La inteligencia artificial vive un momento de ebullición en el discurso empresarial, pero nadie es ajeno a las dudas sobre cuánto de lo prometido será real y cuánto puede ser efecto de una particular burbuja financiera. Máxime cuando la era de la IA generativa ya ha dado paso a la siguiente ola, la de la IA agéntica.

Empecemos por las expectativas de gran nivel: según IDC, la inversión global en tecnologías de IA para trabajadores digitales -los llamados agentes autónomos- alcanzará los 3,34 billones de dólares en 2030, generando 13 billones adicionales en la economía mundial, el equivalente al 4,2% del PIB global.

España no se queda al margen de estos anhelos: el gasto acumulado rondará los 35.900 millones de dólares, con un impacto que podría llegar al 8% del PIB nacional en ese horizonte temporal.

Siguiendo con estas extraordinarias previsiones, las herramientas de IA ya permiten ahorrar un 43% del tiempo dedicado a tareas rutinarias, mientras que el 23% de las empresas ha creado nuevos roles gracias a estas capacidades (frente al 14% que los ha reducido). Y los analistas incluso se atreven a pronosticar que, en 2030, la IA agéntica asumirá el 22% de la carga laboral media de un empleado -especialmente en marketing, ventas y TI-, una penetración que, en España, podría llegar al 35%.

Pero, como anticipábamos, en torno a estos montantes existe bastante inflación y un riesgo notorio de expectativas infundadas o sobredimensionadas. Nada nuevo en el horizonte: la famosa curva de Gartner recoge que estos fenómenos son parte de la maduración normal de cualquier tecnología.

Pero sí que es excepcional que las propias enseñas del sector comiencen a templar los ánimos en estas lides.

El último caso de ello es el de Enrique Polo de Lara, country manager de Salesforce España. En rueda de prensa, ha aceptado que "nadie tiene claro del todo cómo va a ser esta transformación". Aunque puntualiza: "Nosotros sí tenemos claro el valor que podemos aportar a nuestros clientes”.

Para Salesforce, la adopción real será paulatina. “Igual que el software transformó muchas industrias, la IA va a transformar a todas las industrias y todo el software actual. Es una transformación que no se va a dar en un año o dos, sino que fácilmente estamos ante una década”, predice el directivo.

"El mundo no va a cambiar de repente, hay mucho hype porque hay mucha gente hablando de tecnología sin haber tocado nunca la tecnología. Estamos hablando de impactos acumulados, porque el inmediato para el próximo año quizás sea de menos de un 1%. Esto es lo más disruptor que he visto en 30 años, pero al añadirle regulaciones y la redefinición de los contratos laborales, esto no va a ser algo para un par de años", añade a preguntas de DISRUPTORES - EL ESPAÑOL. "Se viene la IA agéntica, pero va a tardar tiempo".

En España, la compañía contabiliza 150 empresas con proyectos de IA agéntica, aunque sólo 30 están ya en producción y 10 muestran un nivel de uso “adecuado”. “Esto no va a ser algo inmediato”, repite. "Más de la mitad de crecimiento en España ya viene de estos productos. Pero esto no es un Big Bang, es una bola de nieve".

Obstáculos estructurales

Polo de Lara insiste en que lo decisivo no son los agentes en sí -“son un canal más”- sino la inteligencia común que los nutre. En su opinión, el mercado se está fragmentando en exceso: “Muchas empresas están desarrollando IA específicas para voz, texto, redes sociales... Al final esto va a generar complejidad y va a requerir integrar muchos sistemas”.

Queda claro, por tanto, que el principal obstáculo para el desarrollo de la IA agéntica en las empresas no es tecnológico, sino estructural: “Muchas empresas no tienen una cultura del dato, no han invertido lo suficiente en los datos”, advierte.

Y cuando los proyectos avanzan, chocan con un muro conocido: la privacidad. “Muchos de los experimentos con IA se quedan en áreas departamentales porque se encuentran con un problema de privacidad de datos”, explica.

La razón es tan técnica como económica: “En algunas empresas es técnicamente inviable controlar ese acceso a la información; en otras es económicamente difícil de conseguir”.

La promesa, recuerda Polo de Lara, no es eficiencia a cualquier precio: “Esto no va de hacer más por menos. Esto va de hacer cosas que hasta ahora no podíamos hacer”.

Datos, metadatos y control exhaustivo

En el plano operativo, la IA agéntica se define por un triángulo claro. Según Gonzalo Goñi, director de Solutions Engineering de Salesforce España, implica “interfaces conversacionales y una estrategia AI-first, poder desplegar agentes en todos los contextos de empleados y áreas, y poder desplegar agentes que razonen y tomen decisiones basadas en datos de confianza”.

Ese último punto es el crítico. Goñi sitúa el futuro inmediato en la calidad y el contexto de la información: “La clave de la nueva generación es conectar agentes con datos, pero también con metadatos, esos datos que explican el contexto de los datos”.

A esto se suma una limitación estructural de los modelos actuales: “Los LLM no son deterministas, están programados para responder como un humano; pero no siempre responden lo mismo. Es fundamental que los agentes estén lo más controlados posible, especialmente en el mundo empresarial”.

El siguiente salto será dominar la información no estructurada, desde documentos a conversaciones: “Necesitamos más y mejor gestión de información no estructurada, para asegurar bien qué significan esos datos y que los agentes sean capaces de entenderlos”.

Y, por encima de todo, una capacidad: gobernar un ecosistema cada vez más heterogéneo con diferentes tecnologías corriendo en paralelo: “Es clave la capa de orquestación y gobernar los agentes de distintos proveedores tecnológicos, en diferentes ecosistemas y poder tener observabilidad de lo que hace cada agente. Es la única forma de poder escalar y poderlos gestionar sin volvernos locos”, concluye Goñi.