En los últimos dos años, un tipo de inteligencia artificial aún incipiente se ha movido desde la experimentación hasta los primeros despliegues sistemáticos. La llamada IA agéntica, o agentic AI, no solo automatiza tareas o produce contenidos; actúa como un colaborador capaz de ejecutar procesos, tomar decisiones y aprender con cada iteración.
Según el informe The Emerging Agentic Enterprise, elaborado por Boston Consulting Group (BCG) junto con MIT Sloan Management Review, el 35% de las compañías ya prueba esta tecnología y un 44% planea incorporarla pronto. La magnitud del salto resulta evidente: supera el ritmo de adopción con el que avanzaron la IA tradicional y la generativa en su primera fase de expansión.
El análisis, basado en respuestas de más de 2.000 ejecutivos de 21 sectores y 116 países, muestra un patrón que se repite con cierta claridad. La frontera entre herramienta y colaborador se difumina. No es un matiz teórico; afecta a cómo trabajan los equipos, cómo se toman decisiones y cómo se distribuye la responsabilidad en las organizaciones. El 76% de los profesionales consultados afirma percibir esta IA como un compañero de trabajo. Es una cifra que describe un cambio cultural que avanza a la misma velocidad que el tecnológico, aunque a menudo se pasa por alto en los debates públicos.
Sam Ransbotham, profesor de análisis en Boston College y coautor del estudio, sintetiza esa tensión con una frase que rompe la oposición clásica entre máquina y persona. “La IA agencial no es solo una herramienta ni únicamente un miembro del equipo, es ambas cosas”, apunta, poniendo el foco en una ambigüedad difícil de gestionar con marcos tradicionales. Su observación no apunta a un escenario futurista, sino al presente inmediato de muchas organizaciones que ya prueban agentes con autonomía para combinar datos, ejecutar acciones y coordinar tareas complejas.
Reconfiguración interna a gran velocidad
Las empresas más avanzadas en este campo parecen haber asumido que la adopción de la IA agéntica implica rehacer mecanismos internos, no añadir una capa digital a los procesos existentes. Dos tercios de estas organizaciones, un 66%, prevén cambios significativos en sus modelos operativos. Entre las que apenas han iniciado esta transición, el porcentaje cae al 42%. La diferencia ilustra cómo la experimentación real genera una presión para revisar estructuras que antes parecían estables.
Según el estudio, más de la mitad de las compañías (58%) anticipa ajustes en sus marcos de gobernanza. El dato quizá resulte menos evidente a primera vista, aunque detrás se encuentra el crecimiento de sistemas con autonomía en decisiones que antes recaían exclusivamente en equipos humanos. La multiplicación por 2,5 del número de sistemas de IA con capacidad decisoria obliga a replantear definiciones de responsabilidad, supervisión y control. No es un asunto menor: afecta desde los comités de riesgo hasta los flujos de validación en operaciones o marketing.
La reorganización del talento también emerge como una palanca silenciosa. Un 43% de las organizaciones espera incorporar más perfiles generalistas, en contraste con un mercado que durante años ha favorecido la especialización profunda. A esto se añade la previsión de un descenso en los niveles de gestión intermedia, que afecta al 45% de los encuestados, y la reducción estimada del 29% en los puestos de entrada. La IA agéntica no elimina funciones de forma directa, pero trastoca el equilibrio entre coordinación, ejecución y supervisión, lo que redefine las necesidades de plantilla.
En palabras de Alfonso Abella, Managing Director & Senior Partner de BCG, “el verdadero impacto se alcanza cuando las organizaciones rediseñan procesos clave e integran la tecnología como motor de cambio”. Abella sostiene que los equipos que se adelanten a estas transformaciones no solo ganarán productividad, sino que también modificarán la forma en que generan valor. La afirmación resuena especialmente en sectores como energía, telecomunicaciones o banca, donde la interacción con clientes y la toma de decisiones se apoyan cada vez más en sistemas que actúan en tiempo real.
Talento, autonomía y nuevas formas de diferenciación
El informe también detecta un efecto directo en la experiencia de los empleados. En las organizaciones que lideran la adopción, el 95% de los profesionales afirma que esta tecnología ha mejorado su satisfacción laboral.
El motivo no se vincula a la fascinación tecnológica, sino a la redistribución de tareas: menos carga repetitiva y más espacio para decisiones estratégicas o actividades que requieren criterio humano. La cifra contrasta con el debate habitual sobre automatización y pérdida de control, aunque no lo invalida. Muestra cómo las percepciones cambian cuando la tecnología se prueba en entornos reales.
La diferenciación competitiva aparece como otra dimensión en la que las expectativas crecen. El 73% de los líderes de empresas avanzadas en IA agéntica cree que su adopción reforzará su capacidad de competir. En organizaciones aún rezagadas, el porcentaje baja al 53%. La distancia revela una tendencia que conviene observar con atención: quienes experimentan antes también perciben antes las oportunidades de posicionamiento.
Algo similar ocurre a nivel individual. El 76% de los profesionales en compañías líderes cree que esta tecnología incrementará su ventaja en el mercado laboral, en contraste con el 49% de quienes trabajan en empresas que todavía no han dado pasos firmes.
La figura de Alfonso Abella resulta relevante para entender esta transición, dado su papel en BCG X como responsable global de Deep Customer Engagement AI. Su trayectoria combinando datos, automatización y estrategias de relación con clientes no solo ilustra el potencial de estas tecnologías, sino el modo en que se integran en actividades que generan ingresos.
Durante dos décadas, Abella ha participado en proyectos de transformación digital en industrias muy distintas, desde telecomunicaciones hasta seguros, abordando todo el ciclo de vida del cliente. Ese conocimiento acumulado muestra por qué la gestión del valor, la venta y el servicio se han convertido en terreno fértil para este tipo de sistemas.
Una transición que avanza con ritmo desigual
Aunque la adopción crece con rapidez, la mayoría de organizaciones sigue sin contar con modelos de gestión adaptados a la IA agéntica. Esta carencia explica parte de las tensiones actuales: empresas que experimentan con decisiones automatizadas sin haber actualizado sus procesos de supervisión; equipos que dependen de métricas pensadas para sistemas más previsibles; estructuras organizativas rígidas que operan peor frente a agentes capaces de actuar de forma autónoma. El potencial de la tecnología, por tanto, se enfrenta a un desafío organizativo que no se resuelve con inversión técnica.
Lo curioso es que esta brecha no se manifiesta solo en sectores con menor madurez digital. También aparece en compañías con infraestructuras avanzadas que, sin embargo, arrastran modelos de toma de decisiones basados en jerarquías extensas o en validaciones secuenciales. En la práctica, la capacidad de obtener valor de la IA agéntica dependerá tanto de la reconfiguración interna como de la inversión en algoritmos.
La proyección del informe apunta hacia un escenario en el que la autonomía de los sistemas seguirá aumentando. No por un impulso tecnológico aislado, sino por la presión competitiva que generan los primeros casos de éxito. Las empresas que ya han empezado este camino anticipan transformaciones amplias, algo que sugiere que la conversación sobre IA agéntica se moverá pronto desde el laboratorio hacia los órganos de gobierno corporativo. Ese desplazamiento marcará, en buena medida, la dirección de la próxima década.
