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    Home»Tecnología»¿Qué son los agentes de IA? La nueva generación de modelos autónomos que transforma el software: claves para entenderlo
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    ¿Qué son los agentes de IA? La nueva generación de modelos autónomos que transforma el software: claves para entenderlo

    adminBy adminJanuary 29, 2026No Comments4 Mins Read
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    ¿Qué son los agentes de IA? La nueva generación de modelos autónomos que transforma el software: claves para entenderlo
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    Los agentes de inteligencia artificial representan una nueva generación de sistemas capaces de interactuar con su entorno, mantener el contexto y ejecutar tareas complejas de forma autónoma. Su adopción creciente en sectores como finanzas, tecnología y bienes de consumo abre un debate clave sobre el futuro del trabajola seguridad y la transformación digital.

    ¿Qué es un agente de inteligencia artificial?

    un agente de inteligencia artificial es un programa de software diseñado para interactuar con su entorno, recopilar información y utilizarla para cumplir objetivos definidos previamente por las personas que lo crean.

    A diferencia de los sistemas tradicionales, estos agentes pueden decidir de manera autónoma qué acciones ejecutar para alcanzar dichos objetivos, sin depender de instrucciones paso a paso.

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    Este tipo de soluciones ha impactado tanto la eficiencia operativa de las organizaciones como la experiencia de los usuarios finales, al permitir procesos más ágiles y personalizados. En América Latina, el mercado de agentes de IA alcanzó un valor estimado de 390 millones de dólares en 2024 y se proyecta que supere los 3.800 millones de dólares en 2030, según datos de Grand View Research.

    De agentes de IA a agentes fronterizos

    Los representan una evolución de los agentes de IA tradicionales. Están diseñados para integrarse en las organizaciones como un miembro más del equipo, con mayor autonomía, escalabilidad y capacidad para ejecutar múltiples tareas en paralelo durante períodos prolongados, incluso durante horas o días.

    Los agentes fronterizos, como Agente autónomo Kiro, desarrollado por AWSpueden operar de forma autónoma en tareas de desarrollo de software mientras los equipos humanos se concentran en funciones estratégicas. Estos sistemas trabajan a partir de reglas y objetivos definidos por las organizaciones, lo que les permite mantener el contexto entre distintas tareas, aprender de cambios previos, revisiones de código y comentarios del equipo, y ajustar su comportamiento a los flujos de trabajo internos.

    Autonomía y contexto en el desarrollo de software.

    En el desarrollo de software, uno de los principales desafíos no es únicamente escribir código, sino gestionar el contexto: recordar solicitudes, cambios previos, correcciones y decisiones tomadas. Los agentes fronterizos pueden encargarse de esta gestión de forma continua, permitiendo que los equipos humanos se concentren en decisiones estratégicas.

    Este enfoque permite delegar tareas complejas que antes requerían coordinación constante, como actualizaciones en múltiples sistemas o la implementación de funcionalidades, manteniendo siempre mecanismos de revisión humana antes de aplicar cambios definitivos.

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    Impacto en el trabajo humano

    El objetivo de los agentes fronterizos no es reemplazar a las personas, sino complementar sus capacidades. Al asumir tareas operativas dentro de límites definidos, estos sistemas liberan tiempo para que los equipos se enfoquen en actividades de mayor impacto, como la innovación, el análisis estratégico y la toma de decisiones complejas.

    La adopción responsable de estos agentes requiere reglas claras, supervisión continua y transparencia en sus acciones. En este modelo híbrido, la inteligencia artificial aporta velocidad y escala, mientras que las personas contribuyen con criterio, contexto y liderazgo.

    Seguridad y control en sistemas autónomos

    Permitir que un agente de IA tome decisiones de forma autónoma es viable cuando su diseño incluye controles, estándares y validaciones humanas en los puntos críticos. La seguridad se basa en definir con precisión los límites de actuación del agente y en contar con mecanismos que detengan su operación ante cualquier desviación.

    Este enfoque permite automatizar procesos que normalmente eran manuales y costosos, como evaluaciones de seguridad o análisis de incidentes, sin perder visibilidad ni control sobre los resultados.

    ¿Por qué los agentes fronterizos son relevantes ahora?

    Las organizaciones enfrentan una creciente demanda de innovación mientras sus equipos técnicos dedican gran parte del tiempo a tareas operativas. Los agentes fronterizos abordan esta tensión al encargarse del trabajo de segundo plano, permitiendo escalar capacidades técnicas sin aumentar proporcionalmente el tamaño de los equipos.

    Más que una mejora incremental, estos sistemas representan un cambio en la forma de construir y operar tecnología, al hacer posible ejecutar múltiples procesos en paralelo y delegar resultados completos a sistemas autónomos.

    Más noticias en EL TIEMPO

    Este contenido fue reescrito con la asistencia de una inteligencia artificial, basada en información de AWS.

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