Resumen ejecutivo
Gartner proyecta que el 40% de los proyectos de IA agéntica será cancelado antes de que termine 2027, y las causas que enumera no son técnicas: costos que escalan, valor de negocio poco claro y controles de riesgo insuficientes. Magaly Masís recorre en esta charla la anatomía completa de la orquestación multiagente —sus cinco piezas, sus cinco patrones y la capa de protocolos que recién ahora se estandarizó— para llegar a una conclusión que combina ingeniería y derecho: la confiabilidad de una cadena de agentes se multiplica, no se promedia (diez pasos con 95% de acierto cada uno dan 60% de confiabilidad total), y ningún reparto de la ejecución reparte la responsabilidad jurídica. El cuello de botella de la IA agéntica en 2026 no es el modelo: es el diseño y es el gobierno.
1. El punto de partida: qué está pasando de verdad
Antes de hablar de arquitectura, la charla pone sobre la mesa el dato incómodo. En su comunicado del 25 de junio de 2025, Gartner estimó que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelará antes de finalizar 2027. Y en el mismo análisis agregó otra cifra que conviene tener presente al leer catálogos de proveedores: de los miles de empresas que se anuncian como "agénticas", la firma calcula que apenas unas 130 lo son realmente.
Conviene además recuperar la definición seria de agente, que no nació con los modelos de lenguaje. La formulación canónica es de Wooldridge y Jennings (1995): un agente es un sistema situado en un entorno con cuatro propiedades — autonomía (opera sin intervención directa y controla sus acciones), reactividad (percibe el entorno y responde oportunamente), proactividad (toma iniciativa para cumplir un objetivo) y habilidad social (interactúa con otros agentes o con personas). Un sistema multiagente es un conjunto de estos agentes resolviendo un problema que ninguno resolvería solo.
El campo tiene más de cuarenta años: Contract Net de Reid G. Smith formalizó la negociación entre nodos en 1980; Marvin Minsky propuso la mente como agentes simples coordinados en Society of Mind (1986); Wooldridge y Jennings fijaron la teoría en 1995. Lo que cambió en 2023 no fue la arquitectura: fue el sustrato — el modelo de lenguaje se convirtió en el motor de razonamiento.
2. Anatomía: cinco piezas y cinco patrones
Todo sistema orquestado tiene cinco componentes: un orquestador que descompone el objetivo, asigna trabajo y sintetiza el resultado; los agentes que ejecutan una tarea acotada con su propia ventana de contexto; la memoria que persiste el plan y los hallazgos más allá del contexto disponible; las herramientas que dan acceso al mundo real; y el protocolo que define cómo se descubren, se hablan y se autentican entre sí. La consecuencia práctica es una prueba de realidad brutal: si a tu proyecto le falta memoria o le falta protocolo, no tienes un sistema multiagente — tienes varias llamadas a un modelo.
| Patrón | Cómo funciona | Cuándo conviene |
|---|---|---|
| Secuencial | Cada agente entrega su salida al siguiente, en cadena. | Procesos estables y bien definidos. |
| Orquestador y trabajadores | Un líder planifica, delega en paralelo y sintetiza. | Exploración amplia con subtareas independientes. El que ganó. |
| Jerárquico | Varios niveles de supervisión, cada uno con su alcance. | Dominios complejos que exigen control por capas. |
| Debate o consenso | Varios agentes proponen y critican antes de decidir. | Decisiones de alto costo que admiten deliberación. |
| Enjambre paralelo | Muchos agentes escriben sobre un estado compartido. | Casi nunca. Es el patrón que más falla. |
El patrón que la industria adoptó funciona así: un orquestador conserva el contexto completo y delega en subagentes efímeros que devuelven un resumen. No hay canal entre pares ni estado compartido en escritura. Y de ahí sale la regla de diseño más citable de la charla:
La inteligencia se puede repartir. La escritura no. Los subagentes leen, analizan y resumen; un solo hilo decide y ejecuta los cambios con efecto real.
La capa que faltaba —y que se resolvió recién en los últimos dos años— es la de interoperabilidad. Son dos protocolos para dos problemas distintos: MCP (Model Context Protocol), creado por Anthropic y liberado en noviembre de 2024, conecta al agente con sus herramientas y datos; A2A (Agent to Agent), creado por Google y publicado en abril de 2025, conecta agentes entre organizaciones. Ambos viven hoy bajo la Linux Foundation, y A2A llegó a su versión 1.0 con más de 150 organizaciones en abril de 2026. En corto: MCP conecta al agente con sus manos; A2A lo conecta con sus pares. Un sistema serio usa los dos.
3. La evidencia: la ganancia y su precio
El argumento a favor tiene número: en la evaluación interna de Anthropic, un sistema con agente líder y subagentes en paralelo superó en 90,2% al mismo modelo trabajando solo en tareas de investigación, sobre todo en consultas de exploración amplia donde hay que recorrer muchas direcciones independientes a la vez.
