Hay una frontera nueva en la vida de las organizaciones: los agentes de inteligencia artificial, sistemas que no solo responden sino que actúan en varios pasos y con herramientas propias. Gartner calcula que una gran corporación podría pasar de unos pocos a más de 150.000 de ellos hacia 2028, pero apenas una de cada ocho empresas cree tener el orden necesario para gobernarlos. La historia revela una paradoja antigua en nuevo ropaje: cuando la capacidad de hacer crece más rápido que la de vigilar, lo que se multiplica no es solo la productividad, sino también la sombra.
Gartner proyecta 150.000 agentes de IA por empresa en 2028, pero solo el 13% tiene gobernanza adecuada
La política decía cero agentes; la auditoría encontró más de 4.000
Mark
Parece una cifra enorme, 150.000 agentes. ¿Por qué debería importarme?
Mimi
Porque no es solo el crecimiento, sino que apenas el 13% de las organizaciones dice tener gobernanza adecuada. La escala llega antes que el control.
Mark
¿Todas las empresas tendrán tantos agentes?
Mimi
No. Es un promedio previsto para compañías de la Fortune 500, y sirve para ilustrar la dirección más que para predecir un número exacto.
Luke
Ojo con eso: es una proyección de Gartner, no un dato medido. Y el 13% es lo que las organizaciones creen de sí mismas, una autoevaluación.
Mark
¿Y el caso del banco con 4.000 agentes?
Mimi
Muestra el punto ciego: la política decía cero y la auditoría encontró más de 4.000. Se crean sin que tecnología lo sepa.
Luke
Es un solo caso, de un banco sin nombre, recogido por MarkTechPost. Ilustra, pero no demuestra que sea lo habitual.
Mark
Entonces, ¿qué respaldo hay para el riesgo?
Mimi
El informe de Redwood: 77% con consecuencias negativas, 42% con registro centralizado, 51% con supervisión en tiempo real.
Luke
Son cifras de un solo informe y no sabemos aquí cómo se hizo la muestra. Lo mismo vale para los 670.000 dólares extra de IBM, citados de segunda mano.
Mimi
Aun así, el consejo práctico es sencillo: inventario, un dueño humano por agente y permisos según el riesgo.
O Pulso
- Un banco descubrió más de 4.000 agentes funcionando cuando su política decía que no tenía ninguno.
- Gartner prevé que una gran empresa pase de menos de 15 agentes a más de 150.000 en apenas tres años.
- El 77% de las compañías ya sufrió consecuencias negativas por agentes sin control, sobre todo facturas inesperadas de nube.
- Proveedores como RSA, Microsoft, Descope y WSO2 compiten por ofrecer identidad, auditoría y gobierno para estos agentes.
- La respuesta que se perfila es inventariar, asignar un dueño humano a cada agente y dar autonomía según el riesgo de cada tarea.
Hay una frontera nueva en la vida de las organizaciones: los agentes de inteligencia artificial, sistemas que no solo responden sino que actúan en varios pasos y con herramientas propias. Gartner calcula que una gran corporación podría pasar de unos pocos a más de 150.000 de ellos hacia 2028, pero apenas una de cada ocho empresas cree tener el orden necesario para gobernarlos. La historia revela una paradoja antigua en nuevo ropaje: cuando la capacidad de hacer crece más rápido que la de vigilar, lo que se multiplica no es solo la productividad, sino también la sombra.
Un banco global de tamaño mediano aseguró que no usaba agentes de inteligencia artificial, porque su política interna los prohibía. Una auditoría halló más de 4.000 funcionando dentro de la empresa. El caso ilustra un problema que hoy preocupa al sector: muchas organizaciones están rodeadas de agentes que ni siquiera saben que tienen.
Gartner proyecta que una empresa promedio de la lista Fortune 500 pase de menos de 15 agentes en 2025 a más de 150.000 en 2028. La cifra no describe a todas las compañías, pero muestra la escala posible: decenas de experimentos podrían transformarse en miles de procesos en paralelo. Mientras tanto, solo el 13% de las organizaciones considera tener una gobernanza adecuada.
A diferencia de un chatbot, un agente ejecuta tareas en varias etapas, consulta sistemas y puede actualizar registros o enviar mensajes. Cuando se crean sin coordinación desde distintos departamentos, aparece el llamado agent sprawl: tareas duplicadas, accesos indebidos y datos confidenciales expuestos. Un informe de Redwood Software indica que el 77% de las empresas ya tuvo consecuencias negativas, y los costos inesperados de nube encabezan la lista.
En ese vacío creció un mercado de herramientas de identidad, auditoría y control. JetBrains lo vivió desde adentro: su gasto en IA se multiplicó por diez en un semestre y su primer informe consolidado le costó cuatro días de trabajo manual. Su respuesta fue crear Air Governance.
