¿Qué son los agentes de IA?

Los agentes de IA son aplicaciones basadas en inteligencia artificial que toman decisiones y realizan tareas de forma independiente con mínima supervisión humana. Respaldados por modelos avanzados, los agentes pueden decidir un curso de acción y emplear múltiples herramientas de software para ejecutarlo. Su capacidad para razonar, planificar y actuar les permite a los agentes abordar una amplia gama de situaciones que de otra manera no serían prácticas o serían imposibles de automatizar con reglas y lógica preconfiguradas.

Esta tecnología está transformando muchos servicios modernos, desde simples asistentes virtuales que responden a los usuarios con respuestas de stock hasta vehículos autónomos que circulan en el tráfico. Con las recientes innovaciones en IA generativa, los agentes de hoy adoptan roles aun más desafiantes y dinámicos con mayor expertise. Múltiples agentes de IA también pueden trabajar juntos y coordinarse con muchos usuarios.

Todos los agentes actúan en una escala descendente de flexibilidad. Los agentes de IA basados en reglas, sin memoria o con memoria limitada, representan las formas más rígidas, ya que realizan tareas basadas en condiciones predefinidas. Los agentes de IA más autónomos pueden abordar problemas irregulares de múltiples pasos y encontrar soluciones eficaces. También pueden autocorregir errores y adaptarse a información nueva.

Estas capacidades avanzadas les permiten a los agentes de IA automatizar características de negocio complejas, lo cual hace que sus casos de uso potenciales sean expansivos. A través de sistemas de múltiples agentes, los equipos de agentes de IA colaboran abarcando diferentes departamentos y organizaciones. Las empresas también pueden crear sus propios agentes para cumplir con sus objetivos y procesos de negocio específicos.

¿Cómo trabajan los agentes de IA?

Si bien varían en términos de complejidad, los agentes inteligentes se crean siguiendo cuatro patrones de diseño centrales que les permiten adaptarse a diversos escenarios. Desglosemos estas capacidades de IA agéntica central y hagamos el seguimiento de cómo las utiliza un agente avanzado para abordar un pedido de compras corporativas complejo.

Diseñan un plan

A fin de identificar los pasos necesarios para completar las tareas asignadas, los agentes de IA utilizan modelos de IA altamente avanzados a gran escala llamados modelos fronterizos. Esto les permite a los agentes adaptar su curso de acción y crear nuevos flujos de trabajo en lugar de seguir estrictamente las vías predefinidas.

Ejemplo:  el usuario solicita al agente de IA que elija un proveedor externo que coincida con las prioridades de la empresa, por ejemplo la rentabilidad. En respuesta, el agente de IA crea un flujo de trabajo agéntico personalizado para encontrar el mejor proveedor. Los pasos incluyen investigar los criterios de selección de la empresa, identificar proveedores calificados y solicitar y evaluar ofertas para hacer una recomendación.

Usan herramientas de software

Los agentes de IA combinan diferentes herramientas para llevar a cabo sus planes. Las herramientas comunes permiten a los agentes recopilar y analizar datos, realizar cálculos y crear y ejecutar código nuevo. Las interfaces de programación de aplicaciones (API) optimizan la comunicación con otro software, de modo que los agentes pueden realizar tareas dentro de los sistemas de negocio. Los modelos de lenguaje grandes (LLM) —un tipo de IA generativa que interpreta y crea código informático y texto en lenguaje natural— también permiten a los agentes comunicarse de manera conversacional con los usuarios. Esta interacción intuitiva ayuda a los usuarios a evaluar fácilmente el trabajo de los agentes.

Ejemplo:  el agente de IA utiliza herramientas de búsqueda web y de documentos para escanear información de proveedores dispersa entre correos electrónicos de la empresa, archivos PDF, bases de datos y sitios web. Las herramientas de codificación y de cálculo ayudan al agente a comparar y elegir entre diferentes ofertas y condiciones de pago de proveedores. En cuestión de minutos, el agente genera un informe escrito detallado donde se recomienda un proveedor externo.

