IA y agentes virtuales como motores económicos
La inteligencia artificial (IA) y los agentes virtuales están transformando rápidamente la forma en que operan las empresas y las economías globales. Lejos de ser meras herramientas auxiliares, estos sistemas autónomos están comenzando a gestionar tareas complejas, optimizar procesos y tomar decisiones de manera proactiva. En el contexto económico, esto implica eficiencia, escalabilidad y nuevas dinámicas laborales que plantean tanto oportunidades como desafíos para gobiernos, empresas y trabajadores.
La adopción de agentes de IA —a menudo denominados “agentic AI”— está impulsando una nueva forma de automatización avanzada. A diferencia de sistemas tradicionales que requieren programación fija, estos agentes aprenden continuamente mediante técnicas como aprendizaje reforzado y redes neuronales profundas. Pueden manejar desde la atención al cliente hasta el comercio automatizado, pasando por la gestión de inventarios y análisis financiero. Esta evolución representa un motor de productividad sin precedentes.
Sin embargo, este avance también genera debates intensos. ¿Cómo equilibrar la eficiencia con la equidad laboral? ¿Qué nuevas infraestructuras regulatorias y tecnológicas son necesarias? Mientras las estimaciones estiman aportes de varios billones de dólares al PIB global en la próxima década , también emergen inquietudes sobre desplazamiento de empleos, concentración tecnológica y brechas globales. A continuación, profundizamos en estos aspectos bajo distintos enfoques.
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El auge de los agentes de IA en la economía
Los agentes autonómicos o “agentic AI” pueden ejecutar múltiples tareas sin intervención humana directa, superando las capacidades de automatización tradicional . Se utilizan técnicas como aprendizaje reforzado y deep learning para analizar datos complejos y responder en tiempo real. Esto implica que, más allá de simples bots, estos sistemas evolucionan, optimizan y toman decisiones basadas en resultados previos y nuevas condiciones.
Asimismo, empresas como Mastercard están impulsando “agentic commerce”, donde estos sistemas gestionan compras, pagos y gestión de inventarios bajo criterios definidos por usuarios o negocios. Con ello, se acelera el comercio digital y reduce la fricción en transacciones cotidianas, optimizando recursos e incrementando la confianza en ambientes automatizados.
El crecimiento de esta automatización tiene consecuencias macroeconómicas profundas. Estimaciones de McKinsey señalan que la IA generativa podría aportar entre 2.6 y 4.4 billones de dólares anuales a la economía global, con un impacto especialmente fuerte en atención al cliente, ventas, ingeniería de software y desarrollo de I+D. Esto refleja tanto las capacidades de eficiencia de los agentes como su potencial como fuerza motriz del crecimiento productivo.
No obstante, su éxito depende de infraestructura adecuada. Artículos como “Beyond the Sum” destacan la necesidad de identidad digital, sistemas de pago integrados y protocolos para permitir que estos agentes operen en mercados digitales como actores autónomos. Sin esta base, muchas aplicaciones quedan limitadas a entornos cerrados y con bajo impacto ampliado.
Aplicaciones sectoriales: desde industria hasta finanzas
En la industria manufacturera, los agentes virtuales están optimizando operaciones en tiempo real. Por ejemplo, Siemens ha implementado agentes que monitorizan sensores en maquinaria, anticipan fallos y reducen tiempos de inactividad en un 25 % gracias a gemelos digitales y análisis predictivos. Esta compatibilidad con procesos físicos y digitales permite mejorar la eficiencia operativa y reducir costos sustancialmente.
En el sector financiero, grandes bancos y firmas de Wall Street implementan agentes que generan datos, modelan escenarios y avanzan procesos como la redacción de prospectos de IPO en minutos, reduciendo hasta un 95 % del trabajo manual. Herramientas como “LOXM” de JPMorgan y otras desarrolladas por Goldman Sachs automatizan el trading y tareas rutinarias, permitiendo a los profesionales enfocarse en decisiones estratégicas y gestión de relaciones.
