Offline
Cómo los sistemas autónomos cambiarán el trabajo en 2026
Publicado en 22/10/2025 12:57
TECNOLOGÍAS
Imagen de Cointribune

 La llegada de equipos virtuales autónomos marca un antes y un después para la eficiencia, la protección de datos y la redefinición de tareas en industrias como finanzas, salud, manufactura y servicios.

 

La llegada de la IA agente marca un precedente en la evolución del trabajo y la gestión empresarial. Los sistemas autónomos dotados de inteligencia artificial comenzarán a modificar el entorno laboral a partir de 2026 al pasar de ser herramientas asistidas por humanos a agentes que planifican y actúan según los objetivos definidos por las organizaciones.

De acuerdo con Gartner, consultora internacional que analiza tendencias tecnológicas, este avance permitirá que equipos de trabajo virtuales asuman tareas de apoyo y descarga de los empleados, complementando sus capacidades y generando una transformación profunda en la productividad y en la forma en que se toman decisiones dentro de las organizaciones.

 Los límites de la inteligencia artificial: lo que la IA no puede hacer |  Bicaalú

Cómo funciona la IA agencial

La IA agencial se caracteriza porque, a diferencia de los sistemas tradicionales, no depende de instrucciones detalladas para cada paso, sino que opera calculando la mejor manera de alcanzar una meta establecida por el usuario.

Esto creará ecosistemas híbridos donde los agentes autónomos complementarán y potenciarán las competencias de empleados y aplicaciones existentes. De acuerdo con la consultora de tendencias tecnológicas, el resultado esperado es un nuevo equilibrio en la delegación de operaciones diarias y tareas analíticas, así como una mayor velocidad al responder a escenarios cambiantes en sectores clave como el financiero, salud, manufactura y servicios.

Uno de los principales beneficios comerciales resaltados por Gartner, es la formación de una “fuerza de trabajo virtual” capaz de absorber funciones monótonas, optimizar procesos y liberar tiempo de los equipos humanos para tareas estratégicas y creativas.

 Un estudio confirma las prueba básica que la IA no puede superar – La Nación

Parámetros de seguridad para la inteligencia artificial

Sin embargo, esta transición introduce nuevos desafíos. Un punto crítico será garantizar que estos agentes autónomos actúen alineados a los intereses de la compañía y bajo estrictas políticas de protección de datos, evitando que sus decisiones automáticas deriven en riesgos operativos o de seguridad. La consultora insiste en la necesidad de marcos de control robustos para impedir actitudes fuera de los parámetros deseados por usuarios y proveedores.

La proliferación de sistemas autónomos con acceso a gran volumen de información plantea además el reto de la seguridad frente a la desinformación. Tecnologías emergentes buscan validar identidades, anticipar ataques de apropiación de cuentas y proteger la reputación digital de marcas frente a narrativas dañinas. Todo esto requiere modelos adaptativos que actualicen patrones de riesgo constantemente mediante técnicas de aprendizaje automatizado.

 Inteligencia Artificial en la educación: no es un reemplazo de los  profesores | TecScience

Nuevas tendencias tecnológicas

Junto a este giro hacia sistemas inteligentes autónomos, la consultora identificó otras tendencias tecnológicas que aceleran la convergencia entre lo físico y lo digital. Entre ellas, la criptografía poscuántica añade una capa de defensa frente a riesgos futuros de descifrado, aunque la migración hacia estos algoritmos todavía implica retos de compatibilidad y coste.

La inteligencia ambiental invisible introduce sensores y soluciones integradas en el entorno para un monitoreo y análisis continuo que incrementa la eficiencia en industrias logísticas y manufactura, siempre bajo estrictas reglas de privacidad.

La computación energéticamente eficiente, fundamentada en el diseño de hardware y software sostenible y el uso de energía renovable, aparece como una prioridad ante la presión legal y reputacional por reducir la huella de carbono. De acuerdo con postulados de Gartner, la transición generará necesidades de inversión en infraestructuras y en capacitación de trabajadores para operar plataformas más complejas.

La computación híbrida, que integra distintos mecanismos de procesamiento y almacenamiento, expande la capacidad de los agentes inteligentes para resolver problemas complejos y personalizar soluciones en tiempo real, permitiendo la experimentación con automatización avanzada.

Ya en la frontera de la interacción físico-digital, la computación espacial y los robots polifuncionales potencian la creación de experiencias inmersivas y de autómatas versátiles para fábricas y servicios, mientras que la mejora neurológica explora nuevos límites al vincular tecnologías que decodifican la actividad cerebral y aumentan la productividad o la seguridad laboral.

Ante este panorama, desde Gartner, enfatizaron que la generalización de la IA agente requerirá no solo la adopción de nuevas tecnologías, sino una redefinición profunda de los modelos de gestión, la ética organizacional y la protección de datos.

Las empresas se preparan para un futuro en el que los sistemas autónomos no solo complementarán la tarea humana, sino que cambiarán para siempre la forma en que se concibe el trabajo.

 Top 10 Innovaciones de Inteligencia Artificial (IA) que marcarán 2024-2025

Con información de Infobae por Santiago Neira.

 

Comentarios
¡Comentario enviado exitosamente!

Chat Online