Estadísticas de IA de agentes 2026: tamaño del mercado, adopción y crecimiento

La IA de agentes está creciendo más rápido que casi cualquier otra tecnología empresarial de los últimos tiempos, pero también es una de las que más tarda en llegar a producción. El mercado mundial alcanzó los 7.290 millones de dólares en 2025 y se prevé que llegue a los 139.190 millones en 2034. Sin embargo, solo el 23% de las organizaciones ha conseguido desplegar un sistema de IA de agentes a gran escala en producción, mientras que las previsiones apuntan a que más del 40% de los proyectos actuales se cancelarán antes de que termine 2027.

Las siguientes cifras reflejan las dos caras de esta situación: por un lado, la magnitud de las inversiones y el interés que despierta esta tecnología y, por otro, las dificultades que plantean la gobernanza, la seguridad y la preparación de las organizaciones, factores que determinan cuáles consiguen llevar sus proyectos a buen puerto.

Principales estadísticas de IA de agentes para 2026

Estas son las cifras clave que marcan la evolución de la IA de agentes en 2026:

1. Se prevé que el mercado mundial de la IA de agentes pase de 9.140 millones de dólares en 2026 a 139.190 millones de dólares en 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 40,5%.
2. El 40% de las aplicaciones empresariales incorporará agentes de IA especializados en tareas concretas a finales de 2026, frente a menos del 5% en 2025. Esto supone multiplicar su presencia aproximadamente por ocho en un solo año.
3. Solo el 23% de las organizaciones afirma haber desplegado un sistema de IA de agentes a gran escala en producción, mientras que otro 39% sigue en fase de experimentación.
4. Se prevé que más del 40% de los proyectos de IA de agentes se cancelen antes de que termine 2027, principalmente por el aumento de los costes, la falta de claridad sobre su valor para las empresas y unos controles de riesgo insuficientes.
5. El 82% de las organizaciones ya utiliza agentes de IA, pero solo el 44% dispone de políticas de seguridad para controlar su uso.
6. El 80% de las empresas afirma que sus agentes de IA ya han realizado acciones no deseadas, como acceder a sistemas sin permiso o compartir datos sensibles sin autorización.
7. Se prevé que el 68% de las interacciones de atención al cliente y soporte técnico con proveedores de tecnología se gestione mediante IA de agentes en 2028. Además, el 56% de las organizaciones espera que esta tecnología gestione la mitad de las interacciones en un plazo de 12 meses.
8. Para 2029, se espera que haya más de 1.000 millones de agentes de IA en uso en todo el mundo, aproximadamente 40 veces más que los que estaban activos en 2025.
9. El 10 de mayo de 2026, Hermes Agent superó a OpenClaw como el agente de IA más utilizado en la clasificación mundial diaria de OpenRouter, con 224.000 millones de tokens procesados al día, frente a los 186.000 millones de OpenClaw.
10. Se prevé que el gasto mundial en IA crezca un 31,9% interanual entre 2025 y 2029, hasta alcanzar 1,3 billones de dólares y superar el 26% del gasto total mundial en TI, impulsado en gran medida por las aplicaciones de IA de agentes.
11. En España, el 33,6% de las empresas de 10 o más empleados utilizó la IA en el primer trimestre de 2026, pero solo el 3,8% de las organizaciones en España e Iberoamérica ha conseguido implementar la IA de agentes a escala industrial

Tamaño del mercado de la IA de agentes

Las estimaciones sobre el tamaño del mercado de la IA de agentes varían considerablemente entre las consultoras porque no todas definen esta tecnología de la misma manera. La diferencia está relacionada con cómo funciona la IA de agentes y qué sistemas se incluyen en esta categoría. Algunas consultoras solo tienen en cuenta los sistemas autónomos capaces de completar tareas, mientras que otras incluyen cualquier IA con capacidad para planificar o utilizar herramientas.

Las siguientes cifras recogen algunas de las previsiones más citadas de fuentes primarias, con Fortune Business Insights como referencia principal.

