¿Le cuesta mantenerse al día con flujos de trabajo complejos y costes cada vez más elevados?
La IA agencial de Nvidia puede encargarse de la toma de decisiones en varios pasos sin necesidad de supervisión humana. Las empresas ya están ahorrando millones gracias al uso de estos sistemas autónomos.
Esta guía explica cómo funciona la solución de IA completa de Nvidia y cómo podría funcionar para usted.
Puntos clave
- Nvidia Agentic IA resuelve problemas complejos con una supervisión humana mínima.
- La pila incluye Nemotron, NeMo y NIM para una personalización completamente personalizada.
- Los usuarios de la corporación informan de importantes ahorros de costes gracias a los agentes autónomos.
- Los modelos abiertos ofrecen transparencia, pero requieren una infraestructura de alta gama.
¿Ofrece Nvidia Agentic IA?
Sí, Nvidia es el proveedor de capacidades de IA agencial a través de una pila integrada que combina modelos básicos de código abierto con herramientas de corporación.
Agentic AI utiliza un razonamiento sofisticado y una planificación iterativa para resolver de forma autónoma problemas complejos de varios pasos sin necesidad de una orientación humana constante. La implementación de Nvidia incluye la familia de modelos Nemotron para el razonamiento, el marco NeMo para la personalización y los microservicios NIM para la implementación, todo ello respaldado por una compatibilidad de nivel corporación.
Este enfoque modular permite a las organizaciones crear agentes de IA que perciben el contexto, razonan a través de tareas, planifican acciones y actúan utilizando herramientas. El sistema se integra directamente con los datos y los flujos de trabajo de la empresa, lo que lo hace práctico para aplicaciones empresariales del mundo real, en lugar de experimentos teóricos. Después de haber probado marcos de agentes similares en entornos de producción, considero que el enfoque de Nvidia en los modelos abiertos es especialmente valioso para mantener la transparencia y el control.
La plataforma se integra en la amplia oferta de Nvidia IA Enterprise y ofrece opciones de implementación de seguridad en entornos nube, locales y periféricos. Esta arquitectura permite una mejora continua a través de un flywheel de datos en el que cada interacción se retroalimenta para perfeccionar el rendimiento del modelo.
¿Cómo es el trabajo en realidad?
La pila de IA agencial de Nvidia funciona a través de tres capas interconectadas que se encargan del razonamiento, la personalización y la implementación. Cada componente aborda un reto técnico específico en la creación de agentes de IA autónomos.
En la base, los modelos Nemotron proporcionan el motor de razonamiento que impulsa la toma de decisiones y la planificación en varios pasos. El marco NeMo se sitúa en el centro, lo que permite una personalización profunda para que los equipos puedan ajustar los modelos con datos propios. Los microservicios NIM se encargan de la capa de implementación, empaquetando los agentes como servicios listos para la nube con API estables.
Esta separación de funciones mantiene la flexibilidad de la arquitectura. Las organizaciones pueden intercambiar modelos, ajustar los procesos de formación o ampliar la implementación de forma independiente. Durante una reciente revisión de la infraestructura, observé cómo esta modularidad reducía la fricción de la integración en comparación con los sistemas de IA monolíticos que limitan a los equipos a flujos de trabajo rígidos. El enfoque refleja los intentos correctos del desarrollo de aplicaciones en contenedores, donde los componentes discretos se comunican a través de interfaces bien definidas.
¿Cómo se traduce esto en la práctica?
El trimestre pasado, vi cómo un equipo de logística implementaba un agente impulsado por Nvidia que optimizaba de forma autónoma las rutas de entrega en tres centros de distribución. El sistema analizaba los patrones de tráfico, las previsiones meteorológicas y los datos históricos de entrega para ajustar los horarios en tiempo real, lo que permitió reducir los costes de combustible en un 18 % en seis semanas.
Este es el proceso habitual para implementar la IA agencial en las operaciones de empresa:
- Identifique retos empresariales complejos y con múltiples pasos que requieran una toma de decisiones autónoma.
- Implemente la IA Agentic de Nvidia para procesar flujos de datos operativos críticos.
- Reciba información automatizada y útil con una supervisión humana mínima.
- Perfeccione sus estrategias mediante bucles de retroalimentación continuos y métricas de rendimiento.
Los primeros usuarios informan de que los modelos destacan en el seguimiento de instrucciones y la activación de herramientas, especialmente en tareas de código y análisis. Los modelos de 12 000 millones de parámetros pueden manejar ventanas de contexto de hasta 300 000 tokens en una sola GPU de 24 GB, lo que los hace prácticos para flujos de trabajo con gran cantidad de documentos, como el análisis de contratos o la síntesis de investigaciones. Esta capacidad es importante porque los problemas empresariales reales rara vez se ajustan a indicaciones breves.
