La primera se puede contestar ya. El sector proyecta que el 40% de los proyectos con agentes se cancelará antes de 2027, y el escepticismo tiene fundamento. Pero los casos que recoge la última edición de nuestro informe son difíciles de ignorar: Walmart declara un 35% más de valor de pedido entre los usuarios de su asistente, Home Depot habla de las mayores tasas de conversión de su historia y el coste de un activo creativo cae uno o dos órdenes de magnitud. En esos ámbitos la discusión sobre el valor está cerrada.
Y por eso aparece la segunda. Un proyecto que funciona se mete en el centro del negocio, y la dependencia es, en cierto modo, el precio del éxito. Pero no todas las dependencias pesan igual. Depender de un modelo que redacta un borrador que alguien revisa es llevadero, si cambia, lo notas. Depender de uno que decide es otra cosa. Cuando cambia el comportamiento de un sistema que fija pujas, ajusta precios o aprueba devoluciones, no obtienes un error, obtienes decisiones distintas. Nada se rompe, y puedes tardar semanas en darte cuenta.
Casi todos construimos sobre los mismos cimientos, cuatro o cinco modelos muy conocidos, y a un precio que se ha desplomado: una mediana empresa con cinco millones de consultas al mes paga hoy entre 8.000 y 25.000 euros, frente a los 40.000 u 80.000 de 2024. Son precios de conquista, en plena carrera por captar clientes, y sostenidos por una inversión que tendrá que demostrar rentabilidad. Pero el precio es solo la parte visible. Un modelo puede encarecerse, cambiar de condiciones o quedar obsoleto y retirarse en meses, siempre según el calendario del proveedor. Y si el que se retira es el que decide, sustituirlo obliga a validar otra vez. Buena parte de tu rendimiento vive en la hoja de ruta de otro.
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Quien hace desarrollo de software lo tiene delante. Programar ya se hace con agentes y volver atrás cuesta imaginarlo, pues ha cambiado el método y el listón de lo que se espera producir. Si mañana se encarecen de golpe, no es una partida que se recorta, es un coste que no se puede dejar de pagar.
Hasta hace poco no había mucho sitio a donde ir, pero esto ha cambiado deprisa. Este verano han llegado modelos de pesos abiertos que compiten con los cerrados, casi todos llegados de china: Kimi K3, Qwen, DeepSeek o GLM. Los cerrados siguen por delante, pero la distancia se ha estrechado lo suficiente para que exista alternativa.
Y lo decisivo no es cuál elijas, sino poder ejecutarlo por tu cuenta. De nada vale un modelo abierto si acabas llamando a una API de un proveedor que lleva tus datos a otra jurisdicción. Servirlos cuesta infraestructura, pero da dos cosas a la vez: independencia de las decisiones de un tercero y la garantía, para ti y para tus clientes, de que los datos no se mueven de donde deben.
Y esto nos lleva a donde de verdad se decide, el dato. Cuando estas iniciativas fracasan casi nunca es por el modelo, sino porque la información de la compañía no está ordenada ni conectada. Y quien está así no solo despliega peor, sino que es quien menos aprovecha que haya alternativas, porque no tiene con qué entrenar, comparar ni negociar.
Y falta una pieza, la que menos se nombra y que une las dos anteriores. Un dato ordenado y un modelo capaz no sirven de mucho sin algo que los conecte de forma gobernada, con información accesible por API y protocolos estándar para que cualquier agente (y persona) use la misma fuente. Quien tiene esa capa vuelve a elegir proveedor cada año. Quien no la tiene eligió una vez y ya no ha vuelto a decidir.
De las dos preguntas del principio, la primera ya tiene respuesta: en 2027 aprovechar la IA será poco más que una condición para competir. La que seguirá separando a unas compañías de otras es la segunda: no qué modelo usas hoy, sino como tienes tus datos y de quién (y qué) dependes para explotarlos.