Gartner: en 2028, la mayoría de empresas habrá abandonado los copilotos de IA para pasar a agentes que ejecutan trabajo de verdad

Hay una diferencia entre un asistente que te ayuda a redactar un correo y un sistema que lo envía, actualiza el CRM, programa el seguimiento y agenda la reunión. El primero es útil. El segundo es un empleado digital con acceso real a tus sistemas. Gartner acaba de publicar que en 2028 la mayoría de las empresas habrá elegido el segundo.

Según la consultora, para 2028 más de la mitad de las organizaciones habrán dejado de pagar por inteligencia asistiva —copilotos, asesores inteligentes— para pasar a plataformas que se comprometen con resultados de flujo de trabajo. Gartner No es una predicción de ciencia ficción. Es la descripción de una transición que, según los datos del propio Gartner, ya está en marcha en el primer trimestre de 2026.

La distinción que importa: asistir versus ejecutar

La IA asistiva —el chatbot que sugiere, el copiloto que autocompleta, el sistema que recomienda— lleva años en el mercado. Su limitación es estructural: siempre necesita a un humano que tome la decisión final y ejecute la acción. Eso tiene valor, pero tiene un techo.

En el modelo emergente, el humano pasa de completar tareas con software procedimental a supervisar sistemas inteligentes que ejecutan en su nombre. La distinción no está en si la IA es una función del software, sino en si posee autoridad delegada para desencadenar acciones en los sistemas de la empresa dentro de restricciones de política e identidad. Gartner

Dicho de otra forma: un copiloto escribe el asiento contable y tú lo apruebas. Un agente con autoridad delegada lo registra directamente en el ERP, dentro de los límites que tú has definido previamente. La eficiencia no es incremental; es de otro orden.

Por qué esto favorece a quienes controlan los sistemas de registro

Gartner identifica el plano de control —control sobre identidad, permisos, aplicación de políticas, acceso a sistemas de registro y auditabilidad— como la posición arquitectónica que determinará quién gana en este mercado. Gartner Los proveedores que integren la orquestación de agentes en ese plano dictarán cómo se ejecutan los flujos de trabajo. Los que traten la IA como una capa de mejora sobre aplicaciones heredadas, en cambio, corren el riesgo de ser abstraídos por encima.

La advertencia es directa: para 2030, las empresas de software que añadan IA sobre aplicaciones heredadas sin rediseñar para la ejecución agéntica podrían enfrentarse a una compresión de márgenes de hasta el 80%. Gartner Es un número lo suficientemente grande como para que cualquier consejo de administración de una empresa SaaS lo lea con atención.

El riesgo que el informe apenas menciona

Lo que Gartner describe con precisión es el modelo de adopción. Lo que trata con más cautela es el modelo de error. Un sistema de IA con autoridad delegada para operar sobre infraestructura real —enviar correos, modificar ficheros, ejecutar código, realizar transacciones— introduce una superficie de riesgo radicalmente distinta a la de un copiloto.

Los fallos de un copiloto son visibles antes de que ocurran: el humano los filtra. Los fallos de un agente autónomo pueden materializarse antes de que alguien los detecte. El propio informe reconoce que los primeros despliegues han expuesto ya incidentes de exposición de datos internos y interrupciones por permisos mal configurados. La transición que Gartner describe como inevitable llevará consigo una generación de errores que el sector todavía no sabe gestionar bien. Eso no invalida la tendencia. Pero conviene tenerlo presente cuando alguien presenta la IA agéntica como la solución limpia a todos los problemas de productividad.

En la elaboración de este artículo se ha utilizado inteligencia artificial como apoyo en la investigación y redacción. El contenido ha sido revisado editorialmente antes de su publicación.