T-Systems presenta una nueva plataforma de IA agéntica diseñada para desplegar, orquestar y gobernar agentes de inteligencia artificial a escala empresarial. La solución busca responder a un problema que empieza a adquirir relevancia a medida que las organizaciones pasan de experimentar con asistentes aislados a integrar decenas o cientos de agentes en sus procesos: cómo controlar qué pueden hacer, a qué información acceden, con qué sistemas interactúan y bajo qué condiciones deben operar.
La adopción de inteligencia artificial agéntica está empezando a trasladar el problema desde la creación de asistentes individuales hacia el gobierno de sistemas mucho más amplios. Desarrollar un agente capaz de consultar información, ejecutar una tarea o interactuar con una aplicación ya no representa el principal obstáculo. La dificultad aparece cuando una organización intenta desplegar decenas o cientos de ellos sobre datos, herramientas y procesos corporativos.
T-Systems quiere ocupar ese espacio con esta nueva plataforma de IA agéntica orientada a orquestar, controlar y escalar agentes en entornos empresariales. La solución establece una capa común desde la que las organizaciones pueden determinar qué acciones puede realizar cada agente, a qué información accede, con qué aplicaciones interactúa y bajo qué condiciones necesita aprobación humana.
La propuesta incorpora mecanismos de trazabilidad, auditoría, seguridad, control de costes y gestión del riesgo. También permite utilizar diferentes modelos fundacionales y agentes desarrollados con herramientas distintas, evitando que toda la arquitectura quede vinculada a un único proveedor.
«Las organizaciones ya no se preguntan únicamente cómo desarrollar un agente de inteligencia artificial, sino cómo desplegar cientos de ellos sin perder el control sobre sus datos, sus costes o sus procesos críticos», explica Osmar Polo, CEO de T-Systems Iberia.
El lanzamiento desarrolla una estrategia que Polo ya adelantó durante la entrevista que mantuvo con La Ecuación Digital en Digital Enterprise Show 2026. La intención de T-Systems no es limitarse a proporcionar infraestructura o capacidad de cálculo, sino conectar las distintas capas que intervienen en la adopción empresarial de la IA.
«Buscamos ofrecer acceso a todo el stack: empezamos por la infraestructura y el cloud, pasamos por el procesamiento mediante GPU y llegamos a las aplicaciones y a la orquestación de los agentes. No queremos quedarnos en una fábrica de IA que vende infraestructura como servicio, porque el valor que podemos aportar está en el conjunto», señaló durante aquella conversación.
De los agentes aislados a un entorno gobernado
La mayoría de las empresas todavía desarrolla agentes de forma fragmentada. Diferentes departamentos pueden utilizar modelos, frameworks y herramientas propias para automatizar procesos, atender consultas internas o analizar información. Ese enfoque facilita la experimentación, pero empieza a generar problemas cuando las soluciones deben integrarse en sistemas reales.
Un agente puede necesitar consultar bases de datos, modificar registros, interactuar con aplicaciones financieras o activar procesos que afectan a clientes y empleados. Cuanto mayor es su autonomía, mayor es también la necesidad de definir permisos, responsabilidades y límites operativos.
La plataforma de T-Systems propone una capa común para controlar ese ecosistema. La compañía la describe como una especie de sistema operativo empresarial para la IA agéntica, capaz de coordinar agentes, herramientas, fuentes de conocimiento y aplicaciones corporativas.
La comparación ayuda a entender su función, aunque no implica que sustituya los sistemas operativos o las plataformas de negocio existentes. Se trata de una capa de orquestación y gobierno situada por encima de los agentes, desde la que se pueden establecer políticas comunes y observar su comportamiento.
Entre sus capacidades se encuentran el registro de las acciones realizadas, la revisión de resultados, la auditoría de las interacciones y la incorporación de pasos de aprobación humana. Estos mecanismos permiten que determinados procesos se ejecuten de forma autónoma, mientras otros requieren la intervención de una persona antes de completar una acción.
El objetivo es reducir el salto que actualmente separa los proyectos piloto de los despliegues en producción. Un agente puede ofrecer resultados satisfactorios en un entorno controlado, pero operar con usuarios reales exige garantizar estabilidad, seguridad, trazabilidad y capacidad para responder cuando el sistema actúa de manera inesperada.
