Desde su origen, la inteligencia artificial (IA) desempeña el rol de asistente. Gracias al aumento de su precisión y autonomía, ha ayudado a las empresas a procesar datos, automatizar flujos de trabajo, mejorar la eficiencia, etc., pero siempre con la dirección humana. No importa cuán avanzado sea el modelo, los sistemas de IA tradicionalmente esperan entradas, siguen reglas predefinidas y operan dentro de límites establecidos de forma clara. Estas tecnologías inteligentes proporcionaron grandes ventajas. Pero, a pesar de la promesa de autonomía, nunca son tan independientes.
Actualmente, la IA está comenzando a tomar un rol más activo. En lugar de ser tan solo un asistente, puede planificar y actuar por propia iniciativa. Este cambio se ve impulsado por la IA agéntica, la inteligencia artificial que establece y persigue objetivos de forma autónoma.
La IA agéntica parece un sinónimo de “agentes de IA”, pero en realidad no es así. Sí, en ambos casos la inteligencia artificial realiza tareas de forma independiente, pero difieren en la forma en que operan y en los niveles de autonomía que tienen:
- IA de agente
La IA agéntica opera con un mayor grado de autodeterminación, analizando continuamente la información, ajustando sus estrategias y tomando decisiones sin esperar la aportación humana. Puede identificar objetivos, dividirlos en tareas y refinar su enfoque en función de nuevos datos. A diferencia de los sistemas tradicionales de IA, no se limita a un conjunto fijo de instrucciones, sino que se adapta dinámicamente a las condiciones cambiantes.
- Agentes de IA
Los agentes de IA están diseñados para tareas específicas y funcionan dentro de parámetros bien definidos. Si bien sí pueden recopilar datos, procesar información y ejecutar acciones, dependen de reglas preestablecidas o comandos externos para operar de manera eficaz. Muchos agentes de IA incorporan competencias de aprendizaje automático (ML), pero su toma de decisiones se limita a objetivos predefinidos. No cambian de forma proactiva los objetivos ni redefinen sus métodos, a menos que reciban la instrucción de hacerlo.
En otras palabras, los agentes de IA funcionan dentro de restricciones definidas, mientras que la IA agéntica adopta un enfoque más amplio y adaptable.
De manera similar a la IA agéntica y a los agentes de IA, hay quienes consideran que los agentes de IA y los bots de chat son el mismo tipo de tecnología. En este caso, sus diferencias pueden resumirse de la siguiente manera:
- Agentes de IA
Los agentes de IA pueden manejar interacciones más complejas que los bots de chat, y a menudo se integran a sistemas externos para realizar funciones específicas. Sin embargo, como se indicó anteriormente, no redefinen de forma independiente sus objetivos ni se adaptan más allá de sus modelos de aprendizaje preestablecidos.
- Bots de chat
Los bots de chat se desarrollan principalmente para la conversación, mediante scripts predefinidos o ML para generar respuestas. Se destacan en responder preguntas, guiar a los usuarios a través de flujos de trabajo y automatizar interacciones básicas, pero, aunque algunos bots de chat de IA avanzados pueden reconocer el contexto y mejorar sus respuestas con el tiempo, normalmente no analizan datos externos ni toman medidas más allá de las tareas conversacionales.
Por último, vale la pena comparar la IA agéntica y la IA generativa (GenAI). La IA generativa se centra en generar contenido, mientras que la IA agéntica está diseñada para actuar y tomar decisiones de forma autónoma:
- IA de agente
Si bien la IA agéntica puede aprovechar los modelos de IA generativa como parte de su proceso de toma de decisiones, su función principal es actuar y adaptarse, no generar contenido.
- IA generativa
La IA generativa se especializa en producir salidas (como texto, imágenes, audio y código) basadas en patrones aprendidos a partir de grandes conjuntos de datos. Responde a las indicaciones de los usuarios, pero no establece sus propios objetivos ni actúa de forma independiente. Si bien algunos modelos pueden refinar sus respuestas con el tiempo, la IA generativa carece de la capacidad de planificar, razonar o tomar decisiones de forma autónoma que no sean su tarea de creación de contenido designada.
