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La inteligencia artificial no aparece en las predicciones de Gartner como una simple herramienta de productividad. En el conjunto presentado el 22 de octubre de 2024, la firma la sitúa en el centro de cambios potenciales sobre la jerarquía empresarial, los consejos de administración, los contratos laborales, la seguridad, la sanidad y el consumo energético.
Hay una precisión importante: se trata de predicciones estratégicas para 2025 y más allá. Sus horizontes llegan hasta 2029 y sus porcentajes son escenarios atribuidos a Gartner, no estadísticas observadas ni probabilidades verificadas.
Qué anunció Gartner y qué significa “para 2025 y más allá”
Gartner presentó sus predicciones durante el Gartner IT Symposium/Xpo 2024. El objetivo no era afirmar que todos los cambios ocurrirían inmediatamente en 2025, sino instar a los CIO y a los consejos de administración a prepararse para transformaciones que podrían acelerarse durante los años siguientes.
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La lista reúne diez predicciones principales con fechas de cumplimiento en 2026, 2027, 2028 y 2029. Por eso, un porcentaje como “el 25% de las brechas” no debe leerse como una medición actual: es una previsión de Gartner que debe contrastarse con datos reales antes de convertirla en una decisión de inversión.
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Gartner publicó el conjunto completo de predicciones el 22 de octubre de 2024. Un día después, CIO resumió sus implicaciones.
De la IA generativa a la IA agéntica
La IA generativa produce o transforma contenido: texto, código, imágenes o resúmenes. Un agente añade planificación, acceso a herramientas y capacidad de ejecutar acciones en sistemas empresariales. Puede consultar una base de datos, crear una incidencia, modificar un calendario o iniciar un proceso, según los permisos que reciba.
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One free scan finds every outdated or missing driver and matches the right update for your exact hardware.Free scan · exact hardware matchEsa diferencia explica buena parte del análisis de Gartner. El riesgo ya no se limita a una respuesta incorrecta: un agente puede aplicar una instrucción maliciosa, filtrar información, realizar una operación irreversible o actuar con credenciales excesivas.
Según la cobertura de CIO, Gartner espera que para 2028 al menos el 15% de las decisiones laborales cotidianas se tome autónomamente mediante IA agéntica, frente al 0% en 2024. “Decisiones laborales cotidianas” puede incluir priorización, asignación, planificación, soporte y operaciones; no significa que desaparezca el 15% de los puestos de trabajo.
Las diez predicciones principales
1. Estructuras jerárquicas más planas
Gartner predijo que, hasta 2026, el 20% de las organizaciones utilizará IA para aplanar su estructura y eliminará más de la mitad de los actuales puestos de mandos intermedios.
La IA puede automatizar informes, seguimiento del rendimiento, programación y coordinación. Eso no equivale a eliminar todas las responsabilidades de liderazgo. Una empresa podría reducir capas administrativas y, al mismo tiempo, necesitar más personas para formar equipos, resolver conflictos, comunicar cambios y asumir responsabilidades.
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El ahorro de costes es solo una parte del cálculo. La pérdida de contexto, mentoring y confianza puede deteriorar la ejecución si la automatización se interpreta como sustituto de la gestión humana.
2. Consejos de administración que cuestionan a los ejecutivos con IA
Para 2029, el 10% de los consejos de administración del mundo utilizará orientación generada por IA para cuestionar decisiones ejecutivas relevantes para el negocio, según Gartner.
Un sistema de este tipo podría presentar escenarios alternativos, detectar supuestos débiles o construir una “opinión minoritaria” frente a la visión del CEO. Pero la IA no sustituye los deberes fiduciarios del consejo ni convierte una recomendación en una decisión válida por sí misma.
Antes de incorporarla a los materiales oficiales del consejo, habría que registrar las fuentes, los supuestos, la versión del modelo, los conflictos de interés y quién revisó el resultado. Una recomendación con apariencia objetiva también puede amplificar datos incompletos o errores difíciles de detectar.
3. IA para medir y manipular el estado de ánimo de los empleados
Gartner previó que para 2028 el 40% de las grandes empresas desplegará IA para medir y manipular el estado de ánimo y el comportamiento de los empleados con fines de beneficio.
El análisis de sentimiento en correos, chats o interacciones laborales puede intentar detectar agotamiento y activar apoyo. Sin embargo, detectar señales de bienestar no es lo mismo que manipular conductas para aumentar productividad.
El sarcasmo, las diferencias culturales, el idioma no nativo, la discapacidad y el contexto pueden generar inferencias erróneas. El despliegue exige revisar privacidad, consentimiento, discriminación y legislación local. Una política de bienestar transparente debe distinguir entre ofrecer ayuda y vigilar psicológicamente a la plantilla.
4. Cláusulas sobre avatares, voces y representaciones digitales
Para 2027, el 70% de los nuevos contratos de empleados incluiría cláusulas sobre la licencia y el uso justo de representaciones de IA de esas personas, según la predicción recogida por CIO.
