De acuerdo con un estudio global de Salesforce y MuleSoft, la adopción de agentes de IA crecerá 67% hacia 2027, un reto clave para líderes de TI en Latinoamérica.
La empresa agéntica describe organizaciones donde personas y agentes de IA colaboran sobre datos, procesos y reglas de negocio compartidas, evitando islas tecnológicas. Hoy las empresas ya utilizan, en promedio, 12 agentes de IA y esperan incrementar esa cifra en un 67% en los próximos dos años, lo que convierte la orquestación y la gobernanza en prioridades estratégicas para los responsables de tecnología. Empresas agénticas: APIs y multiagentes según Salesforce.
El Connectivity Benchmark Report 2026, elaborado por MuleSoft en colaboración con Deloitte Digital y Vanson Bourne, recoge la visión de 1.050 líderes de TI de organizaciones con más de 1.000 empleados en Norteamérica, Europa y Asia. La mayoría de estos directivos afirma que la adopción de agentes ya abarca a la mayor parte de los equipos y funciones, y el 96% considera que el éxito de los agentes depende de la integración fluida de datos entre sistemas, no solo del modelo de IA utilizado.
Para los tomadores de decisiones, el mensaje es claro: la cuestión ya no es si desplegar agentes de IA, sino si la arquitectura actual puede soportar un ecosistema multiagente conectado, seguro y alineado con los objetivos del negocio.
De pilotos aislados a sistemas multiagente
La adopción de agentes de IA ha dejado de ser experimental y se posiciona como motor directo de productividad. El 96% de los líderes de TI declara que los agentes ya mejoran, o esperan que mejoren, la experiencia de los empleados, mientras que el 95% considera que permitirán que los desarrolladores se centren en tareas de mayor valor, como diseño de soluciones, calidad de datos y seguridad.
Las empresas combinan tres enfoques principales para desplegar sus agentes: soluciones SaaS preconstruidas (36%), agentes integrados en plataformas empresariales (34%) y desarrollos personalizados internos (30%). Esta mezcla ayuda a responder a necesidades específicas de negocio, pero también incrementa el riesgo de fragmentación cuando no existe una arquitectura API‑first que actúe como plano de control para coordinar todo el ecosistema.
En paralelo, las organizaciones empiezan a apoyar estándares y protocolos diseñados para conectar agentes entre sí. Entre ellos destacan Agent Network Protocol (43%), Agent Communication Protocol (43%), Agent‑to‑Agent Protocol (40%), Model Context Protocol (39%) y Universal Tool Calling Protocol (34%), que buscan asegurar que diversos agentes puedan comunicarse, compartir contexto y ejecutar tareas de forma coherente sobre datos comunes.
Los tomadores de decisiones deben evaluar qué combinación de agentes SaaS, agentes de plataforma y desarrollos propios aporta más valor a su negocio y qué protocolos pueden simplificar la interoperabilidad en el mediano plazo.
Brechas de orquestación y gobernanza
La investigación revela una brecha creciente entre la velocidad de adopción de agentes y la capacidad de orquestarlos a escala. El 50% de los agentes actuales opera en silos aislados, sin integrarse a un sistema multiagente coordinado, lo que genera flujos de trabajo desconectados, automatizaciones redundantes y una mayor exposición a la llamada IA en la sombra.
El estudio también muestra que las empresas gestionan, en promedio, 957 aplicaciones, frente a 897 el año anterior, pero solo el 27% de ellas está integrada entre sí. Ante esta realidad, el 86% de los líderes de TI teme que la incorporación de agentes pueda introducir más complejidad que valor si no se acompaña de una estrategia sólida de integración y gobierno.
Empresas agénticas: principales obstáculos
Los principales obstáculos identificados para avanzar hacia una fuerza laboral multiagente integrada son la gestión de riesgos, cumplimiento y cuestiones legales (42%), la falta de experiencia interna en diseño de IA y agentes (41%), la infraestructura heredada o la incompatibilidad de sistemas (37%) y la integración de aplicaciones y datos en silos (35%). Además, el 96% de las organizaciones enfrenta barreras para usar datos en casos de uso de IA, y el 40% atribuye estas dificultades a arquitecturas obsoletas derivadas de silos de datos y sistemas desconectados.