El área de atención al cliente se beneficia también con fuerza, como lo muestra Intuit, cuyos agentes de QuickBooks ahorran hasta 12 horas al mes por usuario. Según Omdia, el mercado de agentes de soporte interno podría alcanzar los 34.5 mil millones de USD para 2029, generando ahorros desde medio millón hasta 7 millones al año para empresas medianas y grandes.
Además, compañías de consumo masivo y bancos están utilizando agentes para generar contenido, posts de blog, campañas de marketing, informes clínicos, detección de fraudes y modernización de TI, con mejoras en eficiencia superiores al 40–50× y reducción de costos de hasta 95 % . La adopción de estos sistemas abre puertas a nuevos modelos de servicio escalables e inteligentes.
Impacto laboral y desafíos socioeconómicos
El desplazamiento de empleos por agentes de IA es una preocupación creciente. Grandes empresas, como Salesforce, Amazon y HSBC, ya están sustituyendo roles administrativos y de nivel junior, reconfigurando su plantilla hacia perfiles más técnicos . Este proceso desencadena tensiones entre productividad y equidad laboral, lo que exige formulación de políticas públicas y reentrenamiento de talento.
Investigaciones históricas y recientes muestran que, aunque se eliminan puestos de nivel medio, muchos se reconfiguran en roles que requieren inteligencia emocional, supervisión de IA y adaptación tecnológica . Expertos predicen que nuevos empleos surgirán en áreas híbridas donde humanos colaboran con IA, como especialistas en calidad de datos, entrenamiento de agentes y diseño de estrategias de IA.
No obstante, las brechas globales se amplían. Mientras países desarrollados lideran con capacidad tecnológica y economías digitales, las naciones emergentes enfrentan barreras en infraestructura, talento y regulación. Esto puede traducirse en consolidación de desigualdades económicas y competitivas, a menos que se priorice la inversión en educación y acceso equitativo a tecnologías de última generación.
Finalmente, el entorno regulatorio y ético debe evolucionar. La gobernanza de agentes IA requiere transparencia, derechos de los trabajadores, responsabilidad legal y estándares de confianza. Existen marcos en teoría económica y doctrina de agencia que podrían orientar esta regulación, pero aún faltan infraestructuras jurídicas y tecnológicas robustas.
Infraestructura y gobernanza para un ecosistema autónomo
Para que los agentes de IA actúen como motores económicos, se requiere una infraestructura compleja. Esto incluye sistemas de identidad digital confiables, interfaces interoperables, mecanismos de autoridad y pago automatizado, y protocolos seguros de descubrimiento de servicios . Sin estas piezas, los agentes no pueden interactuar libremente entre plataformas o economías digitales elevadas.
Estos desafíos técnicos están acompañados por retos regulatorios. La teoría de agencia sugiere que sin transparencia y mecanismos de control, el riesgo de decisiones mal calibradas o sesgadas es alto . Por ello, se propone gobernanza basada en principios como visibilidad de decisiones, responsabilidad de resultados, límites a la autonomía y supervisión humana.
Además, el mercado puede potenciar la adopción de agentes. Según investigaciones recientes, la reducción de fricción en comunicación digital entre consumidores y negocios podría reorganizar completamente estructuras comerciales, permitir micropagos automáticos y nuevas formas de intercambio de valor. No obstante, esto exige desarrollar normas abiertas, estándares y modelos de negocio viables para agentes económicos.
Finalmente, la infraestructura energética también es crítica. El crecimiento de la IA demanda energía creciente, estimulando inversiones en redes eléctricas inteligentes, energías limpias y fuentes de energía dedicadas, como plantas nucleares, para satisfacer el consumo energético sin incrementar emisiones . Esto cierra el círculo entre desarrollo tecnológico, económico y sustentabilidad.
