La IA empresarial está evolucionando rápidamente más allá de los asistentes de un solo uso hacia ecosistemas dinámicos de agentes autónomos que pueden razonar, delegar y colaborar para resolver tareas complejas.
En lugar de depender de un único modelo avanzado, los líderes de TI con visión de futuro están explorando cómo múltiples agentes inteligentes pueden trabajar juntos de manera coordinada y basada en objetivos.
CTO en Globant Enterprise AI
Este cambio señala el aumento de la colaboración entre agentes que está remodelando la forma en que las empresas piensan sobre la automatización, la toma de decisiones y las operaciones digitales.
Sin embargo, la introducción de sistemas multiagente exige nueva infraestructura, nuevas estructuras de gobierno y una nueva mentalidad por parte de los CIO y líderes de TI para tener éxito.
Aquí hay cinco cosas clave que debe saber y prepararse para la próxima era de la IA empresarial.
1. La colaboración con IA tiene que ver con la orquestación inteligente, no solo con la automatización de tareas.
Lo que diferencia a la IA agente de las herramientas de automatización anteriores es su capacidad para orquestar procesos de varios pasos con autonomía y adaptabilidad. Esto significa ir más allá de realizar tareas simples y redefinir dinámicamente cómo se logran y entregan esas tareas.
Hoy en día, un agente de IA puede adoptar un objetivo de alto nivel y planificar múltiples acciones de forma independiente, elegir las herramientas adecuadas necesarias para ese plan e incluso modificar su enfoque si encuentra un obstáculo, todo ello sin intervención humana directa.
Cuando varios agentes trabajan juntos, forman un sistema descentralizado de inteligencia. Por ejemplo, un agente puede recopilar requisitos o información para una tarea, otro puede evaluar el riesgo y un tercer agente puede ejecutar los entregables, al mismo tiempo que puede cambiar roles, refinar objetivos y reordenar los flujos de trabajo en función de las condiciones cambiantes.
Este nivel de orquestación refleja cómo trabajan los equipos humanos hoy en día, pero los agentes pueden trabajar con mayor velocidad y escala y repensar cómo funcionan las organizaciones.
Lo que hace esto posible no son sólo modelos más innovadores, sino también un mejor diseño arquitectónico. Para aprovechar mejor la colaboración con IA, las empresas deben empezar a pensar en la IA más allá de una función complementaria y considerarla como un tejido conectivo que coordina y unifica los flujos de trabajo.
2. Sin la infraestructura adecuada, la IA agente fracasa
La mayoría de las organizaciones subestimarán las demandas técnicas de la colaboración de los agentes. Los verdaderos sistemas agentes requieren arquitecturas basadas en API, acceso a datos en tiempo real, marcos de identidad estandarizados y entornos modulares donde los agentes puedan descubrirse, invocarse y confiar entre sí.
En la práctica, los equipos de TI deben invertir en tecnologías habilitadoras, como arquitecturas basadas en eventos, capas de datos semánticos y mallas de servicios. Siempre deberían comenzar a explorar una nueva capa donde los datos, las herramientas y los servicios estén disponibles a través de nuevos protocolos como MCP, A2A y AP2.
Los equipos deben desarrollar y establecer políticas en torno a la protección de datos, el control de acceso y los permisos relevantes, especialmente para los agentes que trabajarán en todos los departamentos y sistemas.
La colaboración entre agentes es una capacidad que depende de plataformas adaptables y bien diseñadas. Las organizaciones que lideran esta transformación están creando ecosistemas diseñados para una inteligencia continua y una orquestación perfecta.
3. La interoperabilidad en todo el LLM se está convirtiendo en la norma, no en la excepción
Los ecosistemas agentes son inherentemente heterogéneos. Por ejemplo, un agente puede optimizarse para la generación de código utilizando un LLM de código abierto, mientras que otro maneja el análisis de contratos con un modelo legal propietario. Esta diversidad, sin embargo, es a la vez una fortaleza y un desafío.
Para poder prosperar en este panorama, las empresas deben migrar a arquitecturas que permitan que múltiples LLM coexistan y colaboren. Esto significa crear protocolos sólidos entre agentes, políticas claras de arbitraje de modelos y ventanas de contexto que mantengan la memoria en todas las interacciones.