La cuestión incluye voz, imagen, avatar, estilo de comunicación, texto y posibles réplicas digitales. Un contrato debería aclarar quién puede usar cada elemento, durante cuánto tiempo, con qué fines, si existe compensación, cómo se revoca el permiso y qué sucede cuando termina la relación laboral.
También debe especificar qué datos se utilizaron para entrenar el sistema y si la autorización cubre solo la generación de contenidos o también la toma de decisiones. Esta predicción anticipa conflictos contractuales y de propiedad intelectual; no describe una norma jurídica ya vigente.
5. Condiciones contractuales para la IA emocional en sanidad
Gartner pronosticó que para 2027 el 70% de los proveedores sanitarios incluirá términos y condiciones relacionados con IA emocional en sus contratos tecnológicos, o se expondrá a perjuicios económicos de miles de millones de dólares.
“IA emocional” puede referirse al análisis de voz, texto, expresiones, conducta o señales fisiológicas. Inferir una emoción no equivale a medirla de forma fiable. Un error podría afectar al diagnóstico, al trato, a la priorización o al acceso a servicios.
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1Clear out junk files and repair common Windows errors2Scan for outdated or missing drivers - takes under a minute3Repair Windows errors before they cause bigger problemsLos contratos sanitarios deberían cubrir validación clínica, responsabilidad, auditoría, seguridad, tratamiento de datos, límites de uso y mecanismos de revisión humana. La cifra económica es una previsión de Gartner, no una estimación independiente verificada.
6. Marcas con etiquetas como “GPT”
Para 2028, el 30% de las empresas del S&P utilizará etiquetas de IA generativa, como terminaciones “GPT”, para remodelar su marca y buscar nuevos ingresos, anticipó Gartner.
La etiqueta no implica que la empresa haya creado un modelo fundacional ni demuestra precisión, seguridad o utilidad. El valor real puede estar en los datos propios, la integración con procesos o la distribución. Si el producto solo añade una etiqueta de moda, el riesgo es el AI washing: presentar como innovación diferencial algo que apenas cambia la prestación.
El comprador debería preguntar qué función realiza la IA, qué datos utiliza, cómo se mide su rendimiento y qué ocurre cuando falla.
7. Los agentes como nueva superficie de ataque
Gartner predijo que para 2028 el 25% de las brechas empresariales tendrá su origen en el abuso de agentes de IA por atacantes externos o empleados maliciosos.
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Los riesgos incluyen prompt injection, manipulación de instrucciones, exfiltración de datos, herramientas conectadas de forma insegura, escalada de privilegios y agentes creados por empleados sin aprobación de TI. También puede ser imposible reconstruir un incidente si no se registran la identidad del agente, sus instrucciones, las herramientas utilizadas y sus resultados.
La cifra del 25% es una predicción de Gartner, no una tasa histórica. Aun así, el principio de seguridad es aplicable: el modelo, el agente, la identidad, las herramientas y el flujo de trabajo deben analizarse por separado.
8. Los “Guardian Agents”
Para 2028, el 40% de los CIO exigirá agentes guardianes capaces de rastrear, supervisar o contener autónomamente las acciones de otros agentes de IA.
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Repair Windows errors before they cause bigger problemsFix Now →Fix the driver behind crashes, sound loss and screen glitchesFind Drivers →En la práctica, un guardián podría aplicar filtros, observar registros, comprobar cumplimiento, detectar datos sensibles y bloquear una acción. Debe definirse qué puede detener automáticamente y qué requiere aprobación humana.
No es una solución definitiva. El guardián es otra pieza de software que puede fallar o convertirse en un punto único de fallo. Necesita identidad propia, permisos limitados, registros resistentes a alteraciones, pruebas adversariales, límites de herramientas y un procedimiento de apelación o recuperación.
9. Decisiones laborales autónomas
La predicción del 15% de decisiones laborales cotidianas tomadas por IA agéntica para 2028 apunta a una delegación gradual, no necesariamente a una sustitución total de trabajadores.
Una compañía puede permitir que un agente priorice tickets de soporte, asigne turnos o programe recursos, pero reservar para una persona las decisiones sobre despidos, crédito, salud, seguridad o cumplimiento. La frontera debe fijarse según la criticidad, la reversibilidad y la posibilidad real de intervención.
La responsabilidad no desaparece al automatizar: deben quedar identificados el propietario del proceso, el responsable de aprobar el despliegue, el proveedor y quien puede detenerlo.
10. Microrredes para afrontar la demanda energética
Gartner pronosticó que, hasta 2027, las empresas de la lista Fortune 500 trasladarán 500.000 millones de dólares desde gasto operativo energético hacia microrredes para mitigar riesgos de suministro y la demanda asociada a la IA. La predicción específica sobre microrredes se publicó el 5 de noviembre de 2024.
