La Revolución de la Agencia Artificial: Un Nuevo Horizonte Productivo para la Argentina de 2025

La Metamorfosis de la Inteligencia Digital

La historia de la tecnología, observada a través del prisma de los ciclos industriales, nos enseña que las verdaderas revoluciones no ocurren cuando una herramienta se inventa, sino cuando se integra de manera invisible y operativa en el tejido productivo de una sociedad.

Si el año 2023 pasará a los anales de la historia como el momento del “deslumbramiento” colectivo ante la capacidad conversacional de los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) —con la irrupción masiva de ChatGPT—, y el 2024 como el año de la experimentación corporativa, el 2025 se define inequívocamente por un cambio de paradigma mucho más profundo y consecuente: el tránsito de la Inteligencia Artificial Generativa a la Inteligencia Artificial Agéntica.

Este informe, elaborado con la exhaustividad que demanda la coyuntura, no busca meramente describir una novedad técnica, sino desentrañar las implicancias económicas, sociológicas y operativas de esta transición para la República Argentina.

Nos encontramos ante una tecnología que abandona el rol pasivo de “oráculo” —al cual se le consulta y del cual se espera una respuesta textual— para asumir el rol activo de “agente”: una entidad digital capaz de percibir su entorno, razonar sobre él, planificar secuencias de acciones complejas, utilizar herramientas externas y ejecutar tareas con un grado de autonomía que, hasta hace poco, pertenecía exclusivamente al dominio de la cognición humana.

En el contexto específico de la Argentina de 2025, caracterizada por una recesión persistente en el consumo masivo, una presión tributaria y burocrática que asfixia la rentabilidad, y una necesidad imperiosa de competitividad externa, la IA Agéntica no se presenta como un lujo de modernización, sino como un salvavidas operativo.

Mientras las ventas minoristas PyME muestran contracciones interanuales del 4,2% en septiembre de 2025 y sectores críticos como el textil se desploman por encima del 10%, la promesa de “empleados digitales” que pueden gestionar ventas, trámites aduaneros y logística a un costo marginal cercano a cero, ofrece una vía de escape al laberinto del “Costo Argentino”.

A lo largo de estas páginas, analizaremos la arquitectura de esta revolución de la mano de sus principales teóricos científicos —Andrew Ng, Yann LeCun, Demis Hassabis—; disecaremos la realidad económica de la PyME nacional con datos duros de CAME; y exploraremos el vibrante ecosistema de startups argentinas —Darwin AI, Patagon AI, Laburen— que, desde Buenos Aires y para el mundo, están liderando la democratización de esta tecnología, transformando la crisis en una oportunidad de reinvención global.

El Fundamento Científico: De la Probabilidad al Razonamiento

Para comprender la magnitud del salto cualitativo que representa la IA Agéntica, es menester detenernos en el debate teórico que domina la academia y los laboratorios de investigación de elite en 2025.

La narrativa ha cambiado drásticamente: ya no se trata de cuántos parámetros tiene un modelo, sino de cómo ese modelo interactúa con el mundo.

Andrew Ng y la Tesis del Flujo de Trabajo

El Dr. Andrew Ng, fundador de DeepLearning.AI y una de las figuras más preeminentes en la didáctica y desarrollo de la inteligencia artificial, ha sido el principal evangelista de este cambio de enfoque.

En sus intervenciones recientes, Ng ha postulado que la innovación en los modelos fundacionales (como GPT-4 o Claude 3.5) está alcanzando rendimientos decrecientes.

El verdadero valor desbloqueado en 2025 no proviene de hacer los modelos más inteligentes per se, sino de integrarlos en lo que él denomina “Flujos de Trabajo Agénticos” (Agentic Workflows).

La distinción que establece Ng es crítica. En el paradigma anterior, dominaba el Zero-Shot Prompting: el usuario escribía una instrucción y el modelo, en un solo intento, generaba una respuesta.