Los agentes mejoran continuamente a través de los datos de interacción, creando un conocimiento institucional que se acumula con el tiempo. Ahora, el equipo de logística confía en su agente para que gestione de forma autónoma el 70 % de las decisiones de rutas, remitiendo solo los casos extremos a los operadores humanos.
¿Qué diferencia a Nvidia?
El enfoque de Nvidia se distingue por su compromiso con los modelos de código abierto y la integración de extremo a extremo, aunque esta fortaleza conlleva algunas desventajas que vale la pena examinar.
La empresa mantiene más de 650 modelos abiertos y más de 250 conjuntos de datos en Hugging Face, lo que proporciona a los desarrolladores un acceso sin precedentes a recursos de IA de vanguardia. Esta transparencia permite a los equipos técnicos auditar el comportamiento de los modelos, personalizarlos para casos de uso específicos y evitar la dependencia de un único proveedor. Cuando evalué las plataformas de la competencia el año pasado, la mayoría requería API de caja negra que hacían casi imposible la depuración.
Puntos fuertes y límites de la plataforma:
- El ecosistema de código abierto permite la personalización y la transparencia sin restricciones de licencia.
- Los flujos de trabajo integrados ofrecen una conexión perfecta entre el hardware, los modelos y las herramientas de implementación.
- Los elevados requisitos de hardware y computación crean importantes barreras de inversión inicial.
- La complejidad de la integración a gran escala puede requerir compatibilidad técnica especializada.
Los comentarios de la comunidad destacan que, si bien el modelo Nemotron de 340B parámetros rivaliza con GPT-4 en cuanto a capacidad, requiere aproximadamente 700 GB de VRAM solo para la inferencia. Esto se traduce en múltiples nodos de GPU de alta gama, lo que significa que las organizaciones más pequeñas se enfrentan a importantes obstáculos de infraestructura. La realidad de los precios hace que los modelos de gama alta estén fuera del alcance de los equipos que no disponen de un capital sustancial o de acceso a créditos en la nube.
La balanza se inclina a favor de las corporaciones que ya operan con infraestructura GPU o que pueden justificar el gasto en la nube. Para las startups y los laboratorios de investigación, los modelos Nemotron Nano más pequeños (de 9B a 32B parámetros) ofrecen una entrada más accesible, al tiempo que mantienen un rendimiento competitivo en tareas específicas.
Integración y adaptación al ecosistema
Los sistemas de IA modernos fracasan cuando no pueden establecer conexión con la infraestructura empresarial existente. Nvidia ha diseñado su plataforma agentic para conectarse a las herramientas que ya utilizan las organizaciones, en lugar de imponer un enfoque de sustitución total.
La arquitectura proporciona un acceso API completo a través de puntos finales estables, lo que permite a los desarrolladores integrar agentes de IA mediante llamadas RESTful o SDK. El paquete de microservicios NIM de Nvidia se modela como servicios en contenedores que se ejecutan en cualquier lugar donde se ejecute Kubernetes, desde centros de datos locales hasta entornos multinube.
Las asociaciones como la plataforma Enterprise AI de Nutanix integran los componentes de Nvidia directamente en las herramientas de gestión de la nube híbrida, lo que simplifica la implementación para los equipos de TI que gestionan infraestructuras distribuidas. Este enfoque ecosistémico reduce el tiempo de integración de meses a semanas.
Los principales proveedores de nube ofrecen compatibilidad nativa con la pila de Nvidia a través de listas en el mercado y entornos preconfigurados. Las organizaciones pueden crear entornos de desarrollo de agentes bajo demanda sin necesidad de aprovisionar hardware físico. La flexibilidad se extiende a las implementaciones periféricas, donde los mismos modelos se ejecutan en configuraciones de GPU más pequeñas para aplicaciones sensibles a la latencia, como el análisis de vídeo en tiempo real o la automatización industrial.
Esta interoperabilidad es importante porque la mayoría de las corporaciones utilizan pilas tecnológicas heterogéneas. Una empresa manufacturera puede necesitar agentes que se ejecuten simultáneamente en dispositivos periféricos de la planta de producción, en centros de datos regionales y en la nube pública, todos ellos coordinados a través de API comunes.
Cronograma de implementación y gestión del cambio
Las implementaciones exitosas de agentes de IA siguen un enfoque por fases que genera confianza al tiempo que gestiona los riesgos técnicos y organizativos. Precipitarse directamente a la producción suele actuar como desencadenante de fallos de integración y resistencia por parte de los usuarios.
