MIOTI pone el foco en la Agentic AI y en cómo los agentes inteligentes están transformando ya las empresas

La cuarta edición del Data Talent Innovation Summit de MIOTI Tech & Business School reunió a expertos, directivos y compañías tecnológicas para analizar cómo la Agentic AI está pasando del discurso a la ejecución real dentro de las organizaciones. Durante la jornada se abordaron conceptos como MCP, sistemas multiagente, memoria persistente, governance, IA aplicada al negocio y nuevos modelos de comercio inteligente, en un encuentro marcado por una idea clara: la inteligencia artificial ya no es solo una herramienta, empieza a convertirse en una nueva capa operativa empresarial.

LA INTELIGENCIA artificial ya no se plantea únicamente como una herramienta de apoyo, sino como una nueva capa operativa dentro de las organizaciones. Esa fue una de las principales conclusiones de la cuarta edición del Data Talent Innovation Summit de MIOTI Tech & Business School, celebrado bajo el lema “Agentic AI”, donde expertos y directivos analizaron cómo los agentes inteligentes empiezan a transformar procesos empresariales reales.

El encuentro reunió a más de medio centenar de profesionales de perfiles tecnológicos, líderes empresariales y representantes de áreas como TI, ventas, marketing y desarrollo de negocio. La jornada contó con la participación de Fabiola Pérez, CEO y cofundadora de MIOTI; Esther Morales, directora de Desarrollo de Negocio de MIOTI; Diego García, CEO de Minneo; además de expertos como Javier Barrachina, R&D Director de Facephi; Karlina Silfa, Head of Artificial Intelligence & Advanced Analytics Portfolio de Verisure; y Miguel Ángel Díaz, OpenShift Platform Leader en España y Portugal de Red Hat.

“Estamos en un momento especialmente convulso para la inteligencia artificial. Mientras muchas empresas están todavía en una primera fase, tratando de ganar productividad con la IA generativa y la IA agéntica, los grandes actores globales ya compiten en otra liga, la de la inteligencia artificial general, la infraestructura, los centros de datos y la energía necesaria para sostener estos modelos a escala”, señaló Fabiola Pérez, CEO y cofundadora de MIOTI. “Para las empresas españolas, 2026 es el año en el que deben asentar las capacidades que les permitan escalar la IA con criterio, integrarla en sus procesos, preparar a sus equipos y gobernarla con garantías”.

Mensajes clave

Uno de los grandes focos del evento fue la evolución acelerada de la IA en tareas complejas. Durante una de las ponencias se mostraron métricas del benchmark SWE-bench, utilizado para medir la capacidad de los modelos para completar tareas reales de ingeniería de software. Según los datos compartidos, en agosto de 2024 los modelos rondaban aproximadamente un 33% de tareas completadas con éxito. En octubre de 2024 esa cifra ascendía ya al 49%, mientras que a comienzos de 2025 se situaba entre el 62% y el 64%. A mediados de 2025 algunos modelos alcanzaban entre el 72% y el 73%, y las últimas referencias mostradas durante el summit apuntaban a cifras cercanas al 87,6%.

Durante la sesión también se explicó cómo está cambiando la forma de comprar gracias a la IA. En las slides aparecieron compañías como Google, Walmart, Etsy, Wayfair, Target y Shopify como ejemplos de organizaciones que ya exploran experiencias apoyadas en agentes inteligentes y nuevos modelos conversacionales de compra. Uno de los conceptos más mencionados fue el ‘Universal Commerce Protocol’, orientado a facilitar que agentes de IA puedan interactuar directamente con plataformas y procesos comerciales.

Otro de los mensajes más relevantes del encuentro fue que la evolución de la IA empresarial no dependerá únicamente del modelo utilizado, sino del contexto y de la arquitectura que exista detrás. En una de las ponencias se resumió esta visión bajo una frase contundente: “El contexto lo es todo”.

A partir de ahí se detallaron cuatro grandes capas tecnológicas necesarias para construir sistemas de IA realmente útiles dentro de las empresas:

• Datos estructurados: bases de datos, ERP, CRM y almacenes corporativos conectados vía SQL o APIs.
• Información no estructurada mediante sistemas RAG: documentos, contratos, emails o actas internas capaces de vectorizar conocimiento empresarial.
• Conocimiento operativo mediante LLM Wikis: herramientas como Confluence, Notion, SharePoint, Glean, Atlassian Rovo o Notion AI.
• Herramientas y APIs: conectadas mediante MCP y sistemas de skills, donde el agente ya no solo lee información, sino que ejecuta acciones reales.