Esto es análogo a pedirle a una persona que escriba un ensayo de principio a fin sin permitirle borrar, corregir o investigar. El resultado, naturalmente, es limitado. Por el contrario, los flujos agénticos replican la metodología de trabajo humana: iterativa y reflexiva.

Ng identifica cuatro patrones de diseño que constituyen la columna vertebral de la IA Agéntica:

Reflexión (Reflection): La capacidad del sistema para revisar su propio trabajo. Un agente redactor, por ejemplo, genera un borrador, luego asume un rol de “crítico”, identifica errores de estilo o lógica, y genera una segunda versión mejorada. Este proceso recursivo eleva exponencialmente la calidad del output final sin necesidad de un modelo más potente.

Uso de Herramientas (Tool Use): Quizás el diferenciador más pragmático. Los LLMs tradicionales están confinados a su entrenamiento. Los agentes, en cambio, reconocen sus limitaciones y “llaman” a herramientas externas: una calculadora para operaciones matemáticas precisas, una API de AFIP para consultar constancias de inscripción, o un navegador web para verificar el precio del dólar hoy.

Ng destaca cómo esto permite resolver problemas de visión computacional complejos, como contar personas en una multitud, no “mirando” la imagen de una vez, sino escribiendo código para detectar individuos secuencialmente.

Planificación (Planning): La habilidad de descomponer una meta abstracta y compleja (“Organizar la logística de importación de insumos desde China”) en una serie ordenada de pasos ejecutables (“1. Solicitar cotización, 2. Verificar posición arancelaria, 3. Contactar despachante…”). El agente mantiene el estado de este plan y avanza paso a paso.

Colaboración Multi-Agente (Multi-Agent Collaboration): La orquestación de múltiples agentes especializados que interactúan entre sí. Un agente “Gerente de Producto” puede dialogar con un agente “Desarrollador” y un agente “Diseñador”, simulando una mesa de trabajo corporativa donde la divergencia de perspectivas enriquece la solución final.

La tesis de Ng es optimista y democratizadora: con flujos de trabajo agénticos, modelos más pequeños y económicos (incluso open source) pueden superar en rendimiento a los modelos gigantes propietarios utilizados de manera simplista.

“Es un gran momento para ser un constructor”, afirma Ng, señalando que la barrera de entrada para crear aplicaciones de clase mundial ha colapsado.

Yann LeCun y la Búsqueda del “Sentido Común”

En la vereda opuesta del espectro teórico, aunque convergiendo en el objetivo final, se encuentra Yann LeCun, Científico Jefe de IA en Meta y Premio Turing.

LeCun ha mantenido una postura escéptica respecto a los LLMs actuales, argumentando que, por su naturaleza autorregresiva (predecir la siguiente palabra), son intrínsecamente incapaces de razonar o planificar verdaderamente, y están condenados a “alucinar”.

Para LeCun, el futuro reside en lo que él denomina IA Orientada a Objetivos (Objective-Driven AI). Su propuesta arquitectónica, conocida como JEPA (Joint Embedding Predictive Architecture), busca dotar a las máquinas de un “Modelo del Mundo” interno.

La arquitectura que propone LeCun para 2025 y más allá se estructura en módulos cognitivos diferenciados: Percepción (el agente observa el estado del mundo), Modelo del Mundo (el agente simula internamente qué pasaría si tomara determinada acción, la base del sentido común) y Costos y Guardarraíles (a diferencia de un LLM que simplemente responde, un agente Objective-Driven busca minimizar una función de costo sujeta a restricciones inmutables de seguridad).

Esta visión es fundamental para la aplicación industrial en Argentina. Una PyME metalúrgica no puede confiar su línea de producción a un chat que “alucina”; necesita un sistema que entienda la física de las máquinas y opere con objetivos claros y restricciones de seguridad inviolables. LeCun nos promete sistemas que son, ante todo, “dirigibles y seguros”.

