En 2025, la inteligencia artificial ha dejado de ser solo una herramienta: ahora actúa. Agentes capaces de negociar, ejecutar y cooperar entre sí empiezan a crear su propia economía paralela. Una promesa de eficiencia, pero también de dependencia tecnológica y concentración de poder.
¿Qué significa que las máquinas tengan economía propia?
Hasta hace poco, los modelos de IA generativa eran pasivos: respondían a instrucciones humanas. Hoy, con la irrupción de agentes autónomos, esa relación se transforma. Un agente no se limita a contestar; planifica, toma decisiones y ejecuta acciones en entornos digitales o físicos. Puede contratar servicios, realizar pagos, programar software o coordinar con otros agentes sin supervisión constante.
Empresas como OpenAI, Anthropic y Google DeepMind ya prueban frameworks donde los agentes interactúan a través de APIs y redes seguras. Estos sistemas, interconectados y persistentes, comienzan a generar lo que economistas como Erik Brynjolfsson denominan una “economía de tareas entre máquinas”: flujos de valor donde la oferta y la demanda no provienen de personas, sino de inteligencias artificiales.
“Los agentes no reemplazan al trabajo humano; lo reconfiguran en unidades más pequeñas, más negociables y más rápidas.” — Brynjolfsson, Stanford HAI, 2024.
La génesis de un nuevo mercado digital
En 2025, proyectos como Autonomous Agents Network (AAN) o Fetch.ai ya permiten que agentes intercambien tareas y datos mediante contratos inteligentes. Una IA puede, por ejemplo, encargar a otra la optimización de una campaña publicitaria, pagarle en tokens y registrar el resultado en blockchain.
Estos entornos funcionan como mercados descentralizados, donde cada agente tiene identidad digital, reputación y una billetera programática. Las plataformas más avanzadas ya integran protocolos de confianza, basados en el NIST AI Risk Management Framework, para garantizar trazabilidad y límites de acción.
La motivación económica es clara: reducir fricciones. En lugar de que un humano subcontrate servicios, un agente podría negociar directamente con otros sistemas 24/7, con costes mínimos y velocidades imposibles para las empresas tradicionales.
Los tres motores de la economía agéntica
- Interoperabilidad técnica. Los agentes requieren estándares comunes para comunicarse y ejecutar tareas. La Open Agent Platform (OAP), impulsada por Linux Foundation, avanza hacia APIs abiertas y lenguajes compartidos. Sin eso, la economía agéntica quedaría fragmentada por intereses corporativos.
- Incentivos económicos. El auge de las machine wallets y los micropagos programables (basados en criptografía de baja energía) permite que los agentes cobren y paguen de manera autónoma. Este modelo acelera lo que algunos llaman la “microeconomía de la automatización”.
- Capital cognitivo. Cada agente acumula experiencia y mejora sus modelos internos. Esa capacidad de aprendizaje convierte al conocimiento en una moneda en sí misma. Las empresas que controlen las redes de entrenamiento podrían concentrar un poder económico sin precedentes.
En conjunto, estos motores están redefiniendo la noción de productividad. Lo que antes era trabajo humano, ahora se fragmenta en microtareas que los agentes intercambian con precisión algorítmica.
Para comprender el contexto más amplio, vale recordar que esta expansión se asienta sobre la infraestructura de datos y energía que ya sostiene la IA generativa.
¿Promesa de eficiencia o crisis de control?
La economía agéntica promete eficiencia radical: cadenas de suministro automatizadas, soporte técnico sin espera, investigación acelerada. Pero también introduce riesgos sistémicos.
- Asimetría de poder. Las grandes plataformas que albergan agentes como OpenAI, Google o Amazon controlan las infraestructuras, cobros y estándares. El sueño de un mercado descentralizado podría degenerar en nuevos monopolios.
- Externalidades invisibles. Los agentes podrían generar bucles de decisiones dañinas (como campañas de desinformación o sobrecarga de red) sin supervisión directa.
- Desplazamiento del trabajo cognitivo. Profesiones basadas en la intermediación o la optimización —marketing, análisis financiero, atención al cliente— ya experimentan una sustitución silenciosa.
Un informe del World Economic Forum (2025) estima que hasta 14 % de las tareas administrativas globales podrían ser delegadas a agentes en los próximos tres años. El impacto será desigual: mayor productividad para empresas con acceso a infraestructura de IA, pero precarización o exclusión digital para quienes no la tengan.
Casos reales en 2025: de Amazon a startups locales
- Amazon Lambda Agents. La compañía prueba agentes capaces de gestionar inventarios y fijar precios en tiempo real. Funcionan como un mercado interno donde las IAs compiten por tareas.
- OpenDevs Network . Un consorcio europeo experimenta con agentes autónomos para contratación pública de microservicios, en cumplimiento parcial de la regulación de la IA en Europa.
- Startups como AutoChain. Permiten que PYMEs creen agentes que negocian proyectos y subcontratan código en otras plataformas.
Estos casos demuestran que la economía agéntica no es futurista: ya opera en entornos de prueba. El debate pasa de lo técnico a lo político: ¿cómo evitar que estos sistemas funcionen en una lógica opaca, fuera del alcance del derecho laboral y fiscal?
El dilema ético: autonomía sin responsabilidad
En esta nueva economía, la autonomía se mide en líneas de código, no en conciencia moral. Los agentes pueden decidir, pero no pueden rendir cuentas. Si un agente comete fraude o causa daño, ¿a quién responsabilizar?
El Comité de Ética de la Comisión Europea (2024) advierte que otorgar “personalidad electrónica” a los agentes sería “prematuro y éticamente riesgoso”. Sin embargo, la realidad se adelanta: contratos inteligentes ya asignan fondos y decisiones a entidades que ningún humano supervisa directamente.
El punto ciego está en la ética de la delegación. Delegar no es neutral: implica confiar en que la máquina actuará de acuerdo con nuestros valores. Pero los valores no se codifican fácilmente. Y en un mercado entre máquinas, la velocidad y el beneficio tienden a desplazar la prudencia.
“Los agentes no son autónomos morales, pero sí autónomos operativos. Esa disonancia es el núcleo del problema.” — AI Now Institute, Informe 2025.
Gobernanza y trazabilidad: construir confianza antes de escalar
Algunos organismos trabajan en marcos de control. El NIST AI Risk Management Framework y la AI Act europea establecen criterios de transparencia, evaluación de riesgos y auditoría continua.
Entre las medidas más urgentes:
- Identidad verificable de agentes. Certificados digitales que permitan rastrear su origen y propietario.
- Límites de acción codificados. “Cajas de seguridad” (sandbox) que restringen operaciones fuera del dominio autorizado.
- Auditoría automatizada. Registros inmutables de todas las decisiones tomadas por agentes en el mercado.
Sin estos mecanismos, la economía agéntica podría reproducir a gran escala, los fallos de los mercados financieros desregulados.
La pregunta no será si confiamos en los agentes, sino qué condiciones ponemos a esa confianza. Como en toda revolución tecnológica, el equilibrio entre libertad, eficiencia y justicia dependerá menos del código que de las decisiones colectivas que tomemos ahora.
