Los agentes de IA están preparados para transformar la forma en que las empresas implementan la automatización y los sistemas inteligentes para aumentar la productividad y agilizar las operaciones.
A diferencia de los tipos anteriores de herramientas de IA (asistentes, chatbots), que funcionan con una sola tarea, los sistemas de IA agéntica pueden planificar, razonar y ejecutar de forma autónoma tareas complejas con una intervención humana mínima. La capacidad única de la IA agéntica para recurrir a herramientas externas para completar directivas complicadas y colaborar con otros agentes y tecnologías ha sido ampliamente anunciada como una oportunidad para aprovechar plenamente el potencial de la IA para remodelar el panorama empresarial1 2.
Las principales empresas han comenzado a integrar agentes de IA y sistemas en las operaciones cotidianas del mundo real. Estos "trabajadores digitales" con inteligencia artificial pueden ser particularmente eficaces para agilizar la atención al cliente, optimizar las cadenas de suministro, apoyar a los agentes humanos en los departamentos de marketing y ventas, mejorar la experiencia de los empleados y analizar datos de los sectores financiero y sanitario.
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La IA agéntica se basa principalmente en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Mientras que los LLM tradicionales producían resultados basados únicamente en los datos utilizados para entrenarlos y poseían capacidades de razonamiento limitadas, los agentes de IA están facultados para recurrir a herramientas y API adicionales para alcanzar objetivos más difíciles. La IA agéntica puede obtener datos actuales de forma autónoma, optimizar flujos de trabajo y crear subtareas basadas en sus objetivos. Con los avances en la IA generativa y la tecnología de IA conversacional, algunos agentes interactúan con sus homólogos humanos en lenguaje natural. Y a diferencia de los LLM o chatbots anteriores, los agentes de IA almacenan memoria de una interacción a otra, lo que mejora el poder de razonamiento y la precisión con el tiempo.
En general, los agentes de IA son más útiles cuando se desarrollan como parte de una red. Hay cinco tipos centrales de agentes de IA con diferentes niveles de complejidad. Son:
Los agentes de IA pueden ayudar a los agricultores a aumentar el rendimiento y reducir los residuos. La tecnología es capaz de monitorizar de forma independiente las previsiones meteorológicas y las condiciones del suelo para optimizar los horarios de plantación y las condiciones del suelo. Al aprender continuamente de los datos ambientales y otras entradas, los agentes de IA ayudan a los agricultores a tomar decisiones sostenibles y rentables para mejorar la productividad. Por ejemplo, Blue River Technology, una subsidiaria de John Deere, utiliza una plataforma de robótica autónoma impulsada por IA para reconocer plantas y rociarlas con herbicidas y fertilizantes. Esto permite a los trabajadores agrícolas optimizar sus recursos tanto para ahorrar costes como para una sostenibilidad medioambiental más amplia.
Según el Foro Económico Mundial, la IA agéntica está preparada para definir una "era transformadora" para las finanzas. La capacidad de la tecnología para actuar dinámicamente en entornos acelerados y con muchos datos es muy prometedora para el sector. La tecnología se puede utilizar para mejorar la toma de decisiones, optimizar los flujos de trabajo y mejorar el cumplimiento.
Por ejemplo, la IA autónoma se utiliza para realizar auditorías de riesgos continuas y autónomas para detectar patrones inusuales y responder a las amenazas emergentes. Con una lógica similar, está bien posicionada para ayudar en la supervisión del cumplimiento y la suscripción de préstamos, que implican un gran volumen de tareas repetitivas con un uso intensivo de datos.
En el lado del cliente, los agentes de IA y los asistentes virtuales de agencia proporcionan servicios de asesoramiento financiero impulsados por IA: por ejemplo, automatizando ciertas actividades de gestión de patrimonios o elaborando estrategias de inversión basadas en las condiciones del mercado y la tolerancia al riesgo individual. Al utilizar soluciones de IA para la gestión financiera, las empresas mitigan las posibles interrupciones y aprovechan los datos para maximizar el valor y aumentar la eficiencia operativa.
