Por Qué la IA Agéntica de Anthropic, OpenAI y Meta Pone en Jaque al Talento en España

¿Te pasó de abrir el chat de siempre, pedirle “armame esto” y sentir que, aun cuando responde bien, le falta algo básico: que se haga cargo del siguiente paso? Esa pequeña frustración cotidiana es el gancho de un cambio mayor que ya está en marcha en la inteligencia artificial.

El hallazgo es claro: la IA está dejando de ser una herramienta generativa reactiva —la que contesta cuando se le pregunta— para convertirse en sistemas agénticos (IA que planifica y ejecuta). Es decir, no solo “dice”, también organiza tareas, toma decisiones intermedias y avanza con menos empujones humanos.

Además, figuras del sector como Andrej Karpathy lo plantean bajo el concepto de que quien no siguió lo que pasó en los últimos 30 días ya quedó desfasado. Y ahí aparece otra pieza clave: la velocidad de cambio complica las previsiones a largo plazo y tensiona el control, la gobernanza y la regulación.

Mientras tanto, un grupo pequeño de grandes tecnológicas estadounidenses —y alguna china como DeepSeek— concentra buena parte del “cableado central” del ecosistema. Lo hacen con modelos fundacionales (modelos base de propósito general) sobre los que se apilan capas: aplicaciones, servicios y, ahora, la orquestación de agentes.

Para entenderlo sin magia, sirve una analogía doméstica: los agentes son como una cuadrilla en tu casa, pero necesitan un capataz que reparta tareas y revise que nadie se salte el plano.

El modelo fundacional sería la caja de herramientas. Tiene potencia, pero por sí solo no sabe qué arreglo priorizar. En cambio, el sistema agéntico recibe un objetivo (“ordená mi semana”, “revisá estas facturas”, “prepará el informe”) y va abriendo y cerrando pasos como si recorriera habitaciones: busca datos, decide el orden, ejecuta y vuelve a chequear.

Ahora bien, para que esa cuadrilla no choque entre sí, aparece la orquestación de agentes (coordinación de múltiples tareas). Ahí entran empresas como n8n o LangChain, que funcionan como ese tablero en la pared donde se ve qué se hace, quién lo hace y qué falta.

También crecen las firmas “wrapper”: una envoltura (capa que facilita el uso) sobre el modelo base. Son como un buen manual de uso con botones grandes: acercan la IA a equipos que no pueden —o no quieren— hablar el idioma del laboratorio.

El nuevo mapa de poder: quién pone el motor y quién maneja

En la base del negocio, Microsoft gana terreno al integrar IA generativa avanzada en Azure, Copilot, Office y GitHub. Su alianza con OpenAI, creadora de ChatGPT, la coloca en una posición central, con OpenAI valorada en 500.000 millones de dólares en octubre.

Google, dentro de Alphabet, sostiene su liderazgo histórico con Gemini y su integración en Search, Workspace y Android, con fuerza en modelos multimodales (texto, imagen y más) y eficiencia algorítmica. En infraestructura, Amazon Web Services domina y apuesta por Bedrock, un marketplace de modelos (catálogo para elegir IA), clave para empresas que quieren construir su propia solución.

Y si se habla de cuello de botella, el engranaje se llama Nvidia: controla el hardware (GPU) y buena parte del software para entrenar y desplegar IA. No fabrica “el auto” final, pero vende el motor que todos necesitan.

La oportunidad y el freno: productividad, control y talento

La oportunidad práctica es enorme: automatizar operaciones, personalizar la relación con el cliente, mejorar decisiones y optimizar costes. Pero, como advierte Rafif Srour, la tecnología avanza más rápido que su adopción organizativa. Es el típico caso de comprar electrodomésticos nuevos sin cambiar la instalación eléctrica.

En España, el ecosistema se percibe maduro y con marco sólido, según Jorge Pérez (SAP). SAP prevé una aceleración fuerte en dos o tres años, con más inversión en finanzas, industria, energía, retail, sanidad, TIC y telecomunicaciones. El freno está en las personas: un 90% de directivos cree que la plantilla está preparada para usar IA, pero solo el 52% de empleados coincide y apenas el 26% se siente seguro.

La clave, para el lector común, no es “tener IA”, sino saber dónde poner el interruptor: qué tareas se delegan, cuáles se supervisan y qué datos quedan bajo control, cada vez más con demanda de soberanía digital europea (datos alojados en la UE).

Si la IA generativa fue la primera luz en una casa nueva, los sistemas agénticos prometen algo más ambicioso: que el circuito empiece a ordenar el hogar sin que tengas que estar apagando incendios a mano.