Cómo los agentes de IA, los robots y el costo de los tokens cambiarán las reglas en las empresas
Gartner proyecta una transformación empresarial que va mucho más allá de los asistentes de IA. Para 2030, más de 10.000 millones de agentes autónomos podrían interactuar con servicios públicos, 80% de los trabajadores de primera línea de compañías internacionales podrían trabajar con sistemas de IA física y 80% de las organizaciones con IA pública podrían sufrir ataques diseñados para disparar sus costos de inferencia.
La próxima transformación de la inteligencia artificial no llegará solamente en forma de mejores chatbots. Gartner anticipa un escenario en el que los agentes autónomos, los robots, las aplicaciones creadas para durar meses y hasta la factura por cada token modificarán la manera en que las compañías operan.
Las predicciones abarcan el período entre 2027 y 2030 y describen una economía empresarial en la que la IA deja de ser una herramienta aislada para convertirse en una capa transversal de operaciones, software, infraestructura, seguridad y gobierno corporativo.
Daryl Plummer, distinguished vice president analyst y Gartner Fellow, resumió la magnitud del cambio al señalar que sistemas que hoy se consideran normales, desde servicios públicos hasta software, energía y modelos de fuerza laboral, serán transformados fundamentalmente por la IA durante la próxima década.
La consecuencia para las empresas es clara: la pregunta ya no será solamente dónde implementar inteligencia artificial, sino cómo gobernar una organización en la que la IA se multiplica por todas partes.
Uno de los pronósticos más llamativos de Gartner señala que para finales de 2030 habrá más de 10.000 millones de agentes autónomos creados por personas, empresas y gobiernos.
Estos agentes podrán identificar oportunidades, determinar elegibilidad y presentar solicitudes en nombre de los usuarios con una intervención humana mínima. El problema será la escala.
Millones de agentes que actúan simultáneamente pueden multiplicar solicitudes, transacciones, reclamaciones y consultas hasta ejercer una presión inédita sobre los sistemas públicos. Gartner recomienda modernizar la infraestructura digital, reforzar los mecanismos de verificación y preparar a las instituciones para un volumen mucho mayor de interacciones mediadas por IA.
La cifra cambia la conversación sobre los agentes. Hasta ahora, buena parte del debate empresarial se ha concentrado en cuánto trabajo puede automatizar un agente. Gartner introduce otra pregunta: qué ocurre cuando todos los agentes automatizados empiezan a interactuar con las mismas infraestructuras.
El problema deja de ser exclusivamente de productividad. Pasa a ser también de capacidad.
La IA también está creando una categoría de ataque que tiene una característica peculiar: el objetivo no es necesariamente robar información o bloquear un sistema, sino hacer que la víctima gaste dinero.
Gartner denomina a esta amenaza "cost exhaustion attack", un ataque diseñado para provocar un consumo excesivo de IA y elevar deliberadamente los costos operativos.
En la práctica, un sistema público de IA podría ser sometido a grandes cantidades de consultas, procesos o solicitudes que disparen el consumo de tokens y, por tanto, la factura de inferencia. Gartner prevé que para 2030, 80% de las organizaciones que tengan IA expuesta al público habrán experimentado un ataque de este tipo.
La recomendación supone un cambio conceptual para los equipos de seguridad: el consumo de tokens y los patrones de utilización de IA deberán tratarse también como indicadores de ciberseguridad.
La factura del modelo dejará de ser solamente un asunto de finanzas o tecnología. Podría convertirse en una superficie de ataque.
Otra predicción rompe con una de las premisas tradicionales del software empresarial: que una aplicación debe ser diseñada para permanecer durante años.
Gartner anticipa que para 2029, 80% de las nuevas aplicaciones serán deliberadamente desechables, utilizadas durante menos de un año.
La razón es la democratización del desarrollo mediante IA. Si un empleado puede describir una necesidad y utilizar inteligencia artificial para crear rápidamente una aplicación que la resuelva, el incentivo para mantener herramientas permanentes disminuye.
Una empresa podría crear una aplicación para solucionar un proceso específico durante seis meses y descartarla cuando el problema desaparezca o cambie.
El beneficio es velocidad. El desafío es gobierno.
Cada aplicación temporal puede tocar datos corporativos, procesos financieros, información de clientes o decisiones relevantes. Por eso Gartner advierte de nuevos riesgos en seguridad, cumplimiento, gestión de registros y gobernanza.
La paradoja es interesante: cuanto más fácil resulte crear software, más difícil puede resultar saber exactamente cuánto software existe dentro de una organización.
Comentarios