La IA tomará el 15% de las decisiones en empresas

La inteligencia artificial ya no es solo una herramienta de consulta ni un sistema que ejecuta reglas predefinidas. Está evolucionando hacia una figura distinta dentro de las organizaciones y los Agentes IA ganan cada vez más espacio. Estos sistemas son capaces de decidir, aprender y ejecutar acciones por sí mismos dentro de la infraestructura empresarial de forma autónoma y sin límites horarios.

Según datos de Gartner, para 2028 el 15% de las decisiones cotidianas en las compañías será tomada por agentes autónomos. La cifra no solo anticipa un salto tecnológico sino que marca un cambio estructural en la forma en que las empresas operan.

Desde Logicalis lo definen como el paso de la automatización a la autonomía. “La automatización tradicional es reactiva y funciona bajo reglas rígidas del tipo ‘si pasa esto, entonces aquello’. La IA agéntica, en cambio, es proactiva: decide, aprende y corrige rumbos de forma independiente”, explica Diego Crigna, Manager de Hybrid Cloud & Data Analytics en Logicalis.

Para entender la diferencia, Víctor Fonseca, Cloud Solutions Architect en Logicalis, utiliza una analogía simple pero contundente: pasar de una biblioteca a una agencia de pasantes expertos. En el modelo anterior, el usuario buscaba información, la leía y luego decidía qué hacer. En el modelo agéntico, el sistema no solo encuentra el libro, sino que lo lee, lo resume, detecta errores y ejecuta la solución. Asiste pero también actúa.

“Los agentes de IA no son una herramienta de consulta; son entidades con capacidad operativa dentro del entorno corporativo”, señala Fonseca. En la práctica, funcionan como “personas digitales” que viven en la nube y trabajan de manera continua sobre los procesos de la organización.

Lejos de ser una promesa futura, los agentes IA, industria que este año generará U$S12.000 millones, ya tienen aplicaciones concretas en distintos sectores. En manufactura, sensores instalados en maquinaria pesada, como autoelevadores, envían datos que los agentes analizan para detectar fallas hidráulicas o mecánicas antes de que ocurran. El sistema alerta pero también ordena de manera autónoma la intervención de mantenimiento.

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Indicadores

En retail, permiten gestionar precios dinámicos en tiempo real. Si el stock cambia o se activa una promoción, el agente ajusta automáticamente el precio en góndola sin intervención humana manual. Mientras que en infraestructura de IT, el impacto es aún más evidente. Sistemas denominados “self-healing” pueden detectar que un servidor está funcionando con lentitud, identificar el proceso defectuoso, detenerlo, reiniciar el servicio y luego enviar un reporte indicando que el problema fue resuelto.

Implementar agentes IA no depende únicamente de adquirir tecnología. Los expertos advierten que el principal freno para obtener retorno de inversión no es la infraestructura, sino el desorden de datos. “Intentar introducir una aspiradora robótica en una casa desordenada no funciona. Lo mismo ocurre con los agentes de IA”, explican.