En cualquier momento, el estándar de lo que se considera bueno puede cambiar. No por tus competidores, sino por la mejor experiencia que cualquier cliente haya tenido, en cualquier lugar. Un proceso de pago minorista fluido redefine lo que las personas esperan de su banco. Un viaje compartido con un solo toque redefine lo que esperan de su aseguradora. Y cuando una experiencia no alcanza ese estándar, la lealtad no se erosiona lentamente. Desaparece. 

Esa presión es una gran razón por la cual tantas organizaciones se apresuran a incorporar agentes de IA en su experiencia del cliente (CX). Pero se está gestando algo más grande que otra ola de automatización. Todas las principales categorías de software empresarial (CRM, gestión de servicios, recursos humanos, finanzas, marketing, plataformas en la nube) se están volviendo agénticas. Esto no es un estado futuro. Está sucediendo ahora. Gartner® pronostica que “para 2028, el 80% de las organizaciones verán que los agentes de IA consumen la mayoría de sus API en lugar de los desarrolladores humanos, en comparación con menos del 20% en 2026”¹.

Esto lleva a la industria más allá de un cambio en quién llama a una API. Es un cambio en lo que los sistemas empresariales están construidos para servir. Los agentes se están convirtiendo en una nueva clase de consumidores para las herramientas, los datos y los flujos de trabajo que solían estar reservados para uso humano. 

La pregunta que importa

Frente a este cambio sísmico, muchas organizaciones se hacen, de una u otra forma, la misma pregunta: ¿La IA agéntica de qué proveedor deberíamos usar? 

Es comprensible. Pero no basta. 

En la práctica, no usarás un solo agente. Usarás muchos, construidos por diferentes proveedores, implementados por diferentes equipos, ejecutados con diferentes datos y regidos por diferentes reglas.  

Una marca típica admite desde un puñado hasta cientos de recorridos de clientes distintos: estado de pedidos, disputas de facturación, devoluciones, renovaciones, soporte técnico y más. Los agentes especializados pueden manejar algunos o todos esos recorridos de manera óptima. Pero ningún agente o proveedor por sí solo puede manejar cada paso de cada recorrido y, cada vez más, múltiples agentes y plataformas deben trabajar juntos para lograr un resultado. Si construyes esos agentes con tecnología diferente, sin un orquestador central que los una, la fragmentación se convierte en un problema propio, tanto a lo largo de los recorridos como dentro de ellos. Esto puede resultar en transferencias inconsistentes, contexto duplicado y ninguna vista compartida del cliente.  

El problema de un cliente tampoco respeta esos límites. No les importa si su problema afecta a tu CRM, tu sistema de facturación, tu base de conocimiento o a un experto humano. Solo quieren que se resuelva, de forma completa y rápida. 

Esa brecha, entre cómo se implementan los agentes y cómo se desarrollan los recorridos de los clientes, es donde la mayoría de las inversiones en IA agéntica no logran cumplir plenamente las expectativas. Y la presión para cerrarla se está intensificando: una encuesta de Gartner encuentra que el noventa y uno por ciento de los líderes de servicio y soporte encuestados informaron presión por parte del liderazgo ejecutivo para implementar IA, lo que marca un fuerte aumento en la urgencia de la transformación impulsada por IA². Al mismo tiempo, IBM informa que el 77% de las organizaciones dicen que la adopción de la IA ya supera sus capacidades de gobernanza, y solo el 11% se siente totalmente preparado para la escala de implementación de agentes esperada para el próximo año³.

En pocas palabras: los agentes de IA seguirán apareciendo en toda la empresa. La pregunta que importa: ¿qué hará que funcionen juntos?  

Ingresa al ecosistema agéntico

La respuesta a esta pregunta tiene menos que ver con elegir el agente perfecto y más con construir y orquestar el ecosistema adecuado en torno a un nuevo modelo operativo diseñado para ejecutarlo. 

