Los agentes de IA impulsan una nueva economía digital donde las empresas comenzarán a pagar por tareas completadas, productividad y valor de negocio, más que por consultas o consumo de tokens.

La evolución de los agentes de inteligencia artificial está transformando el modelo económico del software. En lugar de cobrar por consultas, licencias o tokens procesados, los nuevos sistemas comienzan a orientarse hacia esquemas de pago basados en resultados concretos, como incidencias resueltas, procesos automatizados, campañas ejecutadas o mejoras medibles en productividad. Según investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), este cambio podría replantear la forma en que las empresas adquieren y valoran soluciones de IA durante los próximos años.

Aspectos Clave

• Los agentes de IA pueden ejecutar procesos completos, no solo responder preguntas.
• El valor económico migrará desde los tokens hacia los resultados obtenidos.
• Las licencias por usuario perderán protagonismo frente al pago por tareas.
• Sectores como atención al cliente, RR.HH., compras y desarrollo de software serán los primeros en adoptar este modelo.
• La gobernanza, la auditoría y la medición objetiva de resultados serán esenciales.
• La eficiencia de la inferencia será un factor competitivo para los proveedores de IA.

Barcelona, España, 28 de junio de 2026.— La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Mientras los modelos generativos popularizaron el cobro por consultas, tokens o licencias, la llegada de los agentes inteligentes abre la puerta a un paradigma distinto: pagar únicamente por el valor generado. Expertos de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) consideran que esta transición podría transformar profundamente la economía del software empresarial y acelerar la adopción de modelos de IA orientados a resultados medibles.

¿Por qué importa?

El cambio de un modelo basado en consumo hacia otro centrado en resultados replantea la manera en que las organizaciones evaluarán sus inversiones en inteligencia artificial. Más que contabilizar consultas o capacidad de procesamiento, las empresas comenzarán a medir el retorno obtenido mediante productividad, automatización y generación de valor de negocio. Esta evolución también impulsará nuevas métricas de gobernanza, transparencia y responsabilidad en los sistemas de IA agéntica.

Contexto de la Industria

Durante los últimos años, el crecimiento de la inteligencia artificial generativa estuvo asociado a plataformas que facturaban por número de usuarios, consultas realizadas o volumen de tokens procesados.

Sin embargo, la rápida evolución de los agentes inteligentes —capaces de interactuar con múltiples aplicaciones, ejecutar procesos y coordinar acciones de manera autónoma— está modificando la percepción del verdadero valor económico de estas tecnologías.

Según Carles Méndez-Ortega, profesor e investigador de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC), las empresas ya no buscan adquirir únicamente capacidad computacional, sino resolver problemas concretos que generen productividad y ventajas competitivas.

De los chatbots conversacionales a los agentes que ejecutan procesos

Uno de los cambios más relevantes es la transición desde asistentes capaces de responder preguntas hacia agentes que pueden actuar directamente sobre múltiples sistemas empresariales. Antonio Pita, investigador de la UOC, explica que mientras un chatbot ayuda a pensar, redactar o analizar información, un agente inteligente puede completar tareas completas como gestionar reservas, tramitar pedidos, modificar calendarios, cerrar incidencias, validar código o interactuar con aplicaciones corporativas.

Este cambio desplaza el centro del valor desde la conversación hacia la ejecución.

El pago por resultados comienza a reemplazar al pago por consumo

En este nuevo escenario, las empresas podrían comenzar a contratar soluciones de IA bajo indicadores mucho más cercanos al negocio. Entre ellos destacan:

• incidencias resueltas;
• procesos automatizados;
• campañas ejecutadas;
• informes entregados;
• código validado;
• ahorro operativo;
• incremento de productividad medible y comprobable.

La lógica empresarial cambia radicalmente: la organización deja de pagar por utilizar una herramienta y comienza a invertir en resultados verificables.

La IA agéntica también replantea el negocio del software

El nuevo paradigma cuestiona uno de los pilares históricos del software empresarial: las licencias por usuario. Si un único agente inteligente puede ejecutar el trabajo que anteriormente requería varios colaboradores utilizando diferentes aplicaciones, el modelo tradicional pierde sentido económico. Los especialistas de la UOC anticipan que coexistirán distintos esquemas comerciales:

• suscripciones tradicionales;
• pago por agente desplegado;
• pago por proceso automatizado;
• pago por valor generado.

Gobernanza e IA ética serán determinantes

Este nuevo modelo también plantea desafíos importantes. Para que una empresa pueda pagar por resultados será imprescindible definir indicadores objetivos que permitan medir el desempeño de cada agente inteligente. Además, la supervisión humana (Human-in-the-loop – HITL) continuará siendo indispensable para verificar decisiones críticas, garantizar la transparencia y evitar sesgos o automatizaciones incorrectas. La gobernanza de IA dejará de centrarse únicamente en el modelo tecnológico para incorporar métricas de desempeño empresarial, responsabilidad y auditoría continua.

La infraestructura también entra en la ecuación

Otro aspecto analizado por la UOC es el creciente costo de la inferencia, es decir, del procesamiento que realiza un modelo cada vez que genera una respuesta. A medida que millones de agentes ejecuten procesos de forma simultánea, aumentará la presión sobre fabricantes de chips, proveedores de nube, centros de datos y plataformas de IA para optimizar costos energéticos, latencia y rendimiento computacional.

Los investigadores consideran que las compañías con plataformas integradas —que controlan modelos, infraestructura, distribución y relación con el cliente— partirán con una ventaja competitiva frente a quienes solo comercialicen acceso mediante APIs.

Visión Estratégica

La transición desde una IA conversacional hacia una IA orientada a resultados representa uno de los mayores cambios económicos desde la aparición del software como servicio (SaaS). En lugar de valorar la tecnología por su capacidad de responder preguntas, las organizaciones comenzarán a medir cuánto negocio genera, cuánto tiempo ahorra y cuántos procesos automatiza. Este cambio también impulsará nuevas prácticas de gobernanza, auditoría y medición del retorno de inversión, consolidando a la IA agéntica como un habilitador estratégico de productividad y competitividad empresarial.

Knowledge Layer

• Agente de IA
• IA Agéntica
• Token
• Inferencia
• API
• Gobernanza de IA
• IA Constitucional
• Automatización inteligente

Tu Opinión Importa ツ

La inteligencia artificial está dejando de cobrar por consultas para comenzar a generar valor medible mediante tareas completadas y procesos automatizados. ¿Crees que las empresas confiarán en modelos de pago basados en resultados? ¿Qué sectores serán los primeros en adoptar esta transformación? Comparte tu opinión con la comunidad de IT/USERS® Magazine utilizando #ITUSERS, #IAAgentica y #SuperFanITUsers.

Apoya al Periodismo Independiente

¿Te sirvió en algo este contenido?, ayúdanos a combatir la Desinformación, dona desde S/ 1.00 a nuestro PLIN 943-438-457