El Agentic AI adelanta a la IA generativa y redefine la competitividad en España

El 'Agentic AI' emerge como la próxima ola tecnológica en España, prometiendo productividad más allá de la IA generativa, pero enfrentando urgentes desafíos en talento, ética y gobernanza

La IA lleva dos años dominando titulares y la mayoría de las empresas ya utilizan modelos generativos para crear texto, imágenes o código. Pero existen otros tipos de inteligencia artificial, como el Agentic AI, que permite transformar la eficiencia empresarial y la atención al cliente.

Dos informes clave como el "State of AI in Business 2025" del MIT y el "Data and AI Impact Report" de IDC encargado por SAS pronostican un panorama de adopción inminente, con implicaciones profundas para las empresas españolas. La pregunta fundamental ahora es: ¿qué es exactamente este 'Agentic AI ' que tanto promete y qué necesitan saber las organizaciones para no quedarse atrás en esta carrera tecnológica?

El imperativo del Agentic AI

El informe de SAS, líder en datos e IA, refleja que existe una adopción del Agentic AI del 52% a nivel global, y del 56,6% en España. También muestra que las compañías están prácticamente igual de interesadas en industrias que utilizan IA “tradicional” de machine learning, y las industrias que se decantan por utilizar Agentic AI e IA generativa.

Además, se extrae que un 78% de los líderes empresariales considera la IA avanzada como un factor crítico en el que confían plenamente para mantener la ventaja competitiva en los próximos tres años

Según el informe del MIT lo que los ejecutivos esperan de la Gen AI es flexibilidad, una comprensión profunda de los flujos de trabajo de las compañías, disrupción mínima y la posibilidad de mejorar con el tiempo. Esto sugiere que las compañías europeas son conscientes del potencial transformador y de la necesidad de subirse a este tren tecnológico.

El Agentic AI lleva ventaja en este sentido, ya que está salvando estos retos: no requiere contexto cada vez que se incluye información, tiene memoria persistente, aprende de las interacciones y puede gestionar flujos de trabajo tremendamente complejos.

Y es que, mientras que la IA generativa se centra en crear contenido, el Agentic AI opera como un compañero inteligente capaz de razonar, recordar información relevante, tomar decisiones y ejecutar acciones multietapa con una mínima guía humana.

Como detalla en la guía práctica sobre Agentic AI de SAS, estos sistemas se caracterizan por su capacidad de percepción para comprender el entorno y la información disponible, seguida de una profunda cognición para razonar, planificar y procesar información compleja. Esta comprensión permite elegir la acción más adecuada y ejecutarla. Además, el aprendizaje continuo permite mejorar el rendimiento a través de la experiencia. Y es que el Agentic AI busca estar altamente especializada y tener autonomía en dominios específicos.

Una IA autónoma y responsable

La adopción del Agentic AI es una cuestión estratégica y organizativa. Desde SAS, Amaya Cerezo, Artificial Intelligence & Analytics expert para SAS España, asegura que para implementar y usar el Agentic AI de forma productiva es fundamental abordar varios pilares. “Primero, la gobernanza es clave para asegurar que todos los agentes dentro de la organización estén controlados, sean transparentes y se alineen con la estrategia y los valores corporativos. También se debe mantener al humano involucrado, ya que la supervisión humana garantiza que las decisiones críticas siempre mantengan el juicio humano cuando sea necesario. Finalmente, es vital fomentar las decisiones inteligentes, integrando los agentes de forma fluida en las operaciones rutinarias del negocio para optimizar procesos y mejorar la eficiencia global.”

Los Cimientos de un Agente Productivo: Aceleradores Clave

Los agentes más efectivos se construyen con herramientas y componentes específicos que aseguran su funcionamiento óptimo. De acuerdo con Amaya Cerezo, en SAS han identificado y desarrollado "aceleradores" clave para potenciar el Agentic AI. Amaya explica: “Destacan los RAGs (Retrieval Augmented Generation), que son esenciales para que los agentes puedan acceder y referenciar fuentes de datos empresariales específicas, y ofrecer respuestas contextuales, precisas y de alto valor para los negocios. Además, la gestión y mejora de prompts es crucial para calibrar y refinar las instrucciones que guían a los agentes, mejorando la calidad y relevancia de sus acciones y resultados.”

Otro aspecto clave es la orquestación de agentes, que permite crear ecosistemas especializados que trabajen de forma coordinada, donde cada uno desempeña un rol específico en tareas multietapa. Esto permite maximizar la eficiencia y la complejidad de las soluciones que son capaces de ofrecer.

Desafíos Persistentes y la Necesidad de Preparación

A pesar de su promesa, el Agentic AI también se enfrenta a los desafíos ya conocidos.

El 46% de las empresas a nivel europeo se ven en un dilema con respecto a la confianza en IA, porque existe una clara diferencia entre la confianza real y la confianza percibida hacia esta tecnología.

En este sentido, se concluye que la necesidad de nuevos marcos regulatorios es imperativa para garantizar una implementación responsable y proteger tanto a empresas como a ciudadanos.

En cuanto a las 3 principales prioridades para gestionar proyectos de IA, las compañías europeas destacan que quieren crear una arquitectura de IA (51,2%), que es imperativo el aprendizaje y reskilling para manejar esta tecnología (44.8%) y crear equipos de data science e IA (41.9%))

Por su parte, el informe del MIT concluye que el 'Agentic AI ' es la evolución natural de la inteligencia artificial. La definen como una fuerza transformadora ineludible para el tejido empresarial, porque permite a sistemas autónomos descubrir, negocia y coordinar datos a través de toda la infraestructura de internet. Representa una oportunidad sin precedentes para impulsar la productividad y la innovación, pero también presenta complejos desafíos en ética, seguridad y talento.

Para más información y una guía práctica sobre cómo afrentar este desafío, SAS ha publicado recientemente un eBook, "Una guía práctica para entender una nueva era de Inteligencia Artificial”. El manual profundiza en estos conceptos, diferenciando claramente la Agentic AI de la generativa y la general. Además, proporciona las claves y herramientas esenciales para su implementación productiva y gobernada. Introducing the AI agents life cycle | SAS