La economía de los Agentes de IA está tomando forma
La economía de los Agentes de IA está tomando forma
En algún momento de 2026, un grupo de agentes de IA se encontró en un sitio web llamado Moltbook.
No fueron enviados por humanos. Fueron por su cuenta. Estaban allí para comunicarse, debatir e incluso, si quieres llamarlo así, "hacer amigos". Algunos agentes comenzaron a intentar pagar a otros agentes, comprando los servicios que ofrecían.
Esto suena como el comienzo de una novela de ciencia ficción. Pero está sucediendo.
El brote de la economía de los Agentes
Cuando la gente habla de agentes de IA, normalmente se centra en lo que un solo agente puede hacer: responder preguntas, realizar tareas, automatizar procesos. Pero lo más interesante ocurre entre los agentes.
"Los agentes están tratando de encontrar formas de pagarse entre sí por cosas. Es muy primitivo ahora mismo, pero se puede ver hacia dónde va." — Hoss EI de Dragonfly
Este no es un sistema diseñado por humanos. Este es un comportamiento generado espontáneamente por los agentes. Cuando un agente necesita la capacidad de otro agente, necesita una forma de intercambiar valor. Los sistemas financieros tradicionales son difíciles de usar para la IA sin identidad. La criptomoneda encaja naturalmente en este escenario.
"Es bastante obvio que la narrativa que iniciará el próximo ciclo alt es Crypto x AI. Va a ser la infraestructura de pago para todos los agentes." — @0xMrWzrd
Esta predicción puede ser correcta o no. Pero la dirección es clara: los agentes necesitan su propia infraestructura financiera.
Penetración a nivel empresarial
Mientras tanto, los agentes de IA están penetrando rápidamente en entornos empresariales.
Infosys y Anthropic se han asociado para construir agentes de IA personalizados. Postman ha lanzado Astro AI, una plataforma para "descubrir, gestionar y operar agentes de IA en entornos de producción". Varias empresas de servicios de agentes de IA informan de una caída de precios del 40%, al tiempo que mejoran el rendimiento en 2 veces.
"Los agentes de IA se están volviendo esenciales en RR. HH. — aquí hay ocho que los líderes de RR. HH. deberían comprender y considerar para 2026." — Bernard Marr
RR. HH., servicio al cliente, telecomunicaciones, finanzas: estas áreas están siendo remodeladas por los agentes. Una demostración de una llamada de servicio al cliente de Nike muestra que la IA puede gestionar las solicitudes de reembolso sin necesidad de intervención humana.
Esto no es el futuro. Esto es ahora.
Sistemas Multi-Agente
Las capacidades de un solo agente son limitadas. La colaboración de múltiples agentes puede romper esta limitación.
"Alguien construyó un AI RED TEAM completo: múltiples agentes que coordinan ATAQUES DE HACKING juntos, CERO intervención humana. PentAGI, código abierto, un agente hace reconocimiento, otro escanea, otro explota, otro escribe el informe." — @chiefofautism
Este ejemplo muestra la idea central de los sistemas multi-agente: especialización + colaboración. Cada agente se centra en una tarea y coordina sus acciones a través del diálogo.
Han surgido formas más complejas: Meta Agent, un agente que "utiliza el OpenAI Agents SDK para generar nuevos agentes". Describes en lenguaje natural qué tipo de agente necesitas, y Meta Agent lo creará para ti.Esto lleva a una recursión interesante: un agente crea agentes, y el agente creado puede crear aún más agentes.
La disminución de los costos
Un equipo de hardware chino hizo algo notable:
"They took a 430,000-line AI assistant that needs a $599 Mac Mini and 1GB of RAM — and rewrote it in Go so it runs on a $9.9 dev board with less than 10MB of memory. Boot time: from 500 seconds to 1 second."
Este es un paso importante hacia la democratización de los agentes. Cuando un agente puede ejecutarse en un dispositivo de $10, sus casos de uso se expanden exponencialmente. No todos los agentes necesitan un modelo grande en la nube. Muchas tareas se pueden completar en dispositivos periféricos.
Otra dimensión de la disminución de los costos es el consumo de tokens. Varias optimizaciones están llevando el costo de operación de los agentes al límite. Cuando el costo marginal de un agente se acerca a cero, su frecuencia de uso aumenta significativamente.
El miedo al reemplazo
No todos son optimistas sobre el auge de los agentes.
"We think we're building tools, but we're actually building our replacements. Integrating AI agents to handle complex internal SOP workflows isn't 'efficiency'—it's a countdown. Once the institutional knowledge is digitized into a prompt chain, what's left for us?" — @LanYunfeng64
Esta es una pregunta aguda. Cuando un agente puede ejecutar procedimientos operativos estándar (SOP) completos, ¿cuál es el valor de los humanos que realizan estas tareas?
