Silicon Valley afirma que 2025 es el año en que la IA crecerá y conseguirá un trabajo. Los líderes tecnológicos imaginan ejércitos de Agentes de IA —trabajadores digitales autónomos que realmente pueden hacer cosas, no solo chatear. Pero después de años de audaces promesas de IA y resultados mixtos, los analistas de Wall Street se preguntan si esta apuesta de un billón de dólares finalmente dará sus frutos.
Por un lado, se encuentran líderes tecnológicos como Marc Benioff, de Salesforce.Gestión de relaciones con el cliente) CEO y uno de los optimistas más fervientes de IA en la tecnología, que apareció en la portada de Time (de la que es propietario) para decir que estamos entrando en una “Era Agentica”, una en la que los trabajadores autónomos de IA liberarán una “capacidad masiva” y redefinirán fundamentalmente el trabajo tal como lo conocemos.
Por otro lado, Goldman Sachs advierte que los aproximadamente 1 billón de dólares que se están invirtiendo en infraestructura de IA pueden producir retornos sorprendentemente modestos, mientras los escépticos argumentan que la tecnología aún no es capaz de resolver los complejos problemas necesarios para justificar una inversión tan masiva.
La brecha entre estas perspectivas no podría ser más amplia. Benioff imagina agentes de IA que trabajarán de forma independiente junto con los humanos, manejando todo, desde el servicio al cliente hasta la gestión del inventario, sin intervención humana. En su opinión, estos trabajadores digitales impulsarán cambios sin precedentes. ganancias de productividad y crecimiento del PIB, creando muchos más empleos de los que desplazan. Señala historias de éxito tempranas como College Possible, una organización sin fines de lucro que implementó un consejero universitario de IA en solo una semana para apoyar a miles de estudiantes que anteriormente tenían acceso limitado a la orientación.
Pero los analistas de Goldman presentan un panorama más desalentador. Jim Covello, director de investigación de renta variable global de la firma, sostiene que, a diferencia de las tecnologías transformadoras del pasado (como el comercio electrónico, que ofrecieron inmediatamente soluciones más baratas a los problemas existentes), la IA sigue siendo prohibitivamente cara y tiene dificultades para manejar incluso las tareas básicas de manera efectiva. La firma estima que, en la próxima década, la IA podría aumentar la productividad de Estados Unidos en solo un 0,5 % y el PIB en menos del 1 %, muy lejos del impacto revolucionario que prometen sus defensores.
Según los analistas de la industria que estudian la evolución de la IA, la realidad probablemente se encuentre en algún punto entre estos extremos. Tom Coshow, analista director senior de Gartner (ÉL), considera que 2025 será un año crucial pero desafiante para los agentes de IA. El impulso hacia los agentes, dijo, surge de una creciente frustración con el impacto limitado de la IA generativa hasta ahora.
“Parte del atractivo de los agentes de IA es que la gente busca esa ganancia de productividad que realmente no ha obtenido con la IA generativa”, afirmó Coshow.
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A diferencia de los chatbots o los asistentes de IA que simplemente responden a consultas, los agentes prometen completar tareas y tomar decisiones de forma activa. Esta distinción ha llamado la atención de industrias que anteriormente mostraban poco interés en la IA.
“Si estás en la gestión de la cadena de suministro, tu competencia va a tener un agente de IA que cambia la gestión de la cadena de suministro”, dijo Coshow. “Eso es diferente a hace seis años: si yo estaba en la gestión de almacenes y alguien aparecía con una mejor manera de construir un chatbot, no tenía que preocuparme por eso”.
Según una investigación de Gartner, aproximadamente un tercio de las aplicaciones de software empresarial incluirán algún tipo de IA agencial para 2028, frente a menos del 1 % actual. La empresa también predice que al menos el 15 % de las decisiones laborales diarias se tomarán de forma autónoma a través de IA agencial para 2028, en comparación con prácticamente cero en la actualidad.
Sin embargo, aún quedan desafíos importantes para un lanzamiento amplio. Es probable que las primeras implementaciones se centren en tareas estrechas y bien definidas, como el desarrollo de software, la automatización del servicio al cliente y la optimización de la cadena de suministro. E incluso en estos entornos controlados, lograr que los agentes trabajen de manera confiable sigue siendo un obstáculo importante.
Las empresas están descubriendo que necesitan múltiples capas de seguridad, incluidos “agentes guardianes” que monitorean las actividades de otros agentes de IA para detectar errores o acciones no autorizadas. Cuando las organizaciones implementan miles de agentes, la complejidad de administrar su seguridad y monitorear sus actividades se convierte en un desafío importante que podría requerir plataformas completamente nuevas solo para la supervisión.
Estos desafíos se ven agravados por las limitaciones fundamentales de la propia tecnología de IA. Los mismos problemas que afectan a los grandes modelos de lenguaje, como las alucinaciones y los resultados inconsistentes, se vuelven aún más problemáticos cuando se permite a los sistemas de IA tomar acciones por sí mismos.
“No es fácil lograr que los agentes de IA trabajen cuando utilizan un modelo de lenguaje grande como forma de crear el plan de cómo actuar”, dijo Coshow. “Todos sabemos que los modelos de lenguaje grandes pueden ser complicados, y lo mismo ocurre con los agentes de IA”.
Según Sampa Samila, directora académica de la Iniciativa IA y el Futuro de la Gestión de la Escuela de Negocios IESE en Barcelona, que ha formado a ejecutivos en la implementación de IA desde 2019, el camino que queda por delante puede ser más largo y lleno de matices de lo que sugieren ambos pronósticos extremos.
“Personalmente, creo que esto es transformador, que cambiará la forma en que trabajamos”, dijo Samila. “Pero, ¿cuán rápido sucederá eso? Probablemente en el orden de 10 años, no en el orden de un año”.
Samila señaló ejemplos históricos como la electrificación de las fábricas, que tardó 30 años en transformar por completo la fabricación. Si bien reconoció la tasa de adopción récord de ChatGPT, señaló que dos años después de su lanzamiento, los cambios fundamentales en la forma en que trabajamos siguen siendo limitados. “Ha acelerado mi productividad, pero sigo haciendo las mismas cosas”, dijo Samila. “Simplemente las hago más rápido. Hago más, pero no ha cambiado lo que hago en un sentido significativo”.
Este proceso más lento puede repetirse con los agentes de IA, sugirió. Mientras las empresas se apresuran a promover asistentes autónomos de IA como el próximo gran avance, Samila sigue siendo cauteloso sobre la transformación inmediata. El escenario más probable para 2025 puede ser mejoras incrementales en la productividad y la eficiencia, en lugar de una reinvención generalizada de los procesos de trabajo. “Cada vez que vemos a estos agentes de IA, parecen un gran salto, fantástico”, dijo. “Pero, en el corto plazo, el cambio nunca es tan drástico”.
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