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.
🌐 Plataformas abiertas: de laboratorios a ecosistemas
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.
Reacción en cadena: impacto en gobiernos y servicios públicos
Cuando un gobierno implementa IA agentiva con éxito, no solo transforma un proceso; eleva la vara para todo el sistema. La eficiencia, transparencia y velocidad que introducen estos agentes generan un efecto dominó que impacta tanto a otras entidades del Estado como a la ciudadanía.
🧾 Administraciones más ágiles
La IA agentiva permite que trámites que antes requerían formularios, citas y validaciones manuales, se resuelvan en minutos. Algunos gobiernos del mundo ya están adoptando agentes para:
- Procesar solicitudes de licencias, subsidios o permisos sin intervención humana.
- Verificar requisitos automáticamente cruzando bases de datos internas.
- Notificar a ciudadanos de manera proactiva sobre plazos, pagos o documentación faltante.
- iniciar procesos automáticos de aprobación presupuestaria, reasignación de recursos o alertas a autoridades competentes.
Esto genera una presión sistémica: si una institución ofrece un servicio eficiente gracias a agentes de IA, otros deberán actualizarse para estar al nivel de lo que exigen los ciudadanos.
🏛️ Presión para repensar marcos legales y regulatorios
A medida que los agentes asumen roles que antes eran exclusivos de funcionarios humanos, emergen nuevas preguntas:
- ¿Podrá un agente firmar o validar un documento oficial?
- ¿Quién es responsable por una decisión tomada por un agente autónomo?
- ¿Cómo garantizar que los agentes sean auditables, imparciales y transparentes?
Esto abre un nuevo frente: la necesidad urgente de marcos legales adaptados a una realidad en la que las decisiones ya no son siempre humanas. Gobiernos que adopten agentes sin actualizar su regulación podrían enfrentarse a vacíos legales, litigios o resistencia institucional.
👥 Ciudadanos empoderados
Finalmente, al recibir servicios más rápidos y personalizados gracias a agentes, los ciudadanos comienzan a esperar lo mismo de todo el ecosistema público. Esto:
- Incrementa la confianza en instituciones que modernizan.
- Exige a los líderes públicos adoptar la tecnología no solo como opción, sino como mandato de eficiencia y equidad.
La IA agentiva no solo transforma procesos. Transforma la relación entre el ciudadano y el Estado.
Ecosistemas conectados: colaboración entre agentes y humanos
Uno de los avances más sorprendentes de la IA agentiva es que ya no actúa en solitario. Lo que está emergiendo es una nueva arquitectura digital donde múltiples agentes colaboran entre sí, se comunican, reparten responsabilidades, y coordinan acciones en entornos dinámicos. Estamos presenciando el nacimiento de ecosistemas de agentes.
🤝 De agentes individuales a equipos inteligentes
En lugar de tener un único agente que intenta hacerlo todo, los nuevos sistemas distribuyen tareas entre agentes especializados que:
- Se comunican mediante protocolos de lenguaje natural estructurado.
- Se supervisan mutuamente para evitar errores o redundancias.
- Se adaptan a los cambios del entorno en tiempo real.
Por ejemplo, una empresa puede tener:
- Un agente que analiza datos financieros.
- Otro que gestiona la comunicación con clientes.
- Otro que diseña campañas de marketing.
- Todos coordinados entre sí para lanzar una estrategia de producto sin intervención humana.
Esto replica, a escala digital, la lógica de un equipo de trabajo humano, pero con mayor velocidad, consistencia y escalabilidad.
Incluso se está explorando la idea de agentes que “contratan” otros agentes, delegan funciones y negocian con ellos, abriendo un mundo donde la IA tiene capacidad organizativa similar a la humana, pero a escala y velocidad inalcanzables para nosotros.
🧠 Humanos en el loop: el nuevo rol de las personas
En este nuevo esquema, los humanos no desaparecen. Pero su rol cambia. Ya no están en cada paso del proceso, sino en los momentos críticos:
- Diseño de objetivos: Los humanos definen qué se quiere lograr.
- Supervisión ética y estratégica: Evalúan si lo que hacen los agentes es correcto y deseado.
