Y, de forma quizá menos visible pero decisiva, las universidades y el sistema educativo entran en una zona de tensión estratégica. Durante décadas, la educación superior ha estado estructurada en torno a la transmisión de conocimientos y, más recientemente, al desarrollo de competencias. Pero la IA agéntica obliga a ir un paso más allá. No basta con formar en habilidades técnicas o digitales. Es necesario preparar a los estudiantes para interactuar, colaborar y dirigir sistemas que toman decisiones, en entornos donde la frontera entre lo humano y lo automatizado se vuelve difusa.
ANDRÉS PEDREÑO
La IA agéntica introduce un cambio más profundo de lo que parece a primera vista. No estamos simplemente ante una nueva ola de automatización, ni siquiera ante una mejora incremental de la IA generativa. Estamos entrando en una fase en la que los sistemas no solo responden o generan contenido, sino que planifican, ejecutan, coordinan y toman decisiones en entornos complejos.
Es un desplazamiento relevante: de la IA como herramienta a la IA como infraestructura cognitiva.
Cuando esto ocurre, las implicaciones se expanden de forma transversal.
En el ámbito empresarial, empezamos a ver el agotamiento progresivo del modelo SaaS tal como lo conocemos. Durante años hemos pagado por acceso a software; en adelante, el valor se desplazará hacia resultados verificables. No se tratará de cuántas licencias tienes, sino de qué objetivos consigues. En este contexto emerge lo que podríamos denominar una economía máquina a máquina (M2M), donde agentes autónomos interactúan, negocian, ejecutan tareas y generan valor sin intervención humana directa en cada paso. Esto redefine no solo la productividad, sino también la estructura de los mercados y la naturaleza de la competencia.
No es evidente que el sistema educativo esté adaptándose a la velocidad que exige este cambio. Y, sin embargo, su papel puede ser determinante: no solo como proveedor de talento, sino como espacio de reflexión crítica y construcción institucional
En paralelo, el sector público se enfrenta a una oportunidad —y a una presión— sin precedentes. La posibilidad de avanzar hacia una “burocracia zero-click” no es simplemente una mejora de eficiencia administrativa. Es un cambio de paradigma: pasar de una administración reactiva, que espera la solicitud del ciudadano, a otra capaz de anticipar necesidades, iniciar procesos y resolver expedientes de forma proactiva. Pero este avance no es neutro. Introduce preguntas complejas sobre trazabilidad, transparencia, cumplimiento normativo y soberanía tecnológica. La gobernanza de estos sistemas será tan importante como su capacidad operativa.
Para los profesionales, el impacto es igualmente estructural. La automatización ya no se limita a tareas repetitivas o manuales; alcanza procesos cognitivos de creciente complejidad. Sin embargo, esto no implica una simple sustitución. Más bien redefine el rol humano: de ejecutor a orquestador. El valor se desplaza hacia la capacidad de diseñar sistemas, supervisar su comportamiento, validar sus decisiones y asumir la responsabilidad última.
En este contexto emerge también una disciplina que apenas estamos empezando a comprender: la “compliance agéntica”, orientada a auditar y garantizar la responsabilidad legal y ética de sistemas autónomos que operan con cierto grado de independencia.
La pregunta relevante pasa a ser otra: cómo diseñamos, gobernamos y limitamos sistemas que, por primera vez, empiezan a actuar en nuestro nombre. Ahí es donde se juega realmente el futuro de la inteligencia artificial
Y, de forma quizá menos visible pero decisiva, las universidades y el sistema educativo entran en una zona de tensión estratégica. Durante décadas, la educación superior ha estado estructurada en torno a la transmisión de conocimientos y, más recientemente, al desarrollo de competencias. Pero la IA agéntica obliga a ir un paso más allá. No basta con formar en habilidades técnicas o digitales. Es necesario preparar a los estudiantes para interactuar, colaborar y dirigir sistemas que toman decisiones, en entornos donde la frontera entre lo humano y lo automatizado se vuelve difusa.
Esto tiene implicaciones profundas. Supone revisar currículos, metodologías y, en última instancia, el propio contrato social de la universidad. ¿Qué significa hoy “saber” cuando un agente puede ejecutar tareas complejas mejor y más rápido? ¿Cómo se evalúa el aprendizaje en un contexto donde la co-inteligencia es la norma? ¿Qué papel debe jugar la universidad en la definición de los marcos éticos, jurídicos y económicos de esta nueva etapa?
No es evidente que el sistema educativo esté adaptándose a la velocidad que exige este cambio. Y, sin embargo, su papel puede ser determinante: no solo como proveedor de talento, sino como espacio de reflexión crítica y construcción institucional.
En última instancia, el reto que plantea la IA agéntica no es, fundamentalmente, tecnológico.
La tecnología está avanzando con rapidez. Lo que está en juego es nuestra capacidad para diseñar marcos institucionales, económicos y jurídicos que permitan aprovechar su potencial sin erosionar elementos clave como el control, la responsabilidad o la confianza.
Porque, a medida que delegamos decisiones en sistemas autónomos, la pregunta deja de ser qué puede hacer la máquina. La pregunta relevante pasa a ser otra: cómo diseñamos, gobernamos y limitamos sistemas que, por primera vez, empiezan a actuar en nuestro nombre. Ahí es donde se juega realmente el futuro de la inteligencia artificial.
Libro «IA autónoma y sistemas multiagente: Cómo los agentes redefinen la economía, el trabajo y burocracia zero-click»
Andrés Pedreño Muñoz. Catedrático de Economía… Cofundador Torre Juana IA HUB. Grupo IT&IS- 1MillionBot… Eisenhower Fellow (1987), Rector Universidad de Alicante (1993-2000) y CEO Universia (2000-2004
