10+ Tendencias y ejemplos de IA agéntica

Hemos revisado y comparado las tendencias de IA agéntica de varios informes sectoriales importantes, benchmarks y divulgaciones de proveedores. Las fuentes señalan que el futuro de la IA agéntica consiste en integrar la IA en profundidad y transformar los enfoques empresariales mediante la reestructuración de los frameworks actuales.

Tendencias de IA agéntica con ejemplos de la vida real

1. Hacia pipelines de datos autónomos y autorreparables

A medida que las organizaciones escalan sus iniciativas de IA y análisis, mantener una alta calidad de datos en todos los pipelines se vuelve cada vez más complejo. Los enfoques tradicionales, como añadir comprobaciones manuales, parchear los pipelines de forma reactiva o ampliar los equipos de ingeniería de datos, pueden resultar difíciles de escalar.

En lugar de depender de la supervisión y las reparaciones humanas, los futuros pipelines de datos integrarán agentes de IA con aprendizaje por refuerzo y arquitecturas modulares capaces de:

• Supervisar el estado de los pipelines e identificar problemas de forma temprana, usando observabilidad y metadatos.
• Diagnosticar las causas raíz (por ejemplo, deriva del esquema, datos faltantes, fuentes de entrada retrasadas).
• Reparar de forma autónoma los problemas (por ejemplo, volver a la última configuración correcta, reingerir lotes fallidos o ajustar dinámicamente las transformaciones).

Ejemplos reales de pipelines autorreparables:

• Empresas como Monte Carlo están desarrollando plataformas de “observabilidad de datos” para ofrecer a los agentes de IA una visión completa del funcionamiento del pipeline.¹
• Mejora de los pipelines de CI/CD con IA agéntica: La investigación sobre pipelines de MLOps autónomos (por ejemplo, almacenes de características autorreparables) se está acelerando.²

2. Las herramientas por encima del proceso

El debate tradicional de “proceso frente a herramientas” está perdiendo relevancia con el auge de la IA agéntica.

Aunque los procesos sólidos siguen siendo importantes, las herramientas de IA agéntica, que planifican, deciden y ejecutan tareas de varios pasos de forma autónoma, están empezando a sustituir la necesidad de un diseño de procesos complejo en algunas áreas.

• Los agentes autónomos pueden automatizar flujos de trabajo de extremo a extremo sin exigir que los usuarios gestionen manualmente cada paso.
  
• Los usuarios no técnicos ahora pueden desplegar automatizaciones (por ejemplo, gestión de pipelines de datos, búsqueda de amenazas de ciberseguridad) sin conocimientos profundos.

En efecto, las herramientas agénticas están cambiando la conversación: en lugar de optimizar el proceso en torno a los equipos humanos, las herramientas se convierten en el nuevo model operativo.

En los próximos años, las empresas podrían pasar de herramientas aisladas a soluciones de IA agéntica operacionalizadas que cubren todo el proceso.

3. Agentes de IA verticales en industrias especializadas

Se está produciendo un cambio desde los foundation models de propósito general (como ChatGPT) hacia agentes de IA más especializados (como el editor de código Cursor IA). Este cambio está diseñado para funciones específicas y ofrece ventajas clave para optimizar las operaciones empresariales, entre ellas:

• Mayor precisión en tareas específicas de cada industria.
• Mejora de la eficiencia mediante la automatización de flujos de trabajo específicos de cada dominio.
• Integración profunda en los sistemas empresariales para ofrecer soluciones a medida.

Ejemplos de agentes de IA verticales:

• Agentes de IA en atención al cliente: Responden a consultas en lenguaje natural, interpretan el contexto y generan respuestas similares a las humanas.
  
• Agentes de IA en sanidad: Automatizan los procesos sanitarios y ejecutan diversas tareas empresariales como la codificación médica, la programación de citas y la administración de consultas.
  
• Agentes de IA como desarrolladores: Automatizan las sugerencias de código, la depuración y las pruebas de software.
  
• Agentes de IA como usuarios de ordenadores: Automatizan tareas cotidianas como recordatorios y supervisión de la seguridad.
  
• Testers de QA con IA: Sistemas automatizados de pruebas de software.
• Agentes web autónomos y copilotos: Navegan por sitios web, extract datos, rellenan formularios y realizan tareas web de varios pasos con una intervención humana mínima.