• 7.290 millones de dólares fue el valor del mercado mundial de la IA de agentes en 2025. Se prevé que alcance los 9.140 millones de dólares en 2026 y los 139.190 millones de dólares en 2034, con una tasa de crecimiento anual compuesto (CAGR) del 40,5%. Norteamérica concentró el 33,6% del mercado en 2025, con un valor de 2.450 millones de dólares (Fortune Business Insights).
• Un crecimiento interanual del gasto en IA del 31,9% es lo que se prevé entre 2025 y 2029, hasta alcanzar 1,3 billones de dólares en 2029 y superar el 26% del gasto mundial en TI, impulsado por las aplicaciones que incorporan IA de agentes (IDC).
• Unos 450.000 millones de dólares es la estimación más optimista de los ingresos que podría aportar la IA de agentes al mercado de las aplicaciones de software empresarial en 2035. Esta cifra representaría aproximadamente el 30% de todos los ingresos del software empresarial, frente al 2% de 2025 (Gartner).
• El 34,19% del mercado de las tecnologías de IA de agentes corresponde al segmento del aprendizaje automático en 2026. Por su parte, se espera que el aprendizaje profundo sea el segmento que más crezca, gracias a su capacidad para facilitar la toma de decisiones autónoma y las funciones de IA generativa (Fortune Business Insights).
• El 32,2% del mercado de aplicaciones de IA de agentes correspondía, según las previsiones para 2025, a la atención al cliente y los asistentes virtuales. Era la mayor cuota entre todos los casos de uso, impulsada por la demanda de atención inmediata, personalizada y capaz de gestionar grandes volúmenes de consultas (Fortune Business Insights).

El desarrollo low-code también está ganando terreno. Cuatro de cada cinco empresas ya lo consideran estratégico, una tendencia que facilita el acceso a herramientas basadas en IA a organizaciones que no disponen de grandes equipos de ingeniería.

Adopción de la IA de agentes en las empresas

Uno de los datos más destacados de Gartner es que el 40% de las aplicaciones empresariales incorporará agentes de IA especializados en tareas concretas a finales de 2026, frente a menos del 5% en 2025. Se trata de uno de los avances más rápidos en la integración de tecnología empresarial de los que se tiene constancia. Sin embargo, los datos de adopción de McKinsey muestran una realidad más matizada:

• El 23% de las organizaciones ya ha desplegado un sistema de IA de agentes a gran escala en producción, mientras que otro 39% sigue experimentando con esta tecnología. En total, el 62% ha empezado a utilizarla de alguna forma, mientras que más de un tercio (38%) todavía no ha dado el primer paso.
• El 88% de las organizaciones afirma utilizar la IA habitualmente en al menos una función empresarial, frente al 78% del año anterior. Este aumento refleja las tendencias de adopción de la IA en las empresas observadas durante los últimos dos años.

La diferencia entre el interés por esta tecnología y su uso real en producción aparece de forma recurrente en las encuestas. En Estados Unidos, los directivos de las grandes empresas se muestran especialmente optimistas: el 93% de los responsables de TI estadounidenses de empresas con una facturación superior a 1.000 millones de dólares está muy o extremadamente interesado en explorar la IA de agentes, y el 37% afirma que ya la utiliza.

Al mismo tiempo, el 90% considera que la IA de agentes mejoraría los procesos de su empresa. Sin embargo, las vulnerabilidades de seguridad (56%) y los elevados costes de implementación (37%) son sus principales preocupaciones.

