MuleSoft reunió en Madrid a directivos y responsables tecnológicos para poner el foco en un asunto que empieza a condicionar decisiones de arquitectura y gobierno del dato: cómo desplegar agentes de Inteligencia Artificial a gran escala sin que el ecosistema de aplicaciones se convierta en un conjunto de automatismos difíciles de controlar.
El encuentro se planteó como una conversación sobre la llamada “empresa agéntica”, un modelo en el que agentes autónomos interactúan con sistemas corporativos y entre sí, apoyados en APIs y nuevos protocolos de IA.
El evento, MuleSoft: Connect AI Madrid , congregó a cerca de un centenar de asistentes y combinó una parte de visión tecnológica con casos de uso presentados por clientes como Europ Assistance, Singular Bank, VM España Distribuciones y Group CTT. La tesis que vertebró la jornada fue que, a medida que los agentes ganan autonomía y frecuencia de interacción, la integración deja de ser un proyecto de conectividad y pasa a ser una disciplina de orquestación, trazabilidad y control de contexto.
En ese marco, MuleSoft, la plataforma de integración de Salesforce, defendió la necesidad de construir una “capa de contexto” que permita extraer valor de datos dispersos y, sobre todo, reducir el riesgo de que los agentes operen con información incompleta, desactualizada o sin criterios homogéneos. La idea no es nueva en integración, pero cambia el énfasis: si antes el reto era mover datos entre sistemas, ahora se trata de asegurar que cada interacción automatizada, ya sea una consulta, una recomendación o una acción ejecutada por un agente, se produce con reglas claras, permisos consistentes y un entendimiento compartido de qué significa cada dato en el negocio.
MuleSoft encuadró esa capa de contexto en dos piezas que suelen aparecer en las discusiones de gobierno: la puerta de enlace segura y la gobernanza unificada. En términos prácticos, la “puerta de enlace” se traduce en un punto de control para el tráfico de APIs, donde se pueden aplicar políticas de seguridad, autenticación y límites de uso. La “gobernanza unificada”, por su parte, apunta a mantener criterios comunes en cada interacción, algo que cobra peso cuando los agentes no solo consumen datos, sino que también desencadenan procesos y decisiones operativas.
La jornada también incorporó un elemento de estrategia de portfolio: Salesforce ha reforzado su oferta con la adquisición de Informatica, según se destacó durante el evento, con el argumento de que esa operación ayuda a garantizar que los datos estén gobernados y enriquecidos con contexto específico del negocio. En el discurso de Connect AI, esa capa de gobierno y enriquecimiento aparece como condición previa para que la IA, y en particular los agentes, no se limiten a “leer” información, sino que puedan actuar sobre ella con garantías. Aunque el encuentro no detalló implementaciones concretas de esa integración entre productos, sí dejó claro el mensaje: la IA agéntica exige que integración y gestión del dato se entiendan como un continuo.
Ricardo Usaola, MuleSoft RVP e Iberia Country Leader, situó el debate en una transición de época tecnológica, con un vocabulario que ya se está normalizando en los equipos de arquitectura: redes de APIs, protocolos de IA y agentes autónomos que se comunican de forma constante. “Estamos iniciando una nueva era ‘Agéntica’, donde los negocios operan sobre una red sofisticada de APIs, nuevos protocolos de IA y agentes autónomos que interactúan entre sí a cada segundo”, afirmó. En su intervención, vinculó la propuesta de MuleSoft con la necesidad de “ofrecer un nivel de gobernanza unificado” para sostener “una relación de total seguridad y confianza con los datos que gestionará la IA”, y resumió el objetivo como “convertir la complejidad en orden, para que la IA opere sobre cimientos sólidos”.
Más allá de la formulación, el punto de fricción que subyace es conocido por cualquier organización con un parque de aplicaciones amplio: la fragmentación. Los agentes prometen automatizar tareas, coordinar flujos y responder en lenguaje natural, pero su eficacia depende de que puedan acceder a sistemas transaccionales, repositorios documentales y servicios internos sin multiplicar integraciones ad hoc. En contraste con enfoques más experimentales, el planteamiento de MuleSoft se apoya en una premisa clásica: estandarizar el acceso mediante APIs y controlar ese acceso con políticas centralizadas. Lo que cambia es la presión operativa, porque los agentes tienden a aumentar el volumen y la variedad de interacciones, y a hacerlo con menos intervención humana.
En Connect AI Madrid, la agenda reservó un espacio relevante a los casos de éxito, presentados como ejemplos de adopción temprana. Europ Assistance, Singular Bank, Group CTT y VM España Distribuciones compartieron experiencias sobre cómo están incorporando agentes y cómo estos pueden coordinarse con aplicaciones y herramientas dentro del ecosistema empresarial. El evento no desglosó públicamente métricas, arquitecturas o cronogramas de despliegue, pero sí utilizó estos testimonios para ilustrar un patrón: la adopción de agentes no se limita a “añadir IA” a un proceso, sino que obliga a revisar cómo se conectan los sistemas, qué datos se exponen, con qué permisos y bajo qué reglas.
Ese matiz suele pasar por alto en los debates más centrados en modelos y prompts. En un entorno corporativo, el problema rara vez es la falta de capacidad de generación de texto o de clasificación, sino la dificultad de ejecutar acciones de forma segura: consultar el estado de un expediente, abrir un caso, actualizar un registro, lanzar una orden o coordinar una cadena de aprobaciones. Para que un agente haga eso, necesita interfaces estables (APIs), un mapa de dependencias y, sobre todo, un marco de gobernanza que permita auditar qué hizo, cuándo y con qué datos. Connect AI insistió en esa dimensión de control, alineándola con la idea de “capa de contexto”.
MuleSoft recordó además su trayectoria de más de 16 años y utilizó el evento para anticipar que anunciará próximamente productos en torno a la IA agéntica. No se concretaron nombres ni fechas en la información compartida, pero el mensaje apunta a una ampliación del catálogo hacia capacidades específicas para agentes, previsiblemente en torno a orquestación, observabilidad y políticas de interacción. En el mercado, ese tipo de funcionalidades se está convirtiendo en un diferenciador: no basta con conectar sistemas, también hay que gestionar el comportamiento de componentes autónomos que pueden encadenar llamadas, tomar decisiones y operar con distintos niveles de privilegio.
El encuentro también sirvió para subrayar el papel del ecosistema de partners en este tipo de despliegues. La organización destacó el patrocinio de Deloitte, NTT Data, avvale, BD, Fluxaria, devoteam, inetum, omega CRM, disid, Capgemini e Indra Group. En la práctica, la presencia de consultoras e integradores suele reflejar una realidad operativa: la empresa agéntica, si se materializa, lo hará mediante proyectos que combinan integración, datos, seguridad, rediseño de procesos y cambio organizativo. Aunque el discurso se centre en agentes, el trabajo suele recaer en decisiones de arquitectura y gobierno que requieren coordinación entre áreas.
Lo que deja Connect AI Madrid es una fotografía de cómo se está reordenando el debate empresarial sobre IA. Los agentes se presentan como la “próxima frontera”, pero el núcleo de la discusión vuelve a elementos estructurales: APIs, gobernanza, seguridad y calidad del dato. Pese al entusiasmo por la automatización, el reto para muchas organizaciones será evitar que la proliferación de agentes genere nuevas capas de complejidad, esta vez menos visibles porque se expresan en interacciones automáticas. La incógnita que queda abierta es qué ritmo de adopción impondrán los casos de uso reales y, sobre todo, qué estándares de control y auditoría se consolidarán cuando los agentes pasen de pilotos a operación continua.