Repercuten sobre el rendimiento

Usando LLM como motores de razonamiento, los agentes de IA mejoran su rendimiento autoevaluándose repetidamente y corrigiendo su resultado. Los sistemas multiagente evalúan su rendimiento a través de mecanismos de feedback. Su amplia memoria también les permite a los agentes almacenar datos de escenarios pasados, creando una rica base de conocimiento para abordar nuevos obstáculos. Este proceso de reflexión les permite a los agentes solucionar problemas a medida que surgen e identificar patrones para futuras proyecciones, todo sin programación adicional.

Ejemplo:  autoevaluando los resultados, el agente de IA mejora la calidad y precisión de su selección de compras corporativas. El agente también puede incorporar más factores de decisión tales como la sostenibilidad ambiental.

Colaboran con los miembros del equipo y con otros agentes

En lugar de un solo agente que los hace todo, una red de agentes especializados para roles específicos puede trabajar en conjunto en sistemas multiagente. Esta colaboración agéntica le permite al equipo de agentes resolver problemas complejos de forma más eficaz. Los agentes de IA también pueden coordinarse con diferentes usuarios cuando fuera necesario, solicitando información o confirmación antes de continuar.

Ejemplo:  antes de enviar un pedido, el agente solicita al usuario que revise el flujo de trabajo agéntico y apruebe la selección final. Para gestionar pedidos más complejos, el agente de IA de compras corporativas se puede sustituir por múltiples agentes especializados, tales como un agente de colaborador para compras o un agente administrador de contratos. Este formato multiagente ayuda a automatizar flujos de trabajo más complejos, especialmente cuando se integran en los sistemas y aplicaciones de datos unificados de la empresa.

¿Cuáles son los beneficios de los agentes de IA?

Equipados con matices de razonamiento y capacidades de aprendizaje, los agentes de IA autónomos ofrecen niveles más profundos de especialización en comparación con otras soluciones estándar. Esta mayor funcionalidad ofrece muchos beneficios para las empresas a medida que crecen. Cuando se integran en los flujos de trabajo de negocio, los agentes inteligentes pueden:

• Aumentar la productividad
  Las herramientas de IA agéntica ahorran tiempo a los equipos tomando las constantes decisiones necesarias para tareas complejas sin necesidad de intervención humana intensiva, lo cual aumenta la eficiencia general.
• Mejorar la precisión Los agentes de IA pueden autoexaminar sus resultados, detectar brechas de información y corregir errores. Esto les permite a los agentes mantener altos niveles de precisión mientras aceleran múltiples procesos.
• Expandir la disponibilidad Los agentes pueden continuar trabajando detrás de escena, desde completar tareas para proyectos en curso hasta resolver preguntas de clientes más allá del horario de oficina habitual.
• Liberar al equipo de responsabilidades A través de flujos de trabajo agénticos adaptables, los agentes de IA liberan a los equipos de cargas de trabajo operativas pesadas, de modo que puedan centrarse en inversiones e innovación generales.
• Ahorrar en costos La automatización de agentes de IA puede reducir drásticamente los gastos operativos eliminando las costosas ineficiencias y errores de los procesos manuales y la colaboración interdepartamental.
• Desglosar silos Una red de agentes colaborativos interconectados puede reducir los obstáculos comunes de los procesos complejos optimizando la recopilación de datos y los flujos de trabajo entre diferentes departamentos.
• Crear aplicaciones especializadas Las organizaciones pueden crear equipos de agentes personalizados a fin de realizar características específicas para sus necesidades, entrenando a los agentes sobre datos y flujos de trabajo internos para automatizar procesos de negocio personalizados.
• Escalar en necesidades cambiantes Los agentes de IA pueden adaptarse fácilmente a los crecientes volúmenes de tareas, lo cual les permite a las empresas expandirse mejorando a la vez su agilidad operativa y su rentabilidad.
• Impulsar la toma de decisiones habilitada por datos A través del análisis de datos, los agentes de IA pueden identificar patrones dentro de data sets complejos y sugerir información estratégica potencial sobre resultados futuros, empoderando a las empresas en su proceso de toma de decisiones.

¿Qué tipos de agentes de IA existen?

