De la Generative AI a los Agentic Systems: Cómo están evolucionando las arquitecturas de IA empresarial
15. enero 2026
La IA empresarial está experimentando una transformación fundamental: pasando de modelos basados en prompts a sistemas de agentes orquestables con lógica de decisión autónoma. Mientras que la Generative AI –especialmente en forma de modelos de lenguaje– era considerada hasta hace poco como motor de innovación, ahora surge una nueva clase de sistemas inteligentes: la Agentic AI. Estos sistemas basados en agentes ya no actúan de forma reactiva, sino que lo hacen con un propósito, de forma autónoma y proactiva.
Según Gartner, para 2028 aproximadamente el 33 % de todas las aplicaciones empresariales utilizarán Agentic AI –frente a menos del 1 % actual. Ya en 2026, el 15 % de todas las decisiones operativas diarias podrían ser tomadas por agentes autónomos. Se trata de un salto tecnológico con implicaciones profundas en las arquitecturas empresariales, los modelos de gobernanza y los procesos operativos. Esta transformación se hace especialmente evidente al comparar modelos basados en prompts con sistemas orientados a agentes.
Del prompt a la orientación a objetivos: el salto sistémico hacia la Agentic AI
La Generative AI ha abierto nuevas posibilidades para la creación de textos, generación de imágenes y análisis, pero siempre bajo supervisión humana. Funciona en base a prompts, no de forma proactiva. Los sistemas agentic rompen con este paradigma. Planifican por sí mismos, toman decisiones basadas en contextos de datos complejos y ejecutan acciones en entornos digitales de forma autónoma, sin depender de flujos de trabajo rígidos y totalmente predefinidos.
A diferencia de los motores de workflow clásicos o los sistemas RPA, la Agentic AI no sigue una lógica de procesos fija, sino que adapta sus decisiones dinámicamente a los objetivos, a los cambios contextuales y al estado del sistema.
Así, las aplicaciones de IA evolucionan desde sistemas de asistencia reactivos hacia actores digitales autónomos. Los agentes interactúan con APIs, sistemas y herramientas, orquestan procesos y toman decisiones en tiempo real. La lógica de decisión ya no reside de forma aislada en el modelo, sino que está integrada en una arquitectura de sistema superior, compuesta por instancias de control, gestión de estados y capas de ejecución. Esto no solo redefine el papel tecnológico de la IA, sino que también exige una comprensión arquitectónica completamente nueva.
Requisitos para las arquitecturas empresariales: de la integración a la orquestación
Esta nueva lógica sistémica tiene consecuencias directas para las arquitecturas empresariales existentes. Los patrones clásicos de integración ya no son suficientes cuando los sistemas autónomos priorizan, planifican y actúan por sí mismos. En lugar de integraciones puntuales, las arquitecturas modernas deben centrarse en la orquestación continua de componentes autónomos.
La introducción de sistemas agentic plantea así exigencias elevadas a la base tecnológica. Los pipelines de datos tradicionales, las capas de API y las aplicaciones monolíticas llegan a sus límites. Se requieren arquitecturas modulares y escalables que contemplen tres elementos centrales:
- Capas de orquestación inteligente
Los agentes no actúan de forma aislada, sino dentro de redes dinámicas. Deben ser orquestados, coordinados y priorizados –en función de los objetivos, el contexto y la capacidad del sistema. En la práctica, esto requiere una clara separación entre lógica de decisión, ejecución y orquestación, por ejemplo mediante arquitecturas event-driven con gestión de estado persistente e instancias de control centralizadas.
Las capas de control adaptativas dirigen las interacciones, integran retroalimentación y aplican límites estratégicos. - Mecanismos de gobernanza integrados
La autonomía sin control conduce al caos. Las arquitecturas modernas de IA requieren mecanismos de gobernanza programáticos: políticas de control de acceso, registros de auditoría de decisiones, validación de contexto y rutas de escalación bien definidas. Estos controles no son complementarios, sino parte integral de la arquitectura en tiempo de ejecución –al igual que las control planes en entornos cloud o Kubernetes.
Solo así se pueden garantizar de forma permanente los requisitos regulatorios, éticos y empresariales. - Plataformas de datos con contexto y relevancia
La Agentic AI necesita acceso a datos en tiempo real –pero no a cualquier dato, sino a información contextualizada, de calidad y enlazada. Para ello, las empresas están estableciendo estructuras de Data Mesh, combinando fuentes estructuradas y no estructuradas e integrando capas semánticas. Estas capas semánticas sirven como contexto de decisión para los agentes y reducen errores provocados por inconsistencias, estados obsoletos o falta de interpretación funcional.
Cuanto mayor es la dependencia de los agentes respecto a los datos contextuales, mayor es también el riesgo de errores no en el modelo, sino en la arquitectura, en la calidad de los datos o en la gobernanza.
Entre potencial y riesgo: implicaciones estratégicas para las empresas
El paso hacia la Agentic AI ofrece ventajas operativas, pero también nuevos riesgos. Según Gartner, más del 40 % de los proyectos agentic fracasarán antes de finales de 2027 –la mayoría debido a una falta de claridad en los objetivos, gobernanza insuficiente o modelos de coste no sostenibles.
Por el contrario, las empresas que definan casos de uso sólidos desde el inicio y establezcan estructuras de gobernanza se beneficiarán considerablemente. Aumentarán la velocidad de decisión, automatizarán completamente procesos complejos y reducirán de forma significativa los errores humanos. En áreas como la gestión de la cadena de suministro, atención al cliente u operaciones IT, surgirán unidades digitales autónomas capaces de tomar decisiones coherentes 24/7.
Esto no se trata de sustituir el conocimiento humano. Más bien, estamos asistiendo al surgimiento de una fuerza laboral digital que asume decisiones operativas, alivia a los empleados y complementa sus habilidades de forma escalable, trazable y en tiempo real.
De la fase piloto al modelo operativo escalable
Que la Agentic AI siga siendo un enfoque experimental o se convierta en un componente arquitectónico productivo depende de un solo factor: el paso del piloto al modelo operativo escalable. Las organizaciones exitosas siguen tres principios:
- Enfoque en casos de uso estratégicos: procesos con alta complejidad, volumen o necesidad de escalación son los puntos de partida ideales, como el enrutamiento de tickets, revisión de contratos o respuesta a incidentes.
- Integración en lugar de silos: los agentes no deben generar entornos paralelos. Los proyectos exitosos consideran a los agentes como parte del ecosistema –integrados a través de arquitecturas event-driven, capas de API y mecanismos de observabilidad.
- Capacitación organizativa: las personas deben aprender a colaborar con agentes. Esto requiere formación, nuevos roles (p. ej. AI Operations Manager) y una clara distribución de responsabilidades entre negocio, IT y compliance.
Sistemas agentic como parte de la arquitectura empresarial moderna
En CONVOTIS entendemos la Agentic AI como una evolución natural de las arquitecturas empresariales existentes, no como una tecnología aislada. Lo decisivo es un modelo operativo sólido, gobernanza técnica integrada y una integración controlada de sistemas autónomos en los entornos productivos de IT.
El foco está en el diseño arquitectónico y en la capacidad de control operativo –desde plataformas compatibles con agentes y gobernanza programática hasta la integración con los modelos de operación y control existentes. Así, la Agentic AI pasa de ser un experimento a convertirse en un componente arquitectónico estable, escalable, con responsabilidades claras y beneficios medibles para la gestión y las operaciones.