Una arquitectura abierta para elegir modelos
La plataforma se ha diseñado para trabajar con diferentes modelos y frameworks. Es compatible con entornos como LangGraph, CrewAI, AutoGen y n8n, además de utilizar protocolos abiertos como Model Context Protocol, conocido como MCP, y Agent-to-Agent, A2A.
Esta compatibilidad permite integrar agentes creados por equipos diferentes sin obligar a reconstruirlos sobre una única tecnología. También facilita que las empresas sustituyan un modelo o incorporen otro cuando cambian sus necesidades de rendimiento, coste, privacidad o cumplimiento normativo.
La solución puede conectarse con T-Systems AI Foundation Services, una plataforma de enrutamiento que ofrece acceso a más de treinta grandes modelos de lenguaje mediante una API compatible con OpenAI. Su catálogo incluye modelos de código abierto y modelos propietarios.
La diferencia es relevante desde el punto de vista de la soberanía. T-Systems ofrece alojamiento en la Unión Europea para los modelos de código abierto, ejecutados sobre su propia infraestructura. En el caso de los modelos propietarios, las condiciones de alojamiento, tratamiento de datos y jurisdicción dependerán también del proveedor que los desarrolla.
La arquitectura no elimina, por tanto, todas las dependencias externas. Su objetivo es ofrecer capacidad para gestionarlas y evitar que una organización tenga que utilizar el mismo modelo para todos sus procesos.
Un agente destinado a trabajar con información sensible podría ejecutarse sobre un modelo abierto alojado en Europa, mientras otro orientado a tareas de menor riesgo podría recurrir a un modelo propietario si ofrece mejores prestaciones. La plataforma permite dirigir cada petición hacia la opción que mejor se adapta a sus requisitos.
Esta posibilidad conecta con la definición de autonomía estratégica defendida por Polo en su entrevista con La Ecuación Digital.
«Valoro mucho más la autonomía para elegir qué tecnología utilizo que la idea de tenerlo todo aislado. Siempre habrá alguien que dependa de alguien, porque la cadena tecnológica es global», explicó.
La soberanía no consiste, desde esta perspectiva, en excluir las tecnologías estadounidenses o asiáticas, sino en conservar alternativas y evitar que la arquitectura impida cambiar cuando evolucionan los precios, las condiciones contractuales o el contexto geopolítico.
Seguridad, trazabilidad y control de costes
La apertura tecnológica resuelve una parte del problema, pero también amplía la complejidad. Cada modelo puede responder de forma diferente, aplicar sus propias políticas y presentar niveles distintos de precisión, coste o riesgo.
T-Systems incorpora guardarraíles de seguridad destinados a controlar el acceso a información personal, comprobar las respuestas y aplicar políticas corporativas. La plataforma también registra las acciones de los agentes para facilitar su revisión y generar evidencias sobre su funcionamiento.
Estas capacidades pueden ayudar a las organizaciones a documentar sus procesos y aplicar controles relacionados con la Ley de IA de la Unión Europea. No obstante, la utilización de una plataforma con mecanismos de auditoría no garantiza por sí sola el cumplimiento normativo. Cada empresa deberá clasificar sus casos de uso, evaluar el riesgo y determinar qué obligaciones le corresponden según el sistema desplegado.
La solución incluye funciones para clasificar proyectos, establecer controles y recopilar la información necesaria para supervisarlos. También permite incorporar procesos de aprobación humana, especialmente relevantes cuando un agente puede afectar a decisiones económicas, laborales o administrativas.
El control presupuestario constituye otra de sus áreas centrales. El uso de modelos se factura habitualmente según el volumen de tokens procesados o la capacidad de infraestructura consumida. Cuando numerosos agentes operan de forma permanente, esos costes pueden crecer sin que la organización disponga de una visión conjunta.
Las funciones FinOps permiten asignar presupuestos a departamentos y equipos, establecer límites de consumo y observar cuánto gasta cada agente o proceso. Esta información puede utilizarse para decidir qué modelo ofrece una mejor relación entre coste y rendimiento en cada tarea.
La gestión económica también forma parte de la autonomía tecnológica. Una empresa puede depender de un proveedor no solo porque carece de una alternativa técnica, sino porque ha integrado su tecnología en tantos procesos que cualquier cambio resulta demasiado costoso.
