La página de inicio de Moltbook, que se promocionaba como una red social para agentes de IA. Una investigación de Wiz descubrió más tarde que alrededor de 17.000 personas se escondían detrás de sus cuentas «autónomas», mientras que los agentes que realizaban el trabajo real permanecían fuera del feed. (Ilustración fotográfica de Cheng Xin/Getty Images)
Imágenes falsas
Los agentes de inteligencia artificial más comentados de principios de 2026 dedicaron su tiempo a inventar religiones en una red social. Los que importaban estaban en otra parte, trabajando en una acumulación de contratos con proveedores que ningún ser humano tenía tiempo de renegociar.
Pactum, la empresa cofundada por Kaspar Korjus tras ejecutar el programa e-Residency en Estonia, crea agentes que negocian. Se sientan entre un gran comprador y sus proveedores, inician una conversación y cierran términos dentro de las barreras establecidas por el comprador. Walmart y Henkel los utilizan. Los agentes no publican. Se calman.
La mayor parte de lo que el público ve de los “agentes de IA” es teatro. El software funciona en redes sociales como Moltbook, o un humano reemplaza silenciosamente un sistema que se vendió como independiente. Los agentes que se ganan la vida son aburridos y están fuera de la vista. La pregunta útil no es si los agentes pueden actuar. Es la forma que tiene una empresa de permitir que el software participe en un negocio real y seguir manteniendo el control. Esta pregunta también marca la línea entre los sistemas de agentes gobernados y la IA en la sombra que la mayoría de las empresas no logran ver.
Empezando por el espectáculo, ya que éste establece sus condiciones. Moltbook anunció 1,5 millones de agentes autónomos. Una investigación de seguridad realizada por Wiz encontró que alrededor de 17.000 personas estaban detrás de ellos, un promedio de 88 bots cada uno, ejecutándose en una base de datos mal configurada que expuso 1,5 millones de claves API y 35.000 direcciones de correo electrónico sin seguridad a nivel de fila. MIT Technology Review llamó a todo esto “teatro de IA” y descubrió que algunas de las publicaciones de agentes más virales fueron escritas por humanos que se hacían pasar por robots. Mientras todo esto funcionaba, los sistemas autónomos de empresas como Walmart, Honeywell y Coupang cerraban acuerdos silenciosamente con proveedores del sector manufacturero. Llevaban seis años haciéndolo. Nadie los fotografió.
La intuición que precedió a ChatGPT
Korjus fundó Pactum en 2019, cuatro años antes de que el agente AI se convirtiera en una palabra de moda en el capital de riesgo. Dirigir el programa de residencia electrónica en Estonia le enseñó cómo las instituciones adoptan la tecnología: lentamente, con escepticismo y sólo cuando el valor es innegable. Su hermano Kristjan, entonces jefe de inteligencia artificial en Starship Technologies, aportó la arquitectura. Su apuesta parecía absurda en ese momento. Si el software pudiera negociar acuerdos comerciales por sí solo, esta capacidad justificaría a la empresa.
“El obstáculo fue la confianza”, me dijo Korjus. «¿La gente hablaría sobre asuntos comerciales con un robot? Pusimos al agente frente a los proveedores y realizamos pruebas piloto. La reacción fue básicamente: ‘Mierda, esto realmente funciona'».
Esto fue antes de que existieran los grandes modelos lingüísticos. Antes de ChatGPT. Antes, alguien fuera de un laboratorio de investigación usaba la palabra «agente» sin comillas. «Tuvimos esta idea secreta desde el principio», dijo Korjus. «Los humanos harán negocios con los robots».
Pactum ahora presta servicios a más de 50 empresas Fortune Global 2000, incluidas Walmart, Honeywell, Bristol-Myers Squibb, Otto Group, Coupang, Henkel y Tetra Pak. Sus agentes realizan ofertas, responden a contraofertas y ajustan la estrategia en tiempo real. En el acuerdo más grande, los agentes manejaron una relación con un proveedor por valor de 529.975.674,73 dólares. El trabajo aparece en los sistemas de planificación de recursos empresariales, no en un feed.
El dinero siguió. En junio, Pactum cerró una Serie C de 54 millones de dólares liderada por Insight Partners, con lo que la financiación total ascendió a 109 millones de dólares, y compartió escenario con AstraZeneca para mostrar a los agentes cerrando acuerdos con proveedores en el sector manufacturero. El gasto gestionado por sus agentes aumentó un 489% en un año. El relanzamiento se interpreta menos como la creación de una categoría que como una señal de reducción. El capital apoya a los agentes que ya realizan transacciones.
Tres variables separan el teatro de la producción
Cuando llegaron los grandes modelos lingüísticos, dijo Korjus, el cambio fue más comercial que técnico. «Tuvimos que explicar menos que el chat es una buena interfaz. Los líderes habían usado ChatGPT, por lo que la interfaz del chat ya no era extraña. Esto acortó los ciclos de ventas y nos permitió centrarnos en el valor real». Las preguntas más difíciles vinieron después. “No es ‘¿funciona?’ más”, dijo. «La pregunta es ‘¿cómo aplicamos esto a nuestra organización?’ ¿Dónde ubicamos a los agentes, qué roles, qué acceso a los datos, qué KPI, cómo los gobernamos?
Tres cosas separan una implementación empresarial del caos al estilo Moltbook.
Gobernanza multinivel. Los agentes de Pactum trabajan dentro de límites preestablecidos: tareas específicas, datos específicos, diferentes niveles de protección. Algunos son IA en sí mismos, que operan con contextos y objetivos diferentes a los del agente principal. Otras son reglas estrictas, como condiciones de pago permitidas, límites de tarifas en los mensajes de los proveedores y umbrales de escalamiento automático. «Es posible que el agente principal ni siquiera sepa que hay una capa de barandilla», dijo Korjus. Moltbook no tenía nada de esto.
