La inteligencia artificial generativa ha dejado de ser una promesa lejana para convertirse en una tecnología operativa. Sin embargo, su evolución no se detiene en los modelos de lenguaje. Según Ayesa, la próxima gran transformación vendrá de la mano de los ecosistemas de agentes autónomos, una arquitectura distribuida en la que múltiples inteligencias artificiales colaboran, negocian y ejecutan tareas complejas sin supervisión constante.
La compañía, con sede en Sevilla y presencia en más de 20 países, sostiene que estos agentes no son simples asistentes conversacionales mejorados. Marian Aradillas, directora de Data & AI en Ayesa, los describe como «entidades capaces de percibir su entorno, tomar decisiones en función de objetivos y actuar sobre él, aprendiendo de la experiencia». La clave, según Aradillas, no está tanto en su capacidad individual como en su interacción colectiva: «Conforman una inteligencia organizacional descentralizada».
De acuerdo con Ayesa, esta nueva capa de automatización representa un cambio estructural en la forma en que las empresas diseñan procesos, productos y servicios. En lugar de depender de sistemas centralizados o humanos en bucle, los agentes autónomos permiten una ejecución distribuida, continua y adaptativa. La idea no es nueva, pero su viabilidad técnica ha dado un salto gracias a la convergencia de varias tecnologías.
Entre ellas, destacan los modelos de lenguaje multimodales como GPT-4, Claude o Gemini, capaces de razonar con mayor profundidad; frameworks como Auto-GPT, LangChain o LangGraph, que permiten construir arquitecturas de agentes colaborativos; y la integración nativa con APIs, bases de datos y herramientas empresariales. A esto se suma la capacidad de mantener memoria de largo plazo y gestionar contexto, dos elementos clave para que un agente pueda operar de forma autónoma sin perder el rumbo.
Aunque el término “agente autónomo” puede sonar abstracto, sus aplicaciones ya están tomando forma en entornos corporativos. En el área de compras, por ejemplo, Ayesa señala el uso de agentes que analizan ofertas de proveedores, simulan escenarios y generan recomendaciones de adjudicación. En atención al cliente, algunos sistemas resuelven incidencias complejas integrando información de múltiples canales, sin necesidad de escalar a un humano. En finanzas, los agentes monitorizan indicadores de riesgo, ajustan estrategias de inversión o detectan anomalías contables. Y en IT, ya se están utilizando para detectar fallos en despliegues, corregir errores y ejecutar pruebas de forma automática.
Sin embargo, el despliegue de estos sistemas no está exento de tensiones. Ayesa advierte sobre varios desafíos críticos. El primero, la seguridad: un agente autónomo que actúe sin supervisión puede tomar decisiones erróneas o incluso dañinas si no se establecen límites claros. El segundo, la trazabilidad: entender cómo un agente llegó a una conclusión es esencial para auditar su comportamiento, especialmente en sectores regulados. También preocupa la interacción con humanos, que debe ser fluida para evitar fricciones, y el coste operativo, ya que estos sistemas requieren monitorización, entrenamiento continuo y una infraestructura robusta.
En contraste con la visión entusiasta que a menudo rodea a la inteligencia artificial, Ayesa adopta un enfoque más estructurado. La compañía considera que los agentes autónomos no son una moda pasajera, sino una capa intermedia entre la automatización tradicional y una IA plenamente ejecutiva. En ese sentido, su adopción no se plantea como una opción, sino como una decisión estratégica para las empresas que buscan mantenerse competitivas en un entorno cada vez más automatizado.
Fundada en 1966, Ayesa ha evolucionado desde sus orígenes en la ingeniería civil hasta convertirse en un proveedor global de servicios tecnológicos. Con más de 13.000 empleados y una facturación que supera los 800 millones de euros, la firma liderada por José Luis Manzanares ha hecho de la inteligencia artificial uno de sus ejes de crecimiento. Su apuesta por los agentes autónomos refuerza esa dirección, aunque también deja entrever una advertencia: la próxima revolución de la IA no será solo técnica, sino organizativa.
La transición hacia ecosistemas de agentes autónomos plantea preguntas que aún no tienen respuesta definitiva. ¿Cómo se gobernarán estos sistemas? ¿Qué grado de autonomía es aceptable en entornos críticos? ¿Quién asume la responsabilidad cuando un agente actúa de forma inesperada? Mientras las respuestas se perfilan, lo que parece claro es que el debate ya no es si estas tecnologías llegarán, sino cómo y a qué velocidad se integrarán en el tejido empresarial.
