma. Es la diferencia entre tener un asistente que contesta preguntas y contar con un colaborador que resuelve problemas de principio a fin.

De herramientas a sistemas que operan procesos

Pensemos en un escenario cotidiano en el sector retail. Una cadena de tiendas recibe cientos de solicitudes diarias de reposición de inventario desde sus diferentes sucursales. El proceso tradicional requiere que alguien revise cada solicitud, verifique niveles de inventario en almacenes, cruce información con pronósticos de demanda, coordine con logística y finalmente emita órdenes de compra.

Con IA generativa, ese alguien podría pedir al sistema que redacte las órdenes más rápido. Con IA agéntica, el proceso completo puede ejecutarse de manera autónoma. El sistema detecta cuándo un producto alcanza su punto de reorden, analiza patrones de venta históricos, consulta su capacidad de transporte, negocia con proveedores digitalmente y ejecuta la orden completa. Todo esto sin intervención humana, salvo en excepciones que requieran juicio estratégico.

La promesa no es menor. Tan sólo el 48% de las organizaciones planearon implementar agentes autónomos durante 2025, con retornos de inversión promedio de 1.7 veces sobre su inversión inicial.

En un país como México, donde el nearshoring está generando presión sin precedentes sobre las cadenas de suministro, la IA agéntica puede marcar diferencias competitivas reales. Un agente especializado puede monitorear continuamente decenas de variables: disponibilidad de materias primas, tiempos de tránsito en puertos, alertas meteorológicas, variaciones cambiarias y capacidad de producción.

Cuando detecta un riesgo potencial de desabasto, no envía una alerta para que alguien lo resuelva. Replanifica rutas, renegocia tiempos de entrega con proveedores alternativos, ajusta programación de producción y comunica cambios a todas las partes involucradas. El resultado: menos interrupciones, menores costos de inventario de seguridad y mayor confiabilidad operativa.

En el sector financiero, donde se manejan miles de procesos que requieren validaciones cruzadas, cumplimiento regulatorio y toma de decisiones estructuradas. La apertura de cuentas empresariales, por ejemplo, tradicionalmente involucra múltiples revisiones manuales: verificación de documentos legales, validación de identidades, análisis de riesgos y evaluación crediticia.

Un agente de IA puede coordinar este proceso completo. Solicita documentación faltante, verifica autenticidad de documentos, consulta bases de datos de listas de control, ejecuta modelos de calificación crediticia y, finalmente, aprueba o rechaza la solicitud con base en parámetros establecidos.

¿Hacia dónde evoluciona la IA agéntica? Hay tres caminos claros

De un agente a equipos de agentes

Las organizaciones están descubriendo que los sistemas más eficaces no dependen de un único agente, sino de múltiples agentes especializados que colaboran entre sí: algunos planifican, otros ejecutan, otros supervisan y otros verifican cumplimiento. La orquestación y la comunicación entre agentes, habilitadas por protocolos como A2A (Agent-to-Agent), están comenzando a definir nuevas arquitecturas empresariales, más parecidas a equipos coordinados que a aplicaciones tradicionales.

De tareas aisladas a la gestión de procesos completos

El verdadero valor no está en automatizar actividades individuales, sino en permitir que los sistemas gestionen procesos completos y tomen decisiones dentro de parámetros definidos. El cambio de paradigma es claro, de un enfoque declarativo a uno imperativo. Esto implica que los agentes mantengan contexto, monitoreen continuamente y adapten decisiones en tiempo real, cambiando la forma en que se diseñan los sistemas empresariales y operativos.

De experimentos a plataformas gobernadas y seguras

A medida que los agentes toman decisiones reales, temas como gobernanza, trazabilidad y control se vuelven centrales. Están emergiendo nuevos estándares y protocolos que permiten a los agentes conectarse a sistemas empresariales, y operar dentro de límites bien definidos. Protocolos como MCP (Model Context Protocol) facilitan esta integración, mientras nuevos modelos de interacción humano-agente, como AG-UI (Agent–User Interaction), buscan hacer estos sistemas más controlables.

Los tres pilares para una implementación exitosa

La IA agéntica no es magia ni requiere transformaciones radicales. Sin embargo, su implementación exitosa, desde mi perspectiva, descansa en tres pilares fundamentales:

1. Calidad de datos e integración de sistemas

Los agentes autónomos son tan buenos como los datos que pueden consultar y los sistemas con los que pueden interactuar. Si su información de inventario vive en un ERP obsoleto, sus datos de clientes en un CRM aislado y sus proyecciones de demanda en hojas de cálculo, ningún agente podrá funcionar efectivamente. La inversión en integración y gobernanza de datos no es opcional; es prerequisito.

2. Definición clara de límites y escalamiento

La autonomía no significa falta de control. Los agentes más efectivos operan dentro de parámetros bien definidos. ¿Hasta qué monto puede un agente aprobar una compra sin supervisión? ¿Qué nivel de desviación de pronóstico requiere intervención humana? ¿Cuándo debe un agente escalar una decisión por complejidad o riesgo? Estas reglas deben establecerse desde el diseño.

3. Enfoque repetitivo y casos de uso específicos

Las organizaciones que intentan implementar agentes "para todo" fracasan. Las exitosas comienzan con casos de uso específicos y con métricas claras de éxito. Empiezan con un agente para gestión de reembolsos de gastos menores, comprueban que funciona, miden el impacto y luego escalan a procesos más complejos.

México enfrenta una coyuntura única. La competencia en sectores como retail, logística y servicios financieros se intensifica. Los márgenes se reducen mientras la guerra por talento hace que contratar y retener personas para tareas operativas sea cada vez más costoso.

La IA agéntica no es una apuesta futurista; es una respuesta práctica a presiones competitivas actuales. No se trata de reemplazar personas, sino de liberarlas de tareas repetitivas para que se enfoquen en agregar valor: estrategia, creatividad, relaciones con clientes y toma de decisiones complejas.

Los próximos años no estarán definidos por quién implementa más pilotos, sino por quién logra rediseñar sus procesos, su arquitectura y su forma de operar alrededor de sistemas autónomos. La pregunta ya no es si los agentes formarán parte de la empresa sino quién aprenderá primero a gobernarlos, integrarlos y convertirlos en una ventaja competitiva sostenible. Porque, como ha ocurrido en todas las revoluciones tecnológicas, la ventaja no la obtiene quien adopta primero una herramienta, sino quien entiende efectivamente el cambio de paradigma.

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Nota del editor: Marco Reis es CEO de Inetum North Latam (México/USA). Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.

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