Definir la IA agéntica en comparación con otras tecnologías similares es solo el principio. Para comprender mejor de qué es capaz y cómo se puede aplicar mejor para resolver problemas de nivel empresarial, vale la pena echar un vistazo a los atributos que definen la IA agéntica. Estas características permiten que la IA funcione de forma independiente y conserve la responsabilidad:
- Toma de decisiones
La IA agéntica procesa grandes cantidades de información para determinar el mejor curso de acción, sin necesitar entradas humanas constantes. Evalúa los datos disponibles y tiene en cuenta varios factores y, luego, selecciona una respuesta adecuada en función de los objetivos que se proporcionaron.
- Resolución de problemas
La IA agéntica adopta un enfoque estructurado y probabilístico para resolver desafíos complejos. Comprende su entorno, analiza las opciones disponibles, ejecuta acciones y refina su enfoque mediante el aprendizaje continuo.
- Autonomía
Una característica esencial de la IA agéntica es su capacidad para operar con mínima supervisión. No necesita instrucciones paso a paso para completar tareas, sino que sigue objetivos generales.
- Interactividad y control
La autonomía no es operar de forma aislada: la IA agéntica interactúa con los seres humanos, los sistemas y otros componentes de la IA para refinar sus acciones. Puede recopilar comentarios de los usuarios y modificar su enfoque basado en la supervisión humana. Del mismo modo, las protecciones integradas logran que la IA sea ética y siga el curso de la organización.
- Planificación
Los modelos de IA agéntica pueden gestionar flujos de trabajo de varios pasos dividiendo los objetivos en tareas estructuradas más pequeñas. Evalúan dependencias, anticipan posibles obstáculos y ajustan las estrategias de ejecución a medida que cambian las condiciones.
- Privacidad de datos
Debido a que la IA agéntica interactúa con información confidencial, debe contar con medidas estrictas de ciberseguridad y privacidad de datos. Es decir, cifrar los datos almacenados y transmitidos, aplicar controles de acceso, garantizar el cumplimiento de las regulaciones de la industria y las políticas de la empresa, etc.
- Monitoreo de comportamientos maliciosos
La IA agéntica debe monitorearse continuamente en busca de acciones no deseadas o perjudiciales, entre ellas, detectar posibles sesgos en la toma de decisiones e identificar anomalías que podrían indicar una violación de los datos.
- Registro de auditorías y trazabilidad
Para garantizar la responsabilidad, la IA agéntica debe mantener registros detallados de las fuentes de datos y las acciones que realizó. Estos registros permiten a las organizaciones rastrear cómo se llegaron a las conclusiones, lo cual facilita la investigación y el refinamiento del comportamiento de la IA.
- Monitoreo del rendimiento
Al igual que cualquier sistema empresarial, la IA agéntica requiere una evaluación continua del rendimiento. Las organizaciones deben rastrear las métricas clave y los KPI relevantes para la empresa. Vigilar de cerca el rendimiento ayuda a identificar cualquier ajuste que se pueda realizar a medida que el modelo de IA madura.
Como dijimos antes, la automatización no es nueva, la IA agéntica solo la lleva en una nueva dirección, cambiando lo que es posible. Además, con su capacidad de actuar de manera más independiente de lo que tradicionalmente ha sido posible, ofrece una serie de ventajas empresariales claras:
- Aumento de la eficiencia y la productividad
Al manejar procesos que requieren mucho tiempo con una intervención mínima, la IA agéntica brinda oportunidades para que los empleados humanos inviertan más tiempo y esfuerzos en actividades de mayor valor.
- Mejora de las experiencias de los empleados y de los clientes
Con su capacidad para interpretar el contexto y adaptar las respuestas, la IA agéntica ofrece interacciones más personalizadas. Los clientes reciben un soporte más rápido y relevante, mientras que los empleados se benefician de la asistencia agéntica para respaldar su toma de decisiones y optimizar sus flujos de trabajo.
- Empoderamiento y colaboración estratégica entre humanos e IA
En lugar de reemplazar los roles humanos, la IA agéntica sirve como un socio inteligente que se integra en los procesos existentes. Ayuda de manera inteligente en investigaciones, recomienda soluciones y potencia la optimización del flujo de trabajo. Si se usa correctamente, la IA agéntica se convierte en una herramienta confiable para usar en toda la fuerza laboral.
- Mayor especialización
La automatización tradicional aplica reglas generales a una variedad de tareas, pero la IA agéntica hace posible la hiperespecialización. Las empresas pueden desplegar agentes de IA adaptados para responsabilidades de nicho, prácticamente cualquier responsabilidad de nicho, siempre que se basen en los datos de formación adecuados, sin necesidad de revisar toda su infraestructura.