La IA agéntica, combinada con la IA generativa, tiene la capacidad de crear de forma autónoma artículos, blogs, guiones e informes adaptados a audiencia y objetivos específicos. Los agentes de diseño con IA pueden producir imágenes de marca o activos de redes sociales con una entrada humana mínima. En la producción de vídeo y audio, herramientas similares pueden editar imágenes o sintetizar voces en off.
A diferencia de las herramientas de IA anteriores, que dependían de la intervención humana directa y continua, la IA agéntica permite a los creadores ampliar rápidamente la producción de contenidos con una supervisión humana mínima, manteniendo la calidad y la coherencia en todo momento. Por ejemplo, Associated Press utiliza la IA para generar artículos de noticias básicos sobre temas basados en datos, como resultados deportivos o informes financieros, lo que aumenta el volumen de producción de contenidos y reduce la carga de trabajo humano.
Dado el fuerte aumento de las expectativas de los clientes y los altos niveles de agotamiento entre los representantes del servicio de atención al cliente, los agentes de IA pueden ser particularmente útiles aplicados a la experiencia del cliente. Con su capacidad para mejorar las respuestas a lo largo del tiempo y recordar datos relevantes del cliente en tiempo real, los agentes ofrecen experiencias profundamente contextuales e hiperpersonalizadas.
A diferencia de los chatbots, que responden a las consultas de los clientes basándose en scripts predefinidos, la IA agéntica puede anticiparse a eventos futuros y tomar medidas proactivas en función de las necesidades de los clientes, aumentando la relevancia y la satisfacción del cliente. Equipados con procesamiento del lenguaje natural (PLN), los asistentes de IA conversacional entablan conversaciones naturales y dinámicas con los clientes, escalando automáticamente los problemas complejos a los representantes humanos cuando sea necesario. Mediante el análisis de sentimiento, estas herramientas también analizan las interacciones con los clientes para identificar problemas antes de que surjan, o incluso ofrecer y ejecutar soluciones como la emisión de tickets de soporte o reembolsos.
Los agentes también pueden actuar como sistemas de soporte para los representantes del servicio de atención al cliente, organizando y recuperando datos relevantes de los clientes o ayudando a solucionar problemas de productos en función de las consultas de los clientes. Dada la capacidad de los agentes para interactuar con varios sistemas simultáneamente y retener los datos de los clientes a lo largo del tiempo, son particularmente expertos en brindar un soporte proactivo. El uso de la IA agéntica en estos entornos conduce a una mayor satisfacción del cliente al aumentar la precisión y, a menudo, conduce a ahorros de costes, ya que se reduce la necesidad de interacción humana.
En escenarios de desastre, los agentes de IA pueden proporcionar inteligencia en tiempo real y apoyo a la toma de decisiones para los primeros en responder. Estos sistemas analizan las imágenes de satélite, las redes de sensores y las redes sociales para evaluar los daños y priorizar los esfuerzos de respuesta a las emergencias. Los modelos predictivos y las simulaciones también ayudan a las localidades a prepararse para futuros eventos. Herramientas como estas pueden permitir evacuaciones proactivas y minimizar las bajas, salvando vidas y reduciendo los costes de respuesta a desastres.
Los tutores de IA y las plataformas de aprendizaje proporcionan rutas de aprendizaje personalizadas y escalables para estudiantes individuales. Los agentes de tutoría con IA evalúan el nivel de conocimientos de un estudiante, realizan un seguimiento de su progreso y adaptan el contenido en tiempo real, garantizando que todos los alumnos reciban una instrucción al ritmo adecuado. Allí los agentes pueden generar ejercicios de forma independiente y dar feedback, así como explicar el contexto cuando los estudiantes tienen dificultades con ciertos conceptos. También son útiles para responder y aprender de los estilos de aprendizaje divergentes de los alumnos.
En la enseñanza superior, los asistentes de investigación de IA pueden ayudar a los estudiantes a explorar temas recopilando fuentes o resumiendo información.
