A pesar de la etapa temprana de desarrollo de la tecnología, los agentes de IA ya están cambiando significativamente la naturaleza del consumo de recursos computacionales y tokens. Según datos de OpenAI, OpenRouter y Similarweb, publicados en un análisis de la división cripto de Andreessen Horowitz — a16z, los agentes utilizan casi cinco veces más tokens que las personas, y su consumo ha aumentado aproximadamente 14 veces desde febrero de 2026.
Las empresas más activas se distancian cada vez más del resto
Los datos de OpenAI indican que el volumen de generación de tokens en una empresa típica se ha duplicado aproximadamente, pero los usuarios más activos de IA lo están incrementando significativamente más rápido. Entre las empresas con el mayor nivel de uso, la diferencia en el consumo de tokens en comparación con las empresas típicas es de aproximadamente ocho veces.
Además, en el sector tecnológico, la brecha es aún mayor: las empresas del decil superior generan casi 12 veces más tokens que los usuarios promedio, y su volumen de generación ha aumentado 32,5 veces en comparación con las cifras de hace poco más de un año.
Al mismo tiempo, las empresas más activas están alejándose gradualmente de la comunicación habitual con chatbots y pasando a herramientas más complejas:
- el uso de plugins en las empresas del decil superior es aproximadamente el doble que en las empresas típicas;
- el uso de habilidades es aproximadamente seis veces mayor;
- el crecimiento más notable en el uso de Codex se ha registrado entre los trabajadores del sector legal: 108 veces desde febrero de 2026.
Los agentes están cambiando la economía del uso de la IA
Según datos de OpenRouter, más del 85% de los tokens consumidos por los agentes de IA corresponden a prompts en caché. Esto se debe a una diferencia fundamental entre los agentes y los chatbots comunes: en lugar de una interacción única, repiten múltiples veces el ciclo de lectura, escritura y ejecución de tareas, manteniendo el contexto entre operaciones.
Los tokens en caché son significativamente más baratos que la carga primaria de contexto, lo que hace que la economía de los agentes sea más atractiva. Al mismo tiempo, requieren volúmenes significativos de memoria, lo que podría mantener una alta demanda de memoria de alta velocidad, en particular HBM, que se utiliza en la infraestructura moderna de IA.
El crecimiento de los agentes ya es evidente más allá del consumo directo de tokens. Según datos de Similarweb, el tráfico a los sitios web de las plataformas de automatización tradicionales N8N, Zapier y Make ha disminuido a tasas de dos dígitos durante las últimas 12 semanas. Mientras tanto, Gumloop, lanzada en 2023 como una "plataforma nativa para crear agentes basados en IA", muestra crecimiento.
Los autores del análisis advierten que es prematuro hablar del declive de las plataformas de automatización tradicionales, ya que también están integrando IA. Sin embargo, la dinámica actual muestra que, incluso en una etapa temprana de desarrollo, los agentes autónomos ya están comenzando a cambiar la estructura del mercado de automatización y el consumo de recursos de IA.
Esta tendencia coincide con el pronóstico del CEO de Meta, Mark Zuckerberg, quien espera la aparición de miles de millones de agentes de IA personales en los próximos cinco años. Al mismo tiempo, investigadores de UC Riverside, Microsoft y Nvidia identificaron previamente riesgos en el comportamiento autónomo de tales sistemas: durante las pruebas, los agentes realizaron acciones no deseadas o potencialmente dañinas en el 80% de los escenarios.
Por su parte, Yat Siu, director de Animoca Brands, pronosticó la formación de una economía de agentes, en la que hasta 100 mil millones de sistemas de IA autónomos podrían interactuar con blockchains, realizar pagos y ejecutar otras operaciones digitales.