Más información sobre la IA vertical

Si está analizando la infraestructura que impulsa la IA agéntica con capacidad web, estos son nuestros últimos benchmarks:

• Navegadores remotos: Cómo la infraestructura de navegación permite a los agentes interactuar con la web de forma segura.
• Navegador MCP benchmark: Principales servidores MCP para uso de herramientas y acceso web.

4. Integración de los agentes de IA con el mundo físico

Los agentes de IA se integran cada vez más profundamente con el Internet de las cosas (IoT) y con los dispositivos y el mundo físico. Las aplicaciones abarcan diversos entornos, como hogares inteligentes, oficinas y ciudades, donde los agentes de IA controlan dispositivos de forma autónoma.

Ejemplo del mundo real:

Empresas tecnológicas como NVIDIA y GE HealthCare están colaborando en sistemas robóticos agénticos como las tecnologías de rayos X y ultrasonido, donde los agentes de IA utilizan imágenes médicas para interactuar con el mundo físico.³

5. Creciente cambio hacia los models de código abierto

Durante años, los models de IA propietarios controlados por unas pocas grandes empresas tecnológicas dominaron el panorama. Pero esto está cambiando rápidamente con models de código abierto como Mistral.

• Para las empresas B2B (empresa a empresa): Se prefieren los models de código abierto por sus menores costes operativos. Esto es especialmente cierto en el caso de los models más pequeños, que a menudo son suficientes para tareas específicas y bien definidas. Las empresas pueden realizar el fine-tuning de los models de IA internamente, reduciendo la dependencia de APIs de terceros costosas.
• Para los desarrolladores: Los models de código abierto más pequeños pueden someterse a fine-tuning para funciones o dominios empresariales específicos.

Respuesta de los models propietarios: OpenAI utiliza precios escalonados en toda su gama de models. Los models de mayor capacidad, como GPT-5.5, cuestan actualmente en torno a 5 dólares por millón de tokens de entrada y 30 dólares por millón de tokens de salida, mientras que variantes más pequeñas como GPT-5.4 mini tienen un precio considerablemente inferior para soportar despliegues sensibles al coste.⁴

6. Inteligencia artificial transformadora

A diferencia de la IA estrecha, que se centra en tareas estáticas, la Inteligencia Artificial Transformadora (TAI) aprovecha las capacidades agénticas para impulsar un cambio adaptativo y de alto impacto a gran escala.

Los sistemas de Inteligencia Artificial Transformadora (TAI) pueden:

• Comprender y descomponer objetivos complejos, incluso en condiciones de incertidumbre.
• Utilizar herramientas externas y APIs para actuar en entornos dinámicos.
• Adaptar estrategias, aprendiendo de la retroalimentación y del contexto.
• Coordinarse con humanos y otros agentes para alcanzar objetivos a largo plazo.

Ejemplos del mundo real:

• Vehículos autónomos (por ejemplo, Waymo, Tesla FSD)
  
• Robots de almacén (por ejemplo, Amazon Robotics)
  
• Agentes de diagnóstico sanitario (por ejemplo, MedPaLM de Google DeepMind)
  

7. Frameworks de construcción de agentes de IA

Hemos visto el auge de muchos frameworks de construcción de agentes de IA como OpenAI Swarm, LangGraph, Microsoft Autogen, CrewAI, y Langflow. Los frameworks ofrecen herramientas y plantillas preempaquetadas que permiten desarrollar agentes de IA adaptados a diversos casos de uso.

Los frameworks de construcción de agentes de IA han permitido a los usuarios ampliar sus casos de uso al permitir:

• Integración de LLM: Seleccionar LLMs como OpenAI, Anthropic o Mistral para crear agentes especializados para tus necesidades.
  
• Integración de la base de conocimientos: Integra documentos personalizados (json, PDFs, sitios web) para mejorar la precisión y la relevancia.
  
• Gestión de memoria integrada: Realiza un seguimiento automático del historial de conversaciones para ofrecer interacciones personalizadas.
  
• Integración de herramientas personalizadas: Permite a los agentes realizar tareas como pagos, búsquedas web y llamadas a API.

