MIOTI Data & AI Services ha celebrado la IV Edición del Data Talent Innovation Summit, donde expertos de tecnología, negocio, identidad digital y ciberseguridad analizaron cómo escalar la IA agéntica con gobernanza, supervisión humana y control del riesgo.
Las empresas se preparan para un escenario en el que no bastará con saber quién es el usuario que está detrás de una interacción digital, sino también qué agente de inteligencia artificial actúa, a qué persona u organización está vinculado, qué permisos tiene, qué límites operativos se le han definido y cómo se supervisa su actividad. Esta fue una de las principales conclusiones de la IV Edición del Data Talent Innovation Summit, “Agentic AI”, celebrado esta semana por MIOTI Data & AI Services.
El encuentro, que reunió a más de medio centenar de profesionales de perfiles tecnológicos, líderes empresariales y representantes de áreas como IT, ventas, marketing y desarrollo de negocio, contó con la participación de Fabiola Pérez, CEO y cofundadora de MIOTI, Diego García, CEO de MINEO, ponentes como Javier Barrachina, R&D Director de Facephi, Karlina Silfa, Head of Artificial Intelligence & Advanced Analytics Portfolio de Verisure y OpenShift Platform Leader en España y Portugal de Red Hat; además de Esther Morales, Directora de Desarrollo de Negocio de MIOTI.
“Estamos en un momento especialmente convulso para la inteligencia artificial. Mientras muchas empresas están todavía en una primera fase, tratando de ganar productividad con la IA generativa y la IA agéntica, los grandes actores globales ya compiten en otra liga, la de la inteligencia artificial general, la infraestructura, los centros de datos y la energía necesaria para sostener estos modelos a escala”, señala Fabiola Pérez, CEO y cofundadora de MIOTI. “Para las empresas españolas, 2026 es el año en el que deben asentar las capacidades que les permitan escalar la IA con criterio, integrarla en sus procesos, preparar a sus equipos y gobernarla con garantías”.
De la productividad individual a la transformación estructural
Durante la jornada, se destacó que 2025 fue un año clave para identificar casos de uso, lanzar pilotos y explorar cómo extraer valor real de la tecnología. Sin embargo, el avance de la IA agéntica apunta a un cambio de mayor profundidad. Frente a la IA generativa, orientada principalmente a asistir en
tareas concretas, los agentes de IA introducen la posibilidad de ejecutar procesos completos, coordinarse con otros agentes y apoyarse en memoria persistente para abordar tareas más complejas, personalizadas y prolongadas en el tiempo.
Este salto ya está transformando ámbitos como las búsquedas online, el desarrollo de software, los procesos de compra, la atención al cliente, las operaciones internas y la automatización de tareas complejas. A medio plazo, la aparición de agentes verticalizados por sector podría modificar de forma significativa la propuesta de valor de muchas soluciones empresariales, especialmente en áreas como legal, salud, finanzas, operaciones, identidad digital o ciberseguridad. El cambio, por tanto, no se limita a nuevas herramientas de productividad, sino que apunta a una reorganización más profunda de cómo se diseñan, ejecutan y supervisan los procesos dentro de las compañías.
La jornada también situó el avance de la IA agéntica dentro de una competición tecnológica global que va más allá del desarrollo de modelos. Mientras Estados Unidos concentra buena parte de su ventaja en arquitectura tecnológica, centros de datos y capacidad de cómputo, China ha acelerado su posición en robótica y modelos avanzados. Esta carrera está trasladando el debate empresarial hacia cuestiones estructurales como la disponibilidad de infraestructura, la soberanía tecnológica y el consumo energético, donde empiezan a ganar peso nuevas fuentes de energía, incluida la nuclear y los reactores modulares de menor escala para alimentar centros de datos.
El reto no es lanzar pilotos, sino escalarlos con gobernanza
Uno de los puntos centrales del debate fue la dificultad de pasar de la experimentación a la adopción real. Las organizaciones están lanzando numerosos pilotos de inteligencia artificial, pero muchos de ellos no llegan a escalar por obstáculos como los sistemas legacy, la dispersión de los datos, la falta de integración con procesos existentes, las restricciones regulatorias o la ausencia de una estrategia clara de gobernanza.
