IV Edición del Data Talent Innovation Summit, “Agentic AI” | MIOTI.

Del “Know Your Customer” al “Know Your Agent”: el nuevo desafío empresarial de la IA agéntica

MIOTI Data & AI Services ha celebrado la IV Edición del Data Talent Innovation Summit,
donde expertos de tecnología, negocio, identidad digital y ciberseguridad analizaron cómo
escalar la IA agéntica con gobernanza, supervisión humana y control del riesgo.

Las empresas se preparan para un escenario en el que no bastará con saber quién es el usuario que está detrás de una interacción digital, sino también qué agente de inteligencia artificial actúa, a qué persona u organización está vinculado, qué permisos tiene, qué límites operativos se le han definido y cómo se supervisa su actividad. Esta fue una de las principales conclusiones de la IV Edición del Data Talent Innovation Summit, “Agentic AI”, celebrado esta semana por MIOTI Data & AI Services.
El encuentro, que reunió a más de medio centenar de profesionales de perfiles tecnológicos, líderes
empresariales y representantes de áreas como IT, ventas, marketing y desarrollo de negocio, contó
con la participación de Fabiola Pérez, CEO y cofundadora de MIOTI, Diego García, CEO de MINEO,
ponentes como Javier Barrachina, R&D Director de Facephi, Karlina Silfa, Head of Artificial
Intelligence & Advanced Analytics Portfolio de Verisure y OpenShift Platform Leader en España y
Portugal de Red Hat; además de Esther Morales, Directora de Desarrollo de Negocio de MIOTI.
“Estamos en un momento especialmente convulso para la inteligencia artificial. Mientras muchas
empresas están todavía en una primera fase, tratando de ganar productividad con la IA generativa y
la IA agéntica, los grandes actores globales ya compiten en otra liga, la de la inteligencia artificial
general, la infraestructura, los centros de datos y la energía necesaria para sostener estos modelos a
escala”, señala Fabiola Pérez, CEO y cofundadora de MIOTI. “Para las empresas españolas, 2026 es
el año en el que deben asentar las capacidades que les permitan escalar la IA con criterio, integrarla
en sus procesos, preparar a sus equipos y gobernarla con garantías”.
De la productividad individual a la transformación estructural
Durante la jornada, se destacó que 2025 fue un año clave para identificar casos de uso, lanzar pilotos
y explorar cómo extraer valor real de la tecnología. Sin embargo, el avance de la IA agéntica apunta a
un cambio de mayor profundidad. Frente a la IA generativa, orientada principalmente a asistir en
tareas concretas, los agentes de IA introducen la posibilidad de ejecutar procesos completos,
coordinarse con otros agentes y apoyarse en memoria persistente para abordar tareas más
complejas, personalizadas y prolongadas en el tiempo.
Este salto ya está transformando ámbitos como las búsquedas online, el desarrollo de software, los
procesos de compra, la atención al cliente, las operaciones internas y la automatización de tareas
complejas. A medio plazo, la aparición de agentes verticalizados por sector podría modificar de
forma significativa la propuesta de valor de muchas soluciones empresariales, especialmente en
áreas como legal, salud, finanzas, operaciones, identidad digital o ciberseguridad. El cambio, por
tanto, no se limita a nuevas herramientas de productividad, sino que apunta a una reorganización
más profunda de cómo se diseñan, ejecutan y supervisan los procesos dentro de las compañías.

La jornada también situó el avance de la IA agéntica dentro de una competición tecnológica global
que va más allá del desarrollo de modelos. Mientras Estados Unidos concentra buena parte de su
ventaja en arquitectura tecnológica, centros de datos y capacidad de cómputo, China ha acelerado
su posición en robótica y modelos avanzados. Esta carrera está trasladando el debate empresarial
hacia cuestiones estructurales como la disponibilidad de infraestructura, la soberanía tecnológica y
el consumo energético, donde empiezan a ganar peso nuevas fuentes de energía, incluida la nuclear
y los reactores modulares de menor escala para alimentar centros de datos.
El reto no es lanzar pilotos, sino escalarlos con gobernanza
Uno de los puntos centrales del debate fue la dificultad de pasar de la experimentación a la adopción
real. Las organizaciones están lanzando numerosos pilotos de inteligencia artificial, pero muchos de
ellos no llegan a escalar por obstáculos como los sistemas legacy, la dispersión de los datos, la falta
de integración con procesos existentes, las restricciones regulatorias o la ausencia de una estrategia
clara de gobernanza.
En este sentido, los participantes coincidieron en que la IA agéntica debe incorporarse desde un
enfoque estructurado, con control sobre la plataforma, seguridad desde el diseño, observabilidad,
evaluación constante de riesgos y criterios claros sobre qué decisiones pueden delegarse en agentes
y cuáles deben permanecer bajo supervisión humana.
La conclusión compartida fue que el enfoque human-in-the-loop será determinante. La IA agéntica
no elimina el papel de las personas, sino que lo transforma. Las compañías deberán combinar la
capacidad de ejecución de los agentes con el criterio humano, especialmente en decisiones críticas,
contextos regulados o procesos con impacto directo en clientes, empleados o activos estratégicos.
Es por ello que, la IA agéntica también obligará a redefinir el papel del talento dentro de las
organizaciones. La adopción de agentes inteligentes acelerará el paso de modelos basados en la
ejecución directa de tareas a otros en los que las personas actuarán como coordinadoras,
supervisoras y “directoras de orquesta” de sistemas cada vez más autónomos. Esto exigirá reforzar
estrategias de reskilling y upskilling, así como potenciar soft skills como el pensamiento crítico, la
capacidad de análisis, la creatividad, la toma de decisiones, la coordinación de equipos y la gestión
del cambio.
Seguridad, identidad y confianza en la era de los agentes
La democratización de estas herramientas abre nuevas oportunidades para las empresas, pero
también para actores maliciosos, que pueden utilizarlas para automatizar ataques, simular
comportamientos legítimos o sofisticar esquemas de fraude. Ante este escenario, las organizaciones
deberán evolucionar desde modelos de verificación puntuales hacia enfoques de monitorización
continua, gestión de identidades, análisis de comportamiento, evaluación dinámica del riesgo y
control de la actividad durante toda la sesión. Ya no bastará con saber quién es la persona que inicia
una interacción, sino que será necesario entender qué ocurre después, cómo se comporta la cuenta,
qué señales de riesgo aparecen y qué decisiones deben tomarse en tiempo real.
Una de las conclusiones más destacadas del encuentro fue la necesidad de avanzar hacia un modelo
de Know Your Agent, en línea con la lógica de control y confianza que ya existe en otros ámbitos empresariales. En la era de la IA agéntica, las compañías deberán ser capaces de identificar qué
agente actúa, a qué persona u organización está vinculado, cuáles son sus límites, qué permisos
tiene, cómo se monitoriza y bajo qué criterios puede operar.