Estamos frente a una disrupción que no se parece a ninguna anterior. Lo que hoy tenemos al alcance de la mano es una potencia de asistencia cognitiva que no solo automatiza, sino que entiende, razona y nos ayuda a decidir.
Lo distintivo de esta etapa es que la inteligencia artificial no es un lujo ni una curiosidad de laboratorio: es accesible, escalable y aplicable a casi cualquier disciplina. Y esto abre dos planos complementarios:
- AI as a Component: nativo de los sistemas y arquitecturas de software. Así como hoy nadie se imagina una aplicación sin base de datos, en poco tiempo será impensable un producto digital sin un componente de inteligencia artificial embebido.
- AI as an Operational Copilot: del mismo modo que nadie concibe procesos de negocio sin email o sin ERP, será difícil imaginar procesos que no estén intervenidos —en su diseño o en su operación— por inteligencia artificial.
Estos dos planos no compiten, se potencian. Uno transforma la manera en la que diseñamos y construimos sistemas; el otro, la forma en la que trabajamos todos los días.
Ya no es solo software, ahora es conocimiento conectado
Antes las organizaciones (no solo las de IT, sino también bancos, telcos, aseguradoras o gobiernos) producían software casi en serie, como en una línea de montaje.
La inteligencia artificial plantea un panorama completamente distinto en el que no solo desarrollamos aplicaciones, sino que producimos conocimiento vivo, capaz de adaptarse y evolucionar en contextos dinámicos. Ese conocimiento se materializa en arquitecturas conectivas multiagente, es decir, redes de agentes inteligentes y colaborativos entre sí y con las personas. En estas redes, un agente entiende al cliente, otro procesa documentos, otros integran sistemas o sugieren decisiones de negocio. La potencia está en la conexión ya que, trabajando en conjunto, resuelven problemas de forma más efectiva que cualquier aplicación tradicional monolítica.
Esta transición me parece clara: pasamos de solo escribir reglas a modelar agentes que razonan, y de crear aplicaciones cerradas a arquitecturas abiertas y adaptativas. Principalmente, evolucionamos de procesar operaciones a generar valor emergente en tiempo real, aprovechando el valor latente de los LLM, contextualizado con datos y gobernanza adecuada.
Para que esta colaboración ocurra, están emergiendo protocolos de integración como Agent-to-Agent (A2A) y Model Context Protocol (MCP), que son los primeros intentos de crear un “lenguaje común” entre agentes, lo que habilita pasar de pilotos aislados a verdaderos ecosistemas agénticos capaces de resolver flujos complejos.
Así, las fábricas de software se convierten en fábricas de conocimiento conectado, donde el output no es solo código, sino sistemas cognitivos que evolucionan y aprenden con cada interacción.
La próxima frontera
En este nuevo paradigma, diseñar ya no es dibujar pantallas, es orquestar comportamientos, construir relaciones entre personas y sistemas inteligentes.
Esto habilita lo que llamamos “experiencias agénticas”, donde la interacción deja de enfocarse en el vínculo persona-máquina para convertirse en persona–agente–sistema. Ya no son dos players: ahora son tres, y los agentes tienen un rol cada vez más poderoso.
También, de esa transición surgen nuevos patrones que marcarán la experiencia digital de los próximos años:
- Colaboración persona–máquina: agentes que saben cuándo intervenir y cuándo dar paso a la decisión humana.
- Adaptación contextual: experiencias que se ajustan a las personas usuarias y al entorno en tiempo real.
- Inteligencia ambiental: servicios que operan casi de forma invisible, pero generan un impacto tangible.
- Soporte a la decisión: inteligencia artificial que potencia a las personas para elegir mejor, en lugar de reemplazarlas.
Sin embargo, estos patrones no ocurren solos, ya que se necesitan agentes que se conecten, compartan memoria y coordinen tareas. Acá es donde los frameworks de orquestación (LangChain, LlamaIndex, Semantic Kernel, Autogen, entre otros) empiezan a jugar un rol central, porque permiten encadenar modelos, herramientas y fuentes de datos, dando lugar a experiencias integrales y consistentes.
¿Cómo arrancar?
Todo esto suena poderoso y lo estamos transitando mientras hay una carrera feroz entre modelos: GPT-5, Gemini, Claude, Llama, Mistral, cada uno empuja los límites en distintas dimensiones (multimodalidad, tamaño de contexto, eficiencia).
Hoy no hay un estándar o modelo consolidado porque aún no está del todo claro si va a fortalecerse la “inteligencia” bruta o si empezarán a diferenciarse por atributos específicos como velocidad, integración o costo. Mientras tanto, hay muchas organizaciones que todavía miran desde afuera. Y está bien: empezar desde cero y a ciegas puede ser un riesgo, pero también la falta de acción es un riesgo muy grande.
¿Cuál es la clave? En primer lugar, no elegir “el modelo ganador”, sino diseñar una estrategia flexible que pueda adaptarse a este escenario en evolución. En segundo lugar, avanzar paso a paso, ganando confianza y controlando riesgos en cada iteración.
Un camino posible es:
- Primer contacto controlado: probar copilotos operativos en tareas simples, como responder consultas internas, resumir documentos, automatizar reportes, entre otras.
- Identificar fricciones reales: elegir un punto concreto de alto dolor —un cuello de botella operativo, un proceso repetitivo— y desplegar un agente que lo resuelva.
- Iterar y aprender: medir resultados, ajustar prompting, gobernanza y procesos. Ganar confianza con casos concretos.
- Escalar a arquitecturas multiagente: conectar múltiples agentes para resolver problemas más complejos, con flujos de decisión compartidos.
- Construir un catálogo reutilizable de agentes: empezar a productificar conocimiento interno, creando una base de agentes que sirva a distintos equipos y proyectos.
En paralelo, la gobernanza de datos se vuelve crítica. No alcanza con custodiar información, sino que se trata de asegurar que los modelos puedan acceder a la información correcta y relevante en cada momento. Conceptos como Context-Aware Retrieval (CAR) y Generative Augmented Retrieval (GAR) permiten reducir alucinaciones y aumentar la confiabilidad, garantizando que los agentes trabajen sobre datos relevantes y no sobre ruido.
Este camino no es lineal ni idéntico para todas las empresas, pero permite algo clave: avanzar sin perder el control y capturar valor en cada etapa.
Desde Flux IT acompañamos a muchas organizaciones que llevan años intentando conectar su conocimiento interno. Hoy, entendemos que este nuevo paradigma de la IA hace posible activar ese conocimiento de manera autónoma, contextual y operativa. Ya no se trata de saber dónde está la información, sino de tener sistemas que la entienden, la combinan y actúan sobre ella en tiempo real. Es decir, pasar de que el conocimiento sea un soporte a ser el protagonista de la operación.