¡Quítate! La IA agénetica llegó para tomar decisiones con mínima supervisión humana

Walmart, el gigante minorista estadounidense, está reconstruyendo su núcleo operativo bajo un modelo AI-First donde un ecosistema unificado de súper agentes autónomos sustituye a las herramientas tradicionales para que la tecnología no solo sugiera, sino que tome decisiones y ejecute acciones por clientes y empleados. ¿A qué obedece esto?

Corresponde a la evolución de la Inteligencia Artificial (IA) que ha pasado de la tradicional o reactiva que sigue reglas fijas para tareas específicas, a la generativa o creativa que responde a prompts para crear texto, imágenes o código, y ahora a la agéntica o ejecutiva que usa la IA generativa como herramienta para ejecutar flujos completos de trabajo, incluyendo razonamiento, planificación y acción.

De acuerdo con Oracle, la IA agéntica (IAA) es la evolución de la inteligencia artificial que está marcando la transición de sistemas que generan respuestas a sistemas que actúan de forma autónoma para lograr objetivos específicos.

A diferencia de la IA generativa tradicional (como ChatGPT), que es reactiva y espera instrucciones para crear contenido, la IA agéntica es proactiva, planifica flujos de trabajo complejos y toma decisiones con mínima supervisión humana.

La IA agéntica toma decisiones autónomas basándose tanto en el rendimiento pasado como en la evaluación actual de lo que se necesita para realizar una tarea, operando con una supervisión humana mínima. Un sistema de IA agéntica puede observar los progresos logrados en relación con un objetivo y luego tomar decisiones apropiadas, como agregar nuevos pasos o pedir ayuda a personas u otros sistemas de IA.

ALCANCE
Información de IBM señala que las soluciones de IAA se pueden desplegar en prácticamente cualquier caso de uso de IA en cualquier ecosistema del mundo real; por ejemplo, un bot de comercio impulsado por IA puede analizar los precios de las acciones en vivo y los indicadores económicos para realizar análisis predictivos y ejecutar operaciones comerciales. En los vehículos autónomos, las fuentes de datos en tiempo real, como GPS y datos de sensores pueden mejorar la navegación y la seguridad.

En la atención médica, los agentes pueden monitorear datos de los pacientes, ajustar las recomendaciones de tratamiento en función de los nuevos resultados de las pruebas y proporcionar retroalimentación en tiempo real a los médicos a través de chatbots.

En ciberseguridad se puede monitorear continuamente el tráfico de red, los registros de los sistemas y el comportamiento de los usuarios en busca de anomalías que puedan indicar vulnerabilidades a malware, ataques de phishing o intentos de acceso no autorizados.

También se puede agilizar la gestión de la cadena de suministro a través de la optimización y la automatización de procesos, colocando pedidos de manera autónoma con proveedores o ajustando los programas de producción para mantener niveles óptimos de inventario.

Para el sector retail, el estudio Getnet a la vanguardia del Agentic Commerce señala que se abrirá una oportunidad de crecimiento exponencial de cara a 2030. Se prevé que el 30% del valor de las transacciones de comercio digital estará influenciado por la IAA en 2030, lo que permitirá generar más de 17.5 billones de dólares de Gross Merchandise Value gracias a su implementación.

LA IMPORTANCIA DE LOS LÍMITES
El futuro de la IA agéntica se dirige hacia sistemas multiagente donde múltiples agentes especializados colaboran entre sí para resolver problemas complejos que un solo agente no podría manejar, sin embargo, hay temas que se deben considerar, como la seguridad y control.

IBM señala que la autonomía de la IAA puede llevar a acciones imprevistas si no se definen bien los límites («descarrilamiento» del agente). También puede conducir a alucinaciones agénticas, es decir, tomar decisiones erróneas basadas en datos falsos o interpretaciones incorrectas del contexto.

La complejidad técnica es otro tema que se debe tomar en cuenta, ya que se requiere una infraestructura robusta y datos de alta calidad para funcionar correctamente. Una acción fundamental es definir quién es el responsable si la IA toma una decisión financiera o legal perjudicial.

SÍ, PERO…
Según Fortune Business Insights, el mercado global de IA agéntica se valoró en 7 mil 290 millones de dólares en 2025 y se proyecta que crezca a 9 mil 140 millones en 2026, mientras que se espera que sume 139 mil 190 millones en 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesta de 40.5 por ciento.

El mismo reporte menciona que las soluciones de IA agéntica son específicas para cada sector, ya que atiende necesidades y retos únicos por vertical como el cumplimiento normativo, la privacidad de los datos y los complejos flujos de trabajo de sus entornos. Pero, para lograr el éxito es necesario cambiar los flujos de trabajo, advierte la consultora McKinsey.

McKinsey expone que para obtener valor empresarial con la IAA es necesario cambiar los flujos de trabajo porque los esfuerzos de IAA que se enfocan en reimaginar fundamentalmente flujos de trabajo completos —que involucran a personas, procesos y tecnología— tienen más probabilidades de ofrecer resultados positivos, por lo que comprender cómo los agentes pueden ayudar en cada uno de estos pasos es el camino hacia el valor.

Si bien la IA no camina sino corre a gran velocidad aportando más herramientas y mayores funcionalidades, para MacKinsey, las personas seguirán siendo fundamentales para realizar el trabajo, pero ahora contarán con diferentes agentes, herramientas y automatizaciones para apoyarlas.