Las Empresas la Llaman “IA Agéntica”, Pero lo que Venden Está muy Lejos de Serlo

La nueva moda del año en tecnología tiene nombre y apellido: IA agéntica. En el reciente Snapdragon Summit de Qualcomm, “agents” y “agentic” dominaron el escenario y las charlas, pero faltó algo clave: un producto real que lo demuestre.

Lo llamativo no es solo el ruido de las conferencias, sino el eco en el mercado. Varias compañías han empezado a presentar como “agentes” cualquier sistema con automatización mínima. El problema es que se promete autonomía total y, cuando miras de cerca, apenas ves tareas encadenadas muy básicas. Falta un detalle que cambia todo, y lo verás en un momento.

¿Qué debería ser, entonces, la IA agéntica? Google la define como una inteligencia capaz de tomar decisiones y actuar por sí misma hacia un objetivo. NVIDIA habla de razonamiento sofisticado y planificación iterativa en varios pasos. Amazon remarca que es proactiva y diferente de la IA generativa, que responde petición a petición. Un agente debe recabar información, usar herramientas y resolver problemas completos con poca supervisión.

La brecha entre discurso y realidad es notable. En el Summit se citó a Paage.ai como ejemplo “agéntico” en el móvil, pero lo más complejo que mostró fue organizar una barbacoa creando un evento e invitando a un amigo. Esa experiencia se parece a reglas avanzadas tipo IFTTT, no a una decisión autónoma sostenida y multi-paso. Aquí es donde se está inflando la etiqueta.

No es solo percepción. El responsable de IA de EY explicó que muchas empresas relanzan productos generativos como si fuesen agentes en un “cambio de imagen”. Gartner le pone nombre: agent washing. En su gran encuesta, detectó más de 3.000 empresas promocionando agentes y concluyó que solo 130 encajaban en la definición real. "Solo 130 de 3.000 realmente venden agentes de verdad", asegura Gartner.

Los datos duros continúan: Gartner prevé que más del 40% de los proyectos de IA agéntica actuales se cancelarán antes de que termine 2027 por falta de valor y retorno. Y hay señales técnicas claras. En experimentos con “empresas” formadas por agentes, no se completó ni una cuarta parte del trabajo. En tareas concretas, se han contado hasta 70 errores por proceso, lo que indica que aún están muy verdes.

Qué es la IA agéntica y en qué se diferencia de la IA generativa

Ya puedes probar cosas reales. Con ChatGPT Plus vas a poder usar agentes en escenarios acotados. En desarrollo, Anthropic permite crear agentes de programación con Claude y Google hace lo propio con Gemini. Salesforce ofrece agentes personalizados para entornos públicos e industriales, útiles para flujos conocidos. Han mejorado, sí, pero les cuesta mantener objetivos largos sin intervención humana continua.

La IA generativa responde a una petición y termina. La IA agéntica persigue un objetivo y decide qué pasos seguir hasta completarlo. Para considerarlo agente, espera tres rasgos mínimos y medibles:

• Recoge información del entorno, de la web o de tus datos.
• Usa herramientas externas y encadena acciones varias.
• Planifica y corrige el rumbo sin que tengas que guiar cada paso.

Ejemplos reales de agentes IA que puedes probar hoy

• Activa agentes en ChatGPT Plus para tareas guiadas y repetitivas.
• Crea agentes de código con Claude o flujos con Google Gemini.
• Configura agentes sectoriales en Salesforce para procesos estándar.

Entonces, ¿por qué tanta prisa? En mayo, una encuesta a altos ejecutivos en Estados Unidos mostró que el 88% planea subir el presupuesto en IA por la llegada de los agentes. Casi la mitad teme que la competencia adopte antes la IA agéntica. El FOMO empuja la carrera, aunque muchos no tienen claro qué compran ni cuándo dará frutos.

El discurso también vendía una “evolución” para 2025. Los avances reales han sido más cortos de lo que esperabas, y el entusiasmo se ha moderado. Lo que ves hoy son demos llamativas y promesas de asistentes que “anticipan todo”, pero sin producto concreto detrás. Demostraciones y sueños no son lo mismo que fiabilidad y retorno. Aquí conviene pisar suelo.

En definitiva, la IA agéntica promete mucho, y vas a poder sacarle partido cuando cumpla su definición: autonomía, herramientas y objetivos de extremo a extremo. Hoy el mercado mezcla expectativas con automatizaciones de siempre. Mantén el radar encendido, exige pruebas y no compres humo: cuando lleguen los agentes que funcionan, se notará en tus procesos, en tus costes y en tu tiempo.