IBM cree que se crearán más de mil millones de nuevas aplicaciones con inteligencia artificial genérica: así es como ayudarán a que eso suceda con inteligencia artificial agente.

La IA empresarial en 2025 está pasando de la experimentación a la implementación y las implementaciones están evolucionando desde asistentes de IA a agentes de IA.

Ese es el tema principal de la conferencia IBM Think 2025 , que comienza hoy. En el evento, IBM anuncia una extensa lista de nuevos servicios de IA empresarial, así como mejoras en las tecnologías existentes para facilitar la implementación práctica de más iniciativas de IA empresarial. Las principales actualizaciones de IBM son una serie de actualizaciones para su plataforma Watsonx , anunciadas por primera vez en Think 2023. En Think 2024, el tema principal fue la introducción de la orquestación y la capacidad de ayudar a las empresas a desarrollar sus propios asistentes de IA. En 2025, los asistentes de IA son fundamentales, y el debate en la industria y en todas las empresas gira en torno a cómo desarrollar, utilizar y beneficiarse de la IA con agentes.

IBM anuncia una serie de capacidades de inteligencia artificial agente, que incluyen:

• Catálogo de agentes de IA : un centro de descubrimiento centralizado para agentes prediseñados.
• Agent Connect : un programa de socios para que los desarrolladores externos integren sus agentes con Watsonx Orchestrate.
• Plantillas de agente específicas de dominio para ventas, adquisiciones y RR.HH.
• Generador de agentes sin código para usuarios comerciales sin conocimientos técnicos.
• Kit de herramientas de desarrollo de agentes para desarrolladores.
• Orquestador multiagente con capacidades de colaboración entre agentes.
• Agente de operaciones (en vista previa privada) que proporciona telemetría y observabilidad.

El objetivo fundamental de IBM es ayudar a las empresas a superar la brecha entre la experimentación, las implementaciones en el mundo real y los beneficios comerciales.

“En los próximos años, prevemos que se crearán más de mil millones de nuevas aplicaciones utilizando IA generativa”, declaró Arvind Krishna, director ejecutivo de IBM, en una sesión informativa con la prensa y analistas. “La IA es una de las tecnologías únicas que puede impactar en la intersección de la productividad, el ahorro de costes y el crecimiento de los ingresos”.

Si bien no faltan la publicidad y el interés en la IA, eso no es lo que realmente marca una diferencia real para una empresa preocupada por el resultado final.

Una investigación patrocinada por IBM muestra que las empresas solo obtienen el retorno de la inversión (ROI) esperado aproximadamente el 25 % del tiempo. Krishna señaló que varios factores influyen en el ROI, como el acceso a los datos empresariales, la naturaleza aislada de las diferentes aplicaciones y los desafíos de la infraestructura híbrida.

“Todos están redoblando sus inversiones en IA”, dijo Krishna. “El único cambio en los últimos 12 meses es que la gente está dejando de experimentar y se está centrando mucho en dónde está el valor para el negocio”.

En el centro de los anuncios de IBM está el reconocimiento de que las organizaciones están pasando de experimentos de IA aislados a estrategias de implementación coordinadas que requieren capacidades de nivel empresarial.

"Estamos tratando de cerrar la brecha desde donde estamos hoy, que son miles de experimentos en implementaciones de nivel empresarial que requieren el mismo tipo de gobernanza y estándares de seguridad que exigimos en aplicaciones de misión crítica", dijo Ritika Gunnar, gerente general de datos e inteligencia artificial en IBM, a VentureBeat en una entrevista.

La evolución de la plataforma Watsonx Orchestrate de IBM refleja la mayor madurez de la tecnología de IA. IBM anunció la plataforma por primera vez en 2023, principalmente como una forma de facilitar el desarrollo y la colaboración con asistentes y automatizaciones de IA. En 2024, a medida que la IA agéntica se popularizaba, IBM comenzó a incorporar capacidades agénticas y se asoció con varios proveedores, incluyendo Crew AI.

Con los nuevos componentes de IA de IBM, el objetivo ahora es facilitar la colaboración y los flujos de trabajo entre múltiples agentes. Se trata de ir más allá de la simple capacidad de crear e implementar agentes, para comprender cómo una empresa puede generar un retorno de la inversión (ROI) a partir de ellos.

