En el universo en constante evolución de la inteligencia artificial (IA), 2025 marcará un punto de inflexión en el que la IA Agentic (IAA) dejará de ser una promesa para consolidarse como una ventaja competitiva tangible y medible para las empresas. Frente a los modelos tradicionales de IA, los agentes de IA redefinen los pilares de autonomía, adaptabilidad y valor de negocio.
La inteligencia artificial (IA) tradicional ha demostrado ser eficaz en la automatización de tareas específicas, la realización de análisis predictivos o la alimentación de interfaces conversacionales. Sin embargo, presenta algunas limitaciones en contextos que requieren una interacción dinámica con los datos, una adaptabilidad a entornos cambiantes o la ejecución de procesos complejos sin intervención humana.
Los agentes de IA surgen como una evolución natural de las capacidades existentes, permitiendo superar esas barreras gracias a su estructura modular y capacidad de orquestación.
Pueden asumir tareas como la generación de informes financieros en tiempo real, el emparejamiento automático entre oportunidades de negocio y talento interno, o la optimización de cadenas de suministro. Su autonomía operativa permite a las empresas hacer más, hacerlo mejor y con mayor rapidez, lo que se traduce en un incremento de la eficiencia, la reducción de errores y una escalabilidad sostenida.
Estos agentes introducen una dimensión de autonomía y dinamismo sin precedentes. Se trata de sistemas inteligentes semiautónomos, capaces de percibir su entorno, tomar decisiones, ejecutar acciones y aprender de la experiencia, todo ello en tiempo real.
Los agentes de IA son entidades de software orientadas a objetivos que utilizan técnicas de inteligencia artificial para completar tareas y alcanzar metas. A partir de instrucciones generales, pueden planificar cómo lograr sus objetivos, orquestar otras herramientas digitales y entregar resultados con un valor tangible para el negocio.
Un mercado en rápido desarrollo
Si la IA generativa acaparó la atención de las empresas en 2023 y 2024 —y continúa siendo relevante en 2025—, ahora estamos presenciando cómo esta tecnología avanza hacia el siguiente nivel: los agentes de IA. A través de este nuevo enfoque, enmarcado dentro del campo de la IA generativa, no solo se puede generar contenido, sino también actuar, tomar decisiones y transformar procesos.
Estos sistemas inteligentes semiautónomos pueden percibir su entorno, tomar decisiones, ejecutar acciones y aprender de la experiencia
Además, los agentes de IA irrumpen en un momento en el que muchas organizaciones ya han recorrido un camino de madurez tecnológica. Según el informe global CGI Voice of Our Clients 2024, elaborado a partir de entrevistas con más de 1800 ejecutivos de empresas de todos los sectores y geografías en los que CGI opera, las implantaciones de IA tradicional continúan en aumento, el 79% de las organizaciones está explorando la IA generativa, y casi la mitad considera esta tecnología como su principal prioridad de innovación para los próximos tres años.
Su creciente relevancia también se manifiesta a nivel global. IDC prevé que en 2027 al menos el 40% de las compañías del índice Global 2000 utilizarán agentes de IA y flujos de trabajo de agentes que, implantados con éxito, podrán duplicar la productividad. Por su parte, el CEO de OpenAI, Sam Altman, anticipó en su blog que en 2025 veremos los primeros agentes de IA incorporándose como parte activa de las plantillas y cambiar el rendimiento de las empresas.
Casos de uso
Gracias a nuestro conocimiento y experiencia, y también a nuestro ecosistema de alianzas (Oracle, AWS, Google, Microsoft, Cognigy, GitHub, Mistral, Salesforce, ServiceNow, UiPath, etc.) ya estamos observando cómo los casos de uso con este tipo de agentes se multiplican en la práctica totalidad de sectores: desde la administración pública hasta el sector financiero, pasando por la sanidad o la industria.
Por ejemplo, entre las oportunidades de transformación de los agentes de IA, cuando se aplican al sector de industria, destaca su capacidad para ajustar los programas de producción en tiempo real en función de las interrupciones de la cadena de suministro, los fenómenos meteorológicos y las fluctuaciones de la demanda. De este modo se mantienen niveles óptimos de producción y se minimizan los tiempos de inactividad y el desperdicio de recursos.
En 2025 los agentes de IA se convertirán en pilares estratégicos de las organizaciones
Igualmente, en el ámbito sanitario, los agentes de IA pueden procesar y clasificar millones de historiales de pacientes y resultados de laboratorio de varios centros. Así se garantiza la coherencia en los protocolos asistenciales y se reducen los gastos administrativos, incluso ante un incremento en el volumen de pacientes.
