IA agéntica en pymes: 5 lecciones del evento de Emprendedores

Qué dejó el encuentro de Emprendedores sobre IA agéntica para empresas

La Revista Emprendedores celebró en el Espacio Rastro de Madrid la jornada «IA para tu empresa, del software a los agentes de IA», patrocinada por SAGE y Leapmotor International (joint venture controlada mayoritariamente por Stellantis). El encuentro reunió a fundadores y líderes de producto de cinco startups españolas que ya están vendiendo agentes de IA a empresas: SAGE, HappyRobot, Maisa, Supersonik, Orbio y Heydiga.

El mensaje de fondo lo resumió Alejandro Vesga, CEO de la revista: «se trata de llegar más lejos con menos esfuerzo». Pero, debajo de esa conclusión, hubo cinco matices que importan especialmente a quien está construyendo una pyme o una startup B2B en el ecosistema hispano.

Qué es, en serio, la IA agéntica

Miguel Segarra Rius, Director de Producto de SAGE, ofreció la definición más operativa de la jornada: «una IA agéntica es un sistema que trabaja con un objetivo y trabaja de manera autónoma. Tiene a su disposición una serie de herramientas con las que trabaja continuamente, va revisando el trabajo que va haciendo y delegando ese trabajo a subagentes hasta conseguir llegar al objetivo final».

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Segarra diferenció dos bloques de uso:

Asistentes o copilotos: sistemas con interacción bidireccional (back and forth) en los que el usuario refina el resultado. Ejemplo: pedir un contenido o una presentación e ir ajustándolo.
Agentes operativos: sistemas diseñados para ejecutar procesos donde la orquestación se define en diseño y no en ejecución, buscando reproducibilidad idéntica y minimizando alucinaciones en procesos críticos.

La diferencia no es académica. Quien vende a una pyme tiene que saber si su cliente quiere un copiloto (más creatividad) o un agente operativo (más fiabilidad). El precio, el riesgo regulatorio y el modelo de soporte cambian.

Ramón García Soto, director de estrategia para Google Cloud en Sngular, añadió el contexto: hemos pasado de «formular preguntas a la IA para que nos responda» a «decirle que lo haga». Lo llamó «la asistencia a la orquesta total»: múltiples modelos, agentes y herramientas colaborando bajo una coordinación central. Como ejemplo, citó que Gemini superó los 1.000 millones de usuarios al mes, el producto de Google que más rápido ha crecido en su historia.

Cinco lecciones concretas para founders

1. El reto ya no es técnico, es cultural

García Soto fue tajante: «el desarrollo de la tecnología no parece ser ya el obstáculo. Los retos actuales están en la cultura empresarial, en la resistencia a adaptarse». La misma línea repitió Carlos Becker, Enterprise Lead en HappyRobot: el cuello de botella es «la adopción humana, la gobernanza y la generación de confianza dentro de la organización».

Para una startup que vende IA agéntica, esto significa que el producto no se vende en un demo: se despliega con un modelo consultivo, donde ingenieros trabajan codo a codo con operaciones, legal e IT del cliente. En HappyRobot, según publicó El Español en julio de 2026, este enfoque les permitió trabajar con más de 150 clientes y superar los 100 empleados antes de fin de año, tras haber levantado US$62 millones en rondas previas incluida una Serie B de US$44 millones (datos publicados por El Mundo en noviembre de 2025).

2. En sectores regulados, la IA probabilística no basta

David Villalón, CEO de la startup valenciana Maisa, dejó una frase que cualquier founder vendiendo a banca, seguros o energía debería grabarse: «la única forma viable de aplicar esta tecnología con garantías es obligar a los agentes a trabajar estrictamente mediante código y sistemas deterministas». Razón: los grandes modelos de lenguaje son una «caja negra» poco transparente, y en entornos críticos eso no es auditable.