Un ecosistema agéntico es la red conectada de agentes de IA, herramientas, recursos y datos que trabajan juntos para convertir la intención del cliente en un resultado. Si se deja sola, esa red es caótica: agentes que no pueden encontrarse entre sí, herramientas que ningún agente tiene permitido usar, contexto y memoria que no se transfieren entre interacciones, y ninguna forma coherente para que un agente sepa lo que el cliente ya dijo o lo que otro agente ha hecho. Y los clientes lo sienten. 

Las organizaciones que están haciendo esto bien están construyendo alrededor de un nuevo tipo de plataforma, una diseñada para convertirse en el centro de gravedad del ecosistema de CX. Al mantenerse cerca de donde se expresa la intención y mantener el contexto y la memoria para comprenderla y llevarla adelante, la plataforma puede mover a la empresa rápidamente desde la intención hasta un resultado gobernado. Eso importa aún más una vez que participan múltiples agentes. Algo tiene que certificar que se logró el resultado previsto, no solo que cada agente en el camino informó éxito. 

Tres cualidades suelen separar a una plataforma que puede hacer esto de una que no: 

  • Funciona en tiempo real. La CX ocurre en el momento. Una plataforma debe capturar señales y contexto a medida que ocurren, no minutos u horas después.
  • Es abierta por diseño. Ningún agente o proveedor por sí solo puede cubrir todos los casos de uso, por lo que la plataforma debe conectarse ampliamente con los sistemas que una organización ya opera hoy y con los agentes y proveedores especializados que agregue mañana.
  • Está diseñada para generar confianza. A medida que los agentes ganan autonomía, la gobernanza se convierte en una ventaja competitiva que permite la escala, en lugar de una casilla de verificación de cumplimiento.

Es una plataforma que conecta, orquesta y gobierna agentes de IA, herramientas, recursos y datos para ofrecer experiencias memorables a los clientes, del tipo que elevan el estándar y se convierten en la nueva normalidad para todos. 

Conectar: Brinda a los agentes acceso al ecosistema

Los agentes no deben limitarse a una sola aplicación, flujo de trabajo o sistema. Los estándares emergentes hacen que eso sea posible. Los protocolos de agente a agente (A2A) permiten que un agente delegue trabajo en otro agente de confianza en lugar de intentar hacerlo todo por sí mismo. El Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) ofrece a los agentes una forma estándar de acceder a herramientas y recursos aprobados, en lugar de requerir una integración personalizada para cada nuevo caso de uso. 

Además de ambos, los agentes necesitan acceso a datos y servicios distribuidos en el resto de la empresa: sistemas que contienen y administran información, incluidos:  

  • Plataformas de CRM, ERP, RR. HH., ITSM y datos 
  • Herramientas y socios que ayudan a impulsar los resultados, incluida la automatización de marketing, la gestión de tickets y la gestión de conocimientos y contenidos 
  • La capa de IA en sí, incluidos los agentes especializados, los servicios de voz y habla, y los modelos fundamentales subyacentes 

Orquestar: convertir las capacidades conectadas en resultados

La conexión por sí sola no crea valor. La orquestación es lo que transforma el acceso a agentes, herramientas, recursos y datos en un resultado específico para el cliente o el empleado. 

Eso es lo que transforma los servicios individuales en un sistema unificado. Los agentes pueden trabajar en distintos flujos de trabajo, reutilizar herramientas y datos que ya existen y aprovechar las capacidades que otros equipos ya han implementado, en lugar de reinventarlas. Si se hace bien, esto crea una base reutilizable: una en la que el siguiente caso de uso sea más rápido de construir que el anterior. No más empezar de cero.

Gobernar: hacer que la autonomía sea segura para escalar

Nada de esto escala sin gobernanza, que no puede dejarse para después. 

A medida que los agentes ganan más autonomía, las organizaciones necesitan control sobre qué se puede descubrir, a qué se puede acceder o invocar, y por quién. Necesitan auditabilidad y observabilidad que abarquen todos los sistemas que toca un flujo de trabajo, para que la actividad pueda ser monitoreada, las políticas aplicadas y la rendición de cuentas mantenida incluso cuando el flujo de trabajo cruza proveedores. 

