La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Los llamados superagentes no solo responden a preguntas, sino que son capaces de actuar, tomar decisiones y resolver tareas complejas sin intervención humana. Esta evolución promete redefinir cómo trabajan muchas organizaciones, pero plantea un interrogante de fondo: ¿puede la infraestructura actual soportar este salto tecnológico?
El aumento en la sofisticación de estos agentes conlleva una exigencia técnica mucho mayor. La capacidad de razonar en cadena, dividir tareas y operar de forma autónoma genera una carga computacional sin precedentes. Más allá de la innovación, el verdadero desafío está en escalar este modelo sin comprometer la eficiencia ni los costes.
De la conversación a la acción: un cambio en las reglas
Mientras los chatbots tradicionales gestionan peticiones sencillas, los agentes de IA avanzados pueden ejecutar flujos de trabajo completos. Esto se traduce en un uso exponencial de tokens —la unidad básica de procesamiento—, con un impacto directo en los recursos tecnológicos.
Según Barclays, los modelos de agente generan unas 25 veces más tokens por consulta que los chatbots. Un solo usuario de servicios como ChatGPT Pro puede llegar a producir más de 9 millones de tokens al año. En el caso de los superagentes más avanzados, la cifra se dispara hasta los 356 millones por usuario, lo que supone un aumento sustancial de la demanda de procesamiento en tiempo real.
Esta nueva complejidad técnica obliga a replantear el uso de los chips de IA. Los aceleradores disponibles podrían no ser suficientes si el despliegue se generaliza, especialmente en sectores intensivos en datos y decisiones. Una alternativa ya contemplada es reutilizar chips de entrenamiento para tareas de inferencia, además de apostar por modelos más ligeros y eficientes, como los que desarrolla DeepSeek.
La eficiencia como criterio estratégico
El avance de estos agentes no solo es una cuestión de capacidad tecnológica, sino de cómo las organizaciones gestionan su infraestructura y modelos de coste. Los productos de IA agéntica no pueden escalarse sin una optimización que contemple eficiencia energética, velocidad de respuesta y sostenibilidad económica.
El coste mensual de acceso a un superagente puede oscilar entre los 2.000 y los 20.000 dólares, una cifra que convierte su adopción en una decisión estratégica, no operativa. Esta barrera no detendrá su desarrollo, pero sí marcará el ritmo de su integración en el entorno empresarial.
El foco, por tanto, se traslada hacia arquitecturas más flexibles, modelos de IA abiertos y sistemas que prioricen el equilibrio entre rendimiento y coste. El valor ya no está solo en lo que puede hacer un agente, sino en cómo lo hace, con qué recursos, y para qué resultados.
Escalabilidad, innovación y visión a largo plazo
A medida que los agentes de IA se convierten en herramientas habituales para profesionales de alto nivel, la escalabilidad y la sostenibilidad se convierten en factores críticos de éxito. No basta con tener el modelo más potente, sino con garantizar que su uso sea viable a gran escala, tanto desde el punto de vista técnico como económico.
Este desafío, que hasta ahora ha estado en segundo plano frente al entusiasmo por las nuevas capacidades, será determinante en los próximos años. Las empresas que logren integrar estos sistemas sin comprometer su eficiencia operativa tendrán una ventaja significativa.
La expansión de los superagentes de IA marca una frontera decisiva para la industria tecnológica: no es solo una cuestión de innovación, sino de infraestructura, eficiencia y visión. Y en esa ecuación, no todos los actores están preparados.
Fuente: Business Insider
