Los agentes de IA están preparados para transformar la forma en que las empresas despliegan la automatización y los sistemas inteligentes para aumentar la productividad y optimizar las operaciones.
A diferencia de los tipos anteriores de herramientas de IA (asistentes, chatbots) que operan en una sola tarea, los sistemas de IA agéntica pueden planificar, razonar y ejecutar de forma autónoma tareas complejas con una mínima intervención humana. La capacidad única de 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 ámbito empresarial.1 2
Las empresas líderes han comenzado a integrar agentes de IA y sistemas en las operaciones cotidianas del mundo real. Estos “trabajadores digitales” impulsados por inteligencia artificial pueden ser particularmente efectivos 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 del empleado y analizar datos de las industrias financiera y de atención médica.
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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 cumplir 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 la 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, mejorando 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 siguientes:
Los agentes de IA pueden ayudar a los agricultores a aumentar el rendimiento mientras reducen el desperdicio. La tecnología es capaz de monitorear de forma independiente los pronósticos del tiempo y las condiciones del suelo para optimizar los horarios de siembra 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 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 costos como para una sustentabilidad ambiental 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 la industria. 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 amenazas emergentes. Usando una lógica similar, está bien posicionada para ayudar con el monitoreo del cumplimiento y la subscripción de préstamos, los cuales implican un gran volumen de tareas repetitivas de uso intensivo en datos.
En el lado del cliente, los agentes de IA y los asistentes virtuales de agentes brindan servicios de asesoramiento financiero impulsados por IA: por ejemplo, mediante la automatización de ciertas actividades de gestión patrimonial o la elaboración de 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 audiencias y objetivos específicos. Los agentes de diseño impulsados por IA también pueden producir imágenes de marca o activos de redes sociales con entradas humanas mínimas. En la producción de audio y video, herramientas similares pueden editar imágenes o sintetizar voces en off.
A diferencia de las herramientas de IA anteriores, que dependían de la entrada humana directa y continua, la IA agéntica permite a los creadores escalar la producción de resultados rápidamente con una supervisión humana mínima, manteniendo la calidad y la coherencia en todo momento. Por ejemplo, Associated Press utiliza 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 contenido 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 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 de los clientes en tiempo real, los agentes ofrecen experiencias profundamente contextuales e hiperpersonalizadas.
A diferencia de los chatbots tradicionales, que responden a las consultas de los clientes en función de scripts predefinidos, la IA agéntica puede anticipar eventos futuros y tomar medidas proactivas basadas en las necesidades del cliente, aumentando la relevancia y la satisfacción del cliente. Equipados con procesamiento de lenguaje natural (PLN), los asistentes de IA conversacional entablan conversaciones naturales y dinámicas con los clientes, escalando automáticamente problemas complejos a representantes humanos cuando es necesario. Mediante el análisis de sentimientos, estas herramientas también analizan las interacciones con los clientes para identificar problemas antes de que surjan, o incluso ofrecer y ejecutar soluciones, como emitir tickets de soporte o reembolsos.
Los agentes también pueden actuar como sistemas de soporte para los representantes 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 expertos de manera particular en brindar soporte proactivo. El uso de la IA agéntica en estos entornos mejora la satisfacción del cliente al aumentar la precisión y, a menudo, genera ahorros de costos a medida que se reduce la necesidad de interacción humana.
En escenarios de desastre, los agentes de IA pueden proporcionar inteligencia en tiempo real y apoyo para la toma de decisiones para los socorristas. Estos sistemas analizan imágenes de satélite, redes de sensores y redes sociales para evaluar los daños y priorizar los esfuerzos de respuesta a emergencias. Los modelos predictivos y las simulaciones también ayudan a las localidades a prepararse para eventos futuros. Herramientas como estas pueden permitir evacuaciones proactivas y minimizar las bajas, salvando vidas y reduciendo los costos de respuesta ante desastres.
Los tutores de IA y las plataformas de aprendizaje proporcionan rutas de aprendizaje personalizadas y escalables para estudiantes individuales. Los agentes de tutoría impulsados por IA evalúan el nivel de conocimiento 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. Los agentes pueden generar ejercicios de forma independiente y dar retroalimentación, 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 estudiantes.