Además, las aplicaciones de aprendizaje de idiomas y las plataformas de formación profesional integran cada vez más agentes autónomos que simulan interacciones del mundo real, como entrevistas de trabajo o conversaciones en idiomas extranjeros. Estas experiencias personalizadas pueden reducir las barreras para crear simulaciones atractivas y dar a un mayor número de estudiantes la oportunidad de practicar habilidades del mundo real3. Juntas, estas herramientas tienen el potencial de transformar la enseñanza en una experiencia más interactiva y en continua evolución, lo que se traduce en una mayor participación de los estudiantes y mejores resultados de aprendizaje.
Los agentes de IA pueden desempeñar un papel crítico en el sector energético al permitir la gestión inteligente de la red y el mantenimiento predictivo. Por ejemplo, los agentes podrían analizar proactivamente los datos de los equipos energéticos para predecir los calendarios de mantenimiento o prever fallos en las infraestructuras. También pueden equilibrar de forma autónoma el suministro y la demanda de energía, ajustando las operaciones de la red en tiempo real4. Estos agentes basados en tareas son capaces de reducir la huella de carbono de una empresa y reducir significativamente los costes energéticos.
Las soluciones de IA han sido de especial interés para los sectores de estado en los últimos años dada su capacidad para investigar de forma autónoma los datos de estado y eliminar las cargas administrativas en las atareadas instituciones médicas. En los entornos clínicos, los agentes de IA que tienen acceso a grandes conjuntos de datos de todos los departamentos pueden tener un impacto significativo en el tiempo dedicado a tareas administrativas como la facturación, la programación y la asignación de recursos, así como automatizar completamente las tareas rutinarias, como las autorizaciones previas y la monitorización remota de pacientes.
Gracias a su enfoque proactivo del análisis de datos, los agentes de IA también pueden ayudar en el diagnóstico, gestionar procesos farmacológicos y controlar las constantes vitales de los pacientes en tiempo real, señalando posibles riesgos para la salud antes de que se agraven. Al integrar la IA agéntica en las operaciones, los hospitales y centros médicos pueden tomar decisiones más informadas, lo que permite a los proveedores más tiempo para centrarse en la atención personal de alto contacto. Estas herramientas también conducen a diagnósticos más precisos, planes de tratamiento altamente personalizados e innovaciones más rápidas basadas en la investigación.
Los agentes de IA centrados en RR. HH. pueden reducir la carga administrativa de los departamentos de recursos humanos y mejorar significativamente la experiencia de los empleados. En el proceso de contratación, estas herramientas pueden realizar una serie de tareas que consumen mucho tiempo, como el análisis de currículos, la clasificación de candidatos y la programación de entrevistas. Una vez que se contrata a un candidato, las experiencias de incorporación personalizadas y adaptadas por la IA proporcionan a los nuevos empleados programas y planes de formación individuales.
Para los empleados actuales, los asistentes de IA agéntica pueden proporcionar una serie de recursos críticos a la personal, incluidas recomendaciones de capacitación personalizadas basadas en el rol, la experiencia o los objetivos profesionales. Mientras tanto, estos sistemas autónomos también gestionan solicitudes administrativas como responder a las preguntas frecuentes de los empleados, gestionar las solicitudes de licencia y garantizar el cumplimiento.
Por ejemplo: AskHR de IBM automatiza completamente más de 80 solicitudes comunes de RR. HH., lo que aumenta significativamente el tiempo que los líderes de RR. HH. pueden dedicar a defender la experiencia de los empleados y participar en tareas más creativas y matizadas. Y, al utilizar la IA para la gestión del talento, los responsables de RR. HH. obtienen información sobre los factores que impulsan las contrataciones exitosas a largo plazo mediante el análisis de datos. Al utilizar estas soluciones de IA agéntica, los responsables de RR. HH. ahorran tiempo y dinero a través del proceso de contratación y gestión del talento, así como estandarizan el proceso de contratación y promoción utilizando entrada basada en datos imparcial.
Los agentes inteligentes de las operaciones de TI gestionan de forma autónoma la infraestructura, detectan anomalías y optimizan el rendimiento del sistema, reduciendo el tiempo de inactividad y los riesgos operativos. Los agentes también pueden actuar como asistentes de los desarrolladores, monitorizando continuamente la salud de un sistema, resolviendo problemas e implementando correcciones de forma autónoma. Los agentes programados para aumentar la ciberseguridad pueden detectar amenazas en tiempo real, tomando medidas proactivas para prevenir ataques.