Una microrred combina generación, almacenamiento y cargas, y puede operar conectada a la red principal o de forma independiente. Puede mejorar la resiliencia, pero exige capital, permisos, mantenimiento, gestión de baterías y, a veces, generación propia. No es automáticamente más barata ni más sostenible.
La IA aumenta la presión sobre centros de datos, refrigeración y capacidad eléctrica, aunque no es la única causa: también influyen la electrificación, el crecimiento general de los centros de datos y las restricciones de red. Los 500.000 millones son una previsión de reasignación de gasto de Fortune 500, no una inversión garantizada ni aplicable a todas las empresas.
La predicción adicional: políticas antidigitales
Gartner también anticipó que para 2028 el 70% de las organizaciones implementará políticas antidigitales como respuesta a la adicción digital y el aislamiento social que, según la firma, podrían afectar a aproximadamente mil millones de personas.
No significa prohibir la tecnología. Las medidas citadas incluyen periodos de desconexión, límites a las comunicaciones fuera de horario, reuniones sin pantallas y jornadas sin correo electrónico. La paradoja es clara: las empresas pueden adoptar más IA para automatizar tareas y, al mismo tiempo, imponer límites para proteger la concentración y la salud laboral.
Qué deberían hacer ahora los CIO y las empresas
- Clasificar los usos por riesgo: separar generación de contenido, recomendación, ejecución limitada y decisiones autónomas.
- Crear un inventario de agentes: incluir los aprobados por TI y los creados informalmente por empleados.
- Aplicar permisos mínimos: cada agente debe acceder solo a los sistemas y datos imprescindibles.
- Definir intervención humana: exigir aprobación para decisiones laborales, médicas, financieras, legales o irreversibles.
- Registrar la actividad: conservar entradas, herramientas utilizadas, acciones, resultados y versiones del sistema.
- Regular los datos de empleados: establecer límites para análisis emocional, voz, imagen, estilo y avatares.
- Probar antes y después: medir precisión, sesgo, falsas alarmas, incidentes, latencia, coste y satisfacción.
- Evaluar al proveedor: revisar portabilidad, dependencia tecnológica, residencia de datos, seguridad y condiciones de salida.
- Preparar controles de seguridad: probar inyección de instrucciones, filtraciones, abuso de credenciales y escalada de privilegios.
- Planificar la energía: calcular consumo, refrigeración, capacidad de red, almacenamiento y coste total antes de considerar una microrred.
Las empresas pequeñas y medianas no necesitan empezar con una infraestructura compleja. Pueden limitar el consumo de una API o copiloto, prohibir conexiones no autorizadas a sistemas críticos, mantener un registro de usos, exigir revisión humana y medir el coste por proceso. La autonomía debe crecer solo cuando existan controles proporcionales.
Cómo evaluar una compra de IA empresarial
La elección no debería empezar por la marca del modelo. Conviene valorar el impacto empresarial demostrable, la criticidad de la tarea, la calidad y procedencia de los datos, la trazabilidad, los permisos, la seguridad, el coste total, la dependencia del proveedor y la posibilidad de revertir una acción.
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La estructura comercial también cambia según la necesidad: las API suelen cobrar por consumo; la nube suma infraestructura y observabilidad; los copilotos suelen venderse por usuario; el gobierno y la seguridad se negocian a escala empresarial; y las microrredes son proyectos de capital personalizados. Los precios cambian con frecuencia y deben comprobarse en las páginas oficiales antes de contratar.
- Precios de OpenAI API para aplicaciones basadas en modelos.
- Amazon Bedrock para modelos y agentes dentro de AWS.
- Google Vertex AI para organizaciones integradas en Google Cloud.
- Azure AI Foundry para equipos del ecosistema Microsoft.
- IBM watsonx.governance para inventario, riesgo y cumplimiento de modelos.
- Schneider Electric Microgrid para instalaciones con necesidades de resiliencia energética.
Ningún producto resuelve simultáneamente organización, privacidad, seguridad de agentes, cumplimiento y energía. Una empresa pequeña puede necesitar únicamente controles de identidad y permisos; una organización regulada requerirá auditoría, segregación de funciones y gobierno formal; un operador de centros de datos tendrá que estudiar además refrigeración, continuidad y capacidad eléctrica.
La lectura más útil de las predicciones
El hilo conductor no es que una herramienta concreta vaya a sustituir a una persona concreta. Es que Gartner espera que la IA afecte al mismo tiempo a la estructura de mando, la supervisión corporativa, la identidad de los empleados, la seguridad, la reputación y la infraestructura física.
La cuestión financiera para una empresa no es solo cuánto cuesta adoptar IA, sino cuánto cuesta concederle autonomía sin controles: errores, filtraciones, dependencia tecnológica, litigios laborales, interrupciones operativas y consumo energético. La ventaja competitiva estará en decidir qué puede hacer el sistema, con qué datos, bajo qué responsabilidad y con qué capacidad de detener o revertir sus acciones.
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