Pregúntele hoy a cualquier líder de plataformas de software empresarial sobre agentes autónomos y escuchará una mezcla peculiar de entusiasmo y nerviosismo. El sistema omnipotente capaz de resolver cualquier tarea permanece fuera de alcance; en cambio, estamos presenciando algo mucho más interesante: un empuje pragmático para integrar estas herramientas en los flujos de trabajo que realmente mueven las empresas. La investigación cualitativa de Albato, basada en 55 entrevistas exhaustivas con fundadores, líderes de producto y directores de tecnología realizadas entre agosto y octubre de 2025, revela que el mercado ingresa a una fase de optimismo cauteloso. Este no es el momento de perseguir promesas vacías, sino de concentrarse en ofrecer valor real y mensurable.
El riesgo más grande para estos sistemas en el ecosistema empresarial es que construyamos algo deslumbrante y costoso con poca demanda genuina. Dragos Andronic, director senior de gestión de producto en Dixa, captura un sentimiento común al observar que el mercado actualmente siente «mucha más infraestructura siendo desarrollada ahora que necesidad del mercado». Esta brecha entre capacidad técnica y necesidad comercial define el momento actual: una industria bullente de posibilidades pero todavía buscando su lugar definitivo.
La confianza como obstáculo fundamental
La confianza representa el desafío universal y más formidable. Se manifiesta no como temor abstracto, sino en ansiedades muy específicas y prácticas. Andras Horvath, director de producto para Analítica en Wrike, identifica la ansiedad central del usuario alrededor de la naturaleza no determinista de las acciones automatizadas. A diferencia del software tradicional, que sigue caminos predecibles y programados, estos sistemas pueden producir resultados inesperados. El miedo resulta especialmente agudo en operaciones masivas: ¿qué pasa si comete un error en cascada, modificando cientos de registros de clientes o enviando comunicaciones erróneas? Las preguntas fundamentales de los usuarios son brutalmente prácticas: «¿Cómo deshago el desastre?» y «¿Quién es responsable en última instancia?»
La solución, según descubrió el equipo de Horvath, es construir mecanismos robustos de verificación antes de otorgar autonomía. Los usuarios querían tener un entorno de pruebas, un lugar seguro donde pudieran observar cómo operaría el sistema antes de liberarlo en datos reales. Esta demanda de transparencia y control ha llevado a muchas compañías a implementar diseños híbridos donde el humano conserva la autoridad final sobre decisiones críticas. Los programas con supervisión humana integrada demostraron ser dos veces más propensos a generar ahorros de costos del 75 por ciento o más que las estrategias completamente autónomas.
Quizás el desafío más fundamental y aleccionador es la profunda falta de demanda explícita del usuario. Como destacan consistentemente los expertos durante las entrevistas, la mayoría de los usuarios finales no están pidiendo activamente «agentes autónomos». No existe una ola de presión de usuarios forzando las manos de los equipos de producto; en cambio, el impulso primario proviene de arriba hacia abajo, de líderes de producto y ejecutivos convencidos de la necesidad estratégica. Esto crea una «brecha de atracción» crítica, un escenario peligroso donde se construye una solución poderosa pero costosa para un problema que los usuarios aún no han reconocido que tienen.
Esta brecha obliga a los equipos de producto a ser excepcionalmente ingeniosos en su diseño y lanzamiento. No pueden simplemente construir un sistema potente y esperar que los usuarios acudan en masa; deben introducir cuidadosamente las capacidades automatizadas de una manera que resuelva sin fisuras un punto de dolor preexistente y palpable, a menudo sin que el usuario siquiera sea consciente de que está interaccionando con un «agente autónomo». El éxito depende de que el valor sea tan obvio e inmediato que la adopción ocurra naturalmente.
Territorios donde la automatización entrega resultados concretos
La trayectoria de estos sistemas se está volviendo más clara. La investigación muestra que líderes de la industria desde Dixa hasta Reachdesk y Wrike están ahora desplegando agentes en varias esferas clave que entregan valor concreto. La automatización de consultas de mesa de ayuda e interacciones rutinarias para mejorar tiempos de respuesta y reducir carga laboral humana representa el escenario más sencillo, relativamente fácil de vender porque entrega ganancias inmediatas en eficiencia y reducción de carga de trabajo.