Pero la charla no se queda en el titular: muestra la factura. Un agente único consume unas cuatro veces más tokens que un chat; un sistema multiagente, unas quince veces. Y el consumo de tokens explica por sí solo el 80% de la variación de desempeño — es decir, buena parte de la "inteligencia" adicional es, simplemente, cómputo comprado. De ahí la regla económica: orquestar solo tiene sentido cuando el valor de la tarea supera el costo del cómputo.
La segunda advertencia es matemática y es la que más proyectos hunde:
La confiabilidad de una cadena de pasos no se promedia: se multiplica. Diez pasos que aciertan el 95% de las veces dan 0,9510 ≈ 60% de confiabilidad extremo a extremo. Veinte pasos al mismo nivel caen por debajo del 36%. Cada agente que se agrega es un factor más en esa multiplicación — por eso el diseño correcto no maximiza el número de agentes: minimiza el número de pasos que pueden fallar sin ser verificados.
Vale la pena recordar que este fue un debate público con fecha exacta. El 12 de junio de 2025 Cognition publicó su tesis: no construyan sistemas multiagente, los agentes en colaboración producen sistemas frágiles por mal reparto del contexto y decisiones contradictorias; la prioridad es la ingeniería de contexto en un solo hilo. Al día siguiente, Anthropic publicó cómo construyó el suyo y por qué funciona. La síntesis de 2026 es el consenso práctico actual: orquestador con contexto continuo, subagentes efímeros de solo lectura que devuelven resúmenes comprimidos, y nada de enjambres escribiendo en paralelo.
4. Dónde se rompe: catorce formas de fallar
El estudio MAST, de la Universidad de California en Berkeley, analizó más de 1.600 trazas de ejecución en siete frameworks populares y clasificó los fallos en catorce modos agrupados en tres categorías: especificación y diseño (el agente desobedece la tarea o su rol, repite pasos, no reconoce cuándo terminar — la categoría más frecuente), desalineación entre agentes (diálogos que se desvían, información que no se comparte, acciones que ignoran el aporte del otro) y verificación y terminación (nadie comprueba el resultado, o la verificación es superficial y el error llega al usuario — la más cara de descubrir).
Y su conclusión es, según la propia expositora, lo más importante de toda la charla: la mayoría de los fallos proviene del diseño del sistema, no de la capacidad del modelo. Cambiar de modelo no los arregla.
A eso se suma que delegar multiplica la superficie de ataque. La charla enumera cuatro vectores con su control correspondiente: inyección indirecta de instrucciones (contenido externo que el agente lee y obedece → tratar toda entrada externa como no confiable y aislarla del canal de instrucciones); agencia excesiva (permisos que la tarea no necesita → privilegio mínimo por tarea y aprobación humana en acciones irreversibles); delegado confundido (un agente con más privilegios ejecuta lo que le pide otro que no los tiene → propagar identidad y alcance del solicitante en cada salto); y cadena de suministro de herramientas (cada conector amplía lo que el sistema puede hacer y sufrir → inventario, firma y revisión antes de habilitar).
5. Gobernanza: quién responde cuando falla
Aquí la charla cambia de registro, y es donde el perfil jurídico de la expositora aporta lo que rara vez aparece en una charla técnica. La premisa: un sistema sin un único responsable técnico sigue teniendo un único responsable jurídico. Tres consecuencias:
- Imputación distribuida. Cuando el daño surge de la interacción entre agentes de distintos proveedores, la responsabilidad no desaparece: se reparte según control efectivo y deber de cuidado. Los contratos deben decirlo antes del incidente, no después.
- Trazabilidad probatoria. Sin registro de qué agente decidió qué, con qué insumo y bajo qué identidad, no hay defensa posible. La traza deja de ser una herramienta de ingeniería y pasa a ser prueba.
- Deber de supervisión. La autonomía delegada no traslada el deber de vigilancia: quien despliega conserva la obligación de supervisar, y esa obligación debe estar asignada a una persona con nombre.
La formulación que resume todo: la pregunta que resuelve un incidente no es cuál agente falló, sino quién tenía el deber de evitarlo.
Y el marco ya existe, no hay que inventarlo: ISO/IEC 42001 —sistema de gestión de IA, certificable y auditable, el vehículo natural para formalizar quién responde por cada agente—, el NIST AI RMF —marco voluntario con cuatro funciones: gobernar, mapear, medir y gestionar— y el Reglamento Europeo de IA, obligación vinculante con efecto extraterritorial que alcanza a quien coloque sistemas en ese mercado o cuyos resultados se usen allí. Con una precisión técnica que conviene tener clara: ISO/IEC 42001 no otorga presunción de conformidad frente al reglamento europeo; la norma armonizada en preparación es la prEN 18286 del comité CEN-CENELEC JTC 21.