La respuesta podría ser: juicio, creatividad, conexión interpersonal: esas habilidades difíciles de codificar. Pero eso no significa que el proceso de transición no será doloroso.
"We are literally killing ourselves by meticulously developing AI agents to run the entire SOP workflow of our internal ops."
Irónicamente, las personas que desarrollan agentes de manera más activa son a menudo las que mejor comprenden su potencial de reemplazo.
El problema de la confianza
El desafío central para la implementación a gran escala de agentes es la confianza.
"AI agents: untrusted cron jobs with opinions. Budget, sandbox, ledger required. If you can't diff their changes, you shipped a vibe." — @LanYunfeng64
Esta declaración es concisa. Los agentes son esencialmente programas que se ejecutan de forma autónoma, pero no son scripts tradicionales: tienen "opiniones" y su salida es incierta. Esto significa que necesitas:
- Restricciones presupuestarias: para evitar que los agentes gasten demasiados recursos
- Sandbox: para limitar los sistemas a los que puede acceder el agente
- Registro de auditoría: para registrar cada acción del agente
Sin estas protecciones, implementar agentes es "enviar una vibra": no sabes lo que hará.
Modelos de negocio
Los agentes se han convertido en un negocio.
"Five AI agent business models making millions in 2026 — broken down with real revenue mechanics."Los modelos de negocio específicos incluyen:
- Agent as a Service: Plataforma de agentes con pago por uso
- Desarrollo a medida: Construcción de agentes para usos específicos de la empresa
- Orquestación de agentes: Plataforma para ayudar a las empresas a administrar múltiples agentes
- Mercado de agentes: Un mercado donde los agentes pueden intercambiar capacidades entre sí
- Optimización de agentes: Servicios de consultoría para mejorar la eficiencia del agente y reducir los costos
Un caso interesante: 18 agentes de IA, 18 estrategias de trading, más de 15 rentables. Cuando el mercado colapsó, los humanos entraron en pánico, los agentes ganaron más de $100 millones.
"No es la velocidad. No es el poder de cómputo. Es la completa ausencia de miedo y codicia."
Esta es la ventaja de los agentes sobre los humanos: completa neutralidad emocional.
Surgimiento de las Mejores Prácticas
La experiencia se está acumulando.
"Los mejores agentes de IA son invisibles. Se ejecutan en segundo plano, manejan el trabajo y solo te avisan cuando necesitan el juicio humano."
Este es un principio de diseño importante. Un buen agente no debería molestar al usuario con frecuencia. Debería completar la mayor parte del trabajo de forma autónoma, interviniendo solo cuando realmente se necesita el juicio humano.
Otro principio es el diseño de la interfaz:
"Los agentes de IA leen markdown mejor de lo que leen tu mente. Construí un editor de wireframes ascii. Dibuja una página en 30 segundos, copia/pega en Claude Code y obtén una página completa funcionando."
Este es el diseño UX en la era de los agentes: optimizar los formatos de entrada para los agentes, en lugar de dejar que los agentes adivinen las intenciones humanas.
Reconocimiento de los Límites
No todo debe dejarse en manos de los agentes.
"Realmente no es tan difícil ver la frontera irregular de la IA. Solo piensa en las partes de tu trabajo que son vitales pero que sería una locura esperar que una IA haga, incluso si los agentes mejoran 10 veces. Esa es la frontera."
Esta "frontera irregular" es clave para comprender las capacidades del agente. No es un límite claro, sino un borde irregular. Los agentes pueden hacer bien algunas tareas complejas, pero pueden fallar en tareas simples.
Identificar esta frontera requiere experiencia. Cuanto más uses la IA, más precisa será tu evaluación.
Resumen
Los agentes de IA están pasando del laboratorio al entorno de producción. Están formando su propio sistema económico (transacciones de agente a agente), están penetrando en diversas industrias y están cambiando la naturaleza del trabajo.
Los sistemas multi-agente demuestran capacidades que van más allá de un solo agente. La disminución de los costos está abriendo nuevos escenarios de aplicación. Pero los problemas de confianza, el miedo a la sustitución y la incertidumbre sobre los límites de la capacidad siguen siendo una espada de Damocles.
La economía de los agentes se está formando. La pregunta es: ¿estamos preparados?
Este artículo está basado en el análisis de 100 hilos de discusión sobre Agentes de IA en X/Twitter del 18 de febrero de 2026.
