El 65% de los CEOs ya prioriza casos de IA según retorno: qué es la integración Agent-to-Agent
La IA empresarial empieza a escalar en coordinación, trazabilidad y “diálogo”. En ese contexto, la uruguaya Heynow impulsa la arquitectura “Agent-to-Agent” como marco de gobernanza para la nueva etapa en el uso de herramientas de gestión inteligente.
Montevideo, enero de 2026. En un contexto regional de aceleración de la inteligencia artificial, la próxima etapa implica pasar de agentes que trabajan de forma aislada a sistemas coordinados mediante un enfoque denominado “A2A”. De hecho, un estudio global de IBM señala que 65% de los CEOs, a nivel global, está impulsando casos de uso de IA priorizados por retorno sobre la inversión (ROI). Ese criterio acelera la demanda de arquitecturas que permitan escalar con control, trazabilidad y eficiencia operativa.
Por otra parte, el estudio “Impacto económico y laboral de la IA en Latinoamérica” realizado por The Linux Foundation, indica que el mercado de la Inteligencia Artificial (IA) en Latinoamérica está valorado en 12.700 millones de dólares y crece a una tasa del 28,1% anual. A la vez, el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA 2025) ubica a Chile, Brasil y Uruguay en el grupo de países “pioneros” por su madurez y preparación.
Aunque el protocolo A2A es muy reciente, el contexto general de IA en la región muestra un impulso claro hacia tecnologías avanzadas. Según Mathias Duarte, CEO de Heynow “A2A actúa como un amplificador al permitir que los agentes colaboren de forma más eficiente y escalen su impacto operativo. En la práctica, este tipo de arquitecturas permite reducir tiempos de resolución, disminuir costos de integración y escalar procesos sin aumentar proporcionalmente los equipos humanos, tres factores que impactan directamente en el ROI operativo.”
Duarte destacó la relevancia del modelo A2A en sectores con fuerte regulación como salud y finanzas, donde la trazabilidad de las decisiones algorítmicas es un requerimiento creciente: “la gobernanza de la IA no puede depender del comportamiento emergente de cada bot. Necesitamos estructuras que permitan entender cómo y por qué se tomó cada decisión.”
En este escenario, la arquitectura A2A se posiciona como una respuesta a los desafíos del escalamiento responsable de la inteligencia artificial, especialmente en entornos que exigen interoperabilidad, trazabilidad y cumplimiento regulatorio. Los próximos pasos estarán centrados en implementar pilotos sectoriales en industrias reguladas y avanzar en marcos de gobernanza que permitan auditar decisiones automatizadas, integrando distintas tecnologías bajo estándares abiertos.