La Visión de los Gigantes: Gates y Hassabis

Bill Gates, con su histórica capacidad para predecir tendencias de software, ha sentenciado que los agentes son el futuro de la computación. Su predicción para 2025 es audaz: la desaparición gradual de la interfaz basada en aplicaciones.

“No tendrás que usar diferentes aplicaciones para diferentes tareas”, asegura Gates. En su lugar, el usuario tendrá un “Agente Personal” que conoce su contexto, sus datos y sus preferencias, y que actuará como intermediario universal ante el mundo digital.

Gates enfatiza el impacto social: desde tutores personalizados hasta asistentes médicos, la agencia artificial democratizará servicios de elite.

Por su parte, Demis Hassabis, líder de Google DeepMind, ha confirmado que la estrategia de Google con Gemini y sus sucesores se centra totalmente en la capacidad agéntica.

Para Hassabis, estamos entrando en la era de sistemas que pueden “planificar y actuar” en nombre del usuario, validando su propio código y ejecutando tareas end-to-end.

Anatomía Comparada: Del Chatbot al Agente Autónomo

Para el empresario o el profesional argentino, la distinción técnica entre lo que usaba en 2023 y lo que debe implementar en 2025 es vital. No se trata solo de una mejora de velocidad, sino de un cambio en la naturaleza del software.

Generativa vs. Agéntica

La siguiente tabla sintetiza las diferencias estructurales entre ambos paradigmas, basándonos en los reportes técnicos recientes:

Dimensión	IA Generativa (GenAI)	IA Agéntica
Rol Principal	Creador de Contenido (Copiloto)	Ejecutor de Tareas (Agente Autónomo)
Interacción	Reactiva: El usuario inicia cada paso (Prompt-Response).	Proactiva: El agente recibe una meta y decide los pasos (Goal-Oriented).
Flujo de Trabajo	Lineal y estático.	Cíclico, iterativo y dinámico.
Uso de Herramientas	Limitado (plugins específicos).	Nativo y extensivo (navegador, ERP, CRM, Email).
Memoria	Efímera (limitada a la ventana de contexto).	Persistente (bases de datos vectoriales, recuerdo de preferencias a largo plazo).
Autonomía	Nivel 1: Asistencia directa.	Nivel 3-4: Colaboración con supervisión ocasional.
Toma de Decisiones	Probabilística sobre texto.	Razonamiento lógico sobre planes y acciones.

Los Componentes del Motor Agéntico

Un agente no es un bloque monolítico. Su arquitectura, según detallan expertos en ingeniería de sistemas autónomos, se asemeja más a un organismo con órganos especializados:

El Cerebro (LLM + Razonamiento): El LLM (como GPT-4o o Llama 3) actúa como el procesador central. Sin embargo, en la IA Agéntica, este cerebro no se usa solo para hablar, sino para orquestar.

Utiliza técnicas avanzadas como Chain of Thought (Cadena de Pensamiento), donde el modelo se fuerza a sí mismo a verbalizar los pasos intermedios de su lógica antes de actuar, reduciendo drásticamente los errores de juicio.

La Memoria (El Contexto Infinito): Uno de los mayores dolores de cabeza de los sistemas anteriores era la amnesia. La IA Agéntica implementa sistemas de memoria híbrida. Por un lado, la Memoria de Corto Plazo mantiene el hilo de la tarea actual.

Por otro, la Memoria de Largo Plazo utiliza bases de datos vectoriales (RAG) para almacenar “recuerdos” institucionales. Un agente de ventas en una PyME, por ejemplo, puede “recordar” que el Cliente X prefiere ser contactado los martes por la tarde y que tuvo un problema con un envío hace seis meses, personalizando la interacción al nivel de un vendedor humano veterano.