8. Combinación de datos sintéticos y del mundo real

Las empresas combinan cada vez más datos sintéticos y del mundo real para entrenar sus IA models de forma eficaz.

Aunque los datos del mundo real ofrecen información valiosa, a menudo se enfrentan a limitaciones como la escasez, los problemas de privacidad y los sesgos inherentes. Los datos sintéticos, en cambio, proporcionan un entorno controlado donde la IA puede entrenarse en escenarios diversos.

Ejemplos reales sobre datos sintéticos:

• Empresas como Waymo utilizan datos sintéticos para simular estos eventos poco frecuentes, que luego se integran con datos reales de conducción para entrenar sus IA models.⁵
  
• NVIDIA crea entornos sintéticos para entrenar agentes robóticos en tareas del mundo físico, como la automatización de fábricas y la asistencia en cirugía autónoma.³

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9. La IA agéntica redefine los roles del equipo

La IA agéntica redefine cómo se distribuyen las responsabilidades entre analistas e ingenieros. Los equipos están asumiendo responsabilidades ampliadas. Los analistas están adquiriendo capacidad para crear y gestionar pipelines, mientras que los ingenieros automatizan cada vez más los flujos de trabajo principales.

Dos fuerzas principales están impulsando este cambio:

• Avances en la automatización de pipelines impulsada por IA: Los sistemas agénticos pueden gestionar de forma autónoma flujos de trabajo de varios pasos, como la ingesta de datos, la validación y la detección de incidentes. A medida que avanza la automatización, los ingenieros pueden gestionar sistemas más grandes con menos recursos, mientras que los analistas mantienen los flujos de trabajo de forma independiente.
  
• Mayor demanda de productos de IA y datos: A medida que los líderes empresariales buscan un acceso más rápido y amplio a los datos, se espera que los equipos hagan más con menos recursos. Los analistas asumen tareas más técnicas, mientras que los ingenieros se centran en escalar y automatizar la infraestructura.

10. El factor humano en la IA agéntica

El verdadero éxito de la IA agéntica depende en gran medida de lo bien que las personas puedan integrar y utilizar estos sistemas.

Puntos clave:

• Colaboración humano-IA: La eficacia de la IA agéntica dependerá de la capacidad de los equipos para colaborar con los agentes de IA, utilizándolos como compañeros de trabajo.
  
• Cambio cultural: Adoptar la IA agéntica exigirá un cambio significativo en la cultura organizacional, centrado no solo en la adopción de tecnología, sino también en permitir que las personas trabajen junto a la IA para alcanzar nuevas cotas de productividad.

11. Surgimiento de nuevos models de precios para agentes de IA

La adopción de compañeros de trabajo digitales podría transformar la forma en que las empresas valoran las tareas realizadas tradicionalmente por personas.

Esta transición está impulsando el auge de models de negocio agénticos que favorecen la compensación basada en salarios frente a las estructuras convencionales de licencias de software.

Ejemplo real de nuevos models de precios para agentes de IA:

Los agentes de IA de voz de Telefónica, que operan con un coste por interacción de 0.35 €, son drásticamente más baratos que la referencia de 3.50 € necesaria para la mano de obra humana de los centros de llamadas.⁶

IA agéntica explicada

La IA agéntica se refiere a sistemas de IA capaces de actuar de forma autónoma, adaptarse en tiempo real y resolver problemas complejos de varios pasos en función del contexto y los objetivos.

Combina múltiples agentes de IA, aprovechando los large language models (LLMs) y las capacidades de razonamiento.

Características clave:

• Toma de decisiones autónoma: Actúa de forma independiente con una intervención humana mínima.
  
• Adaptación en tiempo real: Se ajusta a circunstancias cambiantes y situaciones en evolución.
  
• Colaboración multiagente: Varios agentes trabajan juntos para resolver problemas complejos.
  
• Razonamiento: Utiliza el razonamiento y la comprensión del lenguaje natural para procesar y responder a los desafíos.

Más información: Niveles de sistemas agénticos.

IA agéntica frente a IA generativa comparadas

La IA generativa genera contenido (texto, imágenes, etc.) a partir de datos de entrada o prompts. Utiliza models de deep learning que imitan los procesos de aprendizaje y toma de decisiones del cerebro humano. Al analizar grandes datasets, estos models identifican patrones y generan contenido en respuesta a solicitudes en lenguaje natural.

