Por qué 2026 es el año de los agentes de IA en el trabajo diario
De asistentes que responden preguntas a sistemas que ejecutan tareas de punta a punta.
La conversación pasó de '¿qué modelo responde mejor?' a '¿qué agente puede completar esta tarea sin supervisión constante?'. Esto se explica por tres factores: modelos más confiables en razonamiento de varios pasos, protocolos estandarizados (como MCP) que facilitan conectar agentes a herramientas reales, y una curva de aprendizaje organizacional: los equipos ya perdieron el miedo inicial y empiezan a delegar tareas completas, no solo borradores.