• En Estados Unidos, el 79% de las empresas ya está adoptando agentes de IA y el 88% tiene previsto aumentar su presupuesto destinado a la IA durante los próximos 12 meses debido al auge de esta tecnología. Sin embargo, solo el 45% está replanteándose a fondo sus modelos operativos y apenas el 42% está rediseñando sus procesos para incorporar agentes (encuesta de PwC sobre agentes de IA).
• El 66% de las empresas que adoptan agentes de IA afirma haber conseguido mejoras cuantificables en la productividad, el 57% ha reducido costes y el 55% ha agilizado la toma de decisiones. Sin embargo, la confianza disminuye considerablemente cuando se trata de tareas de gran responsabilidad: solo el 20% de los directivos confía en los agentes para realizar transacciones financieras, frente al 38% que confía en ellos para analizar datos (encuesta de PwC sobre agentes de IA).
• El 55% de las empresas está desarrollando o desplegando activamente un modelo operativo basado en IA de agentes. Además, el 82% de los altos directivos considera que la falta de colaboración entre departamentos dificulta la creación de valor, y el 75% cree que esta tecnología transformará considerablemente su modelo global de prestación de servicios antes de que termine 2026 (IBM Blueprint for Agentic Operations).

Otra encuesta de IBM entre altos directivos revela una situación recurrente: el 78% considera necesario adoptar un nuevo modelo operativo para aprovechar al máximo la IA de agentes, pero hasta ahora el 78% de la inversión en IA se ha destinado a optimizar los procesos existentes.

El informe Agentic AI’s Strategic Ascent de IBM confirma que la inversión en IA se concentra en mejorar los procesos actuales, en lugar de desarrollar nuevas capacidades.

Actualmente, el 24% de los directivos afirma que los agentes de IA actúan de forma autónoma en sus organizaciones. Para 2027, el 67% espera que esto sea habitual. También se prevé que la toma de decisiones autónoma en los flujos de trabajo pase del 28% actual al 57%.

• Las empresas que destacan por integrar la ciberseguridad, incorporar el análisis ético e implementar modelos de lenguaje adaptados a cada flujo de trabajo tienen 32 veces más probabilidades de conseguir resultados empresariales de primer nivel que aquellas con un grado mínimo de implementación. Este grupo representa el 17% de la muestra de la encuesta y prevé mejoras de productividad del 41%, frente al 31% del resto (Agentic AI’s Strategic Ascent de IBM).
• Se prevé que más del 40% de los proyectos de IA de agentes se cancelen antes de que termine 2027 debido al aumento de los costes, la falta de claridad sobre su valor empresarial y unos controles de riesgo insuficientes. Gartner calcula que, de los miles de proveedores que afirman ofrecer IA de agentes, solo unos 130 la proporcionan realmente. El resto recurre a lo que Gartner denomina “agentwashing”, es decir, presentar soluciones como IA de agentes cuando en realidad no lo son (Gartner).
• Para 2028, al menos el 15% de las decisiones laborales cotidianas se tomarán de forma autónoma mediante IA de agentes, frente al 0% de 2024. Ese mismo año, el 33% de las aplicaciones de software empresarial incorporará IA de agentes, frente a menos del 1% en 2024 (Gartner).

Los datos muestran un panorama empresarial en el que muchas organizaciones quieren adoptar la IA de agentes, pero pocas han conseguido llevarla a producción a gran escala. Las que están tomando la delantera no son necesariamente las que más invierten en IA, sino las que consideran la gobernanza y el diseño del modelo operativo como elementos fundamentales desde el principio, en lugar de dejarlos para más adelante.

Consejo de experto

La diferencia entre explorar las posibilidades de la IA de agentes y utilizarla en producción depende de unos pocos factores que no suelen llamar mucho la atención: la calidad de los datos, la preparación de los sistemas para integrarse y la madurez de la gobernanza. Las organizaciones que trabajan en estos aspectos antes de desplegar agentes son las que consiguen ampliar su uso con éxito, y los resultados compensan ese esfuerzo inicial. Las que se saltan esta fase suelen acabar convirtiéndose en ejemplos de lo que no hay que hacer.