El futuro de la colaboración entre agentes irá más allá de seleccionar un único “mejor” modelo y hacia la orquestación de la combinación correcta de modelos para una tarea determinada. Los líderes de TI que preparen su infraestructura para este cambio estarán posicionados para avanzar más rápido y construir un ecosistema de IA verdaderamente integrado.
4. La IA agente se detiene sin coordinación
La mayoría de los primeros fallos de la IA empresarial no se deben a modelos de bajo rendimiento, sino a una mala coordinación. Incluso los agentes altamente capacitados darán menos resultados si no pueden interactuar de manera efectiva. Sin una comunicación estructurada o claridad de roles, los equipos corren el riesgo de terminar con trabajo duplicado, resultados contradictorios o resultados estancados.
Para evitar esto, las organizaciones necesitan una capa de orquestación sólida, un metaagente o marco que pueda asignar roles, monitorear el progreso y habilitar la estructura entre agentes. Marcos como LangGraph y CrewAI son los primeros intentos de resolver este problema, pero muchas empresas están creando su propia lógica de coordinación personalizada. Estas son herramientas en etapa inicial, pero pueden introducir complejidad en entornos empresariales del mundo real.
Las empresas prefieren herramientas más ágiles y transparentes con una orquestación clara en lugar de marcos pesados que crean fricción. El futuro será inevitablemente multimodelo y multimarco, por lo que la portabilidad y la gobernanza son más importantes que la adherencia a una sola pila.
La mayoría de estos marcos de orquestación son, de hecho, lenguajes integrados de dominios específicos como Python o TypeScript, lo que hace que sus capas de abstracción sean frágiles y de corta duración. Si bien pueden ser valiosos para pilotos o creación rápida de prototipos, rara vez ofrecen la estabilidad necesaria para plataformas empresariales a largo plazo.
5. Bienvenidos a la era de los agentes con experiencia: preservando los recuerdos de las interacciones
Uno de los desafíos que más se pasa por alto en la colaboración entre agentes es la preservación de la experiencia. A medida que los agentes interactúan, delegan y refinan sus decisiones, el conocimiento generado en esos intercambios se vuelve tan importante como los propios resultados. Si se pierde este historial de interacción, las empresas corren el riesgo de repetir errores, perder oportunidades de optimización y perder confianza en el sistema.
Esto es lo que llamamos la era de la experiencia del agente. Inspirado por investigaciones como el marco Era of Experience de DeepMind, el énfasis pasa de las transacciones discretas al aprendizaje continuo a través de las interacciones.
Las plataformas de IA empresarial deben garantizar que cada diálogo, discusión y resultado entre agentes sea capturado, estructurado y recuperable, no solo como un registro, sino como una memoria en evolución que impulse la colaboración futura.
En la práctica, esto significa integrar la persistencia del contexto, las capas de memoria semántica y los bucles de retroalimentación basados en la experiencia en el tejido de orquestación. A medida que los equipos humanos se vuelven más efectivos basándose en la historia compartida, los ecosistemas de IA solo alcanzarán su máximo potencial cuando los agentes puedan construir, reutilizar y confiar en su experiencia acumulada.
Los CIO y líderes de TI con visión de futuro deben reconocer que esta capa de memoria no es una mejora opcional; Esta es la base de la resiliencia y el valor compuesto en los ecosistemas agentes.
De agente a agente A.I
Este cambio ya está ocurriendo y es más rápido de lo esperado. La IA de agente a agente está cambiando activamente la forma en que operan las empresas hoy en día. Las organizaciones están implementando sistemas multiagente para modernizar el software heredado, optimizar la atención al cliente y gestionar dinámicamente los costos de la nube.
En el desarrollo de software, vemos agentes que colaboran para crear, probar y perfeccionar el código, acortando los ciclos de desarrollo, aumentando la calidad y reduciendo los cuellos de botella. Industrias como la logística, la atención médica y los servicios financieros son particularmente adecuadas para este cambio debido a la alta complejidad de sus datos y la necesidad de tomar decisiones en tiempo real.
El aumento de la colaboración entre agentes está desbloqueando un nuevo nivel de capacidades empresariales, pero para aprovechar el potencial se requieren marcos de infraestructura, gobernanza y coordinación adecuados. Para los CIO y los líderes de TI, el verdadero desafío es ir más allá de las implementaciones aisladas y pensar sistemáticamente en su ecosistema de IA.
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