Los agentes de IA vienen en diferentes tipos que varían en complejidad, desde simples hasta sofisticados. Combinándolos, las organizaciones pueden crear sistemas multiagente personalizados para cubrir sus necesidades específicas. Estos son seis tipos de agentes de IA y el modo en que mejor funcionan para diferentes escenarios:

Agentes reactivos

Los agentes de IA reactivos siguen los sistemas clásicos basados en reglas. También conocidos como agentes reflejo, se lanzan a la acción siguiendo los prompts de los usuarios, siempre cumpliendo con reglas preestablecidas. Este enfoque funciona mejor para tareas repetitivas. Por ejemplo, un agente de IA reactivo puede utilizar un chatbot para procesar solicitudes comunes tales como restablecer una contraseña a partir de palabras clave o frases conversacionales.

Los agentes reactivos generalmente carecen de memoria sustancial, lo cual los hace más adecuados para escenarios limitados a corto plazo. Desde un aspecto positivo, los agentes de IA reactivos demuestran un bajo mantenimiento, pues necesitan una programación mínima para funcionar.

Agentes proactivos

Mucho más ágiles que los agentes reactivos, los agentes de IA proactivos utilizan algoritmos predictivos para impulsar características más matizadas. Estos modelos identifican patrones, pronostican resultados probables y eligen el mejor curso de acción sin la intervención humana. Estos agentes pueden monitorear sistemas complejos, tales como cadenas logísticas, identificar problemas de forma proactiva y recomendar soluciones.

Agentes híbridos

Tal como sugiere su nombre, los sistemas híbridos combinan la eficiencia de los sistemas agénticos reactivos con el matizado discernimiento de los agentes de IA proactivos. La combinación ofrece lo mejor de ambos mundos. Pueden reaccionar de forma eficiente a escenarios rutinarios siguiendo reglas predefinidas. También pueden observar y responder a situaciones más matizadas.

Agentes basados en la utilidad

Los agentes de IA basados en la utilidad se centran en encontrar la mejor secuencia posible para lograr un resultado deseado. Califican cada curso de acción potencial en base a las métricas de satisfacción del usuario y, luego, seleccionan la opción con las puntuaciones más altas. Los agentes basados en la utilidad son la fuerza impulsora detrás de los sistemas de navegación de automóviles, la robótica y el comercio financiero.

Agentes de capacitación

Los agentes de IA de aprendizaje pueden refinar su rendimiento en base a experiencias anteriores. Utilizan generadores de problemas que crean escenarios de prueba para testear nuevas estrategias, recopilar datos y evaluar los resultados. Los agentes de IA de aprendizaje también realizan un seguimiento del feedback y el comportamiento de los usuarios para perfeccionar el mejor enfoque, mejorando la matización y la precisión generales a lo largo del tiempo. Los actuales agentes de IA de aprendizaje ayudan a crear asistentes virtuales sofisticados que se adaptan a las necesidades de los usuarios.

Agentes colaborativos

Los agentes de IA colaborativos describen una red de sistemas de AI agéntica que se coordinan entre sí para completar tareas complejas que abarcan silos organizativos. Pueden crear flujos de trabajo personalizados y delegar tareas a otras entidades, incluso personas y otros agentes de IA.

¿Cómo se utilizan los agentes de IA?

Los agentes de IA se adaptan fácilmente a diversos casos de uso. Algunos agentes son específicos del rol, y sirven como asistentes especializados para departamentos individuales. Otros cubren las necesidades aplicables a múltiples líneas de negocio, por ejemplo un agente que resuelve disputas transaccionales, ya sea que se originen en los equipos de servicio al cliente, cuentas por pagar o cadena de suministro. Combinados, trabajan juntos para resolver tareas en toda la empresa. Los agentes se pueden activar mediante interacciones de usuario o automáticamente mediante eventos de negocio. Aunque sus casos de uso potenciales son ilimitados, a continuación se muestra cómo los agentes de IA pueden cubrir diferentes necesidades operativas:

Servicios financieros

• Optimice la gestión del flujo de efectivo automatizando los informes del libro mayor, la facturación, los recibos y los registros de impuestos y de compliance
• Automatice la documentación, el procesamiento y la recuperación de datos de contabilidad en tiempo real, lo cual reduce la necesidad de entradas manuales
• Señale conflictos de facturación, brinde recomendaciones basadas en fuentes de conocimiento internas y automatice los procesos de resolución
• Utilice analíticas predictivas a fin de crear información estratégica para la toma de decisiones sobre asignaciones de presupuesto, decisiones de crédito, oportunidades de ingresos y gestión de riesgos

