Agentes de IA para la operativa industrial

Los grandes fabricantes de software de gestión han pasado en muy poco tiempo de incorporar asistentes conversacionales a desplegar agentes capaces de ejecutar tareas. SAP ya contaba en el primer trimestre de 2026 con más de 30 agentes especializados y más de 2.500 «skills» de Joule, con un AI Agent Hub para su gestión, gobierno y descubrimiento. Infor ha llevado este enfoque a la industria con una biblioteca de más de 100 agentes y un orquestador para flujos operativos de varios pasos, con conectividad tanto a sus aplicaciones como a sistemas de terceros. Sage ha incorporado Copilot, agentes de inteligencia comercial y automatización mediante IA a Sage X3, su ERP para empresas medianas. Microsoft, por su parte, está ampliando Dynamics 365 con agentes integrados en finanzas y cadena de suministro.

Además, ha puesto en disponibilidad general un servidor MCP que permite a los agentes consultar y modificar datos y ejecutar operaciones en Dynamics 365 Finance y Operations, bajo los permisos del sistema y sin desarrollos específicos para las funciones ya expuestas. El ERP amplía así su papel como sistema de registro y se convierte también en una plataforma para la ejecución de tareas mediante agentes.

Detrás de estos anuncios hay un cambio de fondo: el software empresarial incorpora la capacidad de actuar de forma proactiva para alcanzar objetivos definidos. Gartner prevé que el 40% de las aplicaciones empresariales incorpore agentes especializados por tarea a finales de 2026, frente a menos del 5% en 2025. También estima que en 2028 un tercio de las experiencias de usuario se habrá desplazado de las aplicaciones tradicionales a interfaces basadas en agentes. Para facilitar esta evolución, el sector está adoptando estándares abiertos. Uno es el Model Context Protocol (MCP), creado por Anthropic, que estandariza el acceso de los agentes a los datos y herramientas de los sistemas. Otro es el protocolo A2A, desarrollado inicialmente por Google, que permite la comunicación y colaboración entre agentes de distintos fabricantes. Ambos están bajo gobernanza neutral en el ámbito de la Linux Foundation. Con la tecnología madurando, la pregunta ya no es solo qué pueden hacer los agentes, sino con qué fiabilidad, control y resultados pueden operar en procesos reales. El reto resulta especialmente relevante en la industria: una fábrica puede combinar un ERP, un MES y un GMAO de proveedores distintos. Los estándares facilitan la conexión, pero coordinar procesos entre estos sistemas exige integrar su contexto operativo, sus permisos y sus reglas de negocio, además de establecer una gobernanza común.

Para dar respuesta a este escenario, Ibernova lanza una plataforma de agentes de IA diseñada para la operativa industrial. Su objetivo es que el software no se limite a registrar incidencias, sino que ayude a resolverlas: los agentes de IRIS cruzan la información de los distintos sistemas de la planta, identifican el origen de cada problema y proponen o ejecutan la respuesta adecuada. La gobernanza forma parte del diseño desde el primer momento. La autonomía de cada agente se ajusta según su impacto y su reversibilidad, en tres niveles: consultar e informar, preparar operaciones para que un responsable las revise, y ejecutar por sí mismo tareas autorizadas de bajo riesgo. Sobre esta base, Ibernova aporta la infraestructura de ejecución segura y los conectores con los sistemas existentes. Clientes, distribuidores y socios tecnológicos pueden convertir su conocimiento sectorial en agentes propios, sujetos a las mismas políticas de control. Todos ellos se ofrecen como servicio (Agent as a Service) a través del marketplace de Ibernova, de modo que las empresas pueden incorporarlos sin desplegar ni mantener infraestructura de IA.