La carrera por desarrollar modelos cada vez más poderoso inteligencia artificial ha dominado el sector tecnológico durante los últimos años. Sin embargo, el enfoque está empezando a cambiar. El nuevo campo de batalla ya no se trata sólo de crear mejores algoritmos, sino de conseguir que múltiples sistemas inteligentes funcionen en coordinación para resolver procesos complejos dentro de las empresas.

Este cambio de paradigma está impulsando el crecimiento de la convocatoria Orquestación de sistemas de inteligencia artificial. (IA), un conjunto de herramientas que permiten coordinar datos, modelos y agentes especializados. Según las previsiones de la industria, este mercado Pasará de mover unos 5.700 millones de euros en 2024 a superar los 15.600 millones de euros en 2029lo que supone prácticamente triplicar su tamaño en apenas cinco años.

Con tasas de crecimiento anual superiores al 20%, se ha convertido en uno de los segmentos más dinámicos del software empresarial. El impulso proviene de la transición de soluciones aisladas a ecosistemas en los que múltiples sistemas inteligentes colaboran entre sí para resolver tareas y tomar decisiones.

El auge de los agentes especializados

La clave de esta nueva etapa son los agentes especializadosque están diseñados para realizar funciones específicas dentro de un proceso de negocio. A diferencia de los modelos generalistas, estos agentes pueden interactuar con otras aplicaciones, acceder a diferentes fuentes de datos y coordinarse para completar tareas complejas.

Jacinto Estrecha, responsable de Inteligencia Artificial de Ntt Data, explica que estos sistemas suponen una evolución natural de la IA generativa porque «pasan de responder a ejecutar actividades concretas y coordinadas dentro de un proceso».

Según el experto, Añaden más valor cuando automatizan tareas que involucran varios sistemas, personas o fuentes de información..

“Comparados con un modelo general, permiten una mayor precisión, trazabilidad y eficiencia, especialmente en áreas como atención al cliente, operaciones, finanzas o soporte técnico, donde la calidad de los datos y la especialización mejoran significativamente los resultados”, afirma Estrecha.

La adopción de esta tecnología se está acelerando rápidamente. Gartner predice que el 40% de las aplicaciones empresariales incorporarán agentes dedicados a tareas específicas para 2026frente al 5% actual.

La supervisión humana sigue siendo esencial

A pesar del avance de la inteligencia artificial, Las empresas siguen optando por modelos en los que las personas mantienen el control de las decisiones estratégicas.

La llamada autonomía supervisada se está consolidando como la fórmula más eficaz para reducir errores y evitar problemas de gobernanza. Los datos de Workday reflejan esta realidad: El 75% de los empleados dice sentirse cómodo trabajando con agentes de IApero sólo el 30% aceptaría ser gestionados directamente por ellos.

Por ello, los expertos coinciden en que el éxito de estos proyectos depende de que los seres humanos sigan siendo responsables de definir y supervisar la estrategia.

Nuevos modelos de negocio

«El beneficio más inmediato de la orquestación de la IA es la eficiencia operativaespecialmente en la optimización de procesos, donde es más fácil aplicar capacidades de IA y medir beneficios”, afirma Jacinto Estrecha.

La automatización de procesos permite reducir tiempos, optimizar recursos y mejorar la productividad de las organizaciones.. Sin embargo, Estrecha cree que el verdadero potencial aparece cuando la inteligencia artificial ayuda a rediseñar procesos, personalizar servicios y desarrollar nuevas líneas de negocio. «La eficiencia es el primer retorno; el crecimiento es el salto estratégico», resume.

Los casos de uso ya son visibles. En servicio al cliente, se espera que la IA agente resuelva de forma autónoma hasta el 80% de los incidentes comunes para 2029mientras que los casos más complejos seguirán siendo remitidos a profesionales humanos. En ciberseguridad los agentes ya son capaces de detectar amenazas, clasificarlas y ejecutar respuestas automáticas en tiempo real.

Aun así, el principal desafío para ampliar esta tecnología no es técnico. Según Estrecha, El verdadero cuello de botella está en la capacidad de las organizaciones para adaptar sus procesosintegrar sistemas, gestionar datos y desarrollar nuevos modelos de trabajo. En la siguiente fase de la inteligencia artificial, La ventaja competitiva dependerá tanto de la tecnología como de la capacidad de las empresas para coordinarla de manera efectiva.

«La orquestación se convierte así en la capa crítica que permitirá a las organizaciones transformar la IA en resultados reales de negocio, consolidándose como uno de los pilares de la próxima ola tecnológica», concluyen desde Ntt Data.