Estos agentes de IA también pueden automatizar el procesamiento de documentos fiscales y las comprobaciones de cumplimiento durante la temporada alta, gestionando más de 10.000 declaraciones diarias con una supervisión humana mínima. En este caso los errores se marcan y resuelven de forma automática, reduciendo los tiempos de respuesta y los riesgos de cumplimiento.
Otro campo con gran potencial para dichos agentes es la gestión de relaciones con los clientes, particularmente en los centros de atención al cliente. Un ejemplo de ello podría ser un contact center de cualquier tipo de compañía, donde los agentes de IA se encargan de categorizar, priorizar y responder a los correos electrónicos de los clientes en tiempo real, lo que reduce la carga de trabajo del personal y mejora los tiempos de respuesta.
Arquitectura pensada para el negocio
En CGI estamos convencidos de que, para aprovechar el potencial transformador de los agentes de IA, las organizaciones deben adoptar un enfoque holístico y diseñar ecosistemas humanos-agentes responsables.
En esta visión, los agentes de IA operan dentro de un ecosistema digital colaborativo, compuesto por módulos especializados (analistas, gestores de datos, generadores, evaluadores, etc.) y gobernados por un agente orquestador. Dicho agente tiene la responsabilidad de asignar tareas, validar resultados y optimizar recursos, lo que permite que los flujos de trabajo sean modulares, escalables y, lo más importante, personalizados para cada organización.
La anatomía de los agentes de IA, ya sean funcionales u operativos, abarca capacidades clave como la gestión de memoria contextual, la toma de decisiones basada en planificación, la interacción con API, el acceso a bases de datos y, por supuesto, la supervisión humana cuando el contexto lo requiere. Expresado de forma simple: estos agentes colaboran entre sí, y con las personas, dentro de una red inteligente que actúa como un verdadero compañero digital.
Marco ético, seguro, responsable y medible
Como toda tecnología disruptiva, el desarrollo e implementación de agentes de IA abre nuevas oportunidades y también plantea ciertos desafíos. Entre los riesgos potenciales asociados a su implementación se encuentran la erosión de las competencias humanas, la escalabilidad no controlada, el sesgo algorítmico o la pérdida de trazabilidad.
En esta tesitura, creemos que la solución no es frenar el avance, sino establecer guardarraíles; es decir, dotar a los agentes de IA de reglas claras, métricas sólidas y una supervisión ética que garantice resultados fiables, auditables y alineados con los valores empresariales.
Para gestionar esta transición con garantías, en CGI hemos desarrollado un Marco de Colaboración Humano-Agente que abarca principios de gobernanza, seguridad, transparencia, explicabilidad y control humano en el bucle.
Los agentes de IA colaboran entre sí, y con las personas, dentro de una red inteligente que actúa como un verdadero compañero digital
En este ecosistema humano-agente responsable e integrado a nivel empresarial, los agentes de IA y los humanos colaboran para impulsar la innovación, mejorar la eficiencia y generar confianza en la consecución de los objetivos de negocio, al mismo tiempo que garantizan la seguridad y la integridad ética.
En cuanto a la medición de los resultados, los indicadores clave de rendimiento (KPI) para estos ecosistemas incluyen desde la tasa de éxito de decisiones autónomas hasta la latencia en la orquestación o el coste por resultado positivo. Estos KPI permiten medir el impacto de los agentes de IA de manera granular y transparente, lo que facilita la toma de decisiones basada en datos y favorece la mejora continua del sistema.
Por ejemplo, un ecosistema de agentes de IA saludable puede registrar tasas de autonomía del 90% para la toma de decisiones, reducir la intervención humana a solo cinco por cada cien tareas y lograr una eficiencia en llamadas API superior al 98%. Estos datos posicionan a los agentes de IA como una inversión con un retorno directo, no solo en términos de ahorro de costes, sino también en cuanto a su capacidad estratégica.
En resumen, los agentes de IA representan un paso evolutivo importante dentro de la automatización inteligente. Las compañías que aborden hoy esta transformación estarán mejor posicionadas para liderar en eficiencia, innovación y experiencia del cliente. Por el contrario, aquellas que dilaten su avance, corren el riesgo de quedarse atrás en un entorno cada vez más competitivo y automatizado.