Y, cada vez más, los agentes actúan como herramientas de desarrollo para ayudar a los programadores. Por ejemplo, los ingenieros de la NASA lanzaron recientemente un agente para su uso en el Laboratorio de Propulsión a Chorro. El agente, que interactúa con lenguajes específicos de sistemas robóticos, ayuda a los desarrolladores de robots a inspeccionar, diagnosticar y manejar robots mediante indicaciones en lenguaje natural.
Los agentes de IA tienen una variedad de aplicaciones en marketing, especialmente dada la gran cantidad de datos que los departamentos de marketing consumen a diario y la cantidad de ofertas competidoras que encuentran los clientes. En la actualidad, algunas herramientas de IA agéntica están transformando el proceso de descubrimiento de productos, ya que los consumidores piden consejo relacionado con compras a los agentes en lugar de buscar ellos mismos en Internet.
En marketing y comercio electrónico, los agentes de IA pueden realizar de forma autónoma una serie de tareas de comunicación y publicidad. Esto podría implicar la gestión de campañas, la creación de perfiles de clientes, la personalización de contenidos y la optimización del rendimiento de los anuncios en tiempo real. Aunque las tecnologías anteriores de automatización y IA podían gestionar estas tareas, dependían de una supervisión mucho mayor y de las entradas frecuentes de los usuarios para realizarlas de forma eficaz.
Mediante el análisis predictivo, los agentes de IA pueden analizar el comportamiento de los clientes para identificar automáticamente los mejores momentos o estrategias de mensajería para una campaña determinada y, a continuación, transmitir esa información a los agentes que podrían programar las comunicaciones ellos mismos. Y con el análisis proactivo, estas tecnologías crean continuamente perfiles de clientes sólidos basados en grandes cantidades de datos, proporcionando información adicional para las campañas de marketing.
Los chatbots de IA de las redes sociales pueden monitorizar las menciones de una marca, interactuar con los usuarios y generar respuestas relevantes con mayor precisión que sus antecesores no agentes. Además, la IA agéntica que ofrece a los clientes recomendaciones de productos puede recurrir a una serie de herramientas, conjuntos de datos o comportamientos anteriores de los usuarios para identificar con mayor precisión sus necesidades: por ejemplo, sugiriendo reservas de vacaciones adaptadas a las preferencias de viaje de varias personas y a factores externos como el tiempo.
Los agentes de IA ofrecen apoyo de salud mental personalizado y accesible. Por ejemplo, los chatbots de terapia agénticos proporcionan asistencia 24x7, a través de conversaciones en lenguaje natural, ayudando a los usuarios a gestionar la ansiedad o el estrés con técnicas basadas en pruebas, como la terapia cognitivo conductual.
Al combinar la inteligencia emocional con la disponibilidad continua, la IA agéntica amplía el acceso al apoyo de estado mental de una manera escalable y privada. Este tipo de agentes conversacionales pueden reducir la carga de trabajo de los profesionales en épocas de escasez de personal, ampliar el acceso en zonas donde no se dispone fácilmente de apoyo en salud mental y ayudar a los pacientes reticentes a buscar ayuda sin miedo al estigma5.
Los agentes de IA ofrecen experiencias personalizadas recomendando productos, prediciendo tendencias, gestionando inventario y potenciando chatbots de atención al cliente. Los agentes de comercialización inteligentes pueden optimizar los precios y los niveles de inventario en tiempo real en función del comportamiento de los clientes y las previsiones de demanda, evitando desabastecimientos u otras interrupciones.
En el comercio electrónico, los agentes de IA seleccionan selecciones de productos y promociones adaptadas a las preferencias individuales de los clientes y a los historiales de compra, o incluso recurren a datos contextuales como el tiempo, la ubicación y las tendencias actuales para mejorar los resultados. En algunas tiendas físicas, los agentes de IA se utilizan para escanear estanterías y gestionar el inventario en tiempo real6. Estas tecnologías impulsan las ventas, reducen los problemas de inventario y aumentan las ventas a través del marketing dirigido, lo que aumenta la satisfacción del cliente y las tasas de conversión.