Planificación (El Estratega): Este módulo permite al agente romper la complejidad. Ante la instrucción “Organizar la liquidación de stock de invierno”, el agente no improvisa. Genera un plan detallado: identificar productos con baja rotación en el ERP, calcular descuentos, diseñar campaña de email marketing, y publicar en redes. El agente puede autoevaluar este plan y ajustarlo si encuentra obstáculos.

Herramientas (Los Brazos y Piernas): La capacidad de acción (Action) es lo que define al agente. A través de APIs, el agente puede enviar correos reales, crear filas en un Excel, generar facturas electrónicas, o mover tickets en Trello. Startups como Laburen han llevado esto al extremo con el concepto de Vibe-Coding, donde el agente “escribe” su propia integración con herramientas basándose en la intención del usuario.

El Contexto Argentino 2025: Crisis, Recesión y la Imperiosa Necesidad de Eficiencia

Para aterrizar estos conceptos en la realidad nacional, debemos quitarnos las gafas de Silicon Valley y ponernos las del empresario PyME del conurbano bonaerense o del interior productivo.

La adopción de IA en Argentina no está impulsada por el futurismo, sino por la supervivencia darwiniana en un ecosistema económico hostil.

Radiografía de la Crisis PyME

Los datos de la Confederación Argentina de la Mediana Empresa (CAME) para el segundo semestre de 2025 son elocuentes y describen un escenario de contracción que obliga a repensar estructuras de costos.

Caída del Consumo: En septiembre de 2025, las ventas minoristas PyME sufrieron una caída del 4,2% interanual a precios constantes. La recesión golpeó de manera desigual pero generalizada: el sector de Textil e Indumentaria se derrumbó un 10,9%, y el de Bazar y Decoración un 6,2%.

Estabilización Frágil: Octubre mostró una leve desaceleración de la caída (-1,4% interanual), pero la tendencia acumulada del año sigue siendo compleja.

Expectativas Pesimistas: El clima de negocios refleja esta realidad. El 60,1% de los empresarios encuestados por CAME afirmó que no es un buen momento para invertir, y un 55% considera que su situación es igual a la del año pasado, mientras que un 38% la ve peor.

Este escenario de “estanflación” crea una trampa mortal para la PyME: no pueden aumentar precios porque el mercado no valida, pero sus costos fijos (alquileres, servicios, cargas sociales, logística) siguen presionando al alza. La rentabilidad se erosiona día a día.

Los Dolores Estructurales del “Costo Argentino”

Más allá de la coyuntura de ventas, la PyME argentina carga con mochilas históricas que la IA Agéntica promete alivianar. Primero, la Burocracia Asfixiante: la gestión administrativa en Argentina es una de las más complejas del mundo.

Liquidación de impuestos, regímenes de información y trámites de importación/exportación consumen una cantidad desproporcionada de horas-hombre.

Segundo, la Logística y Stock: en una economía con distorsión de precios relativos, la gestión de inventarios es crítica. El error humano en la reposición puede significar capital inmovilizado. Casos como el de Arcor, que implementó IA para predecir la demanda de repuestos y optimizar inventarios entre plantas, demuestran el potencial de ahorro.

Tercero, el Acceso al Talento: contratar y retener personal calificado para tareas repetitivas es difícil y costoso.

Es en este preciso punto de dolor donde la IA Agéntica se inserta como una solución quirúrgica.

No se trata de reemplazar al operario industrial, sino de automatizar la “grasa” administrativa y comercial que ralentiza a la empresa, permitiéndole operar con la agilidad de una startup tecnológica.

Agentes al Rescate: Casos de Uso y Soluciones Locales

La teoría es fascinante, pero ¿cómo se traduce esto en facturación y ahorro para una empresa argentina hoy? La respuesta no viene de afuera, sino de un vibrante ecosistema de startups locales que han entendido que la IA debe hablar “en argentino” y resolver problemas argentinos.