El calendario ya está corriendo. Tras el paquete Digital Omnibus adoptado en junio de 2026 —que aplazó parte del régimen de alto riesgo pero dejó intactas casi todas las obligaciones de transparencia—, las fechas son: 2 de agosto de 2026, obligaciones de transparencia del artículo 50, incluida la identificación de contenido generado por IA (ya en vigor); 2 de diciembre de 2026, nuevas prohibiciones y transparencia para sistemas ya colocados en el mercado; 2 de diciembre de 2027, obligaciones de alto riesgo del anexo III; y 2 de agosto de 2028, alto riesgo para IA integrada en productos regulados. Como apunta Masís desde Costa Rica: el punto de partida local sigue siendo la protección de datos personales y la Ley 8968 — la obligación europea llega antes que la propia.
6. Antes de dar permiso de escritura
Seis condiciones, y la regla es que se cumplan las seis: (1) objetivo medible con criterio explícito de éxito y de fracaso; (2) privilegio mínimo por tarea y credenciales de corta vida; (3) presupuesto de cómputo con tope y alerta por consumo; (4) trazas completas de cada decisión, herramienta e identidad; (5) punto de verificación humana en toda acción irreversible; y (6) una persona con nombre responsable del sistema en producción. Si alguno de los seis no está resuelto, el sistema todavía no está listo para actuar sin supervisión.
7. Noventa días, tres tramos
La hoja de ruta que propone la charla no depende del presupuesto del año próximo. Días 1 a 30 — diagnóstico: inventariar dónde ya hay agentes operando, con qué permisos y a nombre de quién, y elegir un caso de uso con valor medible. Días 31 a 60 — piloto instrumentado: construir con orquestador y subagentes de solo lectura, midiendo costo por ejecución y tasa de verificación desde el primer día. Días 61 a 90 — gobierno y decisión: definir política de permisos, responsable nombrado y criterio de escalamiento; decidir con datos si escala o se detiene.
Con una observación sobre el orden que vale por sí sola: casi todos empiezan por la arquitectura, que es la parte entretenida, y llegan al gobierno cuando ya hay un incidente. Ninguno de los tres tramos exige comprar una plataforma nueva.
8. Conclusiones
Tres ideas para recordar, en los términos de la autora. La orquestación es una decisión de costo, no de moda: quince veces el consumo de un chat solo se justifica cuando la tarea vale más que el cómputo que consume. La confiabilidad se multiplica, no se promedia: cada agente agregado sin verificación baja la confiabilidad del conjunto. Y la arquitectura reparte la ejecución, pero el derecho no reparte la responsabilidad: si nadie tiene nombre y apellido asignado al sistema, el sistema no tiene dueño.
Si te llevas una sola frase de esta charla, que sea esta: el cuello de botella de la IA agéntica en 2026 no es el modelo. Es el diseño y es el gobierno.
Referencias
- Masís, M. (2026). Orquestación inteligente: los sistemas multiagente transformando la tecnología [presentación]. I Congreso IA-LATAM. PDF de la charla.
- Masís, M. (2026). ¿Qué ocurre cuando diferentes agentes de IA comienzan a colaborar como un verdadero equipo? [video]. Canal de Comunidad IA LATAM en YouTube. youtube.com/watch?v=9N-MFQ3vDTk.
- Gartner (2025). Comunicado de prensa del 25 de junio de 2025: más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelará antes de finalizar 2027.
- Anthropic (2025). How we built our multi-agent research system — evaluación interna del patrón orquestador y trabajadores.
- Cemri, M. et al. (2025). Why Do Multi-Agent LLM Systems Fail? University of California, Berkeley. arXiv:2503.13657.
- Wooldridge, M. y Jennings, N. (1995). Definición canónica de agente inteligente, citada en la charla.
- Marcos de gobernanza citados: ISO/IEC 42001 · NIST AI RMF · Reglamento (UE) de Inteligencia Artificial · prEN 18286 (CEN-CENELEC JTC 21) · Ley 8968 de Costa Rica.
Sobre la autora
Magaly Masís es abogada, MBA y máster en Criminología y Perfil Criminal, especialista en Derecho Informático e inteligencia artificial, y experta en ciberseguridad y dirección de proyectos. Fundadora de Techsecure AI y de Masís Alliance, suma 22 años de trayectoria en HP, IBM, Microsoft, Maureen Data Systems y Granicus. Es docente de derecho de la tecnología en la nube y protección de datos, conferencista nacional e internacional, y embajadora de la Comunidad IA LATAM en Costa Rica. LinkedIn
Artículo elaborado por la Comunidad IA LATAM a partir de la presentación oficial y la transcripción del video de la charla. Las cifras y fuentes citadas corresponden a las referenciadas por la autora en su presentación. Este contenido es divulgativo y no constituye asesoría legal.