La inteligencia artificial entra en una nueva fase en la que los sistemas no solo generarán contenidos o analizarán información, sino que también ejecutarán decisiones financieras, gestionarán activos digitales y participarán de forma directa en la actividad económica, según directivos del sector tecnológico y financiero con motivo del AI Appreciation Day.
Esta transición ya se ve respaldada por una mejora acelerada de las capacidades técnicas y un fuerte aumento de la inversión.
El AI Index 2026 de la Universidad de Stanford concluye que la tasa de éxito de los agentes de IA en tareas del mundo real pasó del 20% en 2025 al 77,3% en 2026. La inversión corporativa global en IA alcanzó los 581.700 millones de dólares el año pasado, un incremento del 130% respecto a 2024.
Sin embargo, el informe también señala que los sistemas actuales siguen teniendo dificultades con la planificación por etapas y el análisis financiero, lo que subraya la brecha entre los agentes experimentales y una infraestructura económica realmente fiable.
Los agentes de IA comienzan a ir más allá de la asistencia
Esa brecha empieza a reducirse en las empresas que ya despliegan agentes de IA en desarrollo, cumplimiento normativo y operaciones financieras.
Ryan Kirkley, consejero delegado y cofundador de Global Settlement Network, afirma haber visto cómo la IA ha pasado de ser una tecnología experimental a convertirse en una pieza central de las operaciones empresariales.
“Tras varios años invirtiendo en compañías de IA, he podido ver cómo la tecnología ha evolucionado de experimento interesante a algo que está transformando de verdad el funcionamiento de las empresas”, declaró Kirkley a Yellow.com.
En Global Settlement, señala, la IA se ha vuelto nuclear para el negocio: ya hay más agentes que empleados, y los sistemas agénticos respaldan funciones de cumplimiento, identidad y desarrollo de software.
Kirkley considera especialmente relevante la combinación de IA y blockchain. Los sistemas de IA pueden procesar datos e identificar oportunidades, mientras que las redes de cadena de bloques aportan la infraestructura programable a través de la cual se ejecutan decisiones financieras de forma transfronteriza.
“Lo que más me entusiasma es la intersección entre IA y cripto, porque cada tecnología desbloquea algo que a la otra le faltaba”, afirma.
El Banco de Pagos Internacionales (BPI) también ha señalado la IA y la tokenización como tecnologías capaces de acercar negociación, liquidación y gestión de garantías, al tiempo que reducen los costes de conciliación. El BPI indica que la IA ya se utiliza en entidades financieras para originación de crédito, detección de fraude, gestión de riesgos y automatización de “back office”.
Jordi Esturi, director de marketing de la plataforma de tokenización Brickken, considera que el sector se ha centrado en exceso en aplicaciones actuales como la generación de texto, los resúmenes de reuniones o la asistencia en programación.
“La próxima frontera de la IA es convertirse en un actor activo de la economía, ayudando a las personas a ejecutar decisiones financieras, gestionar activos digitales y coordinar transacciones cada vez más complejas en tiempo real”, explica Esturi.
Define esta evolución como la base de las finanzas agénticas y de unos mercados de capitales agénticos, donde los sistemas de IA operan dentro de marcos de gobernanza definidos para apoyar la formación de capital y la gestión de activos.
Bajo este modelo, los fundadores podrían utilizar infraestructura impulsada por IA para captar fondos, los inversores gestionarían carteras y las empresas emitirían activos tokenizados con muchos menos procesos manuales.
“Un fundador que busca capital, un inversor que gestiona una cartera o una empresa que emite activos tokenizados deberían poder interactuar con la infraestructura financiera con la misma naturalidad con la que hoy usan internet”, añade Esturi.
El BPI sostiene que los registros tokenizados permiten operaciones automatizadas 24/7 y liquidación prácticamente simultánea, aunque advierte de que para operar a gran escala se necesitan dinero fiable, una gobernanza clara y salvaguardias regulatorias sólidas.
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Los mercados emergentes aspiran a ganar peso
Más allá de las finanzas, la caída de los costes de desarrollo de IA está alterando dónde se pueden crear empresas tecnológicas.
Lily Dash, cofundadora de Actai Advisors y fundadora de Future Caribbean, sostiene que el acceso a la IA está debilitando el vínculo histórico entre geografía y participación en la economía tecnológica global.
“Por primera vez, la ubicación importa mucho menos que el talento, la ambición y el acceso a las herramientas adecuadas”, afirma Dash.
Cita Barbados, Jamaica, Trinidad, Nigeria y Kenia como mercados en los que los fundadores ya pueden crear productos y contribuir al desarrollo de la IA sin tener que mudarse a polos tecnológicos tradicionales como Silicon Valley o Londres.
Dash destaca que el coste de participar en el desarrollo tecnológico ha caído con fuerza, lo que brinda a regiones tradicionalmente importadoras de tecnología una oportunidad mucho mayor para producir y exportar sus propios productos.
El AI Index de Stanford señala que la IA generativa alcanzó una adopción del 53% de la población en tres años, un ritmo más rápido que el del ordenador personal o internet. No obstante, la adopción sigue muy correlacionada con la renta nacional, lo que evidencia que el acceso continúa siendo desigual pese a la rápida difusión de la tecnología.
El Banco Mundial también ha advertido de que los países de renta baja y media afrontan barreras importantes para desplegar la IA a gran escala. Su informe Digital Progress and Trends identifica cuatro pilares para una adopción más amplia: conectividad, capacidad de cómputo, datos localmente relevantes y formación de la fuerza laboral.
Dash considera que estos fundamentos serán los que determinen si los mercados emergentes logran capturar valor económico duradero gracias a la IA.
“Tenemos que garantizar que la gente tenga acceso a la infraestructura, la educación, los mentores y la financiación necesarios para convertir ideas en empresas reales”, subraya.
A su juicio, la apuesta por el emprendimiento local puede permitir que la IA impulse el crecimiento del PIB, el empleo de alto valor añadido y una generación de compañías tecnológicas más diversa geográficamente.
La gobernanza decidirá el desenlace
Los directivos coinciden en que la relevancia económica de la IA dependerá cada vez más de lo que los sistemas sean capaces de hacer, y no solo de lo que puedan generar.
Kirkley prevé que la IA hará que los activos tokenizados y el dinero digital sean más fáciles de utilizar para empresas y consumidores, lo que podría acelerar la adopción de servicios financieros basados en blockchain.
“El futuro de las finanzas no será solo digital, será inteligente por defecto”, afirma.
Pero el aumento de autonomía también trae riesgos. El BPI ha advertido de que el uso de modelos de IA similares podría llevar a que las entidades financieras reaccionen de forma homogénea ante shocks de mercado, amplificando la volatilidad y las tensiones de liquidez. La dependencia de un pequeño número de proveedores de nube, datos y modelos también puede generar vulnerabilidades operativas sistémicas.
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