En este sentido, los participantes coincidieron en que la IA agéntica debe incorporarse desde un enfoque estructurado, con control sobre la plataforma, seguridad desde el diseño, observabilidad, evaluación constante de riesgos y criterios claros sobre qué decisiones pueden delegarse en agentes y cuáles deben permanecer bajo supervisión humana.
La conclusión compartida fue que el enfoque human-in-the-loop será determinante. La IA agéntica no elimina el papel de las personas, sino que lo transforma. Las compañías deberán combinar la capacidad de ejecución de los agentes con el criterio humano, especialmente en decisiones críticas, contextos regulados o procesos con impacto directo en clientes, empleados o activos estratégicos.
Es por ello que, la IA agéntica también obligará a redefinir el papel del talento dentro de las organizaciones. La adopción de agentes inteligentes acelerará el paso de modelos basados en la ejecución directa de tareas a otros en los que las personas actuarán como coordinadoras,
supervisoras y “directoras de orquesta” de sistemas cada vez más autónomos. Esto exigirá reforzar estrategias de reskilling y upskilling, así como potenciar soft skills como el pensamiento crítico, la capacidad de análisis, la creatividad, la toma de decisiones, la coordinación de equipos y la gestión del cambio.
Seguridad, identidad y confianza en la era de los agentes
La democratización de estas herramientas abre nuevas oportunidades para las empresas, pero también para actores maliciosos, que pueden utilizarlas para automatizar ataques, simular comportamientos legítimos o sofisticar esquemas de fraude. Ante este escenario, las organizaciones deberán evolucionar desde modelos de verificación puntuales hacia enfoques de monitorización continua, gestión de identidades, análisis de comportamiento, evaluación dinámica del riesgo y control de la actividad durante toda la sesión. Ya no bastará con saber quién es la persona que inicia una interacción, sino que será necesario entender qué ocurre después, cómo se comporta la cuenta, qué señales de riesgo aparecen y qué decisiones deben tomarse en tiempo real.
Una de las conclusiones más destacadas del encuentro fue la necesidad de avanzar hacia un modelo de Know Your Agent, en línea con la lógica de control y confianza que ya existe en otros ámbitos empresariales. En la era de la IA agéntica, las compañías deberán ser capaces de identificar qué
agente actúa, a qué persona u organización está vinculado, cuáles son sus límites, qué permisos tiene, cómo se monitoriza y bajo qué criterios puede operar.
Sobre MIOTI
MIOTI es el ecosistema líder en España en Data e Inteligencia Artificial, que combina formación y consultoría boutique. MIOTI Tech & Business School es la escuela de tecnología aplicada a negocio más premiada del país en estos ámbitos. Fundada en 2017, ha sido reconocida por su excelencia formativa con múltiples premios y distinciones, además de su presencia en rankings internacionales como QS.
Su valor diferencial es que el conocimiento no se queda en teoría. MIOTI es una de las mejores escuelas de negocios de España (Forbes, 2025) y la única cuya metodología está respaldada por la escuela de negocios del Massachusetts Institute of Technology (MIT), referente mundial en tecnología e innovación. Con un enfoque 100% práctico (“learning by doing”), sus alumnos se forman con profesionales en activo que trabajan cada día con las tecnologías que se imparten.
En paralelo, MIOTI integra MIOTI Data & AI Services, su propia consultora especializada en Inteligencia Artificial y Data. Desde esta unidad, no solo asesora, sino que diseña, desarrolla e implementa proyectos end-to-end para compañías de distintos sectores. La consultora trabaja con un enfoque enterprise y orientado a impacto, abordando desde la definición de la estrategia de IA y el gobierno del dato, hasta el desarrollo de modelos a medida, sistemas RAG, agentes de IA personalizados y despliegue de casos de uso en producción.
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