Recursos humanos

• Simplifique el proceso de contratación generando solicitudes y descripciones de puestos, analizando postulantes y automatizando los procesos de onboarding
• Procese las solicitudes de tiempo libre de los colaboradores consultando los saldos de licencias y el compliance de las políticas, determine si se cumplen los requisitos previos y envíelos para su aprobación gerencial
• Enriquezca los conjuntos de habilidades del colaborador elaborando planes de capacitación individualizados mediante la búsqueda de cursos de capacitación relevantes de fuentes internas y externas

TI y desarrollo

• Fortalezca la seguridad detectando y mitigando proactivamente posibles amenazas, reduciendo así las vulnerabilidades del sistema
• Optimice los flujos de trabajo de desarrollo, incluida la evaluación de código, las pruebas automatizadas y la integración/implementación continua

Marketing e e-commerce

• Analice los datos del consumidor para prever la actividad, hacer un seguimiento de las preferencias y personalizar las interacciones
• Monitoree las tendencias del mercado y brinde recomendaciones personalizadas proactivas para posibles oportunidades de crecimiento
• Optimice la interacción con el público realizando un seguimiento del contenido promocional en tiempo real, identificando anuncios de bajo rendimiento, y diseñando y ejecutando pruebas A/B de forma proactiva

Compras corporativas

• Investigue y recomiende proveedores para ofertas específicas y, luego, desarrolle estrategias de negociación evaluando el trabajo pasado y las tendencias de la industria
• Automatice el onboarding de proveedores, los pedidos de compra y la facturación
• Prevea retrasos en el cumplimiento, recomiende proveedores alternativos que se ajusten a los requisitos y cronogramas del proyecto, y redirija la producción para minimizar las disrupciones

Ventas y servicio

• Detecte conflictos de forma proactiva, valide problemas y seleccione y ejecute soluciones para reducir drásticamente los tiempos de espera
• Clasifique solicitudes de clientes y tickets de servicio, envíelos a los equipos adecuados, y recomiende soluciones para que los representantes de servicio al cliente los aprueben
• Genere información estratégica individualizada del cliente para identificar y recomendar oportunidades de venta
• Enriquezca la base de conocimientos del equipo analizando casos cerrados novedosos y elaborando artículos que resumen problemas y soluciones clave

Cadena de suministro

• Proyecte la demanda en tiempo real, evaluando el inventario y la logística de entrega para hacer recomendaciones proactivas
• Realice ajustes a las entregas para minimizar las disrupciones, eligiendo rutas alternativas que cumplan con objetivos específicos de la empresa, tales como costos de transporte más bajos y menores huellas ambientales
• Impulse el control de calidad simplificando el proceso de inspección, identificando errores en la fabricación, el transporte y el almacenamiento
• Solucione problemas de interrupciones de producción pidiendo repuestos, solicitando servicios de mantenimiento y redirigiendo la producción a equipamiento alternativo

¿Cuál es la mejor manera de implementar agentes de IA en el lugar de trabajo?

Las posibles aplicaciones de agentes de IA autónomos tienen un amplio alcance. Sin embargo, para cumplir su promesa plenamente, los agentes trabajan mejor con una integración y coordinación bien pensadas. Considere estas mejores prácticas antes de incorporar sistemas de agentes de IA.

