Redacción - El Semanal
La revolución de los agentes autónomos de inteligencia artificial ha dejado de ser un experimento de laboratorio para convertirse en una herramienta con retorno de inversión tangible en empresas de diversos sectores. Sin embargo, la escalabilidad en producción sigue siendo el gran desafío pendiente. Así lo revela un amplio estudio de la plataforma en la nube DigitalOcean, que consultó a más de 1.100 desarrolladores, directores de tecnología y fundadores. Aunque el 67% de las organizaciones que ya implementan estos sistemas reportan ganancias medibles en productividad, solo un 10% logra escalar agentes de forma masiva en entornos reales.
El punto de inflexión se produjo en el último año. Si en la edición anterior de este sondeo solo el 35% de las empresas afirmaba estar en fase activa de implementación de soluciones de IA, hoy esa cifra ha ascendido al 52%. Dentro de ese grupo, el 46% despliega específicamente agentes autónomos: sistemas capaces de ejecutar tareas complejas sin intervención humana constante, desde la gestión de inventario hasta la atención personalizada. En el sector de la moda, esta tecnología está encontrando aplicaciones prácticas en áreas como el diseño generativo —donde algoritmos proponen variaciones de patrones y siluetas—, la automatización de la cadena de suministro o la optimización de campañas de marketing en tiempo real.
El optimismo es generalizado. Un 60% de los encuestados sitúa a las aplicaciones y agentes de IA como la mayor oportunidad a largo plazo dentro de la pila tecnológica, muy por encima de la infraestructura base (19%). Esta preferencia se refleja en los planes de inversión: el 37% prevé aumentar el presupuesto destinado a aplicaciones de IA en los próximos doce meses, frente al 14% que lo hará en infraestructura. En el mundo de la moda, ya hay casos de marcas que utilizan asistentes para generar descripciones de productos, simular colecciones virtuales o priorizar pedidos de producción en función de tendencias de consumo detectadas automáticamente.
Los beneficios son cuantificables. Además del 67% global que observa mejoras de productividad, el 53% ahorra tiempo de empleados en tareas repetitivas, el 44% crea nuevas capacidades de negocio y el 27% reduce costos operativos. Empresas líderes del sector han adoptado herramientas como Cursor o Claude Code —originalmente enfocadas en desarrollo de software— para acelerar procesos internos: desde la redacción de briefings creativos hasta el análisis de datos de ventas. Algunas startups de moda, respaldadas por aceleradoras como Y Combinator, ya construyen sistemas donde el 95% del código base es generado por IA, liberando a los equipos para labores de mayor valor estratégico.
No obstante, un obstáculo frena la expansión: el costo de inferencia. El 49% de los participantes señala que el precio de ejecutar agentes a escala es su principal barrera. A diferencia del entrenamiento de modelos —un gasto puntual—, cada interacción con un agente consume tokens y genera un gasto operativo que se multiplica con cada razonamiento, reintento o corrección automática. De hecho, el 44% de las organizaciones dedica ya entre el 76% y el 100% de su presupuesto de IA exclusivamente a inferencia. En moda, donde los picos de demanda pueden dispararse con lanzamientos de colecciones o eventos como Black Friday, este factor es crítico.
La solución, según los expertos, pasa por infraestructuras especializadas en economía de inferencia: sistemas con rendimiento predecible, control de costos bajo carga y arquitecturas simplificadas. El caso de Character.ai —migrado a la nube de inferencia de DigitalOcean con optimizaciones conjuntas— demuestra que es posible duplicar el rendimiento y reducir a la mitad el costo por token. Para las empresas de moda, esto significa que podrán desplegar agentes en producción sin que el gasto operativo consuma los márgenes. El reto técnico debe ser asumido por los proveedores de plataforma, no por los equipos de innovación de las marcas.
El rumbo está claro: 2026 será el año en que los agentes autónomos pasen de proyectos piloto a productos estables. Para las casas de moda, esto implica una ventana de oportunidad para integrar IA en el núcleo de su operación —desde el diseño hasta la logística inversa—, siempre que resuelvan el dilema económico de la inferencia a gran escala. Las organizaciones que consigan una infraestructura ágil y predecible serán las que lideren la próxima etapa de la transformación digital en un sector donde la velocidad y la personalización marcan la diferencia.
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