Tomas Rasymas

Responsable de IA en Hostinger

Adopción de la IA de agentes en España

En España, el uso de la IA en las empresas crece con rapidez, pero los agentes de IA todavía se utilizan a gran escala en pocas organizaciones, una situación similar a la que reflejan los datos internacionales:

• El 33,6% de las empresas de 10 o más empleados utilizó la inteligencia artificial en el primer trimestre de 2026. En las empresas de menos de 10 empleados, el porcentaje fue del 21,4%. El sector servicios es el que más la utiliza, con un 38,2% (INE).
• El 13% de los profesionales españoles que utilizan IA integra agentes en flujos de trabajo completos y rediseña sus procesos con regularidad. Es un porcentaje superior al de Alemania (12%), Italia (10%) y Francia (8%), pero inferior a la media mundial (16%). Además, solo el 22% considera que la dirección de su empresa tiene una estrategia de IA clara (Microsoft Work Trend Index 2026).
• Solo el 3,8% de las organizaciones de España e Iberoamérica ha implementado la IA de agentes a escala industrial, aunque más de la mitad está experimentando con ella. Además, el 80,8% carece de mecanismos operativos para controlar la autonomía de los agentes y solo el 6,9% dispone de un marco de gobernanza avanzado (Observatorio de Agentic AI en España e Iberoamérica de NTT DATA y CIONET).
• En febrero de 2026, la Agencia Española de Protección de Datos publicó unas orientaciones sobre IA agéntica con medidas para que las organizaciones que utilizan agentes cumplan la normativa de protección de datos y reduzcan los riesgos asociados (AEPD).

Casos de uso de la IA de agentes por sectores

Esta tendencia se repite en distintos sectores, aunque las primeras aplicaciones de la IA de agentes dependen de las tareas que se realizan con mayor frecuencia, siguen procesos bien definidos y tienen un coste lo suficientemente elevado como para justificar su automatización.

Atención al cliente

La atención al cliente concentra la mayor cuota de aplicaciones en el mercado de la IA de agentes y es uno de los ámbitos donde los analistas tienen previsiones más claras sobre su despliegue. En este contexto, hablamos de sistemas capaces de gestionar consultas de principio a fin, desde recuperar datos de una cuenta y resolver reclamaciones hasta tramitar solicitudes, sin necesidad de derivarlas a una persona del equipo de atención al cliente.

• Para 2029, la IA de agentes resolverá de forma autónoma el 80% de los problemas habituales de atención al cliente sin intervención humana, lo que permitirá reducir los costes operativos un 30% (Gartner).
• Para 2028, la IA de agentes gestionará el 68% de todas las interacciones de atención al cliente y soporte técnico con proveedores de tecnología. Además, el 56% de las personas encuestadas espera que esta tecnología se encargue de más de la mitad de las interacciones en un plazo de 12 meses (Cisco).
• El Agente de Hostinger, el asistente de atención al cliente basado en IA de agentes de Hostinger, resolvía el 75% de las 750.000 conversaciones mensuales sin intervención humana en agosto de 2025, con un ahorro anual superior a 9 millones de euros, frente a una tasa de resolución del 50% a principios de ese año. Además, el tiempo medio de respuesta a los clientes se redujo de 28 a 9 segundos (Hostinger).

La demanda casi generalizada de marcos de gobernanza que acompañen al despliegue refleja una tendencia más amplia: las empresas tienen mucho interés en aplicar la IA de agentes a la atención al cliente, pero también son conscientes de los riesgos de utilizarla sin los controles adecuados.

Consejo de experto

Los resultados realmente importantes aparecen cuando pasamos de una IA que responde preguntas a otra capaz de actuar. Cuando transformamos el Agente de Hostinger, que antes era un chatbot de soporte, en un agente capaz de realizar acciones directamente en la cuenta de un cliente, las mejoras fueron inmediatas y cuantificables en todos los indicadores que medíamos. La gobernanza también es fundamental: antes de ampliar su uso, hay que definir claramente qué puede hacer el agente de forma autónoma y qué no. Aprendimos más al establecer cuidadosamente esos límites que con cualquier actualización del modelo.

Ričardas Kudirka

Responsable del proyecto de chatbots en Hostinger

Desarrollo de software y tecnologías de la información

La ingeniería de software y las tecnologías de la información son las áreas que registran los mayores niveles de adopción de la IA de agentes a gran escala entre todos los sectores. Además, los resultados de los benchmarks muestran que las capacidades de estos sistemas están mejorando rápidamente.

