Rodrigo Cabot, gerente de Desarrollo de Negocios, Alianzas y Estrategia Tecnológica en Ecosistemas Global, sostiene que el valor de los agentes de inteligencia artificial no está en acumular herramientas, sino en integrarlas para resolver procesos empresariales de principio a fin.
Durante años, las empresas apostaron por automatizaciones basadas en reglas fijas para acelerar procesos. Sin embargo, estos sistemas enfrentan dificultades cuando cambian los portales, aplicaciones o interfaces con las que deben interactuar, generando costos de mantenimiento que pueden reducir el retorno de inversión.
En este escenario, la IA agéntica plantea un cambio de paradigma: los agentes pueden interpretar objetivos expresados en lenguaje natural, analizar información, tomar decisiones intermedias y ejecutar acciones. Gartner estima que 33% de las aplicaciones empresariales incorporarán IA agéntica para 2028, frente a menos de 1% en 2024.
Según Rodrigo Cabot, la diferencia fundamental está en pasar de automatizar tareas aisladas a construir sistemas capaces de adaptarse a procesos dinámicos. Los denominados Large Action Models (LAM) representan esta evolución hacia modelos orientados no solo a generar texto, sino también a planificar y ejecutar acciones en entornos digitales.
Los agentes capaces de interactuar con interfaces gráficas también están avanzando. Investigaciones recientes muestran que estos sistemas pueden navegar aplicaciones mediante acciones similares a las humanas, como hacer clic, escribir y seleccionar elementos.
Otro componente relevante es el Model Context Protocol (MCP), un estándar abierto desarrollado para facilitar la conexión entre modelos de IA, fuentes de datos y herramientas empresariales. Su propósito es reducir integraciones fragmentadas y permitir que los sistemas accedan de manera estructurada al contexto que necesitan
Cabot advierte, sin embargo, que la expansión de agentes también incrementa los desafíos de seguridad y gobernanza. Gartner proyecta que para 2028 una cuarta parte de las aplicaciones empresariales de IA generativa podría experimentar al menos cinco incidentes menores de seguridad al año.
Por ello, el ejecutivo plantea que el verdadero desafío para las organizaciones no consiste en comprar herramientas de manera aislada, sino en orquestar tecnología, procesos, datos, personas y controles para convertir la IA en resultados empresariales medibles.
