No es la AGI lo que importa. ¿No crees?
Diario de Innovación #182
Mira.
Si los luditas levantasen la cabeza hoy…
¿Seguirían rompiendo telares?
¿O irían directos a por los centros de datos de OpenAI y Meta con palancas y cables de cobre?
¿Se enfrentarían a las máquinas visibles, o a esos robots en la sombra de los que habla Ignacio G. R. Gavilán en su libro?
La verdad es que ya no hace falta que las máquinas ocupen espacio.
Ni ruido.
Ni forma.
El cambio, como siempre, ha llegado y llegará poco a poco.
Tan despacio que uno apenas lo nota.
Hasta que un día se despierta y descubre que no hay vuelta atrás.
Eso es exactamente lo que está ocurriendo con los agentes de IA.
Mientras medio mundo sigue obsesionado con si la AGI va a llegar en 2027 o en 2042, las empresas más serias están haciendo otra cosa:
Están poniendo agentes de IA en producción.
Ya. Sin esperar a la superinteligencia. Sin esperar a que OpenAI saque el próximo teaser de 15 minutos.
Lo dijo VentureBeat en su evento Transform 2025: la adopción de agentes de IA en empresas grandes va más rápido de lo que nadie había previsto.
Una encuesta a más de 2.000 profesionales reveló que el 68% de las compañías con más de 1.000 empleados ya los está usando.
Y una semana después, KPMG lo confirmó: del 11% al 33% en solo seis meses.
Pero lo interesante no son los números.
Lo interesante es cómo lo están haciendo.
📌 Intuit, por ejemplo, ha metido agentes en QuickBooks para gestionar facturas. El resultado: sus clientes cobran 5 días antes y con un 10% más de probabilidad de cobro completo.
📌 Capital One ha creado equipos de agentes que reflejan departamentos reales (riesgos, auditoría, préstamos…).
📌 Highmark Health los usa para comunicarse en varios idiomas y acelerar reclamaciones médicas.
📌 Incluso Scott White, de Anthropic, dice que ahora puede construir software él solo. Sin ser programador.
Pero lo mejor es que nadie está esperando a tener equipos gigantes ni a resolver los problemas derivados de seguridad de la IA al 100%.
Lo que están haciendo es trabajar en pequeños squads de 3 o 4 personas, probar rápido y, cuando algo funciona, escalarlo.
La seguridad viene después, cuando ya han demostrado valor.
Y por si te lo estás preguntando.
No, nadie está casado con un solo modelo ni con un solo proveedor cloud.
La tendencia clara es multi-modelo, multi-cloud, multi-estrategia.
IBM, Zoom, GitHub… todos hablan de flexibilidad, eficiencia y adaptación.
Mientras los debates públicos siguen girando en torno al miedo o a la utopía, los CTOs y equipos técnicos están ocupados construyendo cosas que solucionan problemas reales.
¿La lección?
Es mejor equivocarte dos veces construyendo que acertar una vez teorizando.
Aquí no gana el que más papers ha leído. Gana el que más rápido ha aprendido en producción.
Que nunca te falten ideas, ni ganas de probarlas.
A.
PD1: Si quieres una prueba de lo rápido que avanza esto, escucha la charla completa con Sam Witteveen en este episodio del podcast de VentureBeat.
PD2: Y si estás pensando en montar un equipo para explorar estos casos de uso en tu empresa, empieza pequeño. Muy pequeño. Tres personas, un problema, un sprint. Y a correr.
Gracias por acompañarme en un nuevo Diario de Innovación, ¡y te espero mañana en Innovation by Default 💡!