Agentes de IA: seis casos de uso prometedores para las empresas

Los agentes de inteligencia artificial, una tecnología que promete automatizar tareas manuales en las organizaciones, están en auge. Esta tendencia que Forrester destacó en junio como una de las principales tecnologías emergentes para 2025 lleva la IA generativa un paso más allá al permitir que estas herramientas tomen decisiones operativas en lugar de generar contenido. Su impacto potencial en los flujos de trabajo empresariales está haciendo que organizaciones como Aflac, Atlantic Health System, Legendary Entertainment y el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA, entre otras, ya estén implantando esta tecnología.

Desde la industria tecnológica, el gigante del CRM Salesforce ha centrado su estrategia en torno a la IA basada en agentes, con el anuncio de Agentforce. El gigante de la gestión de servicios de TI ServiceNow también ha añadido agentes de IA a su Now Platform. Y Microsoft y otros también se están sumando a la contienda.

Con la aparición de agentes de IA en tantos entornos y plataformas, a las organizaciones interesadas en la tecnología puede resultarles difícil saber por dónde empezar. Según los expertos en IA, hasta ahora solo han surgido algunos casos de uso que han llegado a la cima.

Los agentes de IA se integrarán sin problemas con los sistemas ERP, CRM e inteligencia empresarial para automatizar los flujos de trabajo, gestionar el análisis de datos y generar informes valiosos, afirma Rodrigo Madanes, responsable global de innovación en IA de la consultora EY. Los agentes de IA, a diferencia de algunas tecnologías de automatización anteriores, pueden tomar decisiones en tiempo real, lo que convierte a la automatización de procesos en un caso de uso principal.

“Los agentes de IA pueden automatizar tareas repetitivas que antes requerían la intervención humana, como el servicio de atención al cliente, la gestión de la cadena de suministro y las operaciones de TI”, afirma Madanes. “Lo que distingue a la tecnología es su capacidad de adaptarse a las condiciones cambiantes y gestionar acciones inesperadas sin supervisión manual”.

He aquí los principales seis usos de los agentes de IA, según los expertos.

Desarrollo de software

Los agentes de IA prometen transformar los asistentes de programación de IA, o copilotos, en herramientas de desarrollo de software más inteligentes que escriben grandes fragmentos de código.

Si bien los asistentes de programación han recibido críticas mixtas hasta ahora, la firma de analistas Gartner predice que los agentes de IA más inteligentes escribirán la mayor parte del código dentro de tres años, lo que generará la necesidad de que la mayoría de los ingenieros de software actualice su formación. Los agentes de programación no solo escribirán el código, sino que otros agentes lo revisarán en busca de errores, dice Sheldon Monteiro, vicepresidente ejecutivo y director de productos de Publicis Sapient, una firma de asesoría en transformación digital.

“Las cadenas de herramientas DevOps ya automatizan los flujos de trabajo, así que añadir agentes de IA es una evolución natural“, señala. “Estos agentes pueden realizar ingeniería inversa de especificaciones de código de forma autónoma, realizar ingeniería directa de casos de prueba y código a partir de especificaciones y aprobar elementos que cumplan con ciertos criterios, mejorando el nivel general de automatización”.

Una RPA potenciada

Muchas organizaciones ya están utilizando la automatización robótica de procesos para automatizar tareas simples y repetitivas en muchas áreas. Los agentes de IA también pueden automatizar tareas, pero además pueden encargarse de problemas más complejos que requieren una funcionalidad de toma de decisiones de nivel superior, afirma Monteiro.

“Con la IA, la RPA va más allá de las acciones basadas en reglas hacia procesos adaptables y autónomos, mejorando significativamente la eficiencia en las operaciones comerciales”, indica. “Las nuevas herramientas nos permiten capacitar a los agentes no sólo para que realicen las tareas más simples que hacía la RPA, sino también para que puedan comprender algunos de los matices de cuándo funciona la lógica de excepción”.

Automatización de la atención al cliente

Las organizaciones han utilizado durante mucho tiempo chatbots y bots de voz simples para gestionar solicitudes simples de servicio al cliente, pero los agentes de IA permitirán que la automatización del servicio al cliente evolucione hacia un servicio más sólido que no solo responda algunas preguntas frecuentes, dice Glenn Nethercutt, director de tecnología de Genesys, proveedor de soluciones de experiencia del cliente basadas en IA.

“La forma en que tiendo a definir la IA basada en agentes es como una capacidad autónoma para realizar tareas basadas en razones, de varios pasos y no deterministas”, dice Nethercutt. “Es una capacidad de gestionar procesos de toma de decisiones realmente complejos y adaptativos sin necesidad de una guía humana”.