La IA agéntica se refiere a sistemas de IA que toman decisiones de forma autónoma y actúan para alcanzar objetivos complejos con una supervisión mínima. Combina la flexibilidad de los large language models (LLMs) con la precisión de la programación tradicional.

A diferencia de la IA generativa, que reacciona a las entradas, la IA agéntica se adapta de forma proactiva a las situaciones y toma decisiones basadas en el contexto. Se utiliza en aplicaciones como robótica, análisis complejos y asistentes virtuales.

El impacto de los agentes de IA en el crecimiento empresarial

Capgemini afirma que ~80 % de las organizaciones encuestadas planean integrar agentes de IA en un plazo de 1 a 3 años para tareas como la generación de correos electrónicos, la codificación y el análisis de datos. ⁷

Sin embargo, el verdadero impacto vendrá de orquestar estos agentes para completar no solo tareas individuales, sino también ciclos de vida completos de desarrollo de software.

Las empresas podrían desplegar agentes especializados para la generación de código o las pruebas automatizadas, todos trabajando juntos y ajustándose en tiempo real en función de la retroalimentación humana.

Los agentes de IA pueden simplificar la automatización de casos de uso complejos de cuatro maneras:

• Adaptabilidad a escenarios impredecibles: A diferencia de los sistemas deterministas basados en reglas que fallan ante condiciones inesperadas, los agentes de IA entrenados con grandes datasets pueden responder con flexibilidad a situaciones imprevistas.
  
• Uso del lenguaje natural para la automatización de flujos de trabajo: Las herramientas agénticas permiten a los usuarios diseñar y modificar flujos de trabajo mediante instrucciones en lenguaje natural.
  
• Integración autónoma con los sistemas existentes: Dado que las herramientas agénticas se basan en foundation models, los agentes de IA pueden interactuar de forma autónoma con plataformas y herramientas de software.
  
• Aprendizaje y mejora continuos: Las herramientas agénticas pueden aprender continuamente de las interacciones y la retroalimentación, mejorando su rendimiento sin necesidad de un reentrenamiento manual exhaustivo.

Más información

• Comparar herramientas de seguridad de LLM y frameworks de código abierto
• Agentes de IA de código abierto
• Comparar herramientas de agentes de IA

Cita esta investigación

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Registro de cambios

3 actualizaciones

20262025

1. 17 de ago

   Se reemplazó el ejemplo de precios de enfermeras de Hippocratic AI por los datos de costo de agentes de voz de Telefónica.

2. 15 de may

   Añadidos agentes web autónomos y copilotos a la lista de ejemplos de agentes de IA verticales.

Enlaces de referencia

1.

Monte Carlo Launches Observability Agents To Accelerate Data + AI Monitoring And Troubleshooting

2.

Building Fully Autonomous Data Analysis Pipelines with the PraisonAI Agent Framework: A Coding Implementation - MarkTechPost

MarkTechPost AI Media Inc

3.

NVIDIA and GE HealthCare Collaborate to Advance the Development of Autonomous Diagnostic Imaging With Physical AI | NVIDIA Newsroom

4.

Business Pricing | OpenAI

5.

SurfelGAN: Synthesizing Realistic Sensor Data for Autonomous Driving

Waymo

6.

AI agent vs human agent cost: A practical 2026 comparison | eesel AI

eesel AI

7.

Generative AI in organizations 2024 - Capgemini USA

Capgemini

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Investigado por

Hazal Şimşek

Analista del sector

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Hazal es analista del sector en AIMultiple, centrándose en la inteligencia de procesos (incluida la minería de procesos) y la automatización empresarial (incluidas la automatización de TI y la automatización low-code/no-code).

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James Bustamante

Sep 20, 2026 at 22:49

I appreciated the distinction between agents handling unpredictable real-world operations and traditional systems built around structured data. The discussion of task-completion or hourly pricing is especially useful, since it suggests that evaluating agents will require measuring outcomes, reliability, and supervision costs rather than token usage alone. That operational perspective makes the broader shift from AI tool to AI coworker feel much more actionable.

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