Precisamente MCP (Model Context Protocol) fue otro de los protagonistas del summit. Durante varias sesiones se mostró cómo esta arquitectura permite conectar modelos de IA con herramientas externas como Slack, Gmail, Google Calendar o diferentes servicios empresariales, convirtiendo a los agentes en sistemas capaces de actuar y no únicamente responder.

También se abordaron los cuatro pilares fundamentales de las arquitecturas Agentic AI:

• Memoria: corto y largo plazo, contexto persistente y memoria vectorial y semántica.
• Herramientas: MCP, APIs y conectores capaces de ejecutar acciones reales.
• Observabilidad: trazas, logs, evaluaciones, control de costes y detección de regresiones.
• Governance: permisos por agente, auditoría completa y supervisión humana (“human in the loop”).

Agentes ejecutores

Durante la jornada se destacó que 2025 ha sido un año clave para identificar casos de uso, lanzar pilotos y explorar cómo extraer valor real de la tecnología. Sin embargo, el avance de la IA agéntica apunta a un cambio de mucha mayor profundidad. Frente a la IA generativa, orientada principalmente a asistir en tareas concretas, los agentes inteligentes introducen la posibilidad de ejecutar procesos completos, coordinarse con otros agentes y apoyarse en memoria persistente para abordar tareas más complejas, personalizadas y prolongadas en el tiempo.

Este salto ya empieza a transformar ámbitos como las búsquedas online, el desarrollo de software, los procesos de compra, la atención al cliente, las operaciones internas y la automatización de tareas complejas. A medio plazo, la aparición de agentes verticalizados por sector podría modificar de forma significativa la propuesta de valor de muchas soluciones empresariales, especialmente en áreas como legal, salud, finanzas, operaciones, identidad digital o ciberseguridad.

Memorias del futuro

Otro de los momentos destacados llegó al analizar hacia dónde evolucionará la IA de aquí a 2027. Entre las tendencias identificadas por los ponentes aparecieron:

• Memoria persistente y personalización a largo plazo.
• Sistemas multiagente capaces de coordinar tareas complejas.
• Ejecución de tareas de larga duración sin pérdida de contexto.
• Verticalización sectorial, donde los agentes especializados por industria podrían reemplazar parte del software SaaS tradicional.

La jornada también situó el avance de la IA agéntica dentro de una competición tecnológica global que va mucho más allá del desarrollo de modelos. Mientras Estados Unidos concentra buena parte de su ventaja en infraestructura, centros de datos y capacidad de cómputo, China acelera posiciones en robótica y modelos avanzados.

Esta carrera tecnológica está desplazando el debate empresarial hacia cuestiones estructurales como la soberanía tecnológica, la disponibilidad de infraestructura y el enorme consumo energético asociado a la IA, donde empiezan a cobrar relevancia nuevas fuentes de energía, incluida la nuclear y los reactores modulares de menor escala orientados a alimentar centros de datos.

Aterrizar los PoC

Uno de los puntos centrales del debate fue la dificultad de pasar de la experimentación a la adopción real. Las organizaciones están lanzando numerosos pilotos de inteligencia artificial, pero muchos de ellos no llegan a escalar debido a obstáculos como los sistemas legacy, la dispersión de datos, la falta de integración con procesos existentes, las restricciones regulatorias o la ausencia de una estrategia clara de gobernanza.

En este sentido, los participantes coincidieron en que la IA agéntica debe incorporarse desde un enfoque estructurado, con control sobre la plataforma, seguridad desde el diseño, observabilidad, evaluación constante de riesgos y criterios claros sobre qué decisiones pueden delegarse en agentes y cuáles deben permanecer bajo supervisión humana.

La conclusión compartida fue que el enfoque ‘human-in-the-loop’ será determinante. La IA agéntica no elimina el papel de las personas, sino que lo transforma. Las compañías deberán combinar la capacidad de ejecución de los agentes con el criterio humano, especialmente en decisiones críticas, entornos regulados o procesos con impacto directo sobre clientes, empleados o activos estratégicos.

