Los AI agentic, a diferencia de los modelos tradicionales, no se limitan a ejecutar tareas predefinidas: piensan, razonan, aprenden y colaboran con otros agentes digitales. Representan un cambio de paradigma al actuar como sistemas autónomos capaces de gestionar flujos de trabajo completos de principio a fin.  

Según el informe de Google The ROI of AI 2025, ya estamos en la AI agentic o “era agéntica”, donde los agentes de IA ejecutan tareas y toman decisiones bajo supervisión humana, combinando modelos avanzados con acceso a herramientas corporativas. 

Esto obliga a las organizaciones a replantearse cómo gestionan el talento, los costos y la gobernanza. Ya no se trata de sumar una herramienta más al stack tecnológico, sino de incorporar un nuevo “perfil laboral” digital, con responsabilidades, métricas de desempeño y marcos éticos definidos. Además, la inversión ya está cambiando de escala: en promedio, el 26% del gasto anual de TI se asigna a IA, y en los primeros adoptantes este porcentaje asciende a 39% (Google, ROI of AI 2025). 

AI agentic como una nueva capa organizacional  

El atractivo de los AI agentic está en su capacidad de pensar más allá de la programación. Mientras la IA tradicional automatiza procesos repetitivos y la IA generativa transforma datos no estructurados en contenido, los AI agentic combinan capacidades de razonamiento, adaptación y colaboración. 

Pueden anticipar riesgos regulatorios, descubrir ineficiencias en operaciones o recomendar estrategias de mercado antes de que los equipos humanos detecten la señal. Sin embargo, el valor no reside solo en la automatización de tareas repetitivas, sino en cómo pueden alterar la dinámica de toma de decisiones. De acuerdo con McKinsey, democratizan el acceso a insights y obligan a repensar la estructura jerárquica: ¿qué pasa cuando un agente identifica un problema que la alta dirección aún no reconoce? 

Esto los convierte en aliados estratégicos para escenarios de alto impacto en las empresas que buscan obtener valor real y resultados concretos a raíz del uso de la Inteligencia Artificial. Entre los primeros adoptantes -quienes dedican al menos el 50% de su presupuesto futuro de IA a agentes– el 82% ha desplegado más de 10 agentes y reportan más valor en experiencia del cliente, crecimiento, seguridad y marketing. 

Pero ¿qué tipo de sistemas de AI agentic existen? Siguiendo con lo que plantea McKinsey, pueden desplegarse en diferentes arquitecturas:  

• Agentes individuales: ejecutan un proceso de principio a fin de forma independiente. 

• Sistemas multiagente: redes descentralizadas donde múltiples agentes interactúan y colaboran. 

• Agentes a nivel de tarea: diseñados para instrucciones simples y repetibles. 

• Agentes autónomos de resolución de problemas: capaces de tomar decisiones en flujos de trabajo con varios pasos. 

• Agentes orquestadores: coordinan herramientas, procesos digitales y otros agentes, ofreciendo insights integrales. 

• Agentes de dominio específico: adaptados a funciones críticas como servicio al cliente o finanzas. 

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Beneficios estratégicos  

Más allá de lo tecnológico, los beneficios de estos agentes se traducen en resultados de negocio tangibles. 

• Velocidad en la toma de decisiones: insights en tiempo real que aceleran el ciclo de acción en diversas áreas de una empresa. 

• Productividad ampliada: liberan talento humano de tareas regulatorias o de reporting, permitiendo enfocarse en innovación y estrategia. 

• Organizaciones adaptables: crean una empresa más resiliente frente a disrupciones externas y cambios regulatorios. 

• Flujos interconectados: eliminan silos de datos al llevar información directamente a las áreas de impacto. 

El reto está en que estos beneficios solo se materializan cuando la empresa invierte en arquitecturas de datos robustas y modelos de gobernanza claros. De lo contrario, los AI agentic pueden convertirse en proyectos aislados que nunca escalan. 

De simples herramientas al concepto “ciudadanos corporativos”  

Una de las ideas más potente que se menciona en el artículo de la consultora (McKinsey), es tratar a estos agentes como “ciudadanos corporativos”, ya que no hay que gestionarlos como un experimento, sino que como empleados digitales con responsabilidades y obligaciones como un trabajador normal.  

Al igual que los colaboradores humanos, estos agentes necesitan objetivos claros como una descripción de cargo, una estructura de costos que contemple desde la infraestructura de TI hasta el reentrenamiento periódico de modelos, y mecanismos de evaluación de desempeño que midan precisión, eficiencia y satisfacción del usuario. 

Asimismo, su incorporación demanda un marco sólido de gobernanza y ética que garantice transparencia, auditabilidad y límites bien establecidos en decisiones críticas, especialmente en industrias reguladas.  

Los AI agentic deben pasar de ser un proyecto de innovación a convertirse en activos corporativos con responsabilidades y obligaciones concretas, integrados en la estructura operativa y estratégica de la empresa. El informe de Google también propone una lista práctica para capturar ROI: identificar sponsors ejecutivos, establecer confianza desde el día uno (datos y seguridad), demostrar valor temprano para asegurar presupuesto, dotar a los agentes de las herramientas necesarias, definir un “libro de reglas” y priorizar proyectos de mayor impacto. 

Entonces, la gran pregunta para los líderes de negocios es ¿Estamos preparados para asignar a un agente de IA un rol con objetivos y KPIs claros?