Redacción
La última investigación de GlobalData sobre agentic AI plantea un escenario de adopción progresiva en el que los agentes de IA podrían mejorar la eficiencia de los flujos de trabajo, reducir costes y elevar la experiencia del cliente. La consultora describe aplicaciones en ámbitos de consumo, empresa, ciencia e industria y anticipa despliegues en entornos complejos, como plantas industriales u hospitales, donde sería necesaria la orquestación de varios agentes especializados que colaboran entre sí. En este contexto, GlobalData prevé que la agentic AI aporte un enfoque más metódico al razonamiento y la toma de decisiones que el observado hasta ahora en otras herramientas generativas, siempre que se concrete en usos de alto valor para el negocio.
GlobalData sostiene que la agentic AI será clave en la transición de los sistemas empresariales hacia pilas tecnológicas nativas de IA. En su definición, la agentic AI agrupa sistemas avanzados capaces de actuar de forma autónoma, tomar decisiones y ejecutar acciones con mínima o nula supervisión humana. A partir de datos que captan del entorno para resolver tareas, responder a consultas y automatizar procesos. Esta caracterización orienta la discusión hacia el grado de autonomía inicial que las compañías deberían conceder a estos sistemas al incorporarlos a su operativa.
El informe sitúa el foco también en la oferta disponible. El ecosistema crece con rapidez y ya integra marcos de desarrollo, plataformas y herramientas, con participación de integradores, start-ups y grandes proveedores. Además de agentes preempaquetados para funciones concretas, como: analizadores de resultados financieros, generadores de guiones de vídeo o constructores de perfiles de cliente. Al mismo tiempo, se multiplican las propuestas orientadas a sectores específicos, un dinamismo que, según GlobalData; avanza más deprisa que la capacidad de muchas organizaciones para construir agentes a medida.
Impacto en DevOps y retos de adopción
La industria observa con interés la aplicación de estos agentes al ciclo de vida del software. La integración de agentes autónomos en DevOps aspira a extender los avances previos de la automatización (RPA) y a reforzar procesos de CI/CD y prácticas de infraestructura como código, incluyendo asistencia al desarrollo y operaciones más resilientes. Pese a ello, GlobalData recomienda prudencia con la autonomía inicial de los agentes en DevOps, a la espera de validar su aportación con métricas de negocio.
Las alucinaciones de los modelos de base y la dificultad de migrar el software actual hacia diseños nativos de IA figuran entre los principales impedimentos. A juicio de la consultora, no todos los proyectos lograrán sus objetivos en esta fase de aprendizaje, en la que los equipos irán asentando prácticas de diseño, construcción, pruebas y validación de sistemas agentic. El reto inmediato pasa por integrar estas capacidades en los procesos existentes sin desestabilizar la operación ni comprometer resultados.
En perspectiva, GlobalData anticipa una adopción gradual en la que los agentes de IA desempeñarán un papel protagonista en la arquitectura nativa de IA, a medida que las empresas identifican casos de uso de alto impacto y demuestran valor en producción. La clave, según el informe, será ajustar la autonomía, reducir riesgos y avanzar hacia pilas tecnológicas diseñadas desde el inicio para convivir con agentes que colaboran entre sí.
