La inteligencia artificial (IA) agéntica continúa siendo una de las principales tendencias tecnológicas en 2026 tras su aparición en 2025. Este tipo de IA se basa en sistemas que pueden actuar de forma autónoma para lograr objetivos, percibir su entorno, razonar, tomar decisiones y ejecutar acciones con una mínima intervención humana, a menudo utilizando Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) y herramientas conectadas para automatizar tareas complejas.
A diferencia de la IA tradicional, la IA agéntica se distingue por su capacidad de actuar con autonomía e iniciativa. Este avance representa una evolución significativa en la IA aplicada a nivel empresarial, porque allana el camino para la transición “de una IA reactiva hacia un colaborador virtual proactivo”, tal y como destaca el informe ‘Seizing the agentic AI advantage’ de McKinsey.
Hasta ahora, hemos observado cómo las empresas españolas han sentado las bases para integrar la IA en los procesos de forma reactiva y aislada, mejorando principalmente la productividad individual a través de tareas independientes. Sin embargo, a lo largo de los próximos meses, va a tener lugar una evolución de estos asistentes de IA individuales hacia sistemas donde múltiples agentes colaboran entre sí para automatizar procesos complejos y de alto valor.
Los beneficios de la IA agéntica ya se están haciendo visibles en un importante número de compañías a nivel global. Esta tecnología posibilita la automatización autónoma de procesos, una toma de decisiones más rápida y basadas en datos en tiempo real, y la mejora de la experiencia del cliente. También reduce costes operativos, incrementa la productividad y maximiza la eficiencia de las operaciones. Asimismo, refuerza la gestión de riesgos, mejora el cumplimiento normativo y la seguridad y posibilita un uso accesible de la IA dentro de la organización, extendiendo sus beneficios a equipos sin perfil técnico.
En cuanto a los sectores estratégicos de la economía española en los que se espera que tenga mayor repercusión, cabe destacar el comercio minorista, el turismo y el sector del entretenimiento. De hecho, Microsoft Corp. ha anunciado recientemente soluciones de IA agéntica diseñadas para impulsar la automatización inteligente en todas las áreas del negocio minorista, ayudando a las empresas a operar con mayor rapidez y competir en mercados dinámicos.
El uso de agentes autónomos plantea desafíos que van más allá de la tecnología, abarcando tanto aspectos de tipo humano como organizativo. Desde el punto de vista humano, las empresas necesitan talento capacitado para liderar la adopción de la IA agéntica, fomentando un clima de confianza y colaboración entre equipos y agentes. Desde la perspectiva organizativa, su incorporación incrementa la complejidad de los procesos; esto hace necesario diseñar estructuras que garanticen el control de la autonomía de los agentes y establezcan mecanismos de gobernanza.
Para generar un impacto real, las compañías deben evolucionar de iniciativas dispersas hacia programas estratégicos, de casos de uso aislados a procesos empresariales integrados, y de equipos fragmentados a equipos multifuncionales, avanzando de la experimentación hacia la entrega industrializada y escalable. Asimismo, escalar los agentes requiere sentar nuevas bases mediante la mejora de las competencias de los equipos humanos, la adopción de la infraestructura necesaria y el desarrollo de estructuras de gobernanza específicas que regulen el funcionamiento de los agentes.
Así, se abre un nuevo capítulo en la evolución de esta tecnología revolucionaria. Tras la consolidación de la IA generativa, la IA agéntica impulsa la transición desde la automatización basada en reglas y modelos puramente generativos hacia agentes autónomos. Por tanto, solo aquellas empresas que lideren esta transición estarán en posición de maximizar el valor de la inteligencia artificial, optimizar los procesos empresariales e impulsar su posición competitiva a lo largo de los próximos años.
