De los chats a los agentes: así se reescribe el trabajo con IA en 2025
La IA de 2025 se mueve del chat a agentes integrados en el sistema (terminal, protocolos como MCP) y reconfigura el trabajo sin recortes masivos. La pila de datos se renueva con analítica conversacional, modelos fundacionales tabulares y tiempo real; el progreso de los LLM es medible. El foco pasa a gobernanza y eficiencia.
Agentes que amplían el trabajo, no reemplazan empleos
Los CEO apuestan por agentes que aumentan productividad sin recortes. La evidencia sugiere que la IA redistribuye tareas y crea nuevas funciones, más que destruir empleos.
La analítica conversacional redefine el reporting empresarial
Hablar con los datos sustituye paneles estáticos. La analítica conversacional acerca el BI a todos; incluso equipos no técnicos ya prefieren terminales y agentes para consultas.
Modelos fundacionales tabulares transforman la ciencia de datos
Foundation models para tablas prometen automatizar limpieza, imputación y análisis, cambiando el rol del científico de datos hacia curaduría y validación.
IA agente: contexto, herramientas y guardrails por defecto
El rendimiento de agentes depende de ingeniería de contexto, herramientas bien expuestas y guardrails técnicos desde el diseño. Protocolos como MCP unifican capacidades.
LLMs aceleran: de acertijos a agentes de propósito general
Los LLMs progresan de minutos a segundos y se orientan a agentes persistentes multiaplicación; el salto invita a repensar nuestra relación con sistemas que ‘ven’ distinto.