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0 Al finalizar 2025, la inteligencia artificial continúa siendo un tema central en el debate público y tecnológico, con un impacto creciente en múltiples sectores. Es razonable anticipar que en 2026 esta relevancia se mantendrá. En este contexto, el objetivo de este artículo es analizar el eje más representativo de la evolución de la IA durante 2025: los agentes de IA.
La adopción de agentes de IA en 2025 no fue gradual, sino explosiva. Según el sondeo trimestral de KPMG del segundo trimestre de 2025, la mayoría de las organizaciones globales (90 por ciento) ya habían superado la fase puramente experimental de evaluación de agentes. Esta cifra es particularmente significativa cuando se compara con solo seis meses antes, cuando muchas empresas aún estaban en fases exploratorias. Además, un 33 por ciento de las organizaciones que respondieron había logrado implementar al menos algunos agentes de IA en sus operaciones reales.
En el sector sanitario, los agentes de IA autónomos para diagnóstico asistido demostraron capacidades extraordinarias. Los agentes entrenados en análisis de patología fueron capaces de identificar células malignas con una precisión del 99.5 por ciento, trabajando como asistentes digitales disponibles 24/7 para los patólogos.
El sector financiero fue particularmente transformado por los agentes de trading impulsados por modelos financieros especializados. Estos agentes procesaban datos de mercado en marcos de tiempo de cinco y quince minutos, logros significativos comparados con modelos anteriores que operaban en marcos horarios. Los resultados documentados mostraron que algunos agentes logrados rendimientos anualizados que excedían el 200 por ciento, con tasas de ganancia del 65 a 75 por ciento. Aunque estos ejemplos representaban los casos más agresivos y exitosos, demostraban el potencial tangible de los agentes para crear valor económico medible.
En la industria de seguros, los agentes autónomos fueron desplegados para procesar reclamaciones de bajo volumen y baja complejidad como daños causados por desastres naturales. Los agentes fueron capaces de clasificar automáticamente reclamaciones, extraer información relevante y procesar solicitudes que previamente requerían cuatro o más días de revisión manual, consolidando ese trabajo en procesos completamente automatizados.
En desarrollo de software, los agentes de codificación autónoma evolucionaron significativamente más allá de simples sugerencias de completación de código. Para finales de 2025, los agentes avanzados podían aceptar un objetivo en lenguaje natural, generar el código completo, escribir y ejecutar pruebas, analizar resultados, depurar y refactorizar código automáticamente para lograr el objetivo.
En marketing, los agentes de IA autónomos ejecutaron campañas completas manejando múltiples subtareas simultáneamente. Una empresa reportó que sus equipos podían entregar más valor con significativamente menos recursos mediante agentes de IA especializados que trabajaban a escala.
El mercado global de IA agéntica creció con fuerza en 2025: tras valorarse en US$ 5.99 mil millones en 2024, se proyectó que alcanzaría US$ 7.29 mil millones en 2025 y podría llegar a US$ 88.35 mil millones para 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de 42.8%. En este contexto, América del Norte lideró la participación del mercado con 34.89% en 2024.
Por segmentación, las soluciones “listas para implementar” dominaron y se estimó que alcanzarían 64.7% de participación en 2025, impulsadas por su rapidez para generar valor (integrando NLP, machine learning y automatización). En aplicaciones, destacaron servicio al cliente y asistentes virtuales, y por uso final prevalecieron las empresas por su necesidad de automatizar procesos y mejorar decisiones. A nivel regional, Europa se proyectó como la segunda de mayor crecimiento (≈42.5% y US$ 2.31 mil millones en 2025), mientras Asia-Pacífico ocuparía el tercer lugar (US$ 1.86 mil millones en 2025), con impulso fuerte en China e India.
La adopción acelerada de agentes autónomos en 2025 elevó de forma crítica los riesgos de seguridad: si no se controlan, pueden convertirse en un nuevo vector de ataque. Muchos agentes operaban con permisos heredados o credenciales genéricas, sin límites claros, lo que abría la puerta a accesos indebidos, ejecución de acciones no autorizadas o filtraciones accidentales de datos. A esto se sumó el fenómeno del “shadow AI”, con agentes desplegados fuera del control del área de seguridad, creando puntos ciegos y aumentando la probabilidad de fallos cuando varios agentes interactúan y escalan privilegios de manera impredecible.
En gobernanza y cumplimiento, la falta de registros y trazabilidad dificultó demostrar conformidad con marcos como GDPR, NIS2 o DORA, reforzando la idea de que cada agente debe tratarse como una identidad privilegiada. Las encuestas mostraron además que pocas organizaciones tenían una estrategia madura para gestionar identidades no humanas. Ante esto, la industria de ciberseguridad reaccionó con rapidez (lanzamientos, adquisiciones y alianzas) y se consolidó una respuesta técnica basada en Zero Trust para agentes, donde nada se confía por defecto: cada acción se verifica continuamente, se limita el privilegio y se bloquea cualquier acceso no justificado.
Este fue un recorrido rápido por el gran protagonista de 2025: los agentes de IA. Pero si 2025 fue el año de su expansión, el desafío que se impone para 2026 es su gobernanza: cómo mantener el control, asegurar trazabilidad y definir límites claros para que estos sistemas actúen de forma alineada con nuestros objetivos. El reto ya no es solo qué pueden hacer los agentes, sino bajo qué permisos, con qué supervisión, y con qué garantías de seguridad y cumplimiento para que realmente trabajen para nosotros en un entorno confiable y controlado.
