¿Qué es la IA agéntica?

Seguramente has oído hablar de agentes de IA, pero ¿qué es exactamente la IA agéntica?

Aunque no te resulte familiar, la IA agéntica ya forma parte de tu vida diaria. En la Encuesta Global de IA Empresarial de Blueprism para 2025, el 29% de las empresas informó que ya utiliza IA agéntica, y el 44% planea implementarla durante el año.

Su popularidad es comprensible. "El sistema de IA agéntica entiende cuál es el objetivo o la visión del usuario y el contexto del problema que intenta resolver", explica el experto en IA Enver Cetin.

Los sistemas agénticos están transformando la forma en que trabajamos.

Ayudamos a empresas a implementar IA agéntica todos los días; aquí tienes lo más importante que debes saber al respecto.

¿Qué es la IA agéntica?

La IA agentica se refiere a software capaz de tomar decisiones de manera autónoma, diseñado a menudo para alcanzar objetivos específicos con mínima intervención humana.

Estos sistemas toman decisiones en respuesta a condiciones cambiantes utilizando conciencia del contexto, razonamiento y aprendizaje.

La IA agéntica se encuentra habitualmente en asistentes virtuales, automatización empresarial y vehículos autónomos.

IA agéntica vs Agentes de IA

La IA agéntica y los agentes de IA están estrechamente relacionados: la IA agéntica describe la capacidad, mientras que los agentes de IA son una implementación concreta de esa capacidad.

Así que, mientras la IA agéntica es un concepto más amplio de autonomía y acción, los agentes de IA son programas de software que encarnan ese concepto.

Sin embargo, la IA agéntica puede existir en formatos más allá de los agentes de IA, como sistemas integrados, frameworks o incluso plataformas a gran escala.

IA agéntica vs. IA generativa

Aunque son capacidades de IA distintas, la IA agéntica y la IA generativa (IA que genera texto, imágenes, música, código, etc.) suelen trabajar juntas.

La IA agéntica se refiere a un programa con toma de decisiones autónoma, y algunas de esas decisiones pueden incluir generación. Por ejemplo, los sistemas de IA agéntica pueden usar IA generativa para:

• Crear mensajes de marketing personalizados
• Compartir recomendaciones de productos dinámicas a través de IA conversacional

¿Cómo funciona la IA agentica?

La IA agentica combina percepción, razonamiento y acción para operar de forma independiente.

Comienza recopilando información de su entorno, como texto, imágenes o entradas de usuario. Utilizando herramientas como procesamiento de lenguaje natural (PLN) o reconocimiento de patrones, interpreta estos datos para comprender el contexto e identificar la tarea a realizar.

Luego, aplica razonamiento para evaluar opciones, planificar el mejor curso de acción y ejecutar tareas, que pueden ser responder a usuarios, gestionar sistemas o resolver problemas.

Después, supervisa los resultados y aprende de la retroalimentación, mejorando su desempeño con el tiempo.

Este ciclo de percibir, planificar, actuar y aprender permite a la IA agéntica gestionar tareas complejas y adaptarse a nuevos desafíos con mínima supervisión humana.

Casos de uso de la IA agéntica

La IA agentica es increíblemente versátil. Cuando se combina con una plataforma flexible, su potencial solo está limitado por la creatividad.

No solo puede generar resultados, sino también realizar análisis y sugerir próximos pasos.

De hecho, los expertos creen que el 15% de las decisiones cotidianas se tomarán utilizando IA agentica para 2028. Si alguna vez has pedido consejo a ChatGPT sobre cómo hacer algo, ya formas parte de esto.

Aquí tienes algunas de las formas más comunes en que las empresas están mejorando sus chatbots empresariales con IA agentica:

Automatización de atención al cliente

Probablemente ya conoces los chatbots de atención al cliente tradicionales, pero la IA agentica también puede impulsar sistemas de atención al cliente más complejos.

Gartner predice que la IA agentica gestionará de forma autónoma el 80% de los problemas de atención al cliente (sin intervención humana) para 2029.

¿Y sabes qué? Lo creo. He visto que algunos de nuestros clientes automatizan el 98% de sus consultas de atención al cliente usando agentes de IA. Pueden ser realmente efectivos cuando se implementan correctamente.

A diferencia de los bots tradicionales que dependen de guiones rígidos, la IA agentica se adapta dinámicamente a las necesidades del usuario. Al comprender el contexto y la intención, ofrece soluciones personalizadas, agilizando las interacciones y mejorando la satisfacción del cliente.