- Intervención puntual: Actúan solo si el sistema detecta conflictos, ambigüedades o situaciones no previstas.
Este modelo de colaboración se conoce como «human-in-the-loop«, pero evoluciona hacia esquemas más fluidos, donde el humano observa y supervisa, sin interferir en cada paso.
⚙️ Hacia sistemas vivos: la inteligencia en constante adaptación
Estos ecosistemas no son rígidos. Aprenden, se ajustan, se reconfiguran. Un fallo en un agente puede ser detectado y corregido por otro. Una nueva herramienta puede ser adoptada por el ecosistema automáticamente. La inteligencia ya no reside en un modelo, sino en la dinámica de colaboración entre múltiples agentes y humanos.
Esta evolución marca el paso de sistemas inteligentes a sistemas vivos, que aprenden del entorno, de los usuarios y de sí mismos.
Riesgos y dilemas éticos
A medida que la IA agentiva se despliega con velocidad en empresas, gobiernos y entornos personales, empiezan a emerger preguntas profundas sobre responsabilidad, transparencia, privacidad y control. Si los agentes ya actúan sin esperar instrucciones, ¿Qué pasa cuando se equivocan? ¿Quién responde por sus decisiones? ¿Y cómo aseguramos que no se desvíen de los valores humanos?
Lo que hace poderosa a la IA agentiva —su capacidad de actuar por cuenta propia— también la convierte en un riesgo si no se gestiona adecuadamente.
⚠️ Delegación sin supervisión: ¿demasiado poder, demasiado rápido?
En muchos casos, los agentes pueden tomar decisiones críticas (cerrar contratos, ejecutar transacciones, modificar datos sensibles) sin intervención humana directa. Si bien esto aumenta la eficiencia, también abre la puerta a:
- Errores difíciles de rastrear, especialmente si los agentes interactúan entre sí.
- Decisiones opacas, donde ni siquiera los desarrolladores entienden del todo cómo se llegó a una acción.
- Consecuencias no previstas, cuando los agentes actúan más allá de la intención original de sus creadores.
🧱 Privacidad, vigilancia y límites difusos
Los agentes personales requieren acceso constante a nuestros calendarios, correos, mensajes, ubicaciones, patrones de comportamiento… y en muchos casos, toman decisiones por nosotros.
Esto plantea preguntas clave:
- ¿Dónde está el límite entre asistente y vigilante?
- ¿Quién controla los datos que consumen y generan estos agentes?
- ¿Pueden ser manipulados o espiados por terceros?
En un mundo lleno de agentes, la privacidad no será solo un derecho: será una arquitectura a diseñar desde cero.
⚖️ Responsabilidad legal y trazabilidad
Cuando un agente comete un error o causa daño, el sistema legal actual no tiene respuestas claras:
- ¿Responde el desarrollador, el usuario, la empresa proveedora o el agente mismo?
- ¿Cómo auditamos decisiones automatizadas cuando hay cientos o miles por segundo?
- ¿Qué regulaciones deben aplicar a una IA que opera entre jurisdicciones?
Estas preguntas ya no son teóricas. Organizaciones y gobiernos están comenzando a diseñar marcos regulatorios para la IA autónoma, pero la velocidad de la innovación supera a la velocidad de la creación de leyes.
🧬 Riesgo de alineación: cuando el agente no comparte tus valores
Un agente bien entrenado optimiza objetivos. Pero si esos objetivos están mal definidos o no consideran matices humanos, los resultados pueden ser contraproducentes:
- Agentes que maximizan eficiencia… eliminando toda flexibilidad.
- Agentes que toman decisiones sesgadas por los datos con los que fueron entrenados.
- Agentes que priorizan metas a corto plazo sin comprender consecuencias humanas o sociales.
Por eso, hablar de IA agentiva no es solo hablar de tecnología. Es hablar también de ética y humanidad.
El efecto dominó que observamos en la IA agentiva no es neutral. Si bien multiplica beneficios, también puede amplificar errores, y exige nuevas formas de gobernanza, supervisión y responsabilidad. Cuanto antes comprendamos estos riesgos, más preparados estaremos para construir un futuro en el que los agentes no solo sean inteligentes, sino también confiables.
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
