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En mis últimas conferencias me preguntan bastante sobre el hype de la IA y si estamos ante una burbuja de la IA o de los mercados financieros.

Gartner ha publicado este año varias actualizaciones sobre su famoso “Hype Cycle for Artificial Intelligence” y está mandando un mensaje muy claro: la fiesta de la GenAI sigue, pero el foco se está moviendo a los “fontaneros” de la IA: agentes y datos. EMira, el Hype Cycle de Gartner nos ayuda a evitar que caigamos en dos trampas:

1. Subirnos a todo el hype sin plan.
2. Ignorar la ola cuando ya está entrando en productividad.

Los agentes de IA (AI agents) y los datos preparados para IA (AI-ready data) son las dos tecnologías que avanzan más rápido en el ciclo de hype de 2025 y, a su vez, están en el pico de expectativas infladas. Junto a ellas, la IA multimodal y la gestión de confianza, riesgo y seguridad (AI TRiSM) también dominan ese pico, con promesas enormes y, sobre todo, muchas dudas sobre cómo aterrizarlas en el negocio.

📌 Los cuatro frentes de la IA que tienes que dominar para crecer

1️⃣ Agentes: de la GenAI “demo” al agente que ejecuta por ti.

En 2023 todos jugábamos con chatbots. En este 2025, Gartner, ya vamos viendo a los AI agents: sistemas que no solo responden, sino que planifican, toman decisiones y ejecutan tareas de varios pasos usando modelos, datos y herramientas.  

No hay dos agentes de IA iguales, y usarlos bien dependerá del contexto de cada organización. ¿Qué debería cambiar con los agentes IA? 

• Pasamos de “preguntarle cosas al modelo” a “encargarle objetivos al agente”.
• En vez de un chatbot respondiendo tickets, imagina un agente que lee el ticket, consulta documentación interna, abre un caso en tu CRM, coordina al equipo técnico y avisa al cliente cuando está resuelto.

Gartner lo sitúa en el “Pico de expectativas infladas”: mucho hype por ahora, pero solo con un potencial real si eliges bien los casos de uso.

2️⃣ Datos (“AI-ready data”): la tubería que nadie quiere hacer, pero sin la que nada funciona.

Cuando hablamos de “AI-ready data”, nos referimos a datos preparados para IA. Los datasets optimizados para aplicaciones de IA, que mejoran la precisión y eficiencia de los modelos. Pasado a cristalino…

• Datos limpios, conectados, con contexto semántico.
• Infraestructura lista para RAG, agentes y modelos fundacionales. 
• Capacidad de servir datos en tiempo real (no solo tablas históricas). 

El giro es la clave:  el dinero ya no está solo en el modelo, está en cómo alimentas a ese modelo porque sin AI-ready data:

• tus agentes se vuelven torpes,
• tus copilotos alucinan,
• tu GenAI “bonita” no escala al negocio real.

3️⃣ IA multimodal: el siguiente salto en cómo interactuamos con las máquinas.

Todavía queda pero ya se vislumbra la IA multimodal: modelos que combinan texto, imagen, audio, vídeo y más. ¿Qué significa esto en la práctica?

• Un sistema que entiende un correo + un PDF + un diagrama + tu pregunta hablada.
• Asistentes que pueden leer un contrato, mirar una foto de tu planta industrial y devolverte un plan de acción.
• Experiencias de usuario mucho más naturales: hablas, enseñas, señalas… la máquina entiende el contexto completo.

Es la base para:

• copilotos más potentes (no solo texto),
• agentes de campo (mantenimiento, logística, salud),
• y productos que mezclan mundo físico y digital.

4️⃣ Confianza (“AI TRiSM”): confiar en la IA ya no es un tema de marketing, es de supervivencia.

AI TRiSM es lo que denomina Gartner: Trust, Risk and Security Management.

Resumiendo: 

• Gobernanza de modelos (quién los toca, qué datos usan, cómo se actualizan).
• Gestión de riesgos (sesgos, alucinaciones, filtrado de datos sensibles).
• Seguridad (ataques adversariales, uso malicioso, robos de modelos).

Gartner advierte que, con la combinación de AI agents + AI-ready data, si no tienes AI TRiSM:

• puedes escalar errores mucho más rápido,
• puedes exponerte legalmente (regulación tipo EU AI Act y similares),
• puedes perder la confianza de clientes y empleados.