- Innovación
La IA agéntica puede analizar rápidamente conjuntos de datos masivos, identificar patrones y probar múltiples soluciones, lo que acelera la detección y la resolución de problemas. En industrias en las que se hacen muchas investigaciones, favorece la experimentación, lo que ayuda a las empresas a descubrir conocimientos y refinar estrategias más rápido que los equipos humanos por sí solos.
- Escalabilidad
La IA agéntica puede ampliar su alcance a medida que evolucionan las necesidades empresariales. Proporciona flexibilidad sin la necesidad de hacer reconfiguraciones constantes.
No se puede negar que la IA agéntica tiene el potencial de cambiar la forma en la que operan las empresas. Desafortunadamente, como cualquier tecnología avanzada, conlleva ciertos desafíos:
- Datos y herramientas
La IA agéntica depende del acceso a datos limpios y bien estructurados, así como de las herramientas adecuadas para ejecutar tareas. Si los datos están incompletos, son incoherentes o están desactualizados, la capacidad de la IA de tomar decisiones se ve comprometida. Del mismo modo, sin las integraciones con el software y las API empresariales adecuadas, la IA agéntica puede tener dificultades para actuar de manera eficaz dentro de un entorno empresarial.
- Formación sobre flujos de trabajo
Si los flujos de trabajo no son claros o se siguen de manera coherente, la IA agéntica tendrá una comprensión limitada de cómo ejecutar las tareas. Sin datos de formación estructurados, es probable que el sistema requiera una intervención humana significativa para funcionar correctamente.
- Cooperación y gestión de agentes de IA
Muchos casos de uso empresarial implican que varios agentes de IA trabajen juntos, pero garantizar una colaboración eficaz puede ser un desafío. Podría ser necesario un sistema de orquestación detallado para evitar que sus interacciones se vuelvan ineficientes o, incluso, contraproducentes.
- Autonomía y supervisión
La IA agéntica puede operar de forma independiente, pero esa autonomía debe equilibrarse con la supervisión humana. Si no se controla, la IA puede realizar acciones que no estén en armonía con los objetivos empresariales o las pautas éticas. Las organizaciones deben implementar protecciones para garantizar que las decisiones basadas en IA permanezcan dentro de los estándares establecidos y respalden los objetivos empresariales.
- Transparencia y confianza
Los sistemas de IA agéntica a menudo funcionan como “cajas negras”, lo que dificulta comprender cómo se toman las decisiones. Cuando las acciones impulsadas por la IA carecen de explicaciones claras, la confianza en el sistema disminuye. Las empresas necesitan mecanismos para la interpretabilidad de la IA para que los usuarios puedan validar las decisiones de la IA.
- Seguridad y privacidad
La integración de la IA agéntica con los sistemas empresariales aumenta la exposición a algunos riesgos de seguridad. La IA que maneja información confidencial debe protegerse contra las filtraciones de datos y el acceso no autorizado. Debe implementarse una estrategia de seguridad de TI dondequiera que opere la IA agéntica.
- Generalización más allá de ámbitos estrechos
La IA agéntica funciona bien en entornos definidos, pero puede tener problemas con algunas tareas que están fuera de sus datos de formación, lo que produce resultados inexactos o no se adapta cuando es necesario. Para mitigar esa situación, las organizaciones deben establecer protecciones que detecten cuándo la IA opera fuera de su experiencia, de modo que las tareas puedan escalarse a los responsables de la toma de decisiones humanas.
- Explicación de las decisiones
Sin un razonamiento claro detrás de sus opciones, la IA agéntica puede crear confusión o cometer errores difíciles de corregir. Los modelos de toma de decisiones deben estar estructurados, de manera que los usuarios puedan rastrear la lógica de la IA. De lo contrario, las empresas pueden tener dificultades para resolver comportamientos inesperados.
Hoy en día, las empresas dependen de una combinación de herramientas de automatización, análisis predictivo y supervisión humana, pero, a medida que crecen las demandas, también aumenta la necesidad de contar con sistemas que puedan manejar la complejidad con menos intervención. La IA agéntica salva esta brecha, ya que responde a las tareas al mismo tiempo que gestiona activamente los flujos de trabajo y realiza ajustes estratégicos. Esto convirtió a la tecnología en un recurso de vital importancia en diversas industrias:
- Tecnología de la información
La IA agéntica puede monitorear los sistemas de tecnología de la información (TI) para detectar problemas de rendimiento y automatizar la solución de problemas. Identifica patrones en el comportamiento del sistema, predice posibles fallas y aplica acciones correctivas antes de que ocurran interrupciones, lo que mejora el tiempo de uso y la resiliencia operativa.