En la educación 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 capacitación profesional integran cada vez más agentes autónomos que simulan interacciones del mundo real, como entrevistas de trabajo o conversaciones en otros idiomas. Estas experiencias personalizadas pueden reducir las barreras para crear simulaciones atractivas y brindar a un mayor número de estudiantes la oportunidad de practicar habilidades del mundo real.3 Juntas, estas herramientas tienen el potencial de transformar la educación en una experiencia más interactiva y en continua evolución, lo que da como resultado 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 pueden analizar de forma proactiva los datos del equipamiento de energía para predecir los programas de mantenimiento o prever fallas de infraestructura. También pueden equilibrar de forma autónoma la oferta y la demanda de energía, ajustando las operaciones de la red en tiempo real.4 Estos agentes basados en tareas son capaces de reducir la huella de carbono de una empresa y disminuir significativamente los costos de energía.
Las soluciones de IA han sido de particular interés para la industria de la salud en los últimos años dada su capacidad para investigar de forma autónoma los datos de salud y eliminar las cargas administrativas en instituciones médicas con una gran carga de trabajo. En 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 facturación, programación y asignación de recursos, así como automatizar por completo tareas rutinarias, como autorizaciones previas y monitoreo remoto de pacientes.
Dado su enfoque proactivo para el análisis de datos, los agentes de IA también pueden ayudar en el diagnóstico, gestionar los procesos de medicamentos y monitorear los signos vitales de los pacientes en tiempo real, detectando posibles riesgos para la salud antes de que se intensifiquen. Al integrar la IA agéntica en las operaciones, los hospitales y centros médicos pueden tomar decisiones más informadas, lo que otorga 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 del empleado. 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 adaptadas por la IA proporcionan a los nuevos empleados horarios y planes de capacitación individuales.
Para los empleados actuales, los asistentes de IA agéntica pueden proporcionar una serie de recursos críticos para la fuerza laboral, incluidas recomendaciones de capacitación personalizadas basadas en el rol, la experiencia o los objetivos profesionales. Además, estos sistemas autónomos también manejan 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 abogar por la experiencia del empleado y participar en tareas más creativas y sutiles. Y, al utilizar la IA para la gestión de talentos, los líderes de RR. HH. obtienen insights sobre los factores que impulsan las contrataciones exitosas a largo plazo mediante el análisis de datos. Con estas soluciones de IA agéntica, los líderes de RR. HH. ahorran tiempo y dinero a lo largo del proceso de reclutamiento y gestión de talentos, además de estandarizar el proceso de contratación y ascensos utilizando información sin sesgo y basada en datos.
Los agentes inteligentes en 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, monitoreando continuamente la salud de un sistema, resolviendo problemas y desplegando arreglos 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 developer tools para ayudar a los programadores. Por ejemplo, los ingenieros de la NASA lanzaron recientemente un agente para su uso en el Jet Propulsion Laboratory. El agente, que interactúa con lenguajes específicos del sistema de robótica, ayuda a los desarrolladores de robots a inspeccionar, diagnosticar y operar robots mediante instrucciones 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 ingieren a diario y la cantidad de ofertas competitivas que encuentran los clientes. Hoy en día, algunas herramientas de IA agéntica están transformando el proceso de descubrimiento de productos, ya que los consumidores piden a los agentes consejos de compra en lugar de buscar en línea ellos mismos.
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 del contenido y la optimización del rendimiento de los anuncios en tiempo real. Si bien las tecnologías anteriores de automatización e IA podían gestionar estas tareas, dependían de mucha más supervisión y de entradas frecuentes de los usuarios para realizarlas de manera eficaz.
Mediante el análisis predictivo, los agentes de IA pueden analizar el comportamiento del cliente para identificar automáticamente los mejores momentos o estrategias de mensajería para una campaña determinada y luego pasar 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 insights adicionales para las campañas de marketing.
Los chatbots de IA de redes sociales pueden monitorear las menciones de una marca, interactuar con los usuarios y generar respuestas relevantes con mayor precisión que sus antecesores no agénticos. Además, la IA agéntica que proporciona a los clientes recomendaciones de productos puede extraer, de 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 factores externos, como el clima.
