Gestionar la velocidad, la escala y la expansión de la IA agéntica: perspectivas de Think 2026 

Cuanto más rápido pasen los nuevos servicios y características de la ideación a la implementación en el mundo real, más difícil será mantener la supervisión y la alineación organizacional. La codificación agéntica es una herramienta potente, pero las herramientas no son sistemas, y los sistemas son los que impulsan la evolución empresarial. Una herramienta proporciona velocidad e impulso; un sistema garantiza que las herramientas y los equipos avancen juntos en la dirección correcta y mantengan el rumbo.

En Think 2026, líderes empresariales y de TI de Disney, BNP Paribas, New York Life, Warby Parker, EY y muchos más se unieron a los líderes de IBM para explorar formas de construir una empresa agéntica con velocidad y a escala sin sacrificar el control o la cohesión. "La pregunta se reduce a: ¿hasta qué punto está integrada la IA en sus procesos empresariales?", dijo Arvind Krishna, presidente y CEO de IBM, en su discurso de apertura. “¿Es parte de la empresa? ¿O es algo secundario?"

El 28 de abril anunciamos la disponibilidad a nivel global de IBM Bob, un partner de desarrollo que prioriza la IA para todo el ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC). Durante toda la semana en Think 2026, partners empresariales de una amplia gama de sectores, algunos de los cuales han estado trabajando con Bob desde el año pasado, hablaron sobre cómo han utilizado Bob para crear sistemas adaptados a sus necesidades específicas.

IBM creó Bob en respuesta a lo que los equipos empresariales nos han solicitado constantemente: un sistema que trascienda fragmentos aislados de código y pueda coordinar costes, cambios de código y entrega a nivel de organización, sin perder la velocidad que hace que la IA agéntica sea tan valiosa. "Bob no es solo un asistente de codificación", dijo Krishna. "Cuando decimos desarrollo de software, nos referimos a arquitectura, planificación, generación de código, pruebas y seguridad". 

Bob es independiente del modelo y está diseñado para funcionar con los entornos de implementación y la pila tecnológica con la que ya opera. Una investigación del IBM Institute of Business Value (IBV) reveló que el 82 % de los ejecutivos espera que sus capacidades de IA confíen en un enfoque multimodelo en 2030. "Creemos que la mejor estrategia es mezclar y asegurarse de que en ningún momento se queda atado a un solo proveedor, con un solo canal", dijo el martes Jean-Michel Garcia, CTO de BNP Paribas, en una conversación sobre orquestación y gobierno agénticos con Andy Baldwin, vicepresidente sénior de ofertas de consultoría y crecimiento de IBM. "Por eso estamos experimentando con Bob".

Durante la ponencia IBM Partner Plus del lunes, Zachary Greenberg, CEO de Nexar, explicó cómo esa apertura está ayudando a su empresa a innovar. IBM Bob ayudó a Nexar a "coger este pipeline de datos increíblemente [valioso] que tenemos y crear agentes a partir de él que luego podamos ofrecer directamente a los clientes".

En IBM, más de 80 000 empleados, más de una cuarta parte de nuestro personal en todo el mundo, ya utilizan Bob, lo que supone un aumento medio del 45 % en productividad. Es lo suficientemente robusto para los ingenieros de software pero lo suficientemente intuitivo para los líderes empresariales, lo que permite a organizaciones como Nexar (e IBM) hacer que todos operen en el mismo sistema. "Todos, desde los ingenieros hasta los Product Managers y el equipo financiero, están aprovechando [Bob] para ayudar a acelerar nuestro negocio de manera significativa", dijo Greenberg.

La IA puede simplificar el desarrollo de software, pero la complejidad empresarial no va a desaparecer. Las empresas siguen lidiando con sistemas heredados que no se pueden reemplazar, costes que no se pueden ignorar y gobierno que no se puede eludir. "Si nos fijamos en los sistemas de software, alrededor del 60 % del trabajo es migración, modernización y mantenimiento", dijo Sunderasan en una sesión Spotlight sobre modernizar el SDLC con IA agéntica. "El desarrollo de código nuevo solo supone alrededor del 15 %."

El desarrollo de software tradicional, y por lo tanto el SDLC tradicional, es inherentemente determinista. El código proporciona instrucciones explícitas y la misma entrada siempre producirá el mismo output. Pero los agentes de IA, al igual que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) que los impulsan, son inherentemente probabilísticos. "Usted necesita una capa entre la IA y su aplicación que le diga cómo tomar la probabilidad y hacerla fiable", explicó Sunderesan.

IBM Bob se creó para hacer frente a esta realidad. De acuerdo con los principios de DevSecOps, cambia la seguridad a la izquierda e implementa una revisión humana continua en cada paso crítico: el gobierno y la seguridad se integran en cada paso, en lugar de consolidarse al final, algo que la audiencia ve de primera mano en una demostración en vídeo de IBM Bob modernizando una base de código heredada.

Tras la demostración, Michael Kwok, vicepresidente de IBM Bob, y director del laboratorio de Canadá de IBM, convocó a un panel de ejecutivos cuyas organizaciones fueron las primeras en probar y adoptar IBM Bob.