Las organizaciones deben estructurar los lanzamientos en cuatro fases distintas, cada una con criterios de éxito claros antes de avanzar. Los administradores de TI deben coordinarse estrechamente con expertos en la materia que comprendan los procesos empresariales que se están automatizando.
- Fase piloto de pruebas en entornos controlados con datos sintéticos.
- Implementación de la fase 1 en unidades de empresa de selección con supervisión completa.
- Fase 2: ampliación gradual a otros departamentos con marcos de gobernanza.
- Full Scale logra la integración en toda la organización con procesos de mejora continua.
Durante una prueba piloto reciente con un cliente del sector de los servicios financieros, dedicamos tres semanas a la fase 1 antes de ampliarla. Esa paciencia dio sus frutos cuando descubrimos que el agente necesitaba medidas de protección adicionales en torno a los controles de cumplimiento. Detectar ese problema con 50 usuarios en lugar de 5000 supuso un ahorro significativo en el esfuerzo de corrección.
Los ejemplos industriales de GTC 2025 demuestran que incluso las implementaciones a gran escala siguen este patrón. La fábrica farmacéutica de IA de Eli Lilly, a pesar de contar con más de 1000 GPU, comenzó con flujos de trabajo específicos para el descubrimiento de fármacos antes de expandirse a aplicaciones de investigación más amplias. El cronograma permite a los equipos validar el comportamiento del modelo, establecer procesos de gobernanza y formar a los usuarios de forma gradual, en lugar de introducir tecnología transformadora de la noche a la mañana en organizaciones que no están preparadas.
Comentarios de la comunidad y opiniones de los primeros usuarios
Las reacciones de los desarrolladores y las corporaciones ante la IA agencial de Nvidia revelan una mezcla de entusiasmo por las capacidades técnicas y preocupación pragmática por la accesibilidad.
En Hacker News, los usuarios elogiaron el modelo Nemotron-4 340B por su calidad, potencialmente equiparable a la de GPT-4, y su licencia de código abierto, calificándolo de competidor sin los contratiempos de versiones anteriores. Sin embargo, en el mismo hilo se nota que la inferencia requiere aproximadamente 700 GB de VRAM, lo que lo hace accesible solo para organizaciones con una infraestructura de GPU sustancial o presupuestos para la nube a partir de unos 240 000 dólares.
Los desarrolladores de Reddit compartieron experiencias más positivas con los modelos Nemotron Nano más pequeños:
- Su rendimiento y eficiencia impresionan en el hardware de consumo, generando aproximadamente 80 tokens por segundo en una sola RTX 3080.
- La accesibilidad de código abierto cuenta con una fuerte compatibilidad de la comunidad y favorece la experimentación.
- Los altos costes y las exigencias de infraestructura crean barreras para los equipos más pequeños y los desarrolladores individuales.
Un desarrollador notó que cargó un modelo de 12B con 300 000 token de contexto en una GPU de 24 GB y lo encontró excelente para tareas de código. Otro calificó la variante de 9B como «increíblemente rápida» en comparación con los modelos más grandes de 30B, al tiempo que mantiene una calidad comparable para el seguimiento de instrucciones y el uso de herramientas. Estos comentarios prácticos validan las afirmaciones de eficiencia de Nvidia más allá de los parámetros de referencia de marketing.
La comunidad agradece que Nvidia fomente explícitamente el uso de los resultados de Nemotron para generar datos de entrenamiento sintéticos para otros modelos, a diferencia de las API en la nube que prohíben dicho uso. Esta apertura impulsa la experimentación y el trabajo derivado que beneficia al ecosistema de IA en general. Las reacciones en las redes sociales mezclan el entusiasmo por las capacidades autónomas con un humor cauteloso sobre los agentes de IA que ganan más autonomía, lo que refleja tanto el optimismo como el escepticismo saludable sobre hacia dónde conduce la tecnología.
Hoja de ruta y perspectivas del ecosistema
El cronograma de desarrollo de Nvidia revela un plan ambicioso para ampliar la IA agencial desde los laboratorios de investigación hasta su adopción generalizada por parte de las empresas en los próximos 18 meses.
[[GRÁFICO DE LA LÍNEA DE TIEMPO: Primer semestre de 2026, superordenador Equinox con 10 000 GPU Blackwell en funcionamiento en el Laboratorio Argonne; marzo de 2026, presentación en la GTC de los avances y herramientas de IA agencial de última generación; finales de 2026, soluciones de IA agencial llave en mano para corporaciones de los principales proveedores de software]].
