Jensen Huang imagina NVIDIA con 7,5 millones de agentes de IA y 75.000 humanos

Jensen Huang aprovechó la sesión de preguntas con medios en el GTC 2026, además de para hablar sobre las críticas a DLSS 5, para proyectar cómo imagina NVIDIA dentro de una década. La compañía tiene hoy unos 42.000 empleados. En diez años, según Huang, podría tener 75.000 personas trabajando junto a 7,5 millones de agentes de IA. Es decir, una proporción de cien agentes por cada ser humano. "Nuestros empleados van a estar muy ocupados", dijo entre risas. "Esos 75.000 empleados trabajarán con 7,5 millones de agentes. Trabajarán sin parar, así que esperemos que nuestra gente no tenga que seguirles el ritmo."

La imagen que construye Huang es la de una empresa donde los agentes absorben el trabajo mecánico y repetitivo mientras los humanos se ocupan de las decisiones que requieren criterio. No sustitución, sino amplificación. Un empleado con cien asistentes autónomos trabajando en paralelo, los siete días de la semana, las veinticuatro horas del día.

Una visión que le conviene más a NVIDIA que a nadie

El escepticismo aquí no es gratuito. NVIDIA es, en este momento, la empresa más beneficiada por el auge de la inteligencia artificial. Cada GPU H100, cada acelerador Blackwell, cada centro de datos que se construye para entrenar o ejecutar modelos de IA es, en última instancia, hardware de NVIDIA. Cuando Huang habla del futuro de los agentes, no lo hace desde una posición neutral. Lo hace como el principal proveedor de la infraestructura que haría posible ese futuro.

Evidentemente, esto no significa que esté necesariamente equivocado. Significa que hay que leer sus predicciones con el mismo criterio con el que se lee cualquier análisis de mercado hecho por quien tiene interés en ese mercado. Y en este caso, NVIDIA tiene un interés de dimensiones épicas: cuantos más agentes de IA desplieguen las empresas, más chips aspira a vender la compañía.

En esa misma línea, Huang presentó en el GTC el NVIDIA Agent Toolkit, una plataforma abierta para que las empresas construyan y ejecuten sus propios agentes. Adobe, Palantir y Cisco ya están trabajando con ella. El lanzamiento de una herramienta así y el discurso sobre el futuro de los agentes no son casuales: se refuerzan mutuamente y apuntan en la misma dirección comercial.

Lo que sí es cierto y lo que no está claro

Dejando a un lado los incentivos, la tendencia que describe Huang tiene respaldo real. Una encuesta de McKinsey de noviembre de 2025 indicaba que el 62% de las organizaciones estaban al menos experimentando con agentes de IA, aunque casi dos tercios no habían empezado a escalarlos. La propia McKinsey opera con unos 25.000 agentes junto a sus 40.000 empleados, según su CEO. Andrej Karpathy, uno de los fundadores de OpenAI, documentó recientemente cómo un agente realizó 700 experimentos en dos días para optimizar el entrenamiento de un modelo de lenguaje, con 20 mejoras como resultado. Con todo, hay voces que no son tan positivas.

Sea como fuere, son ejemplos reales de lo que los agentes pueden hacer en entornos controlados y bien definidos. Pero la extrapolación de esos casos a una ratio universal de cien agentes por humano en toda la economía es un salto que requiere muchos supuestos que hoy no están garantizados. La fiabilidad de los agentes en entornos complejos sigue siendo un problema abierto. Las alucinaciones, los errores de contexto y los fallos en cadena cuando un agente toma decisiones con consecuencias reales son limitaciones que el sector todavía no ha resuelto.

Huang cerró su intervención con referencias a la búsqueda de fármacos, la extensión de la vida humana y la sensación de que todos nos sentiremos "superhumanos". Son declaraciones que funcionan bien en un escenario de conferencia y que sitúan a NVIDIA en el centro de una narrativa épica sobre el progreso humano. También son exactamente el tipo de declaraciones que hay que contextualizar antes de tomarlas como hoja de ruta que se vaya a cumplir a cabalidad.

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