La IA en la sombra surge como una consecuencia directa de estas brechas de gobernanza. Casi la mitad de las organizaciones (49%) señala la gobernanza de datos entre aplicaciones como uno de sus mayores retos de integración, mientras que un 27% de las APIs no cuenta con gobernanza formal y solo el 54% dispone de un marco centralizado para supervisar sus capacidades agénticas. Para los tomadores de decisiones, esto se traduce en riesgo operativo, regulatorio y reputacional que puede escalar rápidamente.
Para reducir estas brechas, la alta dirección debe fijar objetivos concretos de integración, aumentar el porcentaje de aplicaciones conectadas y reducir el volumen de APIs sin gobierno, con métricas claras y plazos definidos.
APIs como tejido conectivo de la empresa agéntica
Frente a este panorama, la mayoría de los líderes de TI está avanzando hacia arquitecturas impulsadas por APIs como base para conectar, orquestar y gobernar sistemas multiagente. El 96% coincide en que el éxito de los agentes de IA depende de una integración fluida de datos en todos los sistemas, mientras que el 94% afirma que la arquitectura tecnológica deberá ser cada vez más API‑driven, con las APIs como bloques fundamentales para conectar aplicaciones, datos y capacidades de IA.
Actualmente, la mitad de las organizaciones ya utiliza APIs para conectar y gobernar soluciones de IA, y un tercio de los equipos (33%) aprovecha las APIs para acelerar la integración entre sistemas. En este contexto, Salesforce posiciona MuleSoft Agent Fabric como una capa clave para detectar automáticamente agentes, descubrirlos, conectarlos y gestionarlos de manera centralizada sobre infraestructuras heterogéneas. Estas capacidades permiten construir un plano de control unificado para los agentes, lo que mejora la seguridad, la observabilidad y la escalabilidad del ecosistema.
Tal como explica Andrew Comstock, SVP y GM de MuleSoft en Salesforce, el éxito de una empresa agéntica no se mide por el número de agentes desplegados, sino por la efectividad del sistema en su conjunto. Esto exige pensar en cómo se descubren, gobiernan y orquestan los agentes para que trabajen coordinadamente, y requiere que los equipos de TI evolucionen desde la gestión de silos hacia el diseño de una base unificada que funcione como un centro de control seguro, confiable y escalable para la organización.
Los tomadores de decisiones deben acompañar este cambio arquitectónico con decisiones de inversión y gobierno que prioricen plataformas capaces de actuar como tejido conectivo para toda la empresa, integrando personas, agentes, aplicaciones y datos sobre una base de confianza.
Qué deben hacer hoy los tomadores de decisiones
En este contexto, la agenda para los equipos directivos se puede resumir en tres movimientos concretos. El primero consiste en auditar el parque actual de agentes, aplicaciones y APIs, identificando cuántos agentes operan en silos, qué porcentaje de aplicaciones está efectivamente integrado y qué APIs carecen de gobernanza, con especial atención a los flujos que manejan datos sensibles o procesos críticos.
El segundo paso es definir una hoja de ruta de arquitectura API‑first que incluya estándares de comunicación entre agentes, un modelo transversal de gobierno de datos y métricas claras de efectividad multiagente. Esta hoja de ruta debe alinearse con las prioridades de negocio, como crecimiento, eficiencia operativa, cumplimiento normativo o experiencia del cliente, y asignar responsables concretos tanto en TI como en las áreas de negocio.
Finalmente, la organización puede evaluar plataformas y soluciones que actúen como tejido conectivo para la empresa agéntica, como MuleSoft Agent Fabric, con capacidades de integración, orquestación y descubrimiento de agentes. El objetivo es transformar el mosaico actual de aplicaciones y agentes en un sistema multiagente cohesionado, medible y gobernado, donde cada nuevo agente se integre desde el diseño a un marco común de seguridad y datos.
2026 un año de preparación:
La adopción de agentes de IA avanza hacia una masa crítica y promete ganancias significativas de productividad, pero sin una arquitectura API‑driven y un marco de gobernanza sólido, las organizaciones corren el riesgo de amplificar sus silos y sus riesgos. La oportunidad para los tomadores de decisiones es convertir la fragmentación actual en un sistema multiagente orquestado que impulse innovación, cumplimiento y eficiencia con métricas claras de retorno. El siguiente paso es concreto: descargar el Connectivity Benchmark Report de MuleSoft, contrastar sus hallazgos con la realidad de la organización y activar, desde TI y las áreas de negocio, un plan de transformación hacia la empresa agéntica, con orquestación de agentes de IA, Arquitectrura API-Driven, con APIs como tejido conectivo y la gobernanza como eje.
Empresas agénticas: APIs y multiagentes según Salesforce