Empresas aceleran adopción de agentes de IA

La adopción de agentes de inteligencia artificial (IA) está entrando en una fase de expansión acelerada en las empresas. Actualmente, las organizaciones utilizan en promedio 12 agentes, cifra que se proyecta aumentará 67% hacia 2027, en un contexto donde la transformación hacia modelos de operación multiagente se consolida como una prioridad estratégica.

De acuerdo con una investigación basada en la encuesta a 1,050 líderes de TI empresariales, el avance de los agentes de IA está acompañado de desafíos relevantes en materia de integración, orquestación y gobernanza. Hoy, 50% de los agentes opera en silos aislados, lo que genera flujos de trabajo fragmentados, automatizaciones redundantes y un mayor riesgo de “IA en la sombra”.

En este contexto, los líderes de TI están recurriendo a arquitecturas basadas en APIs como base unificada para conectar, coordinar y gobernar ecosistemas multiagente. El 96% de los responsables de tecnología coincide en que el éxito de los agentes de IA depende de una integración fluida entre sistemas y datos.

De la experimentación a la operación empresarial

La adopción de agentes de IA dejó de ser experimental para convertirse en un motor de productividad. El 83% de las organizaciones afirma que la mayoría o la totalidad de sus áreas ya utiliza agentes, mientras que el 96% considera que estos han mejorado —o mejorarán— la experiencia de los empleados, y el 95% señala que permitirán a los desarrolladores enfocarse en tareas de mayor valor.

Las organizaciones están construyendo sus ecosistemas de agentes mediante enfoques diversos: agentes SaaS preconstruidos (36%), agentes integrados en plataformas empresariales (34%) y desarrollos internos personalizados (30%). Paralelamente, crece el interés por protocolos y estándares que permitan gestionar la interacción entre agentes y sistemas.

La brecha de integración y gobernanza

A pesar del crecimiento acelerado, la infraestructura tecnológica aún no está plenamente preparada para sostener una fuerza laboral multiagente. El número de aplicaciones empresariales aumentó de 897 a 957 en un año, pero solo 27% está integrado entre sí, lo que limita el potencial de la IA.

El 86% de los líderes de TI teme que los agentes introduzcan más complejidad que valor si no se resuelven los retos de integración. Entre los principales obstáculos destacan la gestión de riesgos y cumplimiento normativo, la falta de experiencia interna en IA, la infraestructura heredada y la fragmentación de datos.

Asimismo, el 96% de las organizaciones enfrenta barreras para utilizar datos en casos de uso de IA, mientras que el 49% identifica la gobernanza de datos entre aplicaciones como uno de los mayores desafíos. En promedio, 27% de las APIs carece de mecanismos formales de gobernanza.

APIs como base de la empresa multiagente

Ante este escenario, las empresas avanzan hacia la construcción de una base tecnológica unificada. Las APIs se consolidan como el “tejido conectivo” que permite transformar herramientas de IA fragmentadas en sistemas multiagente cohesivos, capaces de compartir datos, coordinar tareas y operar de forma segura.

El 94% de los líderes de TI afirma que el éxito de los agentes requerirá arquitecturas cada vez más impulsadas por APIs, mientras que 50% de las organizaciones ya utiliza APIs para conectar y gobernar soluciones de IA. Este cambio arquitectónico refleja la transición de modelos tecnológicos aislados hacia ecosistemas integrados.

Un punto de inflexión para la transformación digital

Los resultados del estudio revelan que las empresas se encuentran en un punto de inflexión: el reto ya no es desplegar agentes de IA, sino operarlos a escala. La efectividad de los sistemas multiagente dependerá de la capacidad de las organizaciones para integrar, gobernar y orquestar sus ecosistemas tecnológicos.

En este contexto, la transformación agéntica no se define por la cantidad de agentes desplegados, sino por su capacidad para operar de manera coordinada, segura y escalable. La construcción de una base unificada se perfila como el factor crítico para que las empresas puedan capitalizar el potencial de la inteligencia artificial en los próximos años.