Estos agentes de servicio al cliente cubrirán una variedad de industrias y funciones, lo que incluye el comercio minorista, los servicios financieros y el soporte de TI, dice. En lugar de un bot que responde a una cantidad limitada de preguntas, los agentes de IA podrán comprender y brindar respuestas contextuales para una amplia gama de necesidades de los clientes.

Por ejemplo, un cliente bancario podrá decir: “Coge dinero de la cuenta que tenga más dinero y transfiérelo a mi cuenta corriente”. Un chatbot simple normalmente no puede entender qué significa “la cuenta con más dinero”, señala Nethercutt. “La idea es disponer de un conjunto de acciones que se pueden realizar y tener una IA que sea lo suficientemente inteligente”, dice. “Estas son las opciones que tengo y las que puedo elegir usar; las barreras de protección se volverán cada vez más complejas”.

Flujos de trabajo empresariales

En un escenario en el que ServiceNow, Salesforce y otros proveedores están adoptando la IA basada en agentes, se espera que los flujos de trabajo empresariales mejoren con la  automatización de tareas rutinarias. Por ejemplo, un agente de IA podría convertir las notas de las reuniones en tickets de proyecto sin intervención humana o activar un pedido a un proveedor en respuesta a una predicción de oferta y demanda, ejemplifica Monteiro.

Las organizaciones que implementan herramientas de TI de un gran proveedor en toda la empresa deberían tener ventaja sobre las empresas que utilizan una variedad de soluciones que pueden necesitar estar vinculadas por API, agrega. Será importante que las empresas agrupen todos sus datos y eviten los silos de información. “La pregunta que se está materializando para los CIO es: ‘¿A quién le va a confiar la creación de su almacén de contexto, que es su conocimiento profundo de cómo funciona su empresa?’”, añade. “Piense en todo el conocimiento que tiene de su empresa. ¿Qué pasaría si su LLM realmente supiera la totalidad de cómo funciona su empresa?”.

Ciberseguridad y detección de amenazas

Varios proveedores de ciberseguridad han implementado agentes de IA para detectar y responder a las amenazas. “Los agentes de IA aplicados a la ciberseguridad pueden detectar, reaccionar e incluso mitigar de forma autónoma las amenazas de seguridad y fraude casi en tiempo real, lo que reduce los tiempos de respuesta a posibles ataques y mejora la seguridad general”, recuerda Monteiro.

Además, los agentes de IA pueden habilitar protocolos de seguridad personalizados que se adaptan a amenazas y vulnerabilidades específicas, según el proveedor de agentes de IA Beam. “Esta automatización basada en agentes de IA garantiza un mecanismo de defensa más sólido”, afirma la empresa. Los agentes de IA también pueden impulsar la eficiencia y el ahorro de costes al automatizar las tareas rutinarias y las respuestas de seguridad, según Beam.

Inteligencia empresarial

Otra área en la que los agentes de IA tendrán un gran impacto es la inteligencia empresarial. Si bien los paneles de BI (business intelligence) son relativamente fáciles de usar, obtener información que vaya más allá de las categorías estándar a menudo ha requerido el trabajo de un equipo de datos, dice Ryan Janssen, cofundador y director ejecutivo de Zenlytic, un proveedor de BI impulsado por IA.

La IA basada en agentes combinada con una solución de BI podría brindar a más empleados acceso a análisis útiles, dice. Por ejemplo, un agente de IA para BI podría asesorar a un equipo de marketing sobre dónde gastar su presupuesto o crear un gráfico basado en un ejemplo dibujado en una servilleta, afirma Janssen. Los agentes de IA que comprenden las entradas de voz pueden generar información de datos comerciales basada en preguntas habladas como, “¿cuáles son nuestros tres principales canales de marketing?”.

“Esa es una pregunta muy natural, pero es ambigua”, señala Janssen, y, por tanto, no se puede trasladar al chatbot. “¿Qué quiere decir con ‘superior’? El agente, cuando está bien diseñado, dirá: ‘Oh, espere, esto es ambiguo; necesito volver atrás y usar una herramienta para esto’”. Muchas organizaciones acaban de comenzar su viaje hacia los agentes de IA y todavía hay cientos de usos por descubrir, añade Janssen. Los agentes de codificación son un caso de uso incipiente porque la programación está impulsada por los detalles y requiere mucho tiempo, pero ahora los aficionados a escribir código están creando aplicaciones utilizando asistentes.

Estos asistentes aplican con más facilidad a los trabajos más arduos o que requieren prestar mucha atención a algunos detalles, dice Janssen. Cuando docenas de agentes se conectan y organizan, es cuando las empresas verán nuevos avances, añade. Apenas estamos empezando a ver lo que los agentes pueden hacer, subraya. “Todavía no sabemos cómo es su organización, cómo se supone que deben interactuar y cómo se gobiernan. Pero no tengo dudas de que en los próximos años lo vamos a entender”.