Hoy ya se usan agentes de IA para: 🤖 Automatizar flujos completos (buscar info → analizar → decidir → ejecutar) 📊 Análisis financiero automatizado 🧪 Diseño y prueba de experimentos 🧑‍💻 Agentes que escriben, prueban y corrigen código 🛒 Optimización de precios y logística 🧠 Asistentes que coordinan otros agentes Entonces… ¿qué viene después? 1. IA agéntica madura Lo que aún falta: Mejor memoria a largo plazo Menos errores acumulativos Mejor comprensión de contexto Gobernanza robusta Todavía no está completamente estabilizada. 2. IA auto-mejorable controlada Sistemas que: Ajustan sus estrategias Aprenden de su desempeño Se optimizan dentro de límites estrictos Esto ya se prueba, pero con mucho miedo (con razón). 3. IA colectiva / ecosistemas de agentes Agentes especializados Roles definidos Coordinación compleja Economía de agentes No una super-IA, sino muchas IAs trabajando juntas. 4. IA general (AGI) (hipotética) Transferencia real de conocimiento Comprensión transversal ...