Los agentes de IA ofrecen apoyo de salud mental personalizado y accesible. Por ejemplo, los chatbots de terapia agéntica brindan asistencia las 24 horas del día, los 7 días de la semana a través de conversaciones en lenguaje natural, ayudando a los usuarios a manejar la ansiedad o el estrés con técnicas basadas en evidencia, como la terapia cognitivo conductual.
Al combinar la inteligencia emocional con la disponibilidad continua, la IA agéntica amplía el acceso al apoyo para la salud mental de una manera escalable y privada. Estos agentes conversacionales pueden reducir la carga de los profesionales humanos durante periodos de escasez de empleados, ampliar el acceso en áreas donde el apoyo a la salud mental no está disponible y ayudar a los pacientes reticentes a buscar apoyo sin temor al estigma.5
Los agentes de IA ofrecen experiencias de compra personalizadas al recomendar productos, predecir tendencias, gestionar el inventario y potenciar chatbots autónomos 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 del cliente y las previsiones de demanda, evitando desabastecimientos u otras interrupciones.
En el comercio electrónico, los agentes de IA hacen selecciones de productos y promociones adaptadas a las preferencias individuales de los clientes y a los historiales de compras, o incluso recurren a datos contextuales, como el clima, la ubicación y las tendencias actuales, para mejorar los resultados. En algunas tiendas los agentes de IA se utilizan para escanear estantes y gestionar el inventario en tiempo real.6 Estas tecnologías impulsan las ventas, reducen los problemas de inventario y aumentan las ventas a través del marketing dirigido, lo que lleva a una mayor satisfacción del cliente y mayores tasas de conversión.
El agente de IA se puede utilizar en todo el proceso de ventas, pero a menudo se ha desplegado para automatizar tareas y optimizar 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 relaciones con los clientes (CRM) para acceder a datos de los clientes, como interacciones anteriores y preferencias de los consumidores. Los agentes pueden ayudar en el proceso de generación de clientes potenciales y elegibilidad, calificando a los clientes potenciales y priorizando los seguimientos con los clientes con mayor probabilidad de conversión.
En el proceso de alimentar a los clientes potenciales, los agentes de IA se comunican de forma autónoma con ellos a través de correo electrónico, chatbots o asistentes de voz para ofrecer presentaciones personalizadas y responder preguntas. La capacidad de estos agentes para almacenar datos de clientes potenciales y manejar a muchos de ellos al mismo tiempo los hace particularmente fáciles de escalar. Y, dado el acceso a datos históricos, estas herramientas pronostican 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, al transcribir y analizar las llamadas de ventas, mostrar datos relevantes de clientes potenciales antes de una reunión o ayudar a los agentes de ventas a programar reuniones. Al proporcionar retroalimentación 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 ventajas centrales de la IA agéntica sobre los modelos tradicionales es su capacidad para actuar dinámicamente, analizando datos y modificando tareas sin instrucción humana en tiempo real. Esto hace que la tecnología sea particularmente adecuada para la cadena de suministro, la gestión de inventario y el proceso de adquisiciones. Los agentes de IA pueden optimizar el proceso de selección de proveedores, evaluando a los proveedores potenciales en función de su rentabilidad o métricas de sustentabilidad, así como marcando los riesgos potenciales. La tecnología también automatiza procesos como la contratación y las órdenes de compra, lo que reduce el esfuerzo manual y garantiza la precisión en la gestión de proveedores. La capacidad de los agentes para hacer referencias cruzadas de estos procesos con criterios como los niveles de inventario agrega un nivel adicional de verificación al proceso de adquisiciones, evitando interrupciones.
Cuando los datos están centralizados, la IA agéntica proporciona insights 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 costos, o pronosticar la demanda en función de una serie de factores, incluidas las condiciones del mercado y los eventos globales. La tecnología también puede ser una herramienta crítica de gestión del cumplimiento, ya que monitorea de forma proactiva las transacciones y los procesos internos en función del 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 costos.
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 problemas en 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 costos y ayudan a las organizaciones a cumplir sus objetivos de sustentabilidad.
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