🧭 Activación estratégica

Las cuatro tecnologías que hemos repasado deberían generarte una pregunta MUY incómoda:

¿Estamos en la fase de “PowerPoint + FOMO” o ya estamos pasando a “arquitectura + casos de uso concretos”?

Apunta, el valor real vendrá cuando:

• pases por tu “valle de la desilusión” interno,
• limpies procesos,
• construyas casos de uso donde el agente tiene límites claros.

Si solo compras narrativa (“ponedme un agente”), acabarás frustradx.

Si usas la narrativa para ordenar tu casa (datos, procesos, gobierno), el Hype Cycle juega a tu favor.

👉🏻 Para las empresas y sus directivos:

• No basta con “tener IA generativa”: hay que decidir en qué procesos tiene sentido un agente y en cuáles no.
• Invertir en AI-ready data es innegociable: si tu dato está en silos, excels y sistemas legacy desconectados, ningún agente hará magia.
• AI TRiSM se convierte en requisito regulatorio y reputacional: con AI agents tocando sistemas críticos, necesitas: políticas, auditorías, y trazabilidad clara de qué hizo qué agente y por qué.

Para scaleups y startups y sus fundadores

• Ventaja competitiva: puedes diseñar tu producto nativo en agentes y AI-ready data desde el día 0. 
• Es el momento de elegir nichos donde un agente claro tenga impacto (finanzas, salud, legal, logística…), empaquetar esa capacidad en producto, y apoyarte en el hecho de que las corporaciones aún están atrapadas en su propio legacy. 
• ¡Cuidado con el “feature washing”! No conviertas tu producto en un “otro chatbot con palabrejas”, si no hay caso de uso profundo detrás.

🟢 Confía en aquellas personas de tu equipo o empresas que te aconsejen “si quieres que los agentes te cambien la empresa, primero cambia  cómo piensas tú: los datos, los modelos y los riesgos” en lugar de un simple “hay que poner agentes”.

📚 TENDENCIAS interesantes elegidas para ti

🌎En el terreno geopolítico: 

“Merz y Macron impulsan una mayor independencia tecnológica europea”

(Yahoo Finance)

¿Por qué es interesante leerlo?

Porque en el contexto de competencia global, Europa está tomando medidas para fortalecer su autonomía tecnológica en IA. Durante la Cumbre de Soberanía Digital Europea celebrada en Berlín el 18 de noviembre de 2025, líderes de Francia y Alemania anunciaron alianzas estratégicas para impulsar desarrollos de IA “Made in Europe”. En particular, el gobierno francés y el alemán, junto a empresas locales, presentaron 18 acuerdos y proyectos enfocados en expandir aplicaciones de IA en sectores públicos y estratégicos.

📊En el terreno empresarial: 

“Encuesta McKinsey: el estado de la IA en 2025: Agentes, innovación y transformación”

(McKinsey & Company)

¿Por qué es interesante leerlo?

¿Por qué es interesante leerlo?

Porque McKinsey ha realizado una encuesta muy completa y global,  donde casi todos los directivos encuestados afirman que sus organizaciones están utilizando IA, y muchos han comenzado a emplear agentes de IA. Pero la mayoría aún se encuentra en las primeras etapas de escalado de la IA y están en la fase de conocer la obtención de valor a nivel empresarial.

⚖️En el terreno legislativo: 

“La Unión Europea regula demasiado. No lo decimos nosotros, lo acaba de admitir la propia Unión Europea«

(Xataka)

¿Por qué es interesante leerlo?

Porque ni un año ha pasado desde la nefasta IA Act y la Comisión Europea ya se ha dado cuenta de la regulación absurda que ha generado. Por eso ya están realizado una serie de propuestas para simplificar su regulación digital. El esfuerzo trata de mitigar normativas restrictivas como la Ley de la IA o el RPGD para fomentar la innovación

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“La inteligencia artificial y tú”

ℹ️ ¿Cómo hago Buzzwords?

He utilizado la mayor cantidad de fuentes posibles, particularmente me gustan: The Information, Wired, Ars Technica … Aparte utilizo inteligencia artificial generativa, como GPT-4o o Genspark, para traducir y mejorar los textos.