Empezar con IA agentiva es más efectivo que perseguir la última tendencia

Es fácil pensar que tu empresa se está quedando atrás en la adopción de la IA agentiva. El entusiasmo es constante y convincente, pero no tienes que precipitarte cuando los requisitos empresariales para una tecnología aún no están maduros. Nuestra investigación reciente, parte del Informe 2025 sobre la estrategia de aplicaciones de IA, muestra que el 37 % de las organizaciones no tienen un enfoque formal hacia la IA agentiva y solo el 5 % está avanzando activamente con ella.

Lo más sensato es analizar el bombo con escepticismo y moderar la inversión durante la fase de aprendizaje y prueba. Actualmente, la implementación de IA con agentes favorece claramente a los chatbots estáticos con IA que realizan tareas definidas, frente a sistemas dinámicos, complejos y autónomos donde varios agentes colaboran para cumplir objetivos y mejorar con el tiempo.

Cinco razones para que las empresas exploren la IA agente antes de seguir la tendencia.

La tecnología de IA agentiva todavía se está transformando a un ritmo más rápido del que podemos desarrollar soluciones. Constantemente surgen nuevas capacidades, herramientas y bibliotecas de código. Este es un momento para prototipar, lo que permite seguir la innovación, pero las soluciones empresariales completas requieren un ritmo más pausado en la pila tecnológica. Algunos ejemplos concretos:

• Los agentes requieren una sólida capacidad de razonamiento para resolver los problemas más complejos que definen el comportamiento autónomo con objetivos. Utilizamos modelos para ello, aunque su capacidad de razonamiento aún no alcanza para sustituir a los humanos.
• Los agentes necesitan memorias más avanzadas para resolver problemas complejos. Han surgido nuevos sistemas de memoria, cada uno con un enfoque particular: memoria semántica, episódica y procedimental, entre otras. Incluso podemos ver casos donde los modelos desarrollan capacidades de memoria.
• Se están agregando importantes mejoras de funcionalidad a las API que los desarrolladores usan para crear aplicações. En el lado del cliente, se están ampliando los navegadores para facilitar el uso de la IA . En el lado del servidor, OpenAI anunció recientemente varias actualizaciones de su API de Respuestas . Entre ellas, se incluye la compatibilidad con el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) y la posibilidad de buscar en múltiples almacenes de vectores.

Surgirán nuevos estándares a medida que los expertos y desarrolladores aborden las necesidades de interoperabilidad del mercado. Considera MCP, propuesto por Anthropic, y el protocolo Agent2Agent (A2A), propuesto por Google. El primero aborda la comunicación entre modelo y recursos, y el segundo la comunicación entre agentes. Ninguno cubre por completo los requisitos de interoperabilidad para la IA agencial. Para cerrar estas brechas, es lógico esperar nuevas propuestas de estándares en los próximos meses. Aunque MCP y A2A cuentan con apoyo creciente de proveedores y clientes, conviene que los estándares se formalicen mejor antes de que decidas adoptarlos en tu empresa.

Estamos creando y desplegando agentes de IA. Las primeras métricas muestran éxito, pero miden las ganancias empresariales en términos de aumento de ingresos (sin considerar los costos) o la proporción de solicitudes atendidas por bots en lugar de personas (lo que demuestra que los agentes pueden realizar ciertas tareas, pero no ofrece una comparación completa de costos). El costo total de propiedad (TCO) para la IA agentiva requiere:

• Una lista completa de materiales, que incluye tecnología, actualización y adopción de procesos, y requisitos de talento humano, como nuevas habilidades en roles existentes o la creación de nuevos roles.
• Directrices arquitectónicas y diagramas de componentes que incluyen la topología y la interoperabilidad con la infraestructura y los servicios existentes.
• Los criterios de éxito definen métricas clave según el impacto en la infraestructura, como el rendimiento y la capacidad de cómputo, red y almacenamiento.

Para funcionar correctamente, las aplicaciones con IA necesitan datos fiables y seguros. Si no cuentas con un enfoque eficaz para gestionar silos, formatos y normalización de datos, costará implementar con éxito una solución de IA agente, porque esta amplifica las debilidades de datos y seguridad de tu empresa. No se trata solo de desplegar muchos agentes que operan a velocidad de máquina en una red. Hoy en día, la seguridad se aplica a los agentes como si fueran personas o dispositivos. Por eso, los usuarios autorizan a los agentes sin comprender bien hasta qué punto usarán, modificarán o eliminarán sus datos.

Las aplicaciones habilitadas con IA requieren observabilidad en toda la pila. Si tu organización no ha establecido una práctica efectiva de observabilidad completa, no estará preparada para una solución de IA autónoma, que depende claramente de ella para la visibilidad, las operaciones, la resolución de incidencias y la gobernanza.

Ten en cuenta estas cinco razones y actúa con prudencia en lugar de dejarte llevar por la moda de la IA agentica. Si más de dos suponen desafíos reales para tu plan de adopción, tomarte más tiempo es lo mejor. En un mercado cuya pila tecnológica y estándares todavía están en evolución, cuyos costes aún no se han definido, y cuyos requisitos incluyen capacidades empresariales avanzadas como la gestión integral de datos y observabilidad desde el diseño, avanzar con calma en IA agentica es la mejor opción. La primera implementación de una solución de IA agentica no valida el valor de los agentes para la empresa. Valida que la infraestructura está lista. Adoptar de forma progresiva te da tiempo para detectar y fortalecer las debilidades antes de comprometerte demasiado.

Para profundizar en la preparación para IA con agentes, descubre nuestra última visión en “Política en Payload: Preparándose para arquitecturas de agentes de IA.”