• La precisión de los agentes de IA en OSWorld, un benchmark que evalúa su rendimiento en tareas informáticas reales con distintos sistemas operativos, pasó de aproximadamente el 12% al 66,3% en 2025, hasta situarse a menos de seis puntos porcentuales del rendimiento humano. Aun así, los agentes siguen fallando en aproximadamente uno de cada tres intentos (informe AI Index de Stanford HAI).
• En SWE-bench Verified, un benchmark de programación que evalúa el rendimiento de la IA en tareas reales de ingeniería de software de GitHub, los resultados pasaron del 60% a casi el 100% en un solo año. Es la mayor mejora de capacidad registrada en un año en uno de los principales benchmarks de desarrollo de software (informe AI Index de Stanford HAI).
• Claude Code procesa 195 millones de líneas de código a la semana y alcanzó los 115.000 desarrolladores activos en julio de 2025. Una encuesta interna de Anthropic realizada a 132 ingenieros reveló un aumento del 67% en las solicitudes de incorporación de cambios (pull requests) aceptadas por profesional y día, además de una mejora de productividad del 50% según las estimaciones de los propios participantes (estadísticas sobre vibe coding de Hostinger).
• El agente de IA de Klarna asumió una carga de trabajo equivalente a la de 853 empleados a tiempo completo y permitió a la empresa ahorrar 60 millones de dólares hasta el tercer trimestre de 2025, frente al equivalente a 700 empleados a tiempo completo a principios de ese año (CX Dive).
• Se prevé que, para 2027, el 56% de la población activa tenga que actualizar sus competencias profesionales debido a la automatización impulsada por la IA. Los altos directivos también prevén que el 71% de las consultas de atención al cliente se gestione sin intervención humana y que la visibilidad en tiempo real del gasto en la cadena de suministro aumente un 43% (Agentic AI’s Strategic Ascent de IBM).

La velocidad a la que mejoran las capacidades de los agentes en los benchmarks de software es especialmente llamativa. Avances de esta magnitud en un solo año sugieren que las mejoras de productividad comunicadas por las primeras empresas que han adoptado esta tecnología probablemente se queden cortas frente a lo que veremos en los próximos 12 a 24 meses.

Sanidad y seguros

El sector sanitario lidera la adopción de la IA de agentes para gestionar el conocimiento, mientras que el de los seguros destaca en marketing y ventas. Esta diferencia refleja las distintas exigencias normativas y necesidades operativas de cada sector.

• El sector sanitario muestra una elevada adopción de la IA de agentes para la gestión del conocimiento. El 14% de las personas encuestadas afirma utilizar esta tecnología a gran escala en esa función, un porcentaje superior al de cualquier otro sector para ese caso de uso concreto (McKinsey Agentic AI Advances).
• Durante el despliegue de un asistente clínico basado en IA de agentes en AtlantiCare, el personal sanitario consiguió reducir un 41% el tiempo dedicado a la documentación, con un ahorro aproximado de 66 minutos al día. Estos resultados llevaron a AtlantiCare a ampliar el uso de la herramienta desde las consultas ambulatorias a todos sus servicios de urgencias (Oracle Health).
• El sector de los seguros lidera la adopción de la IA de agentes para tareas de marketing y ventas, mientras que los sectores sanitario y jurídico también están desplegando agentes rápidamente, según el análisis sectorial de McKinsey (McKinsey Agentic AI Advances).

Tanto en sanidad como en seguros, la adopción avanza especialmente en tareas frecuentes y bien estructuradas, donde el coste de los errores se puede medir y el volumen de trabajo justifica la automatización. La gestión de documentación, las comprobaciones de cumplimiento normativo y la distribución de consultas de clientes encajan perfectamente en este perfil. Las primeras pruebas realizadas en ambos sectores muestran de forma recurrente altos niveles de adopción y un retorno de la inversión claro.

