La inteligencia artificial irrumpió como dadora de soluciones: al asistente se le formulaba una pregunta y daba sus respuestas. Pero en 2026 esa figura pasó a ser parte del pasado. Ahora los sistemas se transformaron en agentes que absorben los objetivos planteados, planifican los plazos a realizar y ejecutan tareas en forma autónoma, ya sin requerir asistencia en el paso a paso.
Entre ambos esquemas existe una diferencia sustancial: mientras que el asistente responde, el agente actúa. El asistente ejecuta una instrucción por vez, pero el agente planifica secuencias de acciones, evalúa resultados intermedios, se adapta a obstáculos y persigue objetivos. “El agente tiene memoria, contexto acumulado y capacidad de aprendizaje continuo, pero lo más significativo es que interactúa con otros agentes”, explicó Carolina Burgos, una abogada especialista en IA.
Según Burgos, en esa última característica reside el verdadero cambio de paradigma. No estamos simplemente construyendo IAs más inteligentes. “Estamos construyendo sistemas de IAs que colaboran entre sí, que se distribuyen tareas, que se especializan, que se comunican mediante protocolos estandarizados, y que producen resultados emergentes que ningún agente individual podría generar por sí solo”.
En efecto, los agentes de inteligencia artificial funcionan, toman decisiones y alteran las formas de trabajo. En cuestión de meses se produjeron cambios copernicanos y cambiaron las reglas de juego de un fenómeno que seguirá avanzando rápido con cambios estructurales. Según datos de la consultora Gartner, para 2028 el 15% de las decisiones cotidianas de las empresas será resuelta por agentes autónomos.
Un agente de IA toma un objetivo y trabaja de forma autónoma para cumplirlo. Va mucho más allá de una simple respuesta: decide qué hacer, cómo hacerlo y en qué orden. Con instrucciones adecuadas es capaz de redactar un e-mail, enviarlo, chequear respuestas y hacer un seguimiento. Todo, sin intervención humana. Absorbe el planteo del requerimiento, recurre a otras herramienta de gestión y puede razonar por sí mismo a cada paso de la gestión.
Mientras actúa, el agente de IA puede evaluar la tarea, y si algo no resulta tal como se esperaba ajusta su estrategia y prueba por otro camino. Su potencia aumenta paso a paso porque aprende de los resultados y afina su plan de trabajo. Puede recomendar cambios o directamente efectuarlos si tiene el permiso.
Víctor Fonseca, experto de Logicalis, utiliza una analogía simple, pero contundente: se trata de 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 sólo 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 herramienta de consulta; son entidades con capacidad operativa dentro del entorno corporativo. Funcionan como personas digitales que viven en la nube y trabajan de manera continua sobre los procesos de la organización”, describió el especialista.
Esta nueva fisonomía de la inteligencia artificial impone cambios relevantes a tener en cuenta por las empresas porque se pone en riesgo su sobrevivencia. “Las empresas que sigan pensando en IA como ‘agregar un chatbot a nuestra app’ van a quedar obsoletas antes de darse cuenta”, advirtió Burgos.
“El estándar emergente ya deja de ser un asistente de IA, que deja su lugar a agentes que automatizan procesos de punta a punta. Los equipos de producto que lideren en los próximos años serán los que entiendan cómo diseñar experiencias donde los agentes operan en background, ejecutan tareas complejas sin supervisión constante, y entregan resultados cuando están listos”, acotó la profesional.
Alto menú de aplicaciones
Los agentes IA poseen 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.
En medicina, permite analizar imágenes, apoyar diagnósticos tempranos, convertir notas en registros clínicos en tiempo real y liberar al personal de salud para enfocarse nuevamente en los pacientes.
En movilidad, impulsa e-bikes y scooters conectados a sensores e inteligencia embebida. En ciudades, habilita soluciones capaces de interpretar congestión, seguridad y comportamiento urbano en tiempo real.
Y en gaming –uno de los sectores de mayor crecimiento en Argentina– potencia experiencias inmersivas, animación generada por IA y ecosistemas donde hardware, contenido y comunidad se complementan.
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.
En marketing pueden analizar datos, segmentar audiencias y generar contenido adaptado a cada perfil. También se usan mucho en atención al cliente. Gestionan consultas, resuelven dudas y, si hace falta, derivan el caso a una persona.
En desarrollo de software, pueden escribir código, detectar errores y proponer mejoras. Incluso pueden ejecutar pruebas y desplegar aplicaciones. Un desarrollador, por ejemplo, puede pedir una funcionalidad concreta. El agente la genera, la prueba y la integra en el proyecto.
En infraestructura tecnológica, los sistemas ayudan a coordinar equipos o gestionar recursos. Por caso, revisar un inventario, detectar la carencia de un producto y lanzar automáticamente un pedido. También pueden detectar que un servidor está funcionando con lentitud, identificar un proceso defectuoso, detenerlo, reiniciar el servicio y luego enviar un reporte indicando que el problema fue resuelto.
“Antes, un técnico recibía una llamada a las 3 de la mañana para resolver manualmente un servidor caído. Con agentes autónomos, el sistema detecta la falla, la corrige e informa: ‘Ya lo arreglé, sigue durmiendo’. El rol humano no desaparece, pero cambia. El capital humano deja de ser operador para convertirse en arquitecto de la autonomía”, dijo el ejecutivo de Logicalis.
El impacto en el empleo
Los agentes de IA automatizan las tareas repetitivas o estructuradas, pero no todas las tareas, por lo cual los trabajos no desaparecen sino que cambian. Muchos roles evolucionan hacia funciones más estratégicas. En lugar de ejecutar tareas manuales, los profesionales supervisan, diseñan y optimizan sistemas.
Se generan roles como para coordinar varios agentes para que trabajen a la vez, y también perfiles que entiendan tanto el negocio como la tecnología. No es una sustitución radical, sino más bien una transformación.
“Los agentes autónomos ejecutan trabajos completos. Ello no significa necesariamente desempleo masivo inmediato, pero sí que los roles que consisten primariamente en ejecutar procesos estructurados están en la mira”, sentencia Carolina Burgos.
“La pregunta clave para cualquier profesional en 2026 es ‘¿Mi trabajo consiste en ejecutar pasos predecibles o en tomar decisiones de criterio en contextos ambiguos?’. Los agentes de IA van a devorar lo primero, pero lo segundo, al menos por ahora, sigue siendo territorio humano”, concluye Burgos
Las herramientas adquieren vida propia, toman decisiones, interactúan con terceros y consiguen objetivos. Un cambio copernicano.
NOTA DE TAPA. LA TECNOLOGÍA
ENTRA POR TODOS LOS POROS
Carolina Burgos, abogada especialista en IA, y Víctor Fonseca (Logicalis).