La pregunta ya no es si la investigación “madura” lo suficiente para llegar al mercado, sino cómo diseñamos sistemas capaces de detectar oportunidades, acelerar decisiones y reducir fricción en el camino desde el paper hasta el producto.
Pero el verdadero cambio no está en “tener agentes”, sino en orquestarlos: integrarlos en procesos reales con fiabilidad, trazabilidad y criterios estratégicos. Porque en transferencia tecnológica —y más aún en deeptech— la velocidad sin control no es ventaja: es riesgo.
El nuevo paradigma de orquestación de la transferencia
El modelo tradicional de transferencia —con oficinas especializadas (OTRIs/KTOs) gestionando propiedad intelectual, contratos y alianzas— sigue siendo esencial. Lo que cambia con la IA agéntica es el “cómo”: pasamos de sistemas que ayudan de forma más puntual a sistemas que trabajan de forma continua, conectando señales débiles con decisiones.
1) Detección proactiva de oportunidades
Agentes integrados en flujos de innovación pueden rastrear literatura científica, patentes y señales de mercado para identificar tecnologías emergentes y espacios de aplicación. Este enfoque se alinea con una tendencia más amplia: la IA está entrando en el “núcleo industrial” (manufactura, logística, operaciones) como palanca de productividad, no solo como capa conversacional.
2) Evaluación más rápida (y más sistemática) de la viabilidad
En lugar de depender de análisis ad-hoc, los agentes pueden ayudar a estructurar escenarios: hipótesis de mercado, riesgos regulatorios, competencia y rutas de adopción. Ojo: esto no elimina la incertidumbre; la vuelve gestionable si se combina con supervisión humana y criterios claros.
3) Equipos híbridos con traducción constante
En farma, por ejemplo, ya se están usando herramientas de IA para acelerar operaciones críticas (selección de centros, reclutamiento, documentación regulatoria), reduciendo tiempos y costes en tareas intensivas en información.
Ese tipo de adopción está empujando a crear equipos donde I+D, clínica, regulación y negocio comparten un “lenguaje puente” apoyado por IA —sin sustituir al experto, pero reduciendo fricción entre silos.
Sobre el salto a “producción end-to-end” en logística y operaciones: hay previsiones que anticipan un avance fuerte de la IA agéntica en 2026, pero conviene tratarlo como tendencia/proyección, no como hecho universal.
Desafíos de implementación: confianza, ética y gobernanza
La adopción de agentes en transferencia no es solo técnica; es institucional. Y aquí Europa está marcando un antes y un después.
1) Gobernanza y responsabilidad
En términos prácticos: el reto no es solo “usar agentes”, sino responder a preguntas incómodas (y necesarias):
- ¿quién responde si un agente recomienda mal?
- ¿cómo se audita su razonamiento?
¿qué registros y evidencias quedan?
2) Calidad del conocimiento (ground truth)
Los agentes amplifican lo que consumen. Si la base es débil, el sistema escala errores con eficiencia. La ventaja competitiva empieza a parecerse menos a “tener datos exclusivos” y más a “tener procesos robustos para validar, auditar y mejorar la calidad de lo que el agente usa”.
3) Alineación cultural: academia vs industria
La IA puede traducir, resumir y acelerar, pero no elimina las diferencias de incentivos: publicación vs mercado, exploración vs retorno, tiempos largos vs urgencia. En la práctica, la IA no sustituye al humano: hace más visible dónde falta alineación… y obliga a diseñarla.
Conclusión: el imperativo no es tener agentes, sino diseñar la adopción
La IA agéntica puede convertir la transferencia en un sistema más continuo, más sensible a señales y menos dependiente de la heroicidad individual. Pero su valor real vendrá de la estrategia de adopción: gobernanza, calidad, trazabilidad y equipos híbridos.
En este contexto, la escala de inversión también habla: Gartner prevé que el gasto mundial en IA alcance $2.52 billones en 2026.
Eso significa que la discusión deja de ser futurista: es operacional. El futuro no trata solo de gestionar lo que sabemos, sino de diseñar sistemas capaces de aprender lo que aún no sabemos —sin perder control, ni confianza, ni responsabilidad.