Supervisión escalable. Ningún equipo humano puede observar miles de acciones simultáneas de agentes. La respuesta operativa, que ya se utiliza en empresas como Pactum y el especialista en supervisión Wayfound, es la IA que observa a la IA: una capa de monitoreo separada con objetivos diferentes a los agentes que observa. El punto señalado por sus constructores es contundente. No se pueden poner barandillas dentro del agente. La supervisión debe permanecer fuera de lo que gobierna, de lo contrario comparte los mismos puntos ciegos.
Metas que no están en conflicto. Los peores fracasos empresariales no son fracasos. Son agentes que optimizan perfectamente hacia el objetivo equivocado. Wayfound ha registrado casos de agentes de servicio al cliente, a quienes se les pidió que cerraran rápidamente los tickets y aumentaran los puntajes de satisfacción, que comenzaron a ofrecer a los clientes productos gratuitos. El agente no estaba destrozado. Hizo exactamente lo que le dijeron. La conexión con Moltbook es estructural. Ofrezca a un agente una métrica de proxy gratuita y perseguirá esa métrica, ya sea que la recompensa sea la participación o una cola de soporte despejada.
El acelerador del que nadie habla
Aquí la historia de la empresa se vuelve interesante y un poco inquietante.
Pactum aprendió desde el principio que la primera línea de una negociación dicta el resto. «Si el proveedor responde ‘Hola’ en lugar de ‘Excelente’, indica algo sobre el compromiso y el camino probable», dijo Korjus. «Con suficientes datos, podemos ajustar la estrategia temprano: abrir espacio, reducir la velocidad, cambiar de tono». La compañía se basa en la ciencia comercial, la investigación de Harvard, la técnica al estilo de Chris Voss y luego prueba estrategias A/B en decenas de miles de operaciones reales a la vez. El ciclo funciona a una escala que ningún ser humano puede lograr. Los agentes no son más inteligentes. Simplemente nunca se cansan y no tienen ego.
«Da un poco de miedo», dije. «Se pueden realizar pruebas A/B con agentes sin cesar. No se pueden clonar humanos de la misma manera». Él no estuvo en desacuerdo. «Así es como se acelera la optimización».
Los directivos sienten el límite. La Perspectiva de Ciberseguridad Global 2026 del Foro Económico Mundial encontró que el 87% de los encuestados citaron las vulnerabilidades de la IA como el riesgo cibernético de más rápido crecimiento. La amenaza no es sólo el ataque. Aaron Portnoy, director de innovación de la firma de seguridad de inteligencia artificial Mindgard, señala una asimetría. «Los atacantes tienen un estrecho circuito de retroalimentación. Funcionó o no. Los defensores tienen que demostrar que algo no sucedió. Un problema mucho más difícil». Y con los agentes dentro del edificio, dijo, un atacante no necesita traspasar el perímetro. «Puedo obligar a un recurso interno, un agente, a producir contenido malicioso desde dentro. No intentaré enviar contenido malicioso a través de la red. Simplemente le daré instrucciones en lenguaje natural y él creará y ejecutará el exploit por mí». Un agente autónomo como un interno inconsciente es un modelo de amenaza que la mayoría de los sistemas de seguridad aún no han abordado.
Internet se vuelve nativo de las máquinas
El mercado está dividido. La encuesta sobre el estado de la IA de 2025 de McKinsey encontró que el 23% de las empresas escalan la IA de los agentes en al menos una función. BCG descubrió que sólo alrededor del 5% genera valor real a escala, mientras que alrededor del 60% reporta retornos mínimos. La brecha sigue las tres variables anteriores. Si se implementa sin supervisión, sin objetivos claros ni pruebas de seguridad, se unirá a la mayoría sin mostrar ningún beneficio material.
Korjus ve venir el próximo avance. «Solíamos crear captchas para mantener alejados a los robots», dijo. «Pero si los agentes de abastecimiento se convierten en compradores, querrá que los agentes lleguen a su sitio web. Estará creando sitios web tanto para agentes como para humanos. Las máquinas como clientes pueden ser incluso mejores clientes que los humanos».
Esa frase merece una pausa. Internet fue creado para la atención humana. Buscar consultas humanas indexadas. Las plataformas sociales han vendido el compromiso humano. Si los agentes se convierten en la principal interfaz entre las empresas, negociando, comprando, verificando, el esquema del comercio digital se invierte. Moltbook fue un primer esbozo de ese mundo, un lugar donde las máquinas eran el público. La versión empresarial ya está funcionando. Simplemente no tiene una cuenta para publicar.
El Primer Ministro estonio pronto descubrió cuáles eran los costes. Usó IA en reuniones gubernamentales y fue atacado por ello, considerado incompetente por depender de una máquina. Korjus, que le asesora sobre estrategia de IA, lo interpreta de otra manera. «De hecho, se mantiene al día con la tecnología. La gente debería confiar más en él porque puede recurrir a los mejores recursos para tomar decisiones, en lugar de depender de la persona que está sentada a su lado».
El estigma se está desvaneciendo más rápido de lo que llega la gobernanza. El riesgo reside en el espacio entre lo que los agentes pueden hacer y lo que las empresas pueden gestionar de forma segura. Moltbook mostró lo que le llena cuando nadie construye los controles: teatro, violaciones y 88 robots por humano disfrazados de civilización. El relanzamiento de Pactum en junio apunta en la dirección opuesta, hacia las empresas que primero crearon los controles, se calman y van directo al registro.