La consecuencia práctica: el modelo puro de «enchufar GPT-4 a un proceso regulado» no es defendible. Villalón resumió la tendencia al afirmar que los modelos de frontera se están convirtiendo en commodity y que «para numerosos casos de negocio ya no son necesarios los modelos más caros», se pueden usar alternativas más accesibles, adaptarlas o ejecutarlas localmente.

3. La IA ya está moviendo cifras deRevenue: 33% más eficiencia en ventas B2B

Emilio Bujosa, responsable de growth de Supersonik, presentó un caso de impacto directo en el embudo: la plataforma automatiza con agentes las fases de prospección inicial (discovery) y demostraciones técnicas que antes hacían los solution engineers. El resultado que reportó en la jornada: acelera los ciclos de venta B2B y los eficientiza hasta en un 33%. Su tesis de futuro: «interacción directa de agente a agente, IA de ventas negociando o haciendo demos directamente a la IA de compras del cliente».

Para una pyme B2B SaaS, eso significa que el coste de adquisición puede caer si se automatiza el tramo medio del funnel, donde la mayoría de equipos comerciales pierde más horas.

4. En RRHH, hasta el 70% del tiempo se va en tareas repetitivas

Antonio Melé, cofundador y CTO de Orbio, expuso un dato de contexto sectorial: los responsables de RRHH pueden destinar hasta el 70% de su tiempo a tareas operativas repetitivas como cribado de currículums, llamadas o gestión de contratos. La propuesta de Orbio: agentes que combinan voz e interacción humana para resolver esas ineficiencias y liberar al profesional para que se convierta en «arquitecto de talento».

5. La pyme sin digitalizar también es cliente, con tecnología «plug & play»

David Zafra, CEO de Heydiga, cerró la segunda mesa apuntando al cliente más desatendido: «saturación de los servicios de atención telefónica, baja digitalización, gestión de consultas repetitivas y pérdidas de oportunidad de negocio» como males crónicos de la pyme. Su solución son asistentes conversacionales agénticos verticales, «plug & play a bajo coste», adaptados a sectores concretos, desde un hospital hasta una peluquería.

Qué significa esto para tu startup

La jornada confirmó una tendencia que también recoge Forbes en agosto de 2026: «el agente de IA no responde preguntas, ejecuta trabajo». Pero dejó sobre la mesa algo igual de importante: la barrera de adopción no es la capacidad del modelo, es la confianza del cliente. Tres acciones concretas que un founder puede aplicar esta semana:

Audita qué procesos son commodity y cuáles son críticos. Si el proceso es repetitivo, auditable y de bajo riesgo regulatorio, es candidato a un agente operativo. Si requiere juicio o tiene coste de error alto, empieza por un copiloto y mantén al humano en el loop. La propia definición de SAGE lo deja claro: «para numerosos casos de negocio ya no son necesarios los modelos de frontera más caros».
Vende el despliegue, no el demo. El modelo de HappyRobot, con ingenieros integrados en operaciones, legal e IT del cliente, es ahora la norma en sectores regulados y complejos. Presupuesta onboarding de 2 a 8 semanas, no de 2 días.
Busca la métrica de Revenue: 33% en B2B, 75% de consultas automatizadas, 20% de averías resueltas sin técnico. Estos son los números que los compradores hispanohablantes van a preguntar. Si tu producto no puede medirlos en piloto, replantéalo: sin métrica, no hay venta a director general. La cobertura de El Español y El Mundo muestra que el mercado ya paga por resultados así, no por horas de software.

Conclusión

La IA agéntica dejó de ser una promesa de keynote y se convirtió en una categoría de producto con casos publicados, métricas concretas y rondas relevantes (HappyRobot con US$62M levantados y más de 15 millones de interacciones mensuales automatizadas, según datos publicados por El Español). Lo que el encuentro de Emprendedores dejó claro es que el campo de juego ya está definido: copilotos para creatividad, agentes operativos para procesos, y modelos deterministas donde la regulación no deja lugar a alucinaciones. Para una startup hispana, la oportunidad no está en construir el modelo, está en empaquetar el despliegue, la gobernanza y la métrica que la pyme media no sabe producir sola.