Esto toma la forma de una capa de control: un lugar donde las organizaciones definen metas, políticas y límites de seguridad, y diseñan cómo se le permite comportarse a la IA. Conecta los modelos con los sistemas empresariales. Y supervisa el rendimiento, garantiza la observabilidad y la explicabilidad, y satisface las necesidades de cumplimiento en todo el ecosistema, no solo en una parte del ecosistema. 

Por qué es importante el enfoque de plataforma

Conectar, orquestar y gobernar no son acciones aisladas. Son capacidades interdependientes de una plataforma de orquestación agéntica, y su valor proviene de trabajar al unísono. Una capa de acceso común y gobernada permite a las empresas orientar los flujos de trabajo de CX agéntica hacia resultados significativos con mucha más consistencia y escala de lo que un conjunto fragmentado de soluciones independientes podría lograr jamás. 

Esto es también lo que separa a las organizaciones más avanzadas en la curva de madurez de aquellas que aún están experimentando. Las organizaciones líderes son aquellas cuyos agentes, herramientas y flujos de trabajo están orquestados en torno a los resultados, con la gobernanza necesaria para hacerlo de forma segura y demostrarlo. 

Un ecosistema agéntico en acción

Imagina a un cliente que le pide a un agente virtual agéntico que acelere un pedido retrasado:  

  1. El agente virtual agéntico autentica al cliente, confirma la intención y asigna la tarea a un agente de gestión de pedidos de confianza en otra parte del ecosistema utilizando una conexión A2A en lugar de un desarrollo personalizado.  
  2. El agente de gestión de pedidos autentica al agente virtual agéntico y luego procede a verificar los datos de transportistas e inventario, determina la fecha de entrega disponible más cercana y devuelve un resultado estructurado.  
  3. El agente virtual agéntico le presenta la opción al cliente, confirma que desea continuar, y el agente de gestión de pedidos crea el caso y actualiza el estado del pedido.  
  4. Finalmente, el agente virtual agéntico confirma el resultado con el cliente y proporciona un número de caso para su seguimiento.  

Desde el punto de vista del cliente, es una conversación fluida. Entre bambalinas, es un ecosistema de agentes que se orquestan en torno a la intención de un solo cliente, gobernados en todo momento.

De la conversación a la ejecución gobernada

La transición hacia un ecosistema agéntico ya está en marcha en todas las principales categorías de software empresarial, participen o no las organizaciones deliberadamente en él. 

El punto de partida no es elegir al “mejor” agente. Consiste en mapear los sistemas y datos que tus agentes necesitarán para ejecutar flujos de trabajo reales, y elegir una plataforma diseñada para conectar, orquestar y gobernar servicios dentro de tu ecosistema de CX en nombre de los clientes y empleados. Las organizaciones que logren esto tendrán un ecosistema agéntico que trabaja en conjunto para crear y retener clientes fieles, y la base para escalar con seguridad y confianza. 

Si asistes a Xperience este año, busca las sesiones paralelas y las ponencias principales sobre ecosistemas agénticos. Y considera programar un taller del Agentic eXperience Lab para comenzar a construir tu primer flujo de trabajo agéntico gobernado.

 

¹Gartner, “CX Product Leaders Must Adopt A2A to Support Composable Multiagent Experiences”, Manoj Bhatia, 10 de agosto de 2026​

²Comunicado de prensa de Gartner, Gartner Survey Finds 91% of Customer Service Leaders Under Pressure to Implement AI in 2026, 18 de febrero de 2026​. https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-02-18-gartner-survey-finds-ninety-one-percent-of-customer-service-leaders-under-pressure-to-implement-ai-in-2026

GARTNER es una marca comercial de Gartner, Inc. y/o sus filiales.​ 

³Comunicado de prensa de IBM, New IBM Study Finds CIOs and CTOs Face Growing AI Control Gap as Enterprise Deployment Scales, 8 de junio de 2026