Gartner ha publicado su pronóstico de tendencias tecnológicas estratégicas para 2027. Su esencia puede describirse en una frase: las empresas pasan de las conversaciones con IA a los agentes autónomos que ejecutan tareas por sí mismos. Pero sin control, datos de calidad y un sistema de seguridad adecuado, esos agentes pronto dejarán de ser ayudantes para convertirse en una fuente de riesgos.
En el pronóstico no hay una única tecnología «mágica». Gartner distingue tres direcciones relacionadas: la IA sale de los límites del texto, las empresas aprenden a gestionar sistemas autónomos y el entorno tecnológico se vuelve más flexible y menos dependiente de proveedores concretos.
La IA aprende a trabajar con cifras, voz y realidad
Los modelos de lenguaje habituales escriben bien textos, pero se desenvuelven peor con cálculos precisos y modelización. Por eso Gartner apuesta por los grandes modelos cuantitativos (LQM). Están creados para datos numéricos, ecuaciones complejas, pronósticos y escenarios operativos.
Según el pronóstico, para 2030 los LQM sustituirán a los modelos de lenguaje en una cuarta parte de las tareas de pronóstico estratégico y modelización operativa. En palabras sencillas, esos sistemas podrán no solo explicar por qué cayeron las ventas, sino también calcular varios escenarios de actuación con cifras concretas.
Paralelamente se desarrollan los modelos de razonamiento del habla. No deben limitarse a reconocer la voz, sino mantener un diálogo con sentido, precisar detalles y resolver tareas. Gartner espera que para 2030 más de 70% de las interacciones de voz corporativas se procesen de forma autónoma.
La tercera tecnología son los modelos del mundo. Es una IA que modeliza el entorno físico y las consecuencias de las acciones: por ejemplo, cómo moverá un robot una pieza en la producción o cómo cambiará la cadena de suministro tras un fallo en un proveedor. Esos sistemas pueden convertirse en la base de la robótica, la logística y la planificación de operaciones complejas.
El principal riesgo es un agente sin permisos ni contexto
Un agente de IA autónomo puede buscar datos por sí mismo, tramitar pedidos, escribir código o interactuar con sistemas corporativos. Y es precisamente aquí donde surge el problema principal: si el agente tiene permisos demasiado amplios, se convierte en una vulnerabilidad.
Gartner pronostica que para 2028 25% de las infracciones de seguridad corporativas estarán relacionadas con el uso indebido de agentes de IA. Las causas son los permisos máquina sin control y los enfoques obsoletos de gestión de accesos.
La respuesta a esto es la identificación de agentes de IA. El agente necesita permisos propios y limitados, vinculados a una tarea y un plazo concretos. Y la empresa debe saber quién permitió al agente tal o cual acción y por qué. En palabras sencillas, un agente de IA no debe moverse por los sistemas corporativos con una «llave maestra».
El segundo elemento son las plataformas de contexto de IA. Estas dan al agente acceso a datos corporativos estructurados, reglas y conocimiento interno. Según la estimación de Gartner, este enfoque puede elevar la precisión de la IA agéntica hasta 80% y reducir los costes hasta 60%.
Aquí también se incluye la eliminación autónoma de vulnerabilidades. Tales sistemas encuentran por sí mismos problemas de seguridad, establecen prioridades, prueban las correcciones y las despliegan. La idea es reducir el tiempo entre la detección de una amenaza y su eliminación.
Las empresas quieren depender menos de los proveedores
El tercer bloque es la arquitectura de flexibilidad resiliente. La geopolítica, los riesgos de sanciones y la dependencia de un único proveedor de nube o de IA obligan a las empresas a buscar alternativas de reserva.
SovereignTech son tecnologías que dan al negocio más control sobre el hardware, el software, los datos y los modelos de IA. El sentido no es construirlo todo por cuenta propia, sino disponer siempre de una vía clara de salida respecto al proveedor. Gartner espera que para el año 2030 más de 75% organizaciones fuera de Estados Unidos adopten estrategias de soberanía digital.
Otras dos tendencias suenan inusuales, pero son lógicas. Aplicaciones desechables es software que resulta fácil crear, usar y sustituir cuando queda obsoleto. Y Wetware as a Service es una dirección experimental en la que los cálculos pueden realizarse mediante sistemas biológicos vivos o sintéticos. Gartner la considera una alternativa potencialmente energéticamente eficiente a los chips clásicos.
En qué consiste realmente lo revolucionario
La esencia del pronóstico no es que «la IA se volverá aún más inteligente». Gartner dice en realidad: la siguiente etapa es la IA que actúa, y no simplemente responde a solicitudes.
No ganarán quienes lancen primero los agentes, sino quienes construyan primero la gobernanza: derechos de acceso claros, identificación verificable, datos de calidad y la posibilidad de desconectar o sustituir el sistema rápidamente. Sin esto, la autonomía no traerá eficiencia, sino nuevos incidentes de seguridad y pérdida de control.
Al mismo tiempo, es importante no confundir los deseos con la realidad. LQM, los modelos globales y la biocomputación siguen siendo áreas en desarrollo, no productos masivos listos para su uso. Lo más cercano a la práctica son las plataformas de contexto, la gestión de la identidad de los agentes y la automatización de la eliminación de vulnerabilidades.