La Fuerza de Ventas Infinita: Darwin AI y Patagon AI

Vender en recesión requiere una proactividad que la fuerza de ventas humana a menudo no puede sostener 24/7. Aquí entran los “Agentes Comerciales”.

Darwin AI, una startup fundada por los argentinos Lautaro Schiaffino y Ezequiel Sculli (ex fundadores de Sirena), se ha convertido en el estandarte de esta revolución, levantando recientemente una ronda de inversión de US$ 4.5 millones liderada por Base10 Partners. Su propuesta es radical: no ofrecen software, ofrecen “AI Workers” (Trabajadores de IA).

En lugar de una herramienta vacía, la empresa “contrata” a un agente pre-entrenado con nombre y rol. Por ejemplo, “Alba” es experta en calificar leads, mientras que “Sophia” gestiona la postventa.

A diferencia de un chatbot que espera en la web, estos agentes se integran a WhatsApp y al CRM. Si entra un lead a las 3 AM, el agente lo contacta, le hace preguntas de calificación, entiende su necesidad y, si detecta una oportunidad real, agenda una reunión para el vendedor humano.

Darwin ya opera con más de 300 clientes en 20 países. Para una PyME, esto significa tener un equipo de SDRs infinito, que no se enferma y escala instantáneamente.

De manera similar, Patagon AI, otra startup de origen argentino que recaudó US$ 2.7 millones, se enfoca en agentes de ventas conversacionales para sectores de alto ticket como concesionarias y real estate. Sus casos de éxito son contundentes: reportan que concesionarias como Motransa Mitsubishi lograron aumentar sus ventas un 35% reduciendo a la vez un 20% su presupuesto de marketing.

El Despachante Digital y la Aduana 4.0

El comercio exterior es quizás el sector donde la burocracia argentina es más densa. Sin embargo, la ola agéntica ha llegado incluso a la ARCA.

ARCA ha constituido oficialmente un Comité de Innovación sobre Inteligencia Artificial, y la Dirección General de Aduanas (DGA) trabaja activamente en proyectos para 2025 que utilizan IA para la predicción de fraude en manifiestos de carga y la clasificación arancelaria automática.

Para los importadores y despachantes, la IA Agéntica es la herramienta de defensa y eficiencia.

Plataformas avanzadas ya permiten que un agente “lea” una factura comercial compleja, cruce la descripción con la Nomenclatura Común del Mercosur (NCM), verifique las intervenciones (seguridad eléctrica, ANMAT), y prepare el borrador de la declaración SIM.

Lo que antes tomaba días de análisis manual ahora puede ser pre-procesado por agentes en minutos.

Democratización Radical: Codear y el “Vibe-Coding”

Quizás la barrera más alta para la adopción tecnológica en la PyME sea la falta de programadores. La startup argentina Laburen.com ha atacado este problema frontalmente con un concepto innovador: el “Vibe-Coding”.

En lugar de arrastrar cajitas o conectar cables visuales, el usuario simplemente “chatea” con la plataforma describiendo su problema en lenguaje natural (“Necesito un agente que revise mi Excel de stock todos los viernes y si falta algo le mande un WhatsApp a mi proveedor”).

La plataforma interpreta la intención (el “vibe”) y escribe el código del agente, conecta las APIs de Excel y WhatsApp, y despliega la solución. Laburen reporta que este enfoque reduce los tiempos de implementación en un 90%, pasando de meses a días, permitiendo que una ferretería o una panadería industrial puedan tener automatizaciones dignas de una multinacional sin contratar ingenieros de software.

Análisis de Impacto y Proyecciones: ¿Hacia Dónde Vamos?

La adopción de IA Agéntica en Argentina no es una promesa lejana; está ocurriendo a una velocidad vertiginosa, impulsada por la necesidad.