La recomendación que se repite es proporcionalidad: mantener un inventario real, asignar un responsable humano a cada agente, revisar permisos y dar autonomía según el riesgo. Para una startup, el primer paso es simple: saber cuántos agentes existen y quién responde por ellos.
Un banco global de tamaño mediano afirmó que no tenía agentes de inteligencia artificial en su operación, porque su política interna los prohibía. Una auditoría encontró más de 4.000 funcionando dentro de la empresa. El caso, recogido por MarkTechPost en septiembre de 2026, resume el problema que ahora ocupa a los analistas del sector: las empresas están rodeadas de agentes que no saben que tienen.
La cifra que dio pie a la discusión viene de Gartner, que en un comunicado de abril de 2026 proyectó que una empresa promedio de la lista Fortune 500 pasaría de menos de 15 agentes de IA en uso en 2025 a más de 150.000 en 2028. No significa que todas las compañías vayan a operar esa cantidad. Es un promedio previsto para las grandes corporaciones y sirve sobre todo para ilustrar la escala posible: lo que hoy son decenas de experimentos aislados podría convertirse en miles de procesos corriendo en paralelo. Junto a esa proyección, apenas el 13% de las organizaciones considera tener una estructura de gobernanza adecuada para estos sistemas.
La diferencia entre un agente y un chatbot es operativa. Un asistente responde preguntas o genera texto; un agente ejecuta tareas en varias etapas, usa herramientas digitales y actúa a partir de un objetivo. Puede consultar sistemas internos, ordenar datos de una hoja de cálculo y preparar un informe, y con los permisos adecuados puede actualizar registros o enviar mensajes. Lo hace en atención al cliente, ventas, recursos humanos, tecnología o finanzas, a veces con varios agentes encadenados en un mismo proceso.
El riesgo aparece cuando esos agentes se crean desde distintos departamentos, incluso por empleados que usan herramientas corporativas sin que el área de tecnología lo sepa. Ese fenómeno tiene nombre: agent sprawl. Sus consecuencias son duplicación de tareas, acceso indebido a información, exposición de datos confidenciales y acciones fuera de las reglas. Un agente pensado para ordenar documentos se vuelve un problema si recibe acceso a archivos confidenciales o los comparte con usuarios no autorizados.
Los datos del sector respaldan la advertencia. Un informe de Redwood Software, difundido por Europa Press en octubre de 2026, indica que el 77% de las empresas ya sufrió alguna consecuencia negativa por un agente sin gobernar; los costos inesperados de nube fueron los más comunes, seguidos por interrupciones operativas y problemas de cumplimiento. Solo el 42% tiene un registro centralizado de agentes y el 51% cuenta con supervisión en tiempo real. MarkTechPost cita además a IBM: los incidentes de IA en la sombra cuestan en promedio 670.000 dólares más que los estándar.
En torno a ese vacío se formó un mercado. RSA anunció Agent ID, plataforma de identidad para agentes en industrias reguladas, que estará disponible de forma general el 16 de noviembre de 2026, con el módulo de gobierno previsto para el primer semestre de 2027. Descope lanzó en octubre su Agentic Identity Hub 3.0, con políticas y auditoría para agentes internos y servidores MCP. WSO2 liberó su Agent Manager, un plano de control abierto, y Microsoft presentó Agent 365 en Ignite 2025, con un panel dentro del centro de administración de Microsoft 365.
JetBrains ofrece el ejemplo desde adentro. Según Revista Cloud Computing, su gasto interno en IA se multiplicó por diez aproximadamente en el primer semestre de 2026, y su primer informe conjunto sobre herramientas de distintos proveedores le costó cuatro días de trabajo manual. Respondió con Air Governance, a 20 dólares por mes por desarrollador con acceso a IA, tras un acceso anticipado con unas 200 organizaciones.
Gartner recomienda mantener un inventario centralizado con finalidad, responsables, permisos y herramientas conectadas de cada agente, monitorear su comportamiento, revisar accesos y desactivar los redundantes. El criterio rector es la proporcionalidad: la autonomía debe corresponder al riesgo de la tarea. Para una startup, el artículo sugiere empezar por un inventario real, asignar un dueño humano a cada agente, aprobar por humano solo lo que supere un umbral de riesgo y medir el gasto desde el primer agente. El NIST, mientras tanto, mantiene una iniciativa de estándares para la seguridad e interoperabilidad de estos sistemas.
Citações Notáveis
El nivel de autonomía debe estar relacionado con el riesgo de la tarea.— Principio de proporcionalidad en las recomendaciones de gobernanza de agentes (Gartner)
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