La adopción de agentes inteligentes también obligará a redefinir el papel del talento dentro de las organizaciones. El avance de estos sistemas acelerará el paso desde modelos basados en la ejecución directa de tareas hacia otros donde las personas actuarán como coordinadoras, supervisoras y auténticas “directoras de orquesta” de sistemas cada vez más autónomos. Esto exigirá reforzar estrategias de reskilling y upskilling, así como potenciar capacidades como el pensamiento crítico, la creatividad, la toma de decisiones, la coordinación de equipos o la gestión del cambio.

Durante las ponencias también se insistió en la necesidad de construir una adopción progresiva de la IA dentro de las organizaciones. El modelo presentado por MIOTI se estructuró en tres fases: explorar, pilotar y escalar.

En la fase de exploración se recomendó arrancar con una prueba de concepto concreta, equipos reducidos de entre dos y tres personas y ciclos de trabajo de entre cuatro y ocho semanas. La fase de piloto se centraba en usuarios concretos y métricas de negocio como costes, latencia o NPS. Finalmente, la fase de escalado proponía construir plataformas comunes de agentes con governance, observabilidad y reutilización de capacidades.

Una de las últimas intervenciones dejó además varias ideas prácticas para las compañías que todavía están definiendo su estrategia en IA Agentic. Bajo tres sencillos conceptos –“Conoce”, “Prioriza” y “Actúa” – se resumió una hoja de ruta clara para las organizaciones:

• Experimentar con una plataforma de IA agéntica.
• Priorizar un único caso de uso, un responsable y una métrica de éxito.
• Lanzar un piloto real con fecha, datos y un gobierno mínimo.

Otro aspecto especialmente relevante fue el impacto que tendrá la IA agéntica sobre la seguridad, la identidad digital y la confianza. Los expertos advirtieron de que la democratización de estas herramientas también abre nuevas oportunidades para actores maliciosos, capaces de automatizar ataques, simular comportamientos legítimos o sofisticar esquemas de fraude.

Ante este escenario, las organizaciones deberán evolucionar desde modelos de verificación puntuales hacia enfoques de monitorización continua, gestión avanzada de identidades, análisis de comportamiento, evaluación dinámica del riesgo y control permanente de la actividad durante toda la sesión digital.

Conclusiones varias

Una de las conclusiones más destacadas del encuentro fue precisamente la necesidad de avanzar desde el tradicional “Know Your Customer” hacia un nuevo paradigma de “Know Your Agent”. En la era de la IA agéntica, las compañías deberán ser capaces de identificar qué agente actúa, a qué persona u organización está vinculado, cuáles son sus límites operativos, qué permisos tiene, cómo se monitoriza y bajo qué criterios puede operar.

Otro aspecto especialmente interesante fue la reflexión sobre el gobierno corporativo de la IA. En una de las slides se mostró una pirámide tecnológica donde la base estaba formada por datos, SSO, políticas y compliance; sobre ella APIs y MCPs; después IA por función; y finalmente GenAI general. A la derecha se resumían tres principios clave: “Decisión corporativa”, “Evaluación caso a caso” y “Responsabilidad TI”.

El cierre dejó también una de las frases más comentadas de la jornada, inspirada en Henry Ford: “Visión sin ejecución es alucinación”. Una idea que conectó perfectamente con el tono práctico del evento y con el mensaje que sobrevoló durante toda la mañana: la IA ya no puede quedarse únicamente en estrategia o inspiración, necesita aterrizarse en operaciones reales, métricas y casos concretos de negocio.

Más allá de la tecnología, el encuentro dejó una sensación clara entre los asistentes: las empresas ya no se preguntan si implantar IA, sino cómo hacerlo de forma segura, escalable y conectada al negocio real.

MIOTI volvió así a consolidarse como uno de los espacios de referencia para el análisis de la transformación tecnológica empresarial, reuniendo a compañías, expertos y profesionales para debatir sobre uno de los cambios más relevantes que afrontan actualmente las organizaciones: la evolución desde modelos conversacionales hacia ecosistemas completos de agentes inteligentes capaces de operar dentro de la empresa.

Por Susana Gilabert