¿Y si el futuro no fueran las apps, sino agentes que piensan, actúan y colaboran entre sí?
Este año Google Cloud Next ’25 se celebró durante la primera semana de abril en Las Vegas, Estados Unidos. El evento duró 3 días, en los que se desarrollaron 10 keynotes y 700 sesiones alrededor de tópicos de innovación como inteligencia artificial, nube de datos, infraestructura moderna, seguridad, Google Workspace, entre otros.
Y ahí fui! A escuchar de primera mano cuáles son las principales tendencias que se vienen para este nuevo año. En este artículo, quiero compartir algunas reflexiones sobre una de esas novedades que va a dar qué hablar en el próximo tiempo.
De SaaS a Agents-as-a-Service: Lo que se viene en el desarrollo de productos digitales según Google Next ‘25
Durante este evento, Google no solo presentó productos: propuso una nueva forma de pensar el software. Las tendencias dejaron en claro que estamos entrando a la “era agéntica”, donde el diseño de los productos digitales está atravesado por la inteligencia, la autonomía y la colaboración entre agentes.
Este nuevo enfoque plantea reemplazar a las aplicaciones tradicionales por ecosistemas de agentes que, impulsados por modelos de lenguaje de gran escala (LLM) y arquitecturas modulares, son capaces de razonar, planificar y ejecutar tareas complejas en tiempo real. Al mismo tiempo, pueden adaptarse ágilmente a las necesidades cambiantes de personas usuarias y empresas.
Este concepto de Agents-as-a-Service (AaaS) representa una evolución significativa del modelo SaaS (Software-as-a-Service). Mientras que SaaS se centra en proporcionar acceso a aplicaciones, AaaS va un paso más allá al ofrecer agentes inteligentes que pueden interactuar no solo con datos y sistemas, sino también entre sí. Esta comunicación entre agentes se realiza a través de protocolos como Agent2Agent, lo que permite una colaboración fluida y eficiente para alcanzar objetivos comunes.
Ahora bien, ¿qué es lo que cambiaría con este enfoque?
- El modelo de información
Los productos digitales ya no están pensados únicamente para estructurar información y facilitar su visualización. Los agentes procesan lenguaje natural, entienden contexto y son capaces de tomar decisiones sobre flujos dinámicos. Esto implica diseñar interacciones donde las personas usuarias no solo llenan campos y hacen clicks, sino que conversan, sugieren y esperan una acción o respuesta.
Así, el diseño de productos se vuelve una disciplina de curaduría de comportamiento en lugar de solo una definición de flujos estáticos. Trabajamos con sistemas que aprenden, evolucionan y reaccionan.
2. Las capacidades en los equipos
Adaptarse a esta era implica que los equipos desarrollen nuevas habilidades, como el diseño de experiencias conversacionales, creación y fine-tuning de agentes, definición de métricas de confianza y explicabilidad, orquestación de flujos multiagente, ciberseguridad, análisis y procesamiento de datos, entre otras.
3. La comprensión del problema como nuevo activo estratégico
Las arquitecturas de IA y agentes requieren instrucciones claras y, para poder generarlas, se necesita entender muy bien el problema que se busca resolver. Pero ese problema ya no es estático: evoluciona junto a datos, users y el negocio en sí. La capacidad de “problem framing” y la colaboración entre personas con distintos perfiles serán las claves para enfrentar este desafío, donde eliminar las líneas tradicionales entre roles técnicos y no técnicos es un must.
4. La definición del producto digital
Un producto digital ya no es un flujo cerrado, sino que se convierte en un entorno vivo donde distintos agentes colaboran entre sí para resolver tareas de las personas usuarias. En un contexto de menos reglas codificadas y más comportamiento emergente, no previsible, se requiere hacer foco en que el sistema aprenda de sus users, en lugar de obligar a que se adapten al sistema.
5. La autonomía organizacional
Los agentes permiten que muchas decisiones repetitivas se automaticen, pero también abren la puerta a modelos más descentralizados donde cada equipo o área puede construir su propio flujo con inteligencia embebida. Esto libera a las áreas centrales de tener que orquestar todo, y permite escalar, lo que al mismo tiempo genera un enorme desafío de cambio organizacional, gobierno descentralizado y seguridad.
Finalmente, ¿qué beneficios nos trae?
- Reducción del tiempo operativo: tareas que llevaban días se resuelven en minutos gracias a agentes que interpretan documentos, analizan contextos y generan recomendaciones.
- Mejora de user experience: en lugar de exigir que las personas comprendan procesos complejos o se adapten a reglas rígidas, los agentes se adaptan a sus personas usuarias. Esto habilita experiencias más fluidas, accesibles e inclusivas que no giran en torno a navegar una estructura, sino que buscan lograr un objetivo con acompañamiento inteligente.
- Escalabilidad: los agentes permiten distribuir la inteligencia de forma modular y abarcativa dentro de las organizaciones. En vez de depender de sistemas centralizados o estructuras jerárquicas rígidas, cada unidad o equipo puede contar con agentes adaptados a sus propios procesos, integrados a sus datos y objetivos. Esta descentralización facilita una escalabilidad más orgánica, donde cada parte del sistema puede evolucionar, aprender y mejorar sin precisar un rediseño global.
Una mirada desde Flux IT
Veo esta etapa como una nueva lógica que cambia la forma en que creamos valor. Sin embargo, es importante identificar cuándo los agentes pueden agregar valor real, por ejemplo, en escenarios que incluyan procesos de alto volumen de datos, necesidad de personalización, tomas de decisiones repetitivas o intervención humana costosa, flujos complejos con muchas interacciones, entre otros.
Pero, aunque no todos los procesos necesitan agentes, muchos sí precisan dejar de ser rígidos, impersonales o ineficientes.
Entonces, ¿cuál es la clave? Poner el foco en las personas y ayudar a las organizaciones a construir soluciones digitales que no solo funcionen, sino que entiendan, acompañen y se adapten a su contexto. Porque, bajo esta mirada, estamos cada día más cerca de lograr que los productos aprendan de las personas, y no las personas de los productos.