"Realmente creemos que estamos entrando en una era de sistemas de verdadera inteligencia", dijo Gunnar. "Porque ahora estamos integrando una IA que puede hacer cosas por ti, y esto supone una gran diferenciación".

En la industria no faltan intentos de ayudar a habilitar una IA agente.

Langchain es una plataforma ampliamente utilizada para crear y ejecutar agentes, y también forma parte de un esfuerzo más amplio junto con Cisco y Galileo para el marco abierto AGNTCY para IA de agencia. En cuanto a las comunicaciones entre agentes, Google anunció Agent2Agent en abril. Además, existe el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP ), que se ha convertido en un estándar de facto para conectar herramientas de IA de agencia a servicios.

Gunnar explicó que IBM utiliza su propia tecnología para la orquestación multiagente. Señaló que la colaboración entre agentes es crucial y un factor diferenciador para IBM. Además, enfatizó que IBM busca adoptar un enfoque abierto. Esto significa que las empresas pueden crear agentes con herramientas de IBM, como BeeAI, o de otros proveedores, como Crew AI o Langchain, y todas seguirán funcionando con Watsonx Orchestrate.

IBM también habilita y soporta MCP. Según Gunnar, IBM apoya MCP facilitando que las herramientas con interfaz MCP se muestren y utilicen automáticamente en WatsonX Orchestrate. En concreto, si existe una herramienta con interfaz MCP, estará disponible automáticamente para su uso en WatsonX Orchestrate.

“Nuestro objetivo es ser abiertos”, dijo. “Queremos que integren a sus agentes, independientemente del marco en el que los hayan construido”.

Como parte de garantizar que la IA agente esté lista para el uso empresarial, es necesario garantizar la confianza y el cumplimiento.

Esto también es un aspecto fundamental del impulso de IBM. Gunnar explicó que IBM ha integrado medidas de seguridad y gobernanza directamente en el portafolio de Watsonx.

“Estamos ampliando nuestras capacidades para la gobernanza de los LLM a la tecnología de agentes”, afirmó. “Al igual que evaluamos los LLM, es necesario evaluar su impacto en las respuestas de los agentes”.

IBM también está ampliando sus métricas tradicionales de evaluación de aprendizaje automático a las tecnologías de agentes. Gunnar afirmó que IBM rastrea más de 100 métricas diferentes para grandes modelos de lenguaje, que ahora está extrapolando y extendiendo también a las tecnologías de agentes.

La IA Agentic ya está teniendo un impacto real en muchas organizaciones.

IBM utiliza su propia IA agentic para mejorar sus procesos. Gunnar señaló que, al utilizar su propio agente de RR. HH., el 94 % de las solicitudes, desde las más sencillas hasta las más complejas, en IBM son atendidas por un agente de RR. HH. En cuanto a las tareas de compras, el uso de IBM de sus propios flujos de trabajo agentic ha ayudado a reducir los tiempos de adquisición hasta en un 70 %.

Otro gran grupo de organizaciones que ya se benefician del enfoque de IA agentic de IBM son los socios de la compañía. Por ejemplo, Ernst & Young está utilizando la IA agentic de IBM para desarrollar una plataforma fiscal para sus propios clientes.

Para las empresas que buscan liderar el camino en la implementación de IA, la dirección de IA agentic de IBM proporciona un modelo para pasar de la experimentación a la implementación.

Simplemente desarrollar un agente no es suficiente. Si el CEO de IBM tiene razón, el futuro implicará miles de agentes trabajando en tareas empresariales. Las organizaciones crearán y consumirán agentes y servicios agéticos como MCP de diversas fuentes.

Los líderes de TI deben evaluar la plataforma en función de cuatro factores críticos:

1. Capacidades de integración con sistemas empresariales existentes.
2. Mecanismos de gobernanza para un comportamiento seguro y conforme con las normas.
3. Equilibrio entre la autonomía del agente y los resultados predecibles.
4. Capacidades de medición del ROI para implementaciones de agentes.

Es responsabilidad de las empresas pensar ahora en cómo trabajarán juntos los agentes, cómo se asegurarán y gobernarán. El ecosistema de IA agentista de IBM resultará atractivo para sus clientes empresariales, y la posibilidad de conectar otros sistemas de IA agentista significa que, con suerte, las organizaciones no crearán otro silo.