El uso de capacidades algorítmicas para hacer el trabajo pesado de análisis de datos, actuando como analista de inteligencia empresarial para generar perspectivas para usuarios no técnicos, constituye otro territorio fértil. En plataformas de inteligencia del consumidor, los agentes actúan como científicos de datos bajo demanda, permitiendo a un mercadólogo preguntar «¿Cuál es el sentimiento alrededor de mi marca?» y recibir un reporte pulido con gráficos y análisis. La calificación de prospectos comerciales mediante análisis continuo de datos de clientes potenciales entrantes, puntuándolos y calificándolos automáticamente, luego emparejándolos con los representantes de ventas más adecuados, acelera el ciclo de ventas y mejora las tasas de conversión.
Los números comienzan a respaldar estas aplicaciones. Según MarketsandMarkets, el mercado global de agentes autónomos está proyectado para crecer de 5.1 mil millones de dólares en 2024 a 47.1 mil millones para 2030, con una tasa de crecimiento anual compuesta del 44.8 por ciento. América del Norte actualmente domina el mercado, representando aproximadamente el 40 por ciento de la participación global en 2024. Críticamente, el retorno de inversión está impulsando la adopción: los despliegues empresariales tempranos han producido hasta 50 por ciento de mejoras de eficiencia en funciones como servicio al cliente, ventas y operaciones de recursos humanos.
La investigación de G2 en 2025 confirma esta transición de la experimentación a la producción: el 57 por ciento de las empresas tienen agentes en operación hoy, demostrando un ciclo sorprendentemente corto entre pruebas y escalamiento. Las inversiones tempranas están pagando rápidamente, con el tiempo medio para lograr un resultado significativo siendo de seis meses o menos, y más de un cuarto de las compañías viendo resultados en tres meses o menos. Pero los agentes no solo están impulsando resultados comerciales: los empleados están más felices en sus roles porque ahora tienen que hacer menos trabajo repetitivo. Casi el 90 por ciento de los participantes del estudio reportaron mayor satisfacción de empleados en departamentos donde se desplegaron agentes.
Repensar los modelos de negocio y experiencias de usuario
El ascenso de estos sistemas implica un cambio significativo en la filosofía de diseño para compañías de software empresarial. Si los agentes van a ser la interfaz primaria, las interfaces de programación de aplicaciones robustas, bien documentadas y exhaustivas se vuelven innegociables. Las capacidades del producto deben estar completamente expuestas programáticamente. Incluso para tareas que todavía involucran una interfaz de usuario, la interfaz podría volverse más simple, sirviendo más como una capa de confirmación o supervisión, en lugar del mecanismo de entrada primario.
Este cambio podría incluso conducir a lo que algunos llaman software sin interfaz gráfica, donde la funcionalidad central se consume principalmente por agentes u otros sistemas automatizados, con un componente mínimo u opcional orientado al usuario. El dominio de la experiencia de usuario conversacional se vuelve primordial. Diseñar indicaciones efectivas y asegurar que los agentes comprendan el lenguaje natural matizado se convierte en un conjunto de habilidades diferente al diseño tradicional de interfaz gráfica de usuario.
La mayoría de los líderes, el 68 por ciento según estudios recientes, creen que el futuro verá agentes aumentando el software empresarial en una relación complementaria, no reemplazándolo por completo. El desafío, sin embargo, es descifrar el lugar de cada compañía en este nuevo panorama. La era de comunicaciones de agente a agente ya está comenzando, con el 50 por ciento de las empresas reportando que sus agentes están traspasando trabajo a través de diferentes proveedores y plataformas.
Protocolos emergentes como el Model Context Protocol de Anthropic y Agent2Agent de Google estandarizan la forma en que los agentes empaquetan llamadas de herramientas, tokens de seguridad y resultados mientras se mueven entre capas. Pero no proporcionan un vocabulario compartido que defina términos como factura, política u orden de trabajo, ni muestran cómo esos conceptos se mapean a interfaces de programación, tablas y compuertas de aprobación. Esta comunicación entre capas y entre proveedores se ha convertido en el cuello de botella a medida que los modelos se han vuelto más poderosos.
