La IA agéntica todavía no piensa como nosotros, pero ya factura miles de millones
Andrea Ugalde marcó el número de su proveedor de Internet y en diez minutos recuperó su servicio gracias a un interlocutor que nunca existió en carne y hueso: un agente virtual que navegó menús, reglas y datos para arreglar la conexión. La experiencia fue rápida y silenciosa, y dejó claro algo inquietante y clarísimo a la vez: la inteligencia artificial agéntica funciona más como una orquesta de piezas tecnológicas que como una mente pensante.
Qué es y por qué importa
La IA agéntica (IAA) reúne modelos de lenguaje, reglas operativas, sensores, bases de datos y plataformas en la nube para que «agentes» automáticos tomen decisiones, en apariencia de forma autónoma. No son genios: son sistemas entrenados con montañas de datos, diseñados por personas y sostenidos por infraestructuras físicas, energía y trabajo humano, como recuerda Kate Crawford en su libro Atlas de la IA.
La promesa es enorme: estos agentes pueden mejorar atención al cliente, automatizar trámites, coordinar flujos en hospitales o bancos y acelerar procesos en TI. Pero ese atajo también trae costos y riesgos: concentración de poder en gigantes tecnológicos, consumo energético, riesgos de privacidad y la ilusión de autonomía que tapa la responsabilidad humana.
La caja fuerte del mercado
Los números hablan sin adornos. Según Fortune Business Insights, el mercado global de IA agéntica fue de 7,290 millones de dólares en 2025, con una proyección de 9,140 millones en 2026 y un salto esperado hasta 139,190 millones en 2034, lo que implicaría una tasa anual compuesta de alrededor del 40.5%. Esa explosión atrae a Microsoft, IBM, NVIDIA, Anthropic y Google, entre otros, que invierten miles de millones en I+D y centros de datos: Microsoft anunció inversiones de cerca de 80,000 millones de dólares para construir centros orientados a IA en 2025.
| Año | Valor estimado (millones USD) |
|---|---|
| 2025 | 7,290 |
| 2026 | 9,140 |
| 2034 | 139,190 |
Estos números no son fantasía: son billetes con nombre. Por eso bancos de inversión y proveedores de nube ya rediseñan estrategias para capitalizar la IAA, según reportes de Citi y expertos del sector.
Cómo funciona en palabras sencillas
- Datos: montones de ejemplos que alimentan modelos.
- Modelos: redes que predicen y eligen acciones según reglas y entrenamiento.
- Infraestructura: servidores, centros de datos, energía y refrigeración que lo mantienen vivo.
- Interfaz: chatbots, voces, robots o software que «hablan» con usuarios.
- Supervisión humana: personas que entrenan, corrigen y mantienen los agentes.
Quién gana y quién pierde
La IAA dibuja un mapa de ganadores claros y víctimas potenciales.
- Ganadores: grandes proveedores de nube y software (Microsoft, Google, AWS), empresas que integran soluciones sectoriales (salud, finanzas, TI), startups que ofrecen herramientas para crear agentes y los inversores que apuestan por escalabilidad.
- Perdedores potenciales: trabajadores cuya tarea es automatizable sin protecciones, pymes que no pueden costear integraciones, consumidores expuestos a fallos y fugas de datos, y mercados locales que pierden músculo frente a plataformas globales.
Riesgos que no conviene subestimar
Si la IAA fuera solo eficiencia, estaría todo resuelto. No lo es. Entre los peligros más urgentes están:
- Opacidad: agentes que operan como cajas negras y ocultan cómo toman decisiones.
- Privacidad: más integración implica más datos personales en juego.
- Dependencia: sectores críticos que depositan su operación en plataformas privadas.
- Impacto ambiental: consumo masivo de energía y agua en centros de datos.
- Desplazamiento laboral: tareas rutinarias que desaparecen sin planes de reconversión.
Expertos como Patrick Henz y Mauricio García-Cepeda han insistido en que estos sistemas «requieren de humanos» para su diseño y mantenimiento, y que la responsabilidad final no puede diluirse en algoritmos.
Qué deberían exigir la sociedad y los gobiernos
El auge multimillonario de la IAA debe ir acompañado de reglas claras. Algunas medidas prácticas:
- Auditorías externas de seguridad y sesgos en modelos.
- Transparencia sobre datos usados y decisiones automatizadas.
- Evaluaciones ambientales para centros de datos y reportes públicos.
- Protecciones laborales y planes de capacitación para trabajadores en riesgo.
- Reglas sectoriales, por ejemplo en salud y finanzas, donde los errores pueden ser críticos.
Conclusión
La IA agéntica es, por ahora, más caja de herramientas que inteligencia pensante. Pero es una caja que ya huele a dinero y que está transformando industrias enteras. La pregunta no es si será millonaria, sino cómo repartirá beneficios y riesgos. Si no hay reglas y vigilancia ciudadana, las ganancias quedarán concentradas y los daños aumentarán en invisibilidad.
Si le arreglaron el internet con cero humanidades en la línea, felicidades; si ese mismo sistema decide sobre tu expediente médico o tu crédito, entonces exige transparencia y responsabilidad.
Fuentes: Fortune Business Insights, Kate Crawford Atlas de la IA, declaraciones de Patrick Henz, Mauricio García-Cepeda, reportes de Citi y anuncios públicos de Microsoft sobre inversiones en centros de datos.