Un caso español resume la tensión
En Barcelona, Maisa AI define su mercado sin rodeos: automatización de procesos en industrias reguladas, donde cada tarea que hoy hace una persona —trabajo de back office, operaciones, finanzas— tiene que poder auditarse, repetirse y resistir a las alucinaciones del modelo. "Defino mi mercado como el de la automatización de procesos en las tareas centrales de negocio y producción de industrias reguladas", explica su consejero delegado, David Villalon, quien insiste en que se trata de tareas que "son hoy manuales o las gestionan personas" dentro del núcleo del negocio1. Esa exigencia —que un agente de IA no solo funcione, sino que se pueda demostrar que funcionó bien— es exactamente la brecha que atraviesa toda la industria empresarial de IA agencial en este momento, y que esta pieza documenta con los datos disponibles.
La infraestructura no deja de crecer
El pulso de esa construcción se mide en los libros de Nvidia, el proveedor de chips que sostiene buena parte del entrenamiento y despliegue de estos agentes. Según sus presentaciones ante el regulador estadounidense, el coste de los ingresos de la compañía —es decir, lo que le cuesta fabricar y entregar lo que vende— pasó de 16.621 millones de dólares en el año fiscal 2024 a 62.475 millones en el año fiscal 2026: casi se cuadruplicó en dos ejercicios2. Su caja disponible también creció, de 7.280 a 10.605 millones de dólares en el mismo periodo, y llegó a 13.237 millones en el trimestre más reciente reportado (primer trimestre de 2027)2. Son cifras que reflejan una industria fabricando capacidad a un ritmo que pocas veces se ve fuera de una guerra armamentística tecnológica.
Parte de esa capacidad ya sostiene directamente el ecosistema de agentes: Nvidia desarrolla herramientas como NeMo Guardrails, el kit NeMo Agent Toolkit y A-IQ, pensadas específicamente para poner barreras de seguridad alrededor de agentes autónomos3. Y no es solo Silicon Valley: Mistral AI, el laboratorio europeo fundado por Timothée Lacroix, es cliente de Nvidia y construye sobre su infraestructura4 —una señal de que la expansión no se limita a Estados Unidos—, mientras que en China, Alibaba T-Head tiene previsto lanzar comercialmente sus chips de IA Zhenwu V900 y Zhenwu J900 en 2027 y 2028 respectivamente, ampliando el número de fabricantes que compiten por este mercado5.
Los que ya intentan gobernar sus agentes
Al mismo tiempo que se construye el hardware, las grandes corporaciones empiezan a construir las reglas. Manulife anunció en julio de 2026 la renovación y ampliación de su alianza con Microsoft, adoptando el Frontier Suite y desplegando Microsoft Agent 365 para más de 30.000 empleados. "Nuestra alianza con Microsoft es un facilitador crítico de la evolución continua de Manulife hacia una organización verdaderamente impulsada por la IA", declaró Shamus Weiland, de Manulife, añadiendo que la adopción del Frontier Suite les da "la base de confianza para avanzar en IA en todas nuestras operaciones globales"6. Unos días antes, Box presentó nuevos controles para vigilar a los agentes de IA que operan sobre contenido empresarial —barreras de seguridad, detección de inyección de instrucciones maliciosas, políticas de acceso por clasificación—. Tatsutoshi Murata, del Nomura Research Institute japonés, celebró el movimiento: "A medida que avanzamos rápidamente en el uso de agentes de IA, esperamos que Box... proporcione las funciones administrativas necesarias para aprovechar con seguridad esta nueva era de la IA"7.
La confianza no avanza al mismo ritmo
Aquí es donde el relato se complica. Un artículo de MIT Technology Review, basado en un informe de Google Cloud publicado el 12 de agosto de 2026 sobre una encuesta a 300 ejecutivos de datos y tecnología, afirma que en dos años el 100% de los encuestados planea usar IA agencial, y un 69% espera usarla de forma amplia; también señala que en las organizaciones calificadas como "rezagadas en datos", el acceso de la IA a los datos de la empresa cae al 30% o menos8. Son cifras llamativas, pero hay que decirlo con la misma honestidad con la que las presentamos: nuestro sistema de verificación solo pudo confirmar 0 de 11 afirmaciones comprobables de ese artículo contra sus fuentes originales. No estamos diciendo que sean falsas —solo que, a diferencia de las cifras de Nvidia citadas arriba, no han superado nuestro proceso de contraste, y conviene leerlas como una señal del sector, no como un hecho verificado8.
El mercado ya muestra escepticismo
Dos señales, ninguna definitiva por sí sola, apuntan en la misma dirección de cautela. El 11 de agosto de 2026, Thomas Siebel, consejero delegado y presidente de C3.ai, vendió unas 453.000 acciones de la compañía por aproximadamente 4,8 millones de dólares, tras el ejercicio de derechos sobre acciones, según su declaración ante el regulador9. Una venta de un ejecutivo no equivale a una advertencia sobre la empresa —hay razones fiscales y de planificación personal detrás de muchas ventas de este tipo—, pero ocurre en el mismo mes en que el medio especializado VentureBeat anunciaba, el 19 de agosto de 2026, la incorporación de Rob Strechay como su primer analista principal, fundador de VentureBeat Research y antes director gerente en theCUBE Research10. Que un medio del sector cree por primera vez un puesto dedicado a investigar la IA empresarial en profundidad sugiere que la propia industria periodística considera que hace falta más escrutinio, no menos.
Casos reales, mismo dilema
Lejos de los titulares corporativos, empresas más pequeñas están resolviendo el mismo problema en sectores concretos. Covecta despliega lo que su director de ingresos, Ben Thomas, llama "agentes bancarios expertos" capaces de asumir "las tareas críticas, los flujos de trabajo y las actividades de cartera" que la IA genérica no puede manejar, sirviendo a bancos comerciales, prestamistas no bancarios y cooperativas de crédito en Estados Unidos y Reino Unido, con un mercado potencial de "decenas de miles de instituciones financieras" a nivel global11. En el ámbito de las disputas financieras, la firma de capital riesgo Primary respaldó a Casap después de que sus fundadores, procedentes de Robin Hood y Chime, hubieran "experimentado de primera mano los puntos de dolor de las disputas" en sus antiguas empresas; según Emily Man, socia de Primary, "el feedback fue rotundamente claro: eran dos constructores excepcionales apasionados por resolver problemas que ya habían visto antes"12. Y en salud, Penguin AI apunta a un problema de escala mayor: según su responsable de marketing, Glenn Herzberg, la administración sanitaria estadounidense mueve "cerca de un billón de dólares al año, una cuarta parte del gasto sanitario total", y las estimaciones publicadas sitúan en unos 570.000 millones de dólares la parte de ese gasto que no tiene ningún efecto sobre los resultados de salud13.
Qué vigilar
Los datos verificados de Nvidia muestran una industria que multiplica su capacidad de fabricación de hardware a un ritmo que no tiene precedente reciente. Los acuerdos de Manulife y Box muestran que las grandes corporaciones ya están construyendo capas de gobernanza alrededor de sus agentes. Pero la pieza que falta —cuántos datos reales tienen esos agentes, y cuánto confían las propias organizaciones en sus decisiones— descansa hoy sobre una encuesta que nuestro proceso de verificación no pudo confirmar. Ahí está la pregunta que merece seguimiento: no si la IA agencial se va a desplegar —los propios ejecutivos encuestados dicen que sí, casi unánimemente— sino si la gobernanza y el acceso a datos de confianza crecerán a la misma velocidad que el capital que Nvidia, Mistral y el resto del sector ya están invirtiendo en la infraestructura que la hace posible.
