La IA empresarial en 2025 está dando un importante salto desde la fase de experimentación hacia la implementación real, y los despliegues están evolucionando de simples asistentes de IA a agentes de IA más sofisticados. Este es el tema principal de la conferencia IBM Think 2025, que acaba de comenzar con importantes anuncios sobre el futuro de la inteligencia artificial en el entorno empresarial.
La visión de IBM sobre el futuro de la IA empresarial
"En los próximos años, esperamos que se construyan más de mil millones de nuevas aplicaciones utilizando inteligencia artificial generativa", afirmó Arvind Krishna, CEO de IBM, durante una sesión informativa con prensa y analistas. "La IA es una de las tecnologías únicas que puede impactar simultáneamente en la productividad, el ahorro de costes y el aumento de ingresos", añadió.
Esta declaración marca la ambiciosa visión de IBM en un momento en que las empresas están pasando de la experimentación con IA a la implementación real de soluciones que generen valor tangible. Según Krishna, el principal cambio observado en los últimos 12 meses es que "las empresas están dejando de experimentar y enfocándose mucho más en dónde está el valor para el negocio".
Nuevas capacidades agénticas anunciadas por IBM
En el centro de los anuncios de IBM se encuentra una amplia gama de nuevas capacidades de IA agéntica para su plataforma watsonx, que fue presentada inicialmente en 2023. Entre las novedades destacan:
- Catálogo de Agentes de IA: Un centro centralizado para descubrir agentes prediseñados.
- Agent Connect: Un programa para socios que permite a desarrolladores externos integrar sus agentes con watsonx Orchestrate.
- Plantillas de agentes específicos para ventas, compras y recursos humanos.
- Constructor de agentes sin código para usuarios de negocio sin experiencia técnica.
- Kit de desarrollo de agentes para desarrolladores.
- Orquestador multi-agente con capacidades de colaboración entre agentes.
- Agent Ops (en vista previa privada) que proporciona telemetría y observabilidad.
Ritika Gunnar, gerente general de datos e IA en IBM, explicó a VentureBeat que "estamos intentando cerrar la brecha desde donde estamos hoy, que son miles de experimentos, hacia despliegues empresariales que requieren el mismo tipo de seguridad, gobernanza y estándares que exigimos a las aplicaciones críticas".
El desafío de obtener un retorno real de inversión en IA
Un aspecto crucial que IBM está abordando es el desafío de obtener un retorno de inversión (ROI) real con la IA. Las investigaciones patrocinadas por la compañía muestran que las empresas solo obtienen el ROI esperado aproximadamente en el 25% de los casos.
Krishna señaló que varios factores impactan en este ROI, incluyendo:
- El acceso a datos empresariales
- La naturaleza aislada de diferentes aplicaciones
- Los desafíos de la infraestructura híbrida
"Todo el mundo está redoblando sus inversiones en IA", afirmó Krishna. "El único cambio en los últimos 12 meses es que las personas están dejando de experimentar y centrándose mucho más en dónde está el valor para el negocio".
De la experimentación a la implementación en la IA empresarial
La evolución de la plataforma watsonx Orchestrate de IBM refleja la mayor madurez de la tecnología de IA. La plataforma fue anunciada por primera vez en 2023, principalmente como una forma de ayudar a construir y trabajar con asistentes de IA y automatizaciones. En 2024, cuando la IA agéntica comenzó a generalizarse, IBM empezó a añadir capacidades agénticas y se asoció con múltiples proveedores, incluido Crew AI.
Con los nuevos componentes de IA agéntica, la dirección ahora es ayudar a habilitar la colaboración y flujos de trabajo entre múltiples agentes. Ya no se trata solo de poder construir y desplegar agentes, sino de determinar cómo una empresa puede generar un ROI a partir de ellos.
"Realmente creemos que estamos entrando en una era de sistemas de verdadera inteligencia", afirmó Gunnar. "Porque ahora estamos integrando IA que puede hacer cosas por ti, y esta es una gran diferenciación".
Tecnología y protocolos que hacen posible la IA agéntica
La industria no carece de intentos para habilitar la IA agéntica. Plataformas como Langchain se utilizan ampliamente para construir y ejecutar agentes. Google anunció Agent2Agent en abril como un protocolo para la comunicación entre agentes. También existe el Model Context Protocol (MCP), que se ha convertido en un estándar de facto para conectar herramientas de IA agéntica con servicios.
Gunnar explicó que IBM utiliza su propia tecnología para la orquestación multi-agente, destacando que cómo los agentes trabajan juntos es crítico y es un punto de diferenciación para IBM. Sin embargo, también enfatizó que IBM está tratando de adoptar un enfoque abierto:
"Nuestro objetivo es ser abiertos. Queremos que integres tus agentes, independientemente del framework en el que los hayas construido", señaló Gunnar.
IBM también está habilitando y apoyando MCP, facilitando que las herramientas con una interfaz MCP aparezcan automáticamente y sean utilizables en watsonx Orchestrate.
Seguridad, gobernanza y cumplimiento en la IA agéntica
Para garantizar que la IA agéntica esté lista para su uso empresarial, es fundamental asegurar la confianza y el cumplimiento normativo.
Gunnar explicó que IBM ha integrado barreras de protección y gobernanza directamente en el portafolio de watsonx. "Estamos ampliando las capacidades que tenemos para la gobernanza de LLMs a la tecnología agéntica. Así como tenemos evaluación de LLMs, es necesario poder tener una evaluación de lo que significan las respuestas de los agentes".
IBM también está extendiendo sus métricas tradicionales de evaluación de aprendizaje automático a las tecnologías de agentes. Gunnar mencionó que IBM rastrea más de 100 métricas diferentes para modelos de lenguaje grandes, que ahora está extrapolando y extendiendo también a las tecnologías agénticas.
Impacto en el mundo real y casos de uso
La IA agéntica ya está teniendo un impacto real en muchas organizaciones, incluyendo a la propia IBM.
Gunnar destacó que utilizando su propio agente de recursos humanos, el 94% de las solicitudes, desde simples hasta complejas, son respondidas por un agente de RRHH. En cuanto a tareas de compras, el uso de IBM de sus propios flujos de trabajo agénticos ha ayudado a reducir los tiempos de adquisición hasta en un 70%.
Otro grupo importante de organizaciones que ya se están beneficiando del enfoque de IA agéntica de IBM son los socios de la empresa. Por ejemplo, Ernst & Young está utilizando la IA agéntica de IBM para desarrollar una plataforma fiscal para sus propios clientes.
Lo que esto significa para las empresas
Para las empresas que buscan liderar en la implementación de IA, el enfoque de IBM en IA agéntica proporciona un modelo para pasar de la experimentación al despliegue.
Simplemente construir un agente no es suficiente. Si el CEO de IBM está en lo cierto, el futuro implicará miles de agentes trabajando en tareas empresariales. Las organizaciones construirán y consumirán agentes y servicios agénticos como MCP de muchas fuentes diferentes.
Los líderes de TI deberían evaluar la plataforma en base a cuatro factores críticos:
- Capacidades de integración con sistemas empresariales existentes
- Mecanismos de gobernanza para un comportamiento de agente conforme y seguro
- Equilibrio entre autonomía del agente y resultados predecibles
- Capacidades de medición de ROI para despliegues de agentes
Es fundamental que las empresas piensen ahora en cómo trabajarán juntos todos estos agentes y cómo serán seguros y gobernados. El ecosistema de IA agéntica de IBM atraerá a sus clientes empresariales, y la apertura para conectar otros sistemas de IA agéntica significa que las organizaciones, con suerte, no estarán creando otro silo.
