El despliegue de la inteligencia artificial en el tejido empresarial europeo ha superado la fase de los proyectos piloto para adentrarse en una etapa de complejidad operativa sin precedentes. No se trata ya de implementar modelos de lenguaje aislados, sino de coordinar ecosistemas enteros donde diversos agentes autónomos ejecutan tareas interconectadas. Según el Anual Connectivity Benchmark de MuleSoft, la adopción de estos sistemas multiagente experimentará un incremento del 83% en Europa hasta el año 2027. Este avance, sin embargo, plantea una interrogante que los directivos de tecnología empiezan a priorizar: ¿es capaz la infraestructura actual de soportar una red de agentes que operan en silos o se encamina el sector hacia un colapso por falta de integración?
La realidad en los departamentos de IT muestra una dicotomía evidente. Mientras el 78% de las organizaciones europeas afirma que la mayoría de sus equipos ya han integrado agentes de IA en sus funciones cotidianas, la infraestructura que sostiene estos avances parece no haber evolucionado al mismo ritmo. El volumen de aplicaciones en las empresas de la región ha ascendido de 789 a 867 en apenas doce meses, pero la tasa de integración efectiva apenas alcanza el 29%. Esta dispersión de herramientas genera un entorno propicio para la ineficiencia, donde el dato, combustible esencial de la IA, queda atrapado en arquitecturas obsoletas que el 38% de los responsables identifica como el principal freno para la innovación.
En este escenario de expansión acelerada, el éxito de la denominada empresa agéntica, aquella donde el talento humano y los agentes digitales colaboran de forma fluida, depende de la capacidad de orquestación. MuleSoft señala que el 96% de los responsables de IT en Europa vincula directamente el éxito de los agentes a su integración técnica entre distintos sistemas.
La cifra es reveladora, especialmente cuando se constata que la mitad de los agentes actuales operan de forma aislada. La fragmentación no solo deriva en automatizaciones redundantes, sino que alimenta el riesgo de la IA en la sombra, un fenómeno donde el uso de herramientas no supervisadas escapa al control de la gobernanza corporativa.
La brecha entre adopción y gobernanza
El interés por los protocolos de comunicación entre agentes refleja una madurez creciente en el mercado. Estándares como el Agent Network Protocol o el Model Context Protocol (MCP) están ganando terreno, con un interés que oscila entre el 38% y el 43% de las organizaciones consultadas. No obstante, la implementación de estos protocolos choca con una realidad operativa persistente: la gestión del riesgo y el cumplimiento normativo se mantienen como el obstáculo principal para el 43% de las compañías. A esto se suma una carencia de experiencia interna en el diseño de agentes, lo que obliga a muchas empresas a depender de soluciones SaaS preconfiguradas o agentes integrados en plataformas de terceros, limitando en ocasiones la capacidad de personalización estratégica.
La seguridad de los datos y el control de las APIs son puntos de fricción que no pueden ignorarse. En la actualidad, el 26% de las interfaces de programación de aplicaciones (APIs) en las empresas europeas carece de un control formal, lo que abre brechas de seguridad críticas en un momento donde estas actúan como el tejido conectivo de la inteligencia artificial. A pesar de estos riesgos, el 92% de los líderes tecnológicos está convencido de que el futuro de la IA exige arquitecturas basadas de forma estricta en APIs. La transición es lógica: para que un agente de IA sea útil, debe poder consultar bases de datos, interactuar con otros agentes y ejecutar acciones en aplicaciones de terceros sin intervención manual constante.
Estrategias de integración en sectores críticos
Existen ejemplos que ilustran cómo la superación de estos silos permite escalar la tecnología. En el sector farmacéutico, AstraZeneca ha comenzado a utilizar estructuras de orquestación para coordinar agentes internos y externos en sus operaciones comerciales globales. El objetivo es que los equipos de campo y las distintas marcas regionales operen bajo una base común, evitando que la información se pierda en las transiciones entre departamentos. En contraste, empresas especializadas en inteligencia de negocio como r.Potential están utilizando estas bases unificadas para combinar datos propios con contexto externo, generando informes de nivel ejecutivo que antes requerían semanas de análisis manual.
El desarrollo de estos ecosistemas no es uniforme. Los agentes actuales se distribuyen en un equilibrio casi simétrico entre desarrollos internos a medida (30%), agentes integrados en plataformas (34%) y soluciones externas (36%). Esta diversidad añade una capa de complejidad técnica: cada tipología de agente suele hablar un «idioma» distinto, lo que refuerza la necesidad de un lenguaje común de orquestación. Sin una base unificada, el despliegue masivo de IA podría terminar incrementando la carga administrativa en lugar de reducirla, convirtiendo el ahorro de tiempo en los procesos en un gasto mayor en mantenimiento de sistemas.
El impacto en la productividad y el empleo
Las expectativas sobre el retorno de inversión siguen siendo elevadas. Un 94% de los directivos de IT sostiene que los agentes ya están mejorando la experiencia de los empleados al delegar tareas mecánicas. En el ámbito del desarrollo de software, la percepción es similar: se espera que los agentes permitan a los programadores centrarse en la arquitectura y el diseño creativo de soluciones en lugar de en la escritura de código repetitivo. Sin embargo, esta visión optimista se enfrenta al desafío de la infraestructura heredada, que el 36% de las empresas menciona como una barrera infranqueable a corto plazo.
La evolución hacia sistemas multiagente no es solo un cambio técnico, sino una transformación del modelo operativo. Las organizaciones que logren cerrar la brecha entre el número de aplicaciones y su nivel de integración tendrán una ventaja competitiva clara. Por el contrario, aquellas que continúen permitiendo que los agentes proliferen sin una estrategia de gobernanza centralizada se arriesgan a crear un ecosistema ingobernable. La tecnología para conectar estos puntos existe, pero su implementación requiere una visión estratégica que trascienda la mera adquisición de licencias de software.
Queda por ver cómo evolucionará la regulación europea ante este auge de autonomía digital. Si bien la arquitectura basada en APIs ofrece un marco de control técnico, el cumplimiento de las normativas de privacidad y ética en sistemas que toman decisiones en milisegundos sigue siendo un terreno en exploración. La pregunta para los directivos españoles en los próximos meses no será si deben adoptar agentes de IA, sino si su infraestructura actual tiene la solidez necesaria para que estos agentes no terminen trabajando unos contra otros en una red de procesos desconectados.
