Por Rodrigo Ávila
La inteligencia artificial que no solo responde, sino que actúa, es el nuevo terreno donde Eric Schmidt ubica las grandes oportunidades económicas. Así lo sugiere un fragmento de video que se difundió este 4 de noviembre de 2026 en la red social X, publicado por el usuario @kyr0stack, y que en pocas horas acumuló más de 62 mil visualizaciones.
El clip dura 27 segundos. En él, quien fuera director ejecutivo de Google entre 2001 y 2011 dice textualmente: «If you really want to make money, it’s actually easy, found an agentic AI company, I mean build an agent to do something. If you build a better agent than anyone else, you can probably…». Traducido, plantea que ganar dinero «es fácil» si se funda una compañía de IA agéntica, entendida como construir un agente que haga algo, y que quien construya un mejor agente que los demás «probablemente pueda…». El video termina antes de que concluya la oración.
El recorte no especifica con claridad cuándo ni dónde se grabó originalmente, un detalle importante porque las frases de figuras públicas suelen circular desprendidas de su contexto. No obstante, el mensaje coincide con lo que Schmidt ha dicho en distintos foros durante los últimos años.
El antecedente más citado es su conversación con alumnos de Stanford en 2024. Ahí, de acuerdo con la transcripción disponible de la sesión, Schmidt preguntó a los estudiantes si podían dar una definición técnica de un agente de IA y luego ofreció la suya: algo que realiza una tarea. Además, pronosticó que la combinación de ventanas de contexto amplias, agentes y la capacidad de convertir texto en acciones tendría efectos de enorme escala.
Para entender el fenómeno desde cero, vale la pena una comparación cotidiana. Un chatbot es como un experto al que se le hace una pregunta y contesta. Un agente se parece más a un asistente al que se le encarga un pendiente: «reserva una mesa», «organiza estas facturas», «encuentra el error en este programa». El agente divide el encargo en pasos, usa herramientas digitales como navegadores, hojas de cálculo o aplicaciones, revisa lo que obtuvo y entrega un resultado.
Schmidt resumió ese salto con el concepto de «texto a acción». En lugar de que una instrucción escrita produzca más texto, la instrucción dispara acciones en el mundo digital. En Stanford lo ilustró imaginando que cada persona pudiera tener su propio programador que hiciera exactamente lo que se le pide, una forma de describir agentes capaces de escribir y ejecutar código a partir de lenguaje común.
La lógica económica detrás de su consejo es relativamente directa. Los modelos de lenguaje de gran escala están en manos de pocas compañías con enormes recursos, pero la aplicación de esos modelos a tareas específicas está abierta a cualquiera. El valor, según esta visión, se captura cuando alguien resuelve mejor que otros un problema concreto de un sector, ya sea legal, médico, logístico o financiero.
Hay, sin embargo, matices que el video no muestra. Schmidt es inversionista en empresas de inteligencia artificial, según él mismo mencionó en Stanford al hablar de compañías dedicadas a hacer más productivos a los programadores. Su optimismo, por tanto, también refleja apuestas propias. Y la palabra «fácil» contrasta con la realidad de un mercado saturado, donde muchas startups compiten por los mismos clientes y dependen de modelos que pertenecen a terceros.
Expertos en tecnología suelen advertir que los agentes todavía cometen errores, pueden interpretar mal una instrucción o actuar sobre información incorrecta. Por ello, las empresas que los adoptan necesitan supervisión humana, reglas claras sobre qué puede hacer el sistema y cuidado con los datos personales de sus clientes.
En el ecosistema emprendedor mexicano, la frase encontró eco inmediato. Para desarrolladores y fundadores, la pregunta no es si los agentes llegarán, sino en qué nichos pueden ofrecer algo realmente superior. Esa parece ser la verdadera lección del clip: no basta con construir un agente, hay que construir uno mejor que el de los demás.