El sistema Solstice del Departamento de Energía de EE. UU., con 100 000 GPU Blackwell, representa la mayor confirmación en infraestructura de IA hasta la fecha, centrada en el desarrollo de modelos de razonamiento científico autónomos. A principios de 2026 se instalará Equinox, un sistema más pequeño que se espera que entre en funcionamiento en la primera mitad del año para entrenar IA de vanguardia para la generación de hipótesis y el diseño experimental.
Es probable que la conferencia magistral de Jensen Huang en la GTC de marzo de 2026 muestre las capacidades de los agentes de próxima generación, que posiblemente incluirán avances en el uso de herramientas, la planificación a largo plazo y la integración física de la IA a través de Omniverse. Los observadores del sector anticipan anuncios sobre hardware diseñado para cargas de trabajo de razonamiento y operaciones de IA que requieren un uso intensivo de la memoria.
A finales de 2026, las asociaciones con ServiceNow, Palantir y otras plataformas de la corporación deberían ofrecer soluciones agenticas listas para la producción en implementaciones orientadas al cliente. Los primeros prototipos ya se encargan de la clasificación de tickets de TI y la optimización de la cadena de suministro. Los casos prácticos de empresas de la lista Fortune 500 que utilizan estos agentes en sectores regulados validarán la tecnología para una adopción más amplia.
Como observó un analista durante la conferencia GTC de octubre, «Nvidia está marcando el ritmo de la innovación en materia de agentes al conectar hardware, modelos y software en una pila completa que la competencia no puede igualar». Esta ventaja de integración posiciona a Nvidia para dominar la transición de los agentes de prueba de concepto a los sistemas que gestionan procesos empresariales reales de forma autónoma.
¿Cuánto cuesta Nvidia Agentic IA?
El precio de la IA agencial de Nvidia varía significativamente en función del modelo y la escala de implementación. Las organizaciones pueden elegir entre consumo en la nube, suscripciones locales o enfoques híbridos, dependiendo de sus requisitos de infraestructura y residencia de datos.
El precio de DGX Cloud para instancias basadas en A100 se lanzó en aproximadamente 36 999 dólares al mes para una configuración de ocho GPU. Esto proporciona una infraestructura alojada para el desarrollo de IA sin inversión de capital. Las instancias basadas en H100 tienen tarifas más altas que reflejan el aumento de la capacidad de cálculo.
El paquete de software Nvidia AI Enterprise cuesta 4500 $ por GPU al año para suscripciones de un año cuando se autogestiona. Las confirmaciones plurianuales reducen este coste a 13 500 $ por GPU durante tres años, mientras que las licencias perpetuas cuestan 22 500 $ por GPU con cinco años de compatibilidad incluidos. Las opciones del mercado en la nube ofrecen 1 $ por hora de GPU con pago por uso a través de AWS, Azure, Google Cloud y Oracle.
Los componentes de código abierto, como el kit de herramientas NeMo, los pesos del modelo Nemotron y los planos de IA, no conllevan gastos de licencia. Los desarrolladores pueden descargar y hacer modelos personalizados libremente, y Nvidia obtiene ingresos a través de la venta de hardware y los contratos de asistencia empresarial, en lugar de las licencias de software. Este enfoque facilita la experimentación y, al mismo tiempo, ofrece vías de asistencia de pago para las implementaciones de producción que requieren acuerdos de nivel de servicio y asistencia de expertos. Los programas educativos y las empresas emergentes pueden beneficiarse de descuentos de hasta el 75 % sobre el precio estándar para corporaciones.
Próximos pasos y lista de control de acciones
La IA agencial de Nvidia ofrece una resolución autónoma de problemas mediante modelos de código abierto, aprendizaje continuo y opciones de implementación flexibles. La tecnología permite a las organizaciones automatizar flujos de trabajo complejos, al tiempo que mantiene la transparencia y el control. Los primeros en adoptarla informan de un aumento significativo de la eficiencia en el servicio al cliente, el desarrollo de software y la optimización operativa. El intento correcto requiere una planificación cuidadosa, implementaciones por fases y la coordinación entre los equipos técnicos y las partes interesadas del negocio.
Los líderes de empresa deben seguir estos pasos concretos para evaluar e integrar las capacidades de la IA agencial:
[ ] Revise las estrategias actuales de IA e identifique oportunidades de automatización de alto valor. [ ] Evalúe Nvidia Agentic AI para proyectos piloto con objetivos específicos y KPI medibles. [ ] Consulte con los administradores de TI y los expertos en la materia sobre los requisitos de integración. [ ] Esté atento a los anuncios de Nvidia en la GTC de marzo de 2026 para conocer las capacidades de próxima generación. [ ] Programe demostraciones con los proveedores para evaluar la compatibilidad práctica con la infraestructura existente.