- Seguridad y riesgo
En el área de seguridad de TI, la IA agéntica monitorea las redes en busca de amenazas y responde a incidentes en tiempo real. Adapta las medidas de seguridad en función de los riesgos en evolución, lo que ayuda a las organizaciones a anticiparse a las amenazas y a mantener los estándares de cumplimiento esenciales.
- Recursos Humanos
Si se integra en un sistema de gestión de recursos humanos (HRMS), la IA agéntica puede manejar tareas tales como la revisión de currículums, la incorporación de empleados y la planificación de la fuerza laboral. Refina las recomendaciones de contratación y personaliza el desarrollo de los empleados según las necesidades cambiantes de la fuerza laboral.
- Administración de la relación con los clientes
Si se integra en plataformas de gestión de la relación con los clientes (CRM) y gestión de servicio al cliente (CSM), la IA agéntica mejora la relación con los clientes al analizar interacciones pasadas y predecir necesidades. Automatiza los seguimientos y sugiere soluciones adaptadas a los historiales de clientes individuales.
- Finanzas
En las operaciones financieras (FinOps), la IA agéntica rastrea la actividad financiera, señala las transacciones irregulares e identifica oportunidades de ahorro de costos. También ayuda a los equipos de finanzas a gestionar los presupuestos de manera más eficaz mediante el análisis de tendencias y la predicción de gastos futuros.
- Cadena de suministro
La IA agéntica respalda la gestión de riesgos de la cadena de suministro mediante el análisis de los cambios de la demanda y el monitoreo del rendimiento de los proveedores. Detecta interrupciones y ajusta las estrategias de adquisición para mantener el funcionamiento correcto y consistente de las operaciones.
- Desarrollo de aplicaciones
Dentro del ciclo de vida del desarrollo de software, la IA agéntica automatiza las pruebas, detecta errores, favorece la optimización de código y más. También es una herramienta potente en el desarrollo ágil, ya que acelera la implementación mediante el refinamiento del software basado en datos de uso.
- Servicio al cliente y soporte para empleados
La IA agéntica mejora el servicio al cliente y la gestión de los empleados automatizando las consultas de rutina y proporcionando recomendaciones en tiempo real. Ayuda a los equipos de servicio al cliente a resolver problemas más rápido y ayuda a los empleados con tareas relacionadas con RR. HH.
Para funcionar de manera eficaz, la IA agéntica pasa por un proceso estructurado. Por lo general, se define en cinco etapas:
Antes de que la IA agéntica pueda actuar, primero debe recopilar y procesar información de su entorno. Extrae datos de varias fuentes, incluidas bases de datos, API y fuentes de sensores en tiempo real, lo que desarrolla una comprensión amplia y actualizada de la tarea en cuestión. Durante esta etapa, identifica patrones clave, filtra detalles irrelevantes y organiza la información para que pueda revisarse correctamente.
Después de que la IA procesa los datos, pasa a la etapa de razonamiento. En esta etapa, identifica patrones y evalúa las relaciones entre los puntos de datos. Puede comparar las condiciones actuales con tendencias históricas, evaluar riesgos o calcular probabilidades, lo cual le permite refinar su comprensión antes de seleccionar el siguiente curso de acción.
En lugar de ejecutar una acción de inmediato, la IA agéntica estructura sus tareas en una secuencia lógica. Prioriza los pasos, considera los posibles obstáculos y determina la forma más eficiente de proceder. El sistema también puede optar por revisar su enfoque en respuesta a las condiciones cambiantes, y así garantizar que las acciones previstas sigan siendo pertinentes. También se evalúan las dependencias entre tareas para evitar conflictos o ineficiencias.
Una vez que finaliza un plan, la IA agéntica ejecuta tareas a través de interacciones directas del sistema. Puede ajustar configuraciones, desencadenar procesos automatizados o solicitar aprobación cuando sea necesario. Las acciones se llevan a cabo en función de políticas predefinidas para mantener la precisión y el cumplimiento. Si se producen resultados inesperados, la IA puede poner en pausa la ejecución y escalar los problemas para revisarlos. Las protecciones integradas garantizan que las acciones impulsadas por la IA se mantengan alineadas con los requisitos empresariales.
