Desarrollo agéntico: de asistentes a agentes en 2027

El mercado de agentes de IA se multiplica por siete en cinco años

Las proyecciones de MarketsandMarkets citadas por Revista Summa sitúan el mercado mundial de agentes de IA en US$7.840 millones en 2025 y en US$52.620 millones en 2030: casi siete veces más en apenas cinco años. El dato no describe una moda de consumo, sino un cambio en la forma en que las empresas producen tecnología. La tendencia para 2027 apunta a pasar de herramientas que asisten tareas individuales a sistemas de agentes especializados que trabajan de manera coordinada.

Para un equipo de producto o ingeniería, la traducción es directa: lo que antes requería meses de trabajo empieza a plantearse en semanas e incluso horas. Y eso reordena prioridades, presupuestos y perfiles de contratación.

¿Qué es el desarrollo agéntico y por qué cambia el cuello de botella?

El desarrollo agéntico es la práctica de usar varios agentes de IA como un escuadrón coordinado: uno interpreta el requerimiento, otro diseña la interfaz, otro programa bajo reglas preestablecidas y otro ejecuta pruebas automatizadas. La diferencia con un asistente tradicional no está en el modelo, sino en la orquestación: los agentes operan sobre un flujo definido en lugar de esperar una instrucción por tarea.

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Trycore, firma colombiana que aplica esta metodología en proyectos de alta complejidad técnica, describe el impacto como estructural. Su CTO, Jhonatan Segura, lo resume así: el desarrollo agéntico «cambia la manera en que trabajamos, gestionamos proyectos, tomamos decisiones de arquitectura y generamos valor real para nuestros clientes». Según Segura, el resultado se ve en productividad, velocidad de ejecución y time to market, pero también en los roles del equipo de ingeniería y en nuevas exigencias de seguridad y gobierno corporativo.

Ahí está el punto que suele pasarse por alto: si generar código se abarata, el trabajo se desplaza a comprender, revisar y validar lo que produjo el agente. JetBrains lo planteó al presentar Air, su sistema para coordinar desarrollo de software agéntico: «Generar código resulta más barato, pero verificarlo resulta más costoso», dijo su CEO, Kirill Skrygan. Y agregó una frase que conviene tener a mano: el trabajo se puede delegar, la responsabilidad no.

¿Cuánto pesa el mercado de agentes de IA más allá de la proyección?

Una publicación posterior de la misma consultora, difundida por MarketsandMarkets en agosto de 2026, proyecta el mercado de IA agéntica en US$19.330 millones en 2026 y US$205.880 millones en 2033, con un crecimiento anual compuesto del 40,2%. El informe también señala que el software concentra el 71,9% del mercado en 2026 y que los sistemas de un solo agente dominan ese año, porque las empresas empiezan por flujos acotados donde objetivos, permisos y reglas se pueden definir con claridad.

Dos datos más de ese informe ayudan a leer el momento: Asia-Pacífico es la región de mayor crecimiento (42,9%) y el segmento de TI y servicios de TI es el de expansión más rápida, empujado por ingeniería de software, modernización de aplicaciones, testing y gestión de incidentes. En otras palabras, el desarrollo de software es la puerta de entrada natural a los agentes.

La letra chica: costos de tokens y proyectos que se cancelan

El entusiasmo choca con una realidad de facturación. Gartner proyectó en 2025 que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se cancelarán antes de fines de 2027 por costos crecientes, valor de negocio poco claro o controles de riesgo insuficientes, según recoge Forbes.

El costo es el sospechoso principal. Un análisis publicado en Público que cita un informe de Gartner señala que alrededor de una cuarta parte de los líderes tecnológicos gasta entre US$200 y US$500 por desarrollador al mes en tokens para agentes de codificación como Claude Code, Cursor o OpenAI Codex, cuando hasta hace poco esos costos rondaban los US$20. Un 6% de las organizaciones ya paga más de US$2.000 al mes por agente. La misma nota recoge que Goldman Sachs estima que el crecimiento de los agentes podría multiplicar por 24 el consumo de tokens hacia 2030.

La seguridad es el otro frente. Según ese análisis, un informe de Veracode advierte que en casi la mitad de los casos (45%) los agentes de codificación introducen vulnerabilidades conocidas en el código de producción, y uno de Red Access encontró que, de 5.000 aplicaciones desarrolladas por agentes, 2.000 contenían datos confidenciales sin autenticación ni registro de auditoría.

¿Por qué las empresas están dejando de comprar software?

El efecto secundario más interesante del desarrollo agéntico es que está cambiando las decisiones de compra. La encuesta State of AI 2026 de McKinsey —recogida por Europa Press— muestra que el 32% de los encuestados renunció a comprar al menos un producto o función de software porque podía construirlo internamente con agentes de programación. La adopción de IA llega al 89% de las organizaciones y el 80% de los empleados reporta más productividad, pero solo el 37% ve impacto positivo en su EBIT: la brecha entre eficiencia individual y resultado financiero sigue abierta.

Los números por tamaño de empresa explican por qué. En corporaciones con ingresos superiores a US$1.000 millones, el uso de agentes autónomos llegó al 40%, frente al 27% del año anterior; en las compañías más pequeñas se mantiene estancado en el 22%. La ventaja, por ahora, es de quien tiene equipo de ingeniería propio.

No todo es teoría. DoorDash desplegó autoservicio con IA para sus repartidores y redujo las transferencias a agentes humanos en 49%, subió la resolución en el primer contacto un 12% y generó US$3 millones de ahorro operativo interanual, según el caso recogido por Forbes.

Qué significa esto para tu startup

Empieza por un flujo acotado, no por la plataforma entera. El informe de MarketsandMarkets señala que los sistemas de un solo agente dominan 2026 justamente porque son más fáciles de desplegar, monitorear y gobernar. Elige un proceso con objetivos, datos y permisos claros —atención al cliente, pruebas automatizadas, gestión de incidentes— y mide tasa de finalización, precisión y excepciones antes de escalar.
Presupuesta los tokens como presupuestas la nube. Si el costo por desarrollador puede pasar de US$20 a varios cientos al mes, el gasto de IA necesita tablero propio, alertas y un tope por equipo. Sin eso, el proyecto se cancela por factura, no por tecnología.
Define los guardarraíles antes de dar autonomía. En sectores regulados eso implica parametrizar permisos, proteger el código fuente y los datos sensibles, y mantener supervisión humana sobre lo que se publica. Como dice Segura, la velocidad no puede alcanzarse a costa de la seguridad.
Decide qué construir y qué comprar. La pregunta ya no es «¿agentes o software?», sino qué parte de tu operación te diferencia lo suficiente como para construirla y qué parte conviene seguir comprando.

Conclusión

El desarrollo agéntico no es una promesa lejana: es una decisión de arquitectura y de presupuesto que las empresas están tomando ahora. La proyección de mercado dice que el dinero va a estar ahí; los datos de Gartner y McKinsey dicen que buena parte de los proyectos se caerá por costos, gobierno y falta de retorno medible. La diferencia entre ambos escenarios no la marca el modelo que elijas, sino la disciplina con la que definas el alcance, midas el gasto y mantengas a una persona responsable de lo que el agente entrega.