Hace solo cinco años se escribían artículos explicando qué eran los asistentes de inteligencia artificial (IA), sistemas informáticos que realizan tareas que, generalmente, requieren de inteligencia humana y que, gracias a la rápida evolución del machine learning o aprendizaje automático, cada vez son capaces de realizar tareas más complejas. Así, pasamos del inicial reconocimiento de voz en los teléfonos inteligentes, allá por 2010, al procesamiento del lenguaje natural, a los actuales grandes modelos de lenguaje (Large Language Models o LLM), que son sistemas de inteligencia artificial basados en aprendizaje profundo (deep learning) y están entrenados con cantidades masivas de texto, hasta llegar a los famosos agentes de IA.

Qué son los LLM

Desde IBM lo explican de forma muy sencilla: los LLM se entrenan con cantidades ingentes de texto, lo que les permite aprender patrones existentes en dichos textos y generar lenguaje siguiendo esos patrones. Operan como enormes modelos de predicción estadística que estiman de forma iterativa la siguiente palabra dentro de una secuencia. “Los LLM representan un gran salto en la forma en que los humanos interactúan con la tecnología porque son el primer sistema de IA que puede manejar el lenguaje humano no estructurado a escala, lo que permite la comunicación natural con las máquinas”, señala IBM.

Tanto el machine learning como el deep learning (o aprendizaje profundo) son ramas de la inteligencia artificial. Aunque ambos conceptos se utilizan a veces de forma indistinta, lo cierto es que el deep learning, utilizado para el entrenamiento de los LLM, es un subtipo del machine learning.

Los grandes modelos de lenguaje han dado lugar a la llamada IA generativa de texto a texto (procesan y crean texto), de texto a imagen (crean imágenes hiperrealistas), de texto a vídeo y de texto a audio.

¿Cuáles son los principales LLM que existen?

• ChatGPT, de OpenAI. GPT-1 fue presentado en junio de 2018 y la familia de modelos ha evolucionado desde entonces hasta las versiones más recientes.

• Claude, de Anthropic, se lanzó en 2023.

• Copilot, de Microsoft.

• Llama, de Meta.

• Gemini, la familia de modelos de inteligencia artificial de Google.

Qué son los agentes de IA y a qué se debe el boom

La IA generativa es capaz de crear textos, imágenes y vídeos nuevos y únicos a partir de los patrones aprendidos. Los rápidos avances de estos modelos permiten realizar tareas como resumir informes, escribir correos o presentaciones, mantener conversaciones y componer canciones, pero también permiten diseñar nuevas moléculas para el descubrimiento de medicamentos, escribir código o generar datos sintéticos para hacer predicciones. Sin embargo, la IA generativa necesita recibir instrucciones del usuario.

Por el contrario, los agentes de IA son sistemas de inteligencia artificial capaces de trabajar de manera autónoma y automática. Es decir, están diseñados para ejecutar tareas y pueden establecer razonamientos propios, conectarse a otros sistemas (bases de datos, API, navegadores web, aplicaciones y otros agentes...) y sacar sus propias conclusiones. Un ejemplo sencillo sería buscar una comparativa de vuelos y hoteles, realizar las reservas pertinentes y, previa autorización, realizar el pago de las mismas, de forma que pueda planificar un viaje de principio a fin.

Los agentes de IA, explican en este artículo de Xataka, pueden tener diferentes formas: desde un programa dentro de un ordenador hasta tener una presencia física en forma de máquinas o robots, drones automatizados o vehículos autónomos.

Las empresas han adoptado con entusiasmo los agentes de IA. Sin embargo, se empieza también a leer noticias sobre la saturación por su crecimiento desmesurado, como señala este artículo del Wall Street Journal: Companies have a new AI problem: too many agents. “El éxito de plataformas como OpenClaw o Claude Cowork ha bajado la barrera de acceso para que cualquier empleado se haga sus propios agentes de IA, incluso sin tener conocimientos de programación. Esto ha provocado que algunas empresas se inunden de estos agentes, muchas veces con funciones que se solapan entre ellos y sin un control centralizado, lo que supone un creciente riesgo de ciberseguridad”.

Proyecciones del mercado de agentes de IA

El tamaño del mercado mundial de agentes de IA se valoró en 8.000 millones de dólares en 2025, según Fortune Business Insights. Las proyecciones apuntan a que el mercado crecerá de 11.780 millones de dólares en 2026 a 251.380 millones de dólares en 2034, con una tasa compuesta anual (CAGR) del 46,61% durante el período.

Según esta misma consultora, América del Norte copará el 38%; Europa, el 27% (Alemania, el 8%, y Reino Unido, el 7%) y China, el 12% del mercado asiático.

Según el informe AI Agent Markets, el mercado de los agentes movía 5.250 millones de dólares en 2024 y alcanzará los 52.620 millones de dólares en 2030.

Fortune Business Insights radiografía el mercado de la siguiente forma:

• Los sistemas de agente único representan el 46% del mercado de agentes de IA, impulsados por su simplicidad, facilidad de implementación e idoneidad para tareas específicas. Estos sistemas funcionan de forma independiente para realizar objetivos predefinidos, como la interacción con el cliente, el análisis de datos o la automatización del flujo de trabajo. Las empresas adoptan sistemas de agente único para casos de uso que requieren una lógica clara, una coordinación limitada y resultados predecibles.

• Los sistemas multiagente representan el 54% del mercado de agentes de IA, lo que refleja la creciente demanda de inteligencia colaborativa y distribuida. Estos sistemas integran múltiples agentes de IA que trabajan juntos para resolver problemas complejos, coordinar tareas y adaptarse dinámicamente. Las empresas implementan sistemas multiagente en optimización de la cadena de suministro, robótica, orquestación empresarial y análisis avanzado.

• Las aplicaciones de servicio al cliente y asistentes virtuales representan el 29% del mercado de agentes de IA. Las empresas implementan agentes de IA para gestionar las consultas de los clientes, automatizar las respuestas y ofrecer interacciones personalizadas a través de canales digitales.

• Las aplicaciones de robótica y automatización contribuyen con el 18% del mercado de agentes de IA.

• Los servicios financieros representan el 16% del mercado de agentes de IA. Se utilizan para la detección de fraudes, el seguimiento de riesgos, el asesoramiento al cliente y el análisis de transacciones.

• Las aplicaciones de marketing y ventas representan el 15% del mercado de agentes de IA.

• Los juegos y el entretenimiento, y las aplicaciones de seguridad y vigilancia representan el 11%, respectivamente, del mercado de agentes de IA.