Seguridad y gobernanza de la IA de agentes

El despliegue de la IA de agentes avanza más rápido que el desarrollo de los marcos de gobernanza necesarios para controlarla. Los datos del estudio de SailPoint, basado en una encuesta a 353 profesionales de TI sobre los riesgos de seguridad asociados a los agentes de IA, lo dejan claro:

• El 82% de las organizaciones ya utiliza agentes de IA, pero solo el 44% dispone de políticas para protegerlos. El 96% de los profesionales tecnológicos considera que estos agentes representan un riesgo de seguridad cada vez mayor, mientras que el 98% tiene previsto ampliar su uso durante el próximo año (SailPoint).
• El 80% de las empresas afirma que sus agentes de IA ya han realizado acciones no deseadas, como acceder a sistemas sin autorización (39%), compartir datos sensibles sin permiso (33%) o descargar datos sensibles (32%) (SailPoint).
• El 23% de las organizaciones afirma que sus agentes de IA han sido engañados para que revelen credenciales de acceso, y el 92% considera que controlar estos agentes es fundamental para la seguridad empresarial (SailPoint).

Estas cifras ponen de manifiesto un problema estructural: las organizaciones despliegan agentes más rápido de lo que desarrollan los controles necesarios para supervisarlos. Los datos de SailPoint son especialmente preocupantes si tenemos en cuenta que el 98% de las personas encuestadas tiene previsto ampliar el uso de agentes de IA. Por tanto, la exposición a los riesgos seguirá aumentando antes de que las medidas de gobernanza se pongan al día.

• La puntuación media de madurez en IA responsable pasó de 2,0 en 2025 a 2,3 en 2026, pero solo alrededor de un tercio de las organizaciones afirma haber alcanzado un nivel de madurez de tres o superior en gobernanza y controles de IA de agentes (encuesta de McKinsey sobre la madurez de la confianza en la IA de 2026).
• Solo el 31% de los datos propios de las organizaciones es accesible para los modelos de IA, y estos utilizan realmente apenas el 13%. Ante esta situación, el 77% de los directivos está invirtiendo en mejorar la calidad de los datos y su gobernanza (IBM Blueprint for Agentic Operations).
• El 45% de los directivos considera que la falta de visibilidad sobre cómo toman decisiones los agentes supone un obstáculo importante para su implementación. Según los investigadores de IBM, se trata de una cuestión de diseño, más que de una limitación técnica (Agentic AI’s Strategic Ascent de IBM).
• Los incidentes de IA documentados aumentaron de 233 en 2024 a 362 en 2025, lo que supone un incremento interanual del 55%. Mientras tanto, los benchmarks de IA responsable y los informes de seguridad siguen avanzando más despacio que los benchmarks de capacidad en casi todos los principales desarrolladores de modelos de IA de vanguardia (informe AI Index de Stanford HAI).

Todos estos datos apuntan a la misma tendencia: muchas organizaciones siguen tratando la seguridad y la gobernanza como cuestiones que deben resolver durante la implementación, añadiendo controles después del despliegue en lugar de incorporarlos desde el principio. Según la investigación de IBM, las empresas que establecen primero esas bases son las que obtienen mejores resultados.

Consejo de experto

El mayor error que cometen las organizaciones con los agentes de IA es tratarlos de forma diferente al resto de sistemas con privilegios de acceso de su entorno. Un agente de IA puede enviar emails, acceder a datos, activar flujos de trabajo y tomar decisiones. Por eso necesita permisos claros, límites bien definidos y registros de auditoría adecuados. Las empresas que establecen estos controles desde el principio no están frenando la innovación, sino creando las condiciones necesarias para ampliar el uso de la IA de forma segura.

Yuliia B.

Especialista en concienciación sobre seguridad y cumplimiento normativo en Hostinger

Agentes de IA de código abierto: adopción y uso

El ecosistema de IA de agentes de código abierto ha crecido en los últimos seis meses a un ritmo superior al de cualquier otra generación anterior de herramientas para desarrolladores. Sin embargo, las estrellas de GitHub y el volumen de tokens procesados en OpenRouter muestran dos aspectos distintos de ese crecimiento.