El agente de IA se puede utilizar en todo el proceso de ventas, pero a menudo se ha implementado para automatizar tareas y agilizar el acceso a los datos de los clientes. Por lo general, la IA agéntica se integra profundamente en las herramientas existentes, como el software de gestión de la relación con el cliente, para acceder a datos de los clientes, como interacciones anteriores y preferencias de los consumidores. Los agentes pueden ayudar en el proceso de generación y calificación de oportunidades, calificando a los posibles clientes potenciales y priorizando los seguimientos con los clientes con más probabilidades de convertirse.
En el proceso de captación de clientes potenciales, los agentes de IA se comunican de forma autónoma con los clientes potenciales a través de correo electrónico, chatbots o asistentes de voz para ofrecer propuestas personalizadas y responder preguntas. La capacidad de estos agentes para almacenar datos de clientes potenciales y gestionar múltiples clientes potenciales simultáneamente hace que sean especialmente fáciles de escalar. Y, dado el acceso a los datos históricos, estas herramientas preven tendencias y posibles oportunidades de ventas, lo que permite a los equipos de ventas tomar decisiones basadas en datos y asignar recursos de la manera más eficaz.
Internamente, los agentes de IA pueden ser un gran activo para los equipos de ventas: transcribiendo y analizando llamadas de ventas, sacando a la luz datos relevantes sobre clientes potenciales antes de una reunión o ayudando a los agentes de ventas a programar reuniones. Al proporcionar feedback en tiempo real a los departamentos de ventas, los agentes de IA ayudan a sus homólogos humanos a mejorar continuamente el rendimiento.
Una de las principales ventajas de la IA agéntica sobre los modelos tradicionales es su capacidad para actuar de forma dinámica, analizando datos y modificando tareas sin instrucción humana en tiempo real. Esto hace que la tecnología sea especialmente adecuada para la cadena de suministro, la gestión de inventarios y el proceso de compras. Los agentes de IA pueden agilizar el proceso de selección de proveedores, evaluando a los posibles proveedores en función de sus métricas de rentabilidad o sostenibilidad, así como señalando los riesgos potenciales. La tecnología también automatiza procesos como la contratación y las órdenes de compra, reduciendo el esfuerzo manual y garantizando la precisión en la gestión de proveedores. La capacidad de los agentes para cruzar estos procesos con criterios como los niveles de inventario agrega un nivel adicional de verificación al proceso de compras, evitando interrupciones.
Cuando los datos están centralizados, la IA agéntica proporciona conocimientos valiosos, lo que permite a las empresas tomar decisiones más precisas tanto a corto como a largo plazo. Los agentes pueden crear análisis detallados de gastos e identificar oportunidades para reducir costes, o prever la demanda en función de una serie de factores, incluidas las condiciones del mercado y los acontecimientos globales. La tecnología también puede ser una herramienta crítica de gestión de cumplimiento, monitorizando proactivamente las transacciones y los procesos internos basados en el entorno normativo específico de una organización.
Al integrar la IA agéntica en la cadena de suministro y el proceso logístico, las empresas toman decisiones más precisas sobre los proveedores y agilizan el proceso de contratación, lo que reduce los errores y los costes.
Los agentes de IA pueden optimizar de forma autónoma el proceso de transporte y logística gestionando flotas de vehículos, rutas de entrega y logística a gran escala. Algunas empresas de entrega utilizan agentes de despacho autónomos para asignar y redirigir vehículos en función del tráfico, el clima o la urgencia o pedidos particulares. Los sistemas de mantenimiento predictivo detectan los problemas de los vehículos para evitar averías o desgastes innecesarios, mientras que los sistemas de enrutamiento inteligentes reducen el consumo de combustible y acortan los plazos de entrega. Estas herramientas aumentan el ahorro de costes y ayudan a las organizaciones a cumplir sus objetivos de sostenibilidad.
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