Suelen utilizarse para:

• Resolver problemas de forma autónoma
• Escalar problemas complejos a agentes humanos (con contexto)
• Analiza las interacciones con clientes para identificar tendencias

Marketing personalizado

La IA agentica está diseñada para mejorar la eficiencia en todo el embudo de ventas, incluyendo la generación de leads con IA, calificación de prospectos, seguimientos y agendamiento de demostraciones.

También puede desempeñar un papel clave en el emergente campo del marketing con chatbots, llevando la IA conversacional a otro nivel: analiza las interacciones con clientes para perfeccionar estrategias de segmentación y optimizar el engagement, todo sin intervención humana.

Gestión de leads de ventas

Existen muchas formas de usar IA en ventas. La IA agentica puede combinar lo mejor de ellas.

Puede mejorar los procesos de ventas calificando, priorizando y nutriendo leads de forma autónoma. Los sistemas agenticos pueden analizar datos de interacción para identificar prospectos de alto valor y asegurar seguimientos oportunos, integrándose con el embudo de marketing personalizado.

La IA agentica puede utilizarse para:

• Calificar leads según su interacción y valor potencial
• Enviar seguimientos personalizados por correo o chat
• Notificar al equipo de ventas sobre oportunidades prioritarias

Asistencia sanitaria

En el sector sanitario, la IA agentica puede agilizar procesos administrativos y clínicos. Puede agendar citas, clasificar pacientes según síntomas e incluso ayudar con la codificación médica.

Finanzas y gestión de riesgos

Los mejores chatbots financieros ahora son agenticos.

La IA agentica ayuda a automatizar tareas simples y proporciona información más detallada para que los empleados tomen decisiones basadas en datos. También puede:

• Detectar transacciones sospechosas para revisión
• Analizar datos de mercado o clientes para hacer recomendaciones
• Automatizar controles de cumplimiento y reportes de gastos
• Ofrecer información sobre tendencias para mejorar la toma de decisiones

Moderación de contenido

Escanear redes sociales, identificar contenido objetivo y tomar acciones (eliminar, responder o rastrear la opinión de los usuarios) está perfectamente al alcance de los sistemas de IA agentica. Deja que los empleados gestionen las interacciones complejas, mientras el sistema agentico se encarga del resto.

Asistentes de programación

En 2023, el 10% de los ingenieros de software utilizaban asistentes de programación. Pero Gartner predice que el 75% de los desarrolladores usará IA agente para realizar sus tareas diarias.

Estos asistentes pueden generar código, pero también pueden actuar como editores y revisores, comprobando el trabajo en busca de errores. Déjame decirte, mis colegas ingenieros de software trabajan mucho más rápido que hace unos años.

Automatización de RRHH

Usar un chatbot de RRHH es una forma sencilla de que el personal de RRHH se enfoque en tareas estratégicas.

La IA agentica simplifica las operaciones de RR. HH. automatizando tareas repetitivas como filtrar currículums, agendar entrevistas y guiar a los nuevos empleados en su incorporación.

Incluso pueden gestionar la aprobación y reserva de días de vacaciones o la creación de horarios de empleados.

Tipos de IA agente

Existen muchas formas de aplicar la IA agente. Aquí tienes 5 de los tipos más comunes, incluyendo las aplicaciones reales de agentes de IA y los sistemas que impulsan.

1. IA agentica reactiva

Definición: Sistemas que responden a estímulos o situaciones específicas sin memoria a largo plazo ni capacidades de aprendizaje.

Ejemplos: Chatbots que gestionan consultas predefinidas, sistemas de recomendación.

La IA agentica reactiva destaca en la ejecución de tareas sencillas con rapidez y precisión. Estos sistemas son ideales para aplicaciones que requieren respuestas inmediatas basadas en condiciones conocidas, como responder preguntas frecuentes o sugerir productos.

2. IA agentica deliberativa

Definición: Sistemas que utilizan el razonamiento y la planificación para tomar decisiones, considerando a menudo resultados a largo plazo.

Ejemplos: Vehículos autónomos que navegan el tráfico, IA que gestiona cadenas de suministro.

La IA deliberativa emplea lógica y previsión para gestionar tareas complejas, asegurando que las decisiones estén alineadas con objetivos más amplios. Estos sistemas son esenciales para aplicaciones que requieren planificación estratégica y adaptabilidad.

3. IA agentica interactiva

Definición: IA diseñada para interactuar con humanos u otros sistemas, a menudo en entornos dinámicos.