• Siga los principios éticos de la IA
  Los seres humanos son responsables en última instancia de crear agentes de IA ética, manteniendo los más altos estándares de equidad, transparencia, responsabilidad y privacidad. Para lograrlo, los procedimientos de IA responsable deben seguir un proceso de diseño human-in-the-loop (HITL), donde los humanos monitorean cada etapa de desarrollo y uso. Los datos utilizados para el entrenamiento de agentes deben analizarse cuidadosamente para mitigar posibles sesgos y discriminaciones.
• Enfatice la supervisión humana
  Los expertos deben mantener la autoridad final sobre el proceso de toma de decisiones del agente de IA. Deben establecer el nivel de autonomía de los agentes y requerir su aprobación final antes de que los agentes completen tareas delicadas. Los expertos humanos también pueden solucionar problemas evaluando los flujos de trabajo agénticos en busca de errores lógicos o falta de datos esenciales.
• Prepare los datos internos El rendimiento de los agentes de IA depende en gran medida de una sólida base tecnológica de datos de negocio de calidad. Los agentes necesitan acceder a un ecosistema de datos completo y rico en contexto para fundamentar sus decisiones y acciones. Para aprovechar al máximo la IA agéntica, los usuarios pueden invertir en soluciones de gestión que unifiquen y gobiernen los datos en todos sus sistemas.
• Fomente una mentalidad colaborativa
  Los agentes de IA solo funcionan si los miembros del equipo saben cómo utilizar la autonomía agéntica de manera eficaz. Los equipos deben considerar cuidadosamente dónde la automatización de agentes de IA puede resolver los obstáculos operativos para aliviar las responsabilidades de trabajo.
• Brinde soporte a la capacitación continua
  A medida que evoluciona la tecnología de agentes de IA, las organizaciones deben priorizar la capacitación continua. Las sesiones educativas regulares pueden ayudar a los equipos a mantenerse actualizados sobre las últimas innovaciones, aplicaciones y mejores prácticas.
• Mida y evalúe
  Las organizaciones deben evaluar regularmente la eficiencia y productividad general de sus agentes de IA. El proceso de evaluación debe incluir el monitoreo del feedback tanto de los colaboradores como de los clientes. Las evaluaciones periódicas pueden proporcionar información sobre las posibles áreas de mejora y optimización.

¿Cuál es la diferencia entre los agentes de IA y los copilotos de IA?

A primera vista, los agentes de IA parecen superponerse con una tecnología popular basada en IA —los copilotos de IA—. A menudo integrados en las aplicaciones de trabajo cotidiano, los copilotos de IA son asistentes personales virtuales de IA que trabajan junto con los usuarios para dar soporte a sus tareas de negocio utilizando datos y computación. En términos prácticos, sin embargo, ambas herramientas cubren diferentes funciones y necesidades operativas. Cuando se combinan en sistemas de múltiples agentes, sus habilidades pueden complementarse entre sí, fomentando una toma de decisiones y una colaboración inteligentes. Así es como los copilotos y los agentes pueden trabajar juntos para resolver desafíos e impulsar la productividad en toda la empresa:

• Interacción intuitiva y personalización
  Con el respaldo de la IA conversacional, los copilotos actúan como interfaces intuitivas para que los agentes de IA y los usuarios colaboren. Los usuarios pueden gestionar agentes con expresión humana natural, todo directamente a través de copilotos integrados dentro de sus principales aplicaciones de negocio. Los copilotos también ofrecen plataformas guiadas low-code o no-code para crear y escalar agentes inteligentes personalizados. Proporcionan flujos de trabajo guiados para definir las herramientas, las fuentes de datos y las reglas que debe ejecutar el agente.
• Asociación colaborativa
  Integrada profundamente en los datos y las operaciones de negocio, los copilotos y agentes de IA trabajan juntos para completar tareas. Los copilotos pueden actuar como organizadores de agentes, decidiendo qué agentes son necesarios para completar las solicitudes de los usuarios. Integrados en diferentes aplicaciones departamentales, los copilotos también conectan agentes en redes colaborativas, así que trabajan juntos en lugar de aislados.
• Funcionalidad dinámica
  Algunas tareas se benefician con la automatización total, mientras que otras necesitan la participación humana paso a paso. Trabajando juntos en armonía, los copilotos y los agentes de IA sirven a ambos escenarios. Los copilotos ofrecen asistencia en tiempo real a medida que los usuarios trabajan —proporcionando y resumiendo información, respondiendo a preguntas de negocio, generando información estratégica para la toma de decisiones y recomendando soluciones—. Los agentes atienden ambas necesidades. Pueden colaborar estrechamente con los usuarios para recopilar más información o aprobar acciones que afectan a los procesos de negocio. También pueden ejecutarse de forma autónoma como entidades independientes, resolviendo problemas tras bambalinas sin necesidad de inputs constantes.

Preguntas frecuentes