Chris Aiken, director de producto de EY, apreció la potente adaptabilidad de Bob en un entorno altamente regulado. "La capacidad de personalizar el comportamiento de Bob mediante el uso de modos fue realmente crítica para nosotros", explicó. Masanori Unno, vicepresidente de NIC Partners, describió el papel de Bob a la hora de ayudar a sus clientes, a menudo reacios al cambio, a modernizarse y acelerar la incorporación. Christophe Boulange, director de nube de BNP Paribas, señaló que Bob ayuda al venerado banco a mantenerse al día con el ritmo de innovación que están viendo en los competidores emergentes en el espacio fintech y neobanco.

El CEO de Blue Pearl, Saireshan Govender, comenzó a probar la versión beta de Bob después de IBM TechXchange en octubre. Su base de código Java heredada tenía unas 127 API obsoletas. "El plan inicial del proyecto era de unos nueve meses, con 14 desarrolladores de Java, para modernizar esa base de código", recordó. "Bob pudo modernizar esa base de código en tres días". El cambio fue tan rápido que los desarrolladores técnicos de Blue Pearl no estaban seguros de poder confiar en los resultados, pero después de unos días de revisión, se convencieron. "El retorno de la inversión habla por sí solo en este momento", dijo Govender.

“Yo viví un deporte muy individual”, dijo la leyenda del tenis (y cofundador de Agassi Sports Entertainment) Andre Agassi a Andy Baldwin durante la ponencia sobre orquestación y gobierno de la IA agéntico del martes. "Era un deporte que no tenía dinastías para ayudar a transmitir las buenas prácticas y hacer que su crecimiento fuera exponencial". Los jugadores de tenis pueden salir adelante por sí mismos, pero las iniciativas de IA agéntica de una empresa necesitan conocimiento institucional y coordinación para tener éxito a largo plazo. 

La verdadera transformación agéntica es un deporte de equipo: una variedad de proyectos de IA aislados que se mueven en su propia dirección pueden lograr algún éxito individual, pero no harán que su empresa avance. Y a medida que la IA gana en autonomía y crear agentes de IA potentes es más rápido y fácil, rastrear la expansión de la IA en la organización se hace más difícil: la investigación del IBV muestra que solo el 18 % de las organizaciones mantienen un inventario de IA actualizado y completo, y al 68 % de los ejecutivos les preocupa que sus iniciativas de IA fracasen por falta de una integración profunda.

Por tanto, IBM Bob está diseñado para integrarse de manera fluida con watsonx Orchestrate (y viceversa), que proporciona un plano de control centralizado para agentes creados en Bob (o en otro lugar). Como equipo, impulsan la velocidad y la escalabilidad sin dispersarse innecesariamente. Tras la conversación de Baldwin con Agassi, Neel Sunderesan y Sanah Pallithotungal de IBM demostraron exactamente cómo Bob y Orchestrate trabajan juntos: Orchestrate informa de un problema en tiempo real, sugiere una corrección y proporciona a Bob el contexto que necesita para crear inmediatamente nuevos agentes que aborden el problema.

Para saber más sobre cómo orquestar, acelerar y gobernar sus sistemas agénticos, vea la ponencia completa.

En el segundo día de Think 2026, IBM anunció seis mejoras clave de watsonx Orchestrate. En conjunto, estas capacidades proporcionan una única capa operativa para centralizar, gestionar, monitorizar y gobernar todos sus agentes de IA en todos los marcos y entornos.

La creación de agentes de IA representa solo alrededor del 20 % del ciclo de vida de desarrollo de agentes (ADLC): la mayor parte del ADLC comprende probar, implementar, operar y monitorizar sistemas agénticos en producción. Tanto si crea agentes de terceros personalizados, como si crea agentes en Orchestrate o utiliza opciones prediseñadas del catálogo de agentes de Orchestrate, el plano de control de Orchestrate proporciona perspectivas y alertas en tiempo real en todo su ecosistema agéntico, centraliza el cumplimiento de guardrail, la gestión de identidades/credenciales y la información de registro de auditorías, y facilita la actuación instantánea cuando surge la necesidad.

Los agentes de IA pueden moverse más rápido que los ciclos convencionales de revisión manual, por lo que las empresas necesitan una supervisión que pueda seguirles el ritmo. La investigación del IBV de abril de 2026 descubrió que, en promedio, las organizaciones comprometidas con el gobierno basado en la orquestación:

• Tuvieron 13 veces más probabilidades de ampliar su práctica de IA

• Experimentaron un 30 % menos de irregularidades (que cuestan a una empresa de 20 000 millones de dólares alrededor de 140 millones de dólares al año)

• Disfrutaron de un ROI un 20 % mayor

• Consiguieron un 169 % más de transparencia

• Se beneficiaron de una protección de datos un 132 % más sólida

En una empresa, no se gana creando el mayor número de agentes, ni se gana dentro de un silo. Se gana al ejecutarlos de forma segura, fiable y medible, a escala y en todos los sistemas.