Ejemplos: Asistentes virtuales, robots colaborativos (cobots) en entornos industriales.

La IA agente interactiva se centra en crear interacciones fluidas entre humanos y máquinas. Estos sistemas son fundamentales en entornos donde comprender y responder a las necesidades del usuario es clave para el éxito.

4. IA agentica adaptativa

Definición: Sistemas que aprenden y mejoran con el tiempo a través de retroalimentación y datos, ajustando su comportamiento en consecuencia.

Ejemplos: Agentes de IA para plataformas de aprendizaje personalizado, sistemas de precios dinámicos en comercio electrónico.

La IA adaptativa aprovecha los datos para perfeccionar continuamente su toma de decisiones y comportamiento. Este tipo de IA es ideal en escenarios donde la flexibilidad y la mejora constante son esenciales para lograr los mejores resultados.

5. Sistemas Multiagente (MAS)

Definición: Redes de IA agente que trabajan de forma colaborativa o competitiva para alcanzar objetivos compartidos o individuales.

Ejemplos: Robótica en enjambre, sistemas de IA distribuidos para redes eléctricas inteligentes.

Los sistemas multiagente implican múltiples entidades de IA que interactúan para resolver problemas complejos y a gran escala. Son muy efectivos en entornos distribuidos donde las tareas se benefician de perspectivas diversas o estrategias colaborativas.

Ventajas de la IA agente

Toma de decisiones autónoma

‍La IA agéntica se encarga de tareas repetitivas o complejas, para que tu equipo no tenga que intervenir cada vez.

Mayor eficiencia

‍Al analizar datos rápidamente, tomar decisiones y actuar, la IA agéntica ayuda a las empresas a ahorrar tiempo y recursos.

Escalabilidad

‍Ya sea que gestiones 10 procesos o 10,000, la IA agéntica se adapta sin esfuerzo, respondiendo a la demanda creciente sin dificultad.

Adaptabilidad

‍La IA agéntica no solo sigue un guion: se ajusta a nueva información y condiciones cambiantes, asegurando que siga siendo relevante y precisa.

Mejora en la resolución de problemas

‍Con la capacidad de razonar y aprender, la IA agéntica puede enfrentar incluso los desafíos más difíciles y encontrar soluciones inteligentes y creativas.

Rentabilidad

‍Al automatizar tareas que consumen mucho tiempo, la IA agéntica ayuda a reducir costos y aprovechar al máximo tus recursos.

Mejor experiencia de usuario

‍Desde soporte al cliente hasta marketing, la IA agéntica ofrece interacciones personalizadas y ágiles que mantienen a los usuarios involucrados.

Disponibilidad 24/7

‍A diferencia de un equipo humano, la IA agéntica nunca descansa, brindando servicio y productividad las 24 horas.

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Preguntas frecuentes

1. ¿Cómo gestiona la IA agente la toma de decisiones éticas?

La IA agente gestiona la toma de decisiones éticas siguiendo reglas, políticas o restricciones predefinidas por sus desarrolladores; no comprende la ética por sí misma. El comportamiento de la IA refleja los marcos éticos incorporados en su programación, por lo que la supervisión humana es fundamental.

2. ¿Puede la IA agente pasar por alto las instrucciones o aportes humanos?

La IA agente no puede pasar por alto las instrucciones o aportes humanos a menos que haya sido diseñada explícitamente para ello. Por defecto, opera dentro de límites estrictos, pero los desarrolladores pueden habilitar rutas de escalamiento o excepciones condicionales para escenarios específicos si es necesario.

3. ¿Cuáles son los riesgos o limitaciones de la IA agente?

Los principales riesgos de la IA agente incluyen la toma de decisiones basada en datos sesgados o la realización de acciones no deseadas si está mal configurada. Solucionar estos problemas puede ser difícil sin registros detallados y sistemas con intervención humana.

4. ¿La IA agente siempre es en la nube o puede funcionar localmente?

La IA agente no está limitada a la nube y puede funcionar localmente. Aunque el despliegue en la nube es popular por su escalabilidad, muchos sectores como salud, finanzas y defensa implementan IA agente localmente para cumplir con requisitos de seguridad.

5. ¿Cómo se compara el rendimiento de la IA agente con equipos humanos en industrias específicas?

La IA agente supera a los equipos humanos en tareas repetitivas y basadas en datos, como el procesamiento de documentos o la clasificación de tickets de soporte. Sin embargo, en roles que requieren inteligencia emocional o juicio moral, como la terapia o la mediación legal, los humanos siguen siendo la mejor opción.