Cuando la IA empieza a trabajar por, y no solo para, nosotros

Hace unos días, Google anunció el Agent Payments Protocol (AP2), un estándar diseñado para que los agentes autónomos de inteligencia artificial puedan realizar pagos de forma segura e interoperable. Más allá del tecnicismo, este movimiento refleja un cambio de paradigma: la transición desde algoritmos que recomiendan o responden hacia agentes que actúan en nombre del usuario, incluso en operaciones económicas. 

Para el cliente, la promesa es clara: menos fricción y más fluidez. Delegar a un agente la búsqueda y compra de un billete de avión, con un presupuesto máximo y condiciones fijadas previamente, ya no parece ciencia ficción. La clave está en la confianza: reglas explícitas, trazabilidad y auditoría de cada acción. 

En paralelo, OpenAI y Databricks cerraron un acuerdo de 100 millones de dólares para integrar los modelos más avanzados en la plataforma de datos de Databricks. Así, las compañías podrán construir agentes que trabajen directamente sobre su información interna con seguridad. Los datos dejan de ser un activo pasivo para convertirse en la materia prima de una IA proactiva, capaz de observar, decidir y ejecutar. 

La entrada de agentes autónomos en las organizaciones puede ser tan disruptiva como lo fueron en su día los sistemas ERP, el comercio electrónico o la propia internet. Su despliegue apunta a más productividad, reducción de costes y agilidad operativa, la tríada que sostiene las elevadas expectativas de negocio y las valoraciones multimillonarias que rodean hoy al sector de la IA. 

El potencial es enorme: agentes que automatizan reportes financieros, gestionan incidencias en tiempo real o negocian precios con proveedores. Al mismo tiempo, nacen modelos de negocio específicos: startups como TinyFish, que levantó 47 millones de dólares la semana pasada, para aplicar agentes en retail, muestran que el concepto de “agentes como producto” ya es real. 

Según una encuesta de PwC, tres de cada cuatro directivos (75 %) en EE. UU. creen que los agentes de IA transformarán el lugar de trabajo más que internet. Sin embargo, tanto el MIT como McKinsey advierten que la mayoría de iniciativas actuales son infructuosas: abundan los pilotos que no escalan ni generan retornos tangibles. La paradoja es clara: la adopción avanza, pero el valor capturado sigue siendo limitado. 

Es un desfase propio de tecnologías emergentes, que probablemente se corrija a medida que las empresas aprendan a integrar los agentes en procesos críticos y surjan estándares de seguridad, interoperabilidad y modelos de gobierno. 

Para Europa, la irrupción de los agentes plantea un doble reto. Por un lado, la competitividad empresarial: si EE. UU. y Asia marcan el ritmo, las compañías europeas corren el riesgo de quedarse atrás en eficiencia y productividad. Por otro, el impacto en el empleo: la automatización de procesos internos tensionará un mercado laboral ya marcado por rigideces estructurales. 

A esto se suman la fragmentación regulatoria y la menor disponibilidad de capital riesgo. El continente avanza en normativa pero debe demostrar que sabe escalar proyectos industriales si no nos queremos quedar atrás. 

La pregunta es si Europa podrá mantener el ritmo. La historia reciente demuestra que quien define los estándares y adopta antes captura la mayor parte del valor. En la nueva economía de agentes, el riesgo es que nuestras compañías vuelvan a jugar a remolque.