La Paradoja de la Adopción Acelerada

Un informe conjunto de Microsoft y Pi Consulting revela un dato sorprendente: el 86% de los líderes empresariales argentinos planea incorporar agentes digitales en los próximos 12 a 18 meses. Lejos de estar rezagada, la empresa argentina, curtida en la crisis, adopta tecnología de eficiencia más rápido que sus pares en economías estables. La crisis actúa como un catalizador de innovación forzada.

Impacto en la Productividad y el Empleo

Se estima que la IA Agéntica puede automatizar hasta el 50% de las horas de trabajo actuales. En el contexto argentino, esto tiene una doble lectura. Por un lado, es una inyección de productividad brutal que puede recuperar la competitividad perdida. Por otro, plantea el desafío de la reconversión laboral. La visión de expertos como los de McKinsey sugiere que no veremos un desempleo masivo inmediato, sino una “reinvención del trabajo”, donde los empleados humanos pasan de ser operarios de datos a “supervisores de agentes”.

Argentina como Hub de Exportación de Inteligencia

Más allá del consumo interno, Argentina se posiciona como un productor de esta tecnología. El gigante Globant, nacido en La Plata, ha centrado su estrategia corporativa de 2025 en los “Agentic AI Systems” como una de las cinco tendencias definitorias. El hecho de que fondos de Silicon Valley inviertan millones en startups argentinas de IA (Darwin, Patagon) confirma que el talento local en ingeniería de software y lingüística computacional es un activo de exportación de clase mundial.

Desafíos Éticos y Operativos: La Letra Chica

No todo es color de rosas. La implementación de agentes autónomos conlleva riesgos que el empresario debe gestionar con prudencia.

El Riesgo de la Alucinación: Aunque los agentes razonan mejor que los modelos crudos, no son infalibles. Un agente de compras que “alucina” un precio puede generar pérdidas reales. La supervisión humana (human-in-the-loop) sigue siendo obligatoria en procesos críticos.

Seguridad de Datos: Entregarle a un agente acceso al CRM y cuentas bancarias requiere protocolos de ciberseguridad robustos. Las arquitecturas de “Guardarraíles” propuestas por LeCun son esenciales para evitar que un agente revele datos confidenciales o tome decisiones financieras no autorizadas.

Dependencia Tecnológica: La infraestructura de conectividad en el interior de Argentina es desigual. Un agente en la nube es inútil si se corta internet. Las soluciones híbridas o Edge AI (IA en el dispositivo) serán cruciales para la industria federal.

El Imperativo de la Acción en la Revolución de la Agencia Artificial

La transición hacia la IA Agéntica representa, para la Argentina de 2025, mucho más que una actualización tecnológica. Es una oportunidad histórica de desacoplar el crecimiento productivo de las restricciones macroeconómicas tradicionales.

Por primera vez, una PyME en Rafaela, Santa Fe, o en Villa María, Córdoba, tiene acceso a la misma capacidad de inteligencia comercial y operativa que una corporación en Nueva York, gracias a plataformas democratizadoras y costos marginales decrecientes. Los agentes no vienen a reemplazar al empresario, sino a liberarlo de la tiranía de lo urgente y repetitivo, devolviéndole el tiempo para dedicarse a lo estratégico y creativo.

Como señaló Andrew Ng, la barrera para construir ha caído. La tecnología está madura, los casos de éxito locales validan el modelo, y la necesidad económica es el motor que empuja el cambio. En este nuevo paradigma, el riesgo ya no está en adoptar la inteligencia artificial, sino en pretender competir en el mercado de 2025 con las herramientas de 2020. La revolución agéntica no es el futuro; es el presente operativo de la Argentina que se niega a dejar de crecer.

Por Marcelo Lozano – General Publisher IT CONNECT LATAM

Nota Técnica: Este reporte integra análisis de flujos de trabajo agénticos (Andrew Ng), arquitecturas cognitivas (Yann LeCun), proyecciones de mercado (Bill Gates/McKinsey) y datos económicos de coyuntura argentina (CAME) actualizados a noviembre de 2025.

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