«Estamos viendo compañías que revisan sus estrategias de precios. Si una empresa depende de una de ellas y cambian las condiciones, tendrá que pagar lo que le pidan o buscar una alternativa», advertía Polo durante la entrevista.
La compatibilidad con distintos modelos no elimina el trabajo necesario para sustituirlos, pero puede evitar que cada migración obligue a reconstruir toda la arquitectura.
Tres entornos para construir, administrar y utilizar agentes
La plataforma se organiza alrededor de tres componentes destinados a perfiles técnicos, responsables de gobierno y usuarios de negocio.
- Agent Studio proporciona el entorno para construir agentes, gestionar su memoria, incorporar fuentes de conocimiento y conectar herramientas. Los equipos pueden utilizarlo para desarrollar automatizaciones y trasladarlas entre distintos entornos.
- Agent Admin centraliza las políticas de seguridad, los guardarraíles, la auditoría y el control de costes. Desde esta capa se administran los permisos y se observa el comportamiento del conjunto de agentes desplegados.
- Agent Portal actúa como punto de acceso para los usuarios. Permite publicar agentes, gestionar aprobaciones, recoger comentarios y administrar las credenciales necesarias para conectarlos con aplicaciones de terceros.
La separación busca facilitar que usuarios sin conocimientos avanzados de programación puedan construir flujos sencillos, mientras los equipos técnicos mantienen la capacidad de desarrollar soluciones más complejas. Ambos grupos operan sobre la misma capa de gobierno, evitando que cada departamento cree su propio entorno sin controles compartidos.
T-Systems plantea que estos agentes puedan asumir procesos completos con una autonomía supervisada, coordinar acciones entre sistemas y colaborar con empleados como asistentes especializados. Entre las áreas señaladas por la compañía se encuentran la atención al cliente, las operaciones de tecnologías de la información, el análisis financiero, la gestión de riesgos y la cadena de suministro.
El alcance real dependerá de la calidad de los datos, la integración con las aplicaciones existentes y la capacidad de cada organización para rediseñar sus procesos. La disponibilidad de una plataforma de orquestación no convierte automáticamente una prueba de concepto en un sistema productivo.
El stack europeo de T-Systems
La plataforma de IA agéntica completa la oferta que T-Systems ha construido alrededor de T Cloud Public e Industrial AI Cloud.
T Cloud Public proporciona una infraestructura cloud operada desde Europa para cargas que requieren mayores garantías sobre localización, operación y jurisdicción. Industrial AI Cloud aporta capacidad de computación mediante 10.000 GPU instaladas en un centro de datos de Múnich. La nueva plataforma añade la capa desde la que desarrollar y gobernar los agentes que utilizan esos recursos.
Durante la entrevista con La Ecuación Digital, Polo explicaba que el objetivo era evitar que T-Systems quedara posicionada únicamente como un proveedor de infraestructura.
«La plataforma busca que los agentes puedan comunicarse entre sí de forma agnóstica, apoyándose en código y estándares abiertos, sin quedar condicionados por un único proveedor. También debe permitir gobernar la IA, controlar el consumo y aplicar los requisitos de la legislación europea».
La presentación de la plataforma convierte aquel planteamiento en una oferta concreta. T-Systems intenta diferenciarse de los grandes proveedores globales combinando infraestructura europea, conocimiento sectorial, integración de sistemas y gobierno de la IA.
La propuesta deberá demostrar que puede ofrecer una experiencia competitiva en rendimiento, coste, facilidad de despliegue y amplitud de servicios. La soberanía puede ser un requisito decisivo en administraciones públicas, sanidad, banca, defensa o industrias críticas, pero en el resto del mercado seguirá compitiendo con factores como la rapidez, el precio y la disponibilidad de modelos avanzados.
El principal valor de la plataforma no reside únicamente en que opere sobre infraestructura europea. Está en ofrecer a las organizaciones una capa desde la que decidir qué agentes pueden actuar, qué modelos deben utilizar y qué dependencias están dispuestas a asumir.
A medida que la IA agéntica abandone los pilotos y empiece a intervenir en procesos reales, esa capacidad de gobierno dejará de ser una función complementaria. Se convertirá en una condición para escalar sin perder el control.