Tras completar una tarea, la IA agéntica revisa el resultado para determinar si se necesitan ajustes adicionales. Incorpora comentarios de los registros del sistema y de las interacciones de los usuarios y, si se detectan errores o ineficiencias, la IA actualiza su proceso de toma de decisiones para futuros escenarios. Con el tiempo, este aprendizaje iterativo le permite refinar su rendimiento sin necesidad de reprogramación manual. Un bucle de comentarios continuo garantiza que la mejora sea continua.
La IA agéntica plantea posibilidades prácticamente ilimitadas, pero los resultados reales de la inversión dependen de la eficacia con la que se implemente la tecnología. Las organizaciones que realicen los pasos correctos desde el principio estarán mejor posicionadas para maximizar el valor de sus soluciones de IA agéntica. Consideremos las siguientes prácticas recomendadas:
- Incorporar IA en los procesos operativos
La IA agéntica no funciona bien de forma aislada; para ser eficaz, debe encajar en los flujos de trabajo existentes. Conecta la IA con aplicaciones empresariales, infraestructura de TI y herramientas de automatización de procesos para garantizar que las decisiones y las acciones respalden las operaciones empresariales. Solo recuerda: La IA debe mejorar, no interrumpir, la forma en que se realiza el trabajo.
- Aprovechar la infraestructura empresarial actual
En lugar de desarrollar sistemas de IA independientes desde cero, las empresas deben integrar la IA agéntica en sus plataformas establecidas. La incorporación de la IA en la planificación de recursos empresariales (ERP), la CRM y los sistemas de gestión de TI mejora la adopción y reduce la complejidad innecesaria.
- Definir objetivos medibles y centrarse en el impacto
La IA agéntica funciona mejor cuando se le proporcionan objetivos claros y estructurados. El establecimiento de objetivos SMART (específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con límites de tiempo) garantiza que estos objetivos sigan siendo accesibles. Las organizaciones también deben identificar áreas de alto valor en las que la IA agéntica pueda ofrecer las mejoras más tangibles.
- Establecer la gobernanza y la supervisión
Con una mayor autonomía de la IA, surge la necesidad de reforzar la gobernanza, el riesgo y el cumplimiento (GRC). Las empresas deben desarrollar políticas que definan el comportamiento aceptable de la IA, establezcan umbrales de riesgo y garanticen el cumplimiento de las regulaciones.
- Evitar implementaciones de IA fragmentadas
Las soluciones de IA independientes podrían parecer atractivas, pero pueden crear ineficiencias a largo plazo. Las plataformas desconectadas dificultan la gestión de los procesos impulsados por la IA, lo que genera una toma de decisiones aislada.
- Validar modelos y refinar continuamente
Las pruebas de IA agéntica en entornos controlados permiten a las empresas detectar debilidades antes de la implementación completa. Las organizaciones deben simular situaciones del mundo real y rastrear el rendimiento de la IA en varias condiciones. Un ciclo de pruebas, validaciones y mejoras ayuda a mantener la viabilidad de la IA.
- Estructurar la toma de decisiones para la IA y los equipos humanos
La IA agéntica debe complementar la toma de decisiones humanas, lo que significa definir cuándo la IA debe actuar de forma independiente y cuándo se requiere la intervención humana. El andamiaje de decisiones, como los puntos de control de aprobación, las rutas de escalación y los límites predefinidos, ayuda a equilibrar esta supervisión con la necesidad de eficacia siempre presente.
- Comenzar de a poco, pero iterar rápidamente
En lugar de intentar una implementación de IA a gran escala, las empresas deben comenzar con proyectos piloto. Probar la IA agéntica en casos de uso controlados permite acelerar el aprendizaje y la escalación. Del mismo modo, la iteración rápida ayuda a identificar los desafíos de manera temprana y garantiza que la IA esté optimizada antes de la implementación completa.
- Fomentar una cultura de aprendizaje impulsado por la IA
En armonía con el tema de la adaptabilidad, las organizaciones que adoptan la IA también deben adaptar su mentalidad. Anima a los empleados a interactuar con la IA y proporcionar comentarios, y ofrece formación y otro tipo de apoyo para ayudar quienes se resisten a la tecnología a sentirse más a gusto usándola. Las empresas que integran la IA en su cultura de aprendizaje estarán mejor equipadas para convertir esta innovación en una ventaja estratégica a largo plazo.
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