Durante los últimos años, la interacción humana con la inteligencia artificial se ha limitado principalmente a una dinámica de solicitud y respuesta. Los usuarios se acostumbraron a pedirle a la tecnología que redactara correos, resumiera documentos, tradujera textos o generara imágenes. Sin embargo, una nueva etapa tecnológica comienza a desplegarse: la transición hacia la IA agéntica, donde el sistema no solo contesta, sino que actúa.
Este cambio de paradigma fue el eje central del Google Cloud Summit México 2026, celebrado recientemente en la Ciudad de México. En este encuentro, especialistas y líderes empresariales analizaron cómo los llamados agentes de inteligencia artificial están transitando desde la fase de experimentación hacia aplicaciones concretas y operativas dentro de las organizaciones. Eduardo López, presidente de Google Cloud para América Latina, resumió esta transición señalando que el enfoque ha cambiado: “Estamos pasando de qué se puede hacer con inteligencia artificial a qué estamos haciendo con inteligencia artificial”.
La diferencia fundamental radica en la capacidad de ejecución. Mientras que un chatbot convencional puede resumir el contenido de una reunión si se le solicita, un agente de IA es capaz de recibir un objetivo complejo, utilizar diversas herramientas, realizar múltiples pasos y ejecutar acciones para lograr un resultado. Por ejemplo, un agente podría recibir la instrucción de resumir una sesión al finalizar, identificar los puntos críticos y cargar automáticamente esa información en la plataforma de gestión de trabajo de la empresa, sin intervención humana adicional.
Otro escenario planteado durante el evento fue la gestión de incidencias técnicas. Julio Velázquez, director general de Google Cloud México, explicó que, ante el fallo de una computadora, un agente de IA podría conocer el procedimiento interno de la compañía y encargarse de iniciar el proceso de solicitud de un nuevo equipo, evitando que el empleado tenga que investigar a quién contactar o llenar formularios manualmente.
Esta transformación ya muestra signos de expansión en la región. Representantes de Google Cloud informaron que el uso de inteligencia artificial entre su base de clientes de pequeñas y medianas empresas en América Latina creció 3.5 veces durante el último año. Este crecimiento se ve impulsado por el hecho de que herramientas que antes requerían conocimientos técnicos especializados ahora pueden operarse mediante instrucciones escritas en lenguaje natural.
El despliegue de estos sistemas también plantea interrogantes sobre el futuro del empleo. Aunque los representantes de Google Cloud evitaron hacer predicciones exactas a diez años, sugirieron la emergencia de profesionales “bilingües”: personas que dominan su oficio y, simultáneamente, saben utilizar la IA para optimizarlo. Este fenómeno no se limita a los entornos de oficina; como ejemplo se mencionó a un artesano de la madera que utiliza visión artificial para detectar defectos en sus piezas mientras continúa realizando el trabajo manualmente.
En México, la adopción de esta tecnología es avanzada. Según el estudio "Work: in Progress", realizado por IDC y Provokers a solicitud de Google Cloud, el 40% de las empresas en el país ya adopta activamente agentes de inteligencia artificial, mientras que un 13% se encuentra escalando proyectos operativos.
Casos concretos demuestran la rentabilidad de este modelo. Farmacias del Ahorro implementó Gemini Enterprise para 1,000 empleados en áreas de tecnología, mercadotecnia y comercio electrónico, logrando una adopción activa del 95% y un ahorro proyectado de 140,000 horas de productividad anuales. Por su parte, Grupo Bafar automatizó la elaboración de anexos para contratos de apertura de tiendas, reduciendo el tiempo de generación de 140 a 17 minutos por sucursal, lo que representa una disminución del 88% en el tiempo invertido.
No obstante, la velocidad de adopción ha generado riesgos, específicamente el fenómeno conocido como "Shadow AI". El mismo estudio de IDC y Provokers reveló que el 44% de los profesionales mexicanos utiliza herramientas personales de IA no autorizadas por sus empresas. Esto representa un riesgo crítico de seguridad, ya que las organizaciones pierden la trazabilidad de la información introducida y no tienen control sobre cómo se tratan esos datos o si se utilizan para entrenar modelos externos.
Ante este panorama, las empresas enfrentan el dilema de prohibir el uso de la IA o proporcionar herramientas corporativas con controles de seguridad y acceso. Además, surge la necesidad de gestionar el costo de mantener cientos o miles de agentes activos, lo que ha llevado a las plataformas a incorporar mecanismos de presupuesto y límites de gasto.
Google define este nuevo modelo como la “empresa agéntica”, donde humanos y agentes digitales colaboran en procesos integrales. Sin embargo, el éxito de esta transición dependerá de la capacidad de las organizaciones para supervisar la calidad del trabajo, garantizar la ciberseguridad y decidir, finalmente, qué acciones están dispuestas a delegar totalmente en las máquinas.