Las firmas de capital de riesgo como Bessemer anticipan que el navegador se convertirá en el lienzo programable donde los agentes observan y ejecutan, representando la nueva capa operativa. La velocidad de implementación se ha convertido en una ventaja estratégica: la incorporación que solía tomar meses ahora toma horas gracias a la generación de código, el mapeo automático y las interfaces de lenguaje natural que colapsan el encierro de proveedores. Los gigantes del software empresarial están despertando y volviéndose adquisitivos, comprando su camino hacia las capacidades automatizadas. Intercom ya lanzó un producto algorítmico de más de 100 millones de dólares.
Sin embargo, persisten advertencias críticas. Marina Danilevsky, científica senior de investigación en IBM, mantiene el escepticismo sobre las declaraciones de que 2025 será el año del agente: «Depende de qué dices que es un agente, qué piensas que va a lograr y qué tipo de valor crees que aportará. Es una declaración bastante audaz cuando ni siquiera hemos descifrado aún el retorno de inversión en la tecnología de modelos de lenguaje más generalmente». La mayoría de los encuestados, más del 70 por ciento, sintieron que la narrativa pública sobre agentes está sobrevalorada comparada con los resultados que han visto.
El panorama de valoración para startups en este espacio tampoco sigue reglas limpias. Donde los inversores en software tradicional están entrenados para buscar ingresos recurrentes y logins constantes, los productos basados en agentes a menudo muestran uso explosivo vinculado a flujos de trabajo específicos, estructuras de costos variables especialmente si los agentes usan herramientas como navegadores o procesadores gráficos, y monetización en etapas posteriores. Dicho esto, cuando el uso del agente se asienta, tiende a reemplazar un rol de tiempo completo, no solo afeitar minutos de tareas.
El ecosistema sigue siendo desigual: dos compañías con uso similar pueden tener valoraciones dramáticamente diferentes dependiendo de la defensibilidad percibida, talento o nivel de expectación. Lo que está recibiendo atención en 2025 son compañías de agentes con tracción demostrable en funciones empresariales específicas. Codificación, finanzas, legal y salud han emergido como categorías donde los agentes pueden mostrar retorno de inversión temprano, y los inversores están siguiendo esa tracción.
Las compañías que estratégicamente invierten en construir estos sistemas serán las que redefinan el futuro del software empresarial, creando nuevas categorías de productos y transformando cómo las organizaciones operan. La ventaja competitiva se construirá sobre fosos de datos y la habilidad de integrar y gestionar efectivamente agentes autónomos. Los desafíos significativos permanecen alrededor de confianza, control, privacidad de datos, alucinaciones y complejidad de integración, requiriendo marcos técnicos robustos. Mejorar las capacidades de los equipos y la contratación estratégica resultan cruciales para cerrar la brecha de talento requerida para el desarrollo y despliegue exitoso de agentes.
En última instancia, estamos transitando de una era donde el software empresarial se vendía como herramienta que mejoraba la productividad humana a una donde se vende como colega digital que ejecuta tareas completas de principio a fin. Esta no es simplemente una mejora incremental; representa una disrupción fundamental en cómo se crea, entrega y monetiza valor en el software. La pregunta ya no es si estos sistemas cambiarán el panorama, sino qué compañías sobrevivirán la transición y cuáles quedarán obsoletas por no adaptarse a tiempo.
Referencias
- Alvarez & Marsal: Demystifying AI Agents in 2025: Separating Hype From Reality
- Bessemer Venture Partners: The State of AI 2025
- IBM: AI Agents in 2025: Expectations vs. Reality
- G2: New G2 Research: How AI Agents Are Overcoming Market Hype to Deliver Real Business Impact
- Bain & Company: Will Agentic AI Disrupt SaaS?
- Active Logic: Where Is AI on Gartner’s 2025 Hype Cycle and Why ROI Is the Real Test
- Finro Financial Consulting: AI Agents Valuation Multiples: 2025 Insights & Trends