• OpenClaw superó las 370.000 estrellas en GitHub a finales de mayo de 2026, superando a React y convirtiéndose en el proyecto de software con más estrellas de la historia de GitHub desde su relanzamiento en enero de 2026 (OpenClaw).
• Hermes Agent, de Nous Research, superó las 160.000 estrellas en GitHub y reunió a 295 colaboradores en aproximadamente 12 semanas desde su lanzamiento el 25 de febrero de 2026 (MarkTechPost).

OpenClaw encabeza la clasificación por número total de estrellas en GitHub, pero Hermes Agent lo supera en uso real.

• El 10 de mayo de 2026, Hermes Agent superó a OpenClaw como el agente de IA más utilizado en la clasificación mundial diaria de OpenRouter, con 224.000 millones de tokens procesados al día, frente a los 186.000 millones de OpenClaw. Desde entonces, Hermes ha ampliado su ventaja y ahora ocupa el primer puesto mundial de la plataforma en las categorías de productividad, agentes de programación, agentes personales y agentes de línea de comandos (CLI) (OpenRouter, MarkTechPost).

Hermes Agent consiguió convertir el interés de los desarrolladores en un uso activo en producción más rápido que casi cualquier otro framework de código abierto de los últimos tiempos.

La diferencia entre el número de estrellas y el uso real es significativa: las estrellas de GitHub miden el interés que despierta un proyecto, mientras que el volumen de tokens refleja la confianza de quienes lo utilizan. Ambos agentes se pueden alojar en un VPS propio, de modo que los datos y las claves de API permanezcan en tu infraestructura: hosting de Hermes Agent y hosting de OpenClaw.

El futuro de la IA de agentes

Los datos de 2025 y 2026 muestran que la IA de agentes atraviesa una etapa de transición. Aunque muchas organizaciones ya han empezado a utilizarla, solo una pequeña parte ha conseguido desplegarla a gran escala en producción. Las que cuentan con la infraestructura necesaria para aprovecharla ya están obteniendo resultados cuantificables.

Las previsiones para los próximos tres a cinco años apuntan a que la diferencia entre el interés por esta tecnología y su adopción real en producción se irá reduciendo. Sin embargo, conseguirlo dependerá tanto de la gobernanza, la calidad de los datos y la preparación de las organizaciones como de las capacidades de los propios modelos.

La investigación de IBM permite cuantificar la importancia de esa preparación. Las organizaciones que cuentan con seis capacidades fundamentales, entre ellas la preparación para gestionar el cambio, la gobernanza de la IA, la gobernanza de los datos, la integración de datos en tiempo real, la interoperabilidad entre sistemas y la integración financiera, tienen 5,4 veces más probabilidades de adoptar con éxito flujos de trabajo autónomos. De las seis, la preparación para gestionar el cambio es la que más contribuye por sí sola al éxito.

Las previsiones también muestran la magnitud del crecimiento que se avecina. Para 2027, se espera que el número de agentes de IA en las empresas del Global 2000 se multiplique por diez y que el volumen de tokens y llamadas a API se multiplique por mil. Según IDC, para 2029 habrá más de 1.000 millones de agentes de IA en uso en todo el mundo, unas 40 veces más que en 2025. Por su parte, el mercado estadounidense del comercio mediante agentes de IA podría alcanzar entre 300.000 y 500.000 millones de dólares en 2030, aproximadamente entre el 15% y el 25% del ecommerce total, a medida que los agentes pasen de ayudar a buscar productos a completar transacciones de forma autónoma.

Para los equipos que no disponen de grandes recursos de ingeniería, herramientas como la plataforma de IA de agentes de Hostinger permiten aprovechar esta tecnología sin tener que desarrollarla desde cero. Sus aplicaciones abarcan desde la creación de contenido y la investigación de palabras clave hasta la captación comercial y la comunicación con los clientes.

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El autor

Héctor Martínez Guillén

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An engineer with over 9 years of experience in resolving technical issues, communication, and digital marketing. Passionate about sports and continuous learning, I enjoy serving others while striving for excellence.

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