Agentes de IA: ‘the next big thing’ en la transformación del negocio 

El interés por los agentes de IA queda patente en el último AI Quarterly Pulse Survey de KPMG, donde ya el 65% de las empresas encuestadas afirman estar inmersas en pilotos (hace tan solo tres meses este dato era un 37%). En este mismo informe, el 12% de los encuestados confirma haber implementado por completo algún caso de uso con agentes. Este creciente interés refleja una tendencia clara hacia sistemas con mayor nivel de autonomía y sofisticación que permitan capturar valor de forma más clara. Los agentes son sistemas que pueden operar de manera independiente, adaptarse en tiempo real a los cambios de contexto y tomar decisiones complejas sin necesidad de intervención humana constante. Son especialmente adecuados para flujos de trabajo donde enfoques determinísticos y basados en reglas anteriores resultan insuficientes o difíciles de mantener.   

Pero, ¿qué son realmente los agentes de IA? 

El término “agente” ha generado cierta confusión, asociándose a menudo con cualquier sistema que responde automáticamente a una entrada. Los chatbots ‘tradicionales’ (precursores de los agentes) emplean técnicas como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para entender preguntas y automatizar respuestas dentro de un marco limitado. Son una modalidad específica de IA conversacional. En cambio, la capacidad agentiva forma parte de un marco tecnológico más amplio que implica sistemas con diferentes niveles de autonomía, memoria a largo plazo o capacidades avanzadas de razonamiento y planificación dinámica así como de ejecución tareas complejas.  

Para facilitar el entendimiento, OpenAI propone un marco ilustrativo de la evolución de la IA, partiendo de asistentes puramente conversacionales (lo que denomina etapa 1) a Agentes IA (ubicados en la etapa 3). Cinco etapas que reflejan el salto cualitativo actual y el potencial que queda por delante. 

• Nivel 1 – Asistentes conversacionales: Responden a instrucciones simples, sin memoria ni razonamiento profundo 

• Nivel 2 – Asistentes con razonamiento: Pueden resolver tareas estructuradas mediante técnicas como Chain of Thought 

• Nivel 3 – Agentes autónomos: Planifican, ejecutan y se adaptan utilizando herramientas, memoria y feedback del entorno 

• Nivel 4 – Agentes colaborativos: Interactúan entre sí, coordinando estrategias y habilidades especializadas 

• Nivel 5 – Sistemas organizativos completos: Tienen la capacidad de replicar la actividad de una empresa o equipo completo, con estructura y gestión propias 

Esta evolución posiciona a los agentes de IA como sistemas que pueden operar con diferentes grados de independencia, adaptarse en tiempo real a los cambios de contexto y tomar decisiones complejas sin necesidad de intervención humana constante. Esto abre un sinfín de opciones para transformar modelos de negocio y redefinir modelos operativos dejando atrás reflexiones únicamente centradas en la pura automatización.  

¿Cómo funcionan los agentes de IA? Ciclo y componentes 

Funcionalmente, un agente IA posee características que le dotan de esas capacidades para actuar “como” un humano:    

• Aprovecha un modelo de lenguaje (LLM) para gestionar la ejecución del flujo de trabajo y tomar decisiones. 

• Tiene la capacidad de reconocer la finalización de un flujo de trabajo y de corregir proactivamente sus acciones si detecta errores o desviaciones.   

• Puede detener la ejecución en caso de fallo y transferir el control de vuelta al usuario, garantizando un mecanismo de seguridad.    

• Tiene acceso a diversas herramientas para interactuar con sistemas externos (tanto para recopilar contexto como para realizar acciones) y selecciona dinámicamente las herramientas apropiadas según el estado actual del flujo de trabajo, operando siempre dentro de guardrails (conjunto de límites operativos que definen el comportamiento permitido de un agente IA ) previamente definidos. 

Ya hemos visto que un agente no solo responde. Decide. Planifica. Ejecuta. Aprende. Y, lo más importante, puede operar con grados de autonomía crecientes que elevan su rol dentro de la organización. 

Conceptualmente, podríamos definir su funcionamiento como un ciclo continuo de tres fases: Observación, Planificación y Ejecución.    

• Observación: los agentes recopilan información del entorno en el que operan, incluyendo interacciones con usuarios, métricas de rendimiento y otros datos relevantes. Mantienen esta observación a lo largo del tiempo mediante el uso de memoria.    

• Planificación: a partir de lo que observan, los agentes utilizan modelos de lenguaje (LLMs)  para analizar la situación, priorizar objetivos y elaborar un plan de acción adaptado al contexto y a su memoria previa. 

• Ejecución: una vez diseñado el plan, los agentes interactúan con otros agentes para delegar tareas especificas o con sistemas core como CRM, ERP… mediante API u otros protocolos como MCP, RAG o workflows de orquestación multiagente. Estas integraciones permiten a los agentes no solo consumir información o ejecutar acciones, sino también colaborar entre sí, gestionar dependencias y aplicar ciclos iterativos de validación y mejora. 

Este ciclo se refuerza continuamente, permitiendo a los agentes adaptarse y colaborar para alcanzar metas más complejas. Este proceso suele ser iterativo y puede incluir consultas intermedias al usuario o comprobaciones automáticas. Los agentes están diseñados para adaptarse continuamente, lo que los hace especialmente adecuados para tareas abiertas que requieren razonamiento y planificación. 

A nivel formal, podemos ver un agente de IA como un sistema compuesto, principalmente, por cuatro componentes funcionales clave que interactúan de forma dinámica para dotarlo de autonomía, adaptabilidad y capacidad de ejecución contextual. 

• El modelo de lenguaje (LLM) constituye el núcleo cognitivo del agente: es quien interpreta el objetivo, genera lenguaje natural, razona, toma decisiones y orquesta las acciones. Su elección —en cuanto a tamaño, coste, latencia o precisión— debe responder al caso de uso específico y a los requisitos de negocio 

• La memoria permite al agente almacenar y utilizar información de sesiones pasadas, estados intermedios y aprendizajes. Se articula en tres niveles: episódica (qué ocurrió en una conversación concreta), semántica (conocimientos adquiridos o integrados), y procedimental (cómo ejecutar tareas), habilitando una experiencia continua, personalizada y evolutiva 

• La orquestación es la lógica de control que descompone objetivos complejos en subtareas, decide qué herramienta o subagente debe activarse, y en qué orden. Esta capa de planificación permite al agente ejecutar workflows dinámicos, delegar, validar y corregir, operando de forma iterativa hasta alcanzar el resultado deseado. En entornos multiagente, también coordina la colaboración entre diferentes agentes especializados 

• Por último, el componente de conocimiento y retrieval conecta al agente con fuentes de información externas e internas —como documentos, bases de datos, APIs corporativas, buscadores y otros agentes especializados o sistemas del stack digital existente: ERP, CRM, bases documentales, plataformas colaborativas, etc.— para complementar lo que sabe con lo que necesita saber en tiempo real. Esta capacidad de recuperar contexto relevante, filtrarlo y combinarlo con su memoria e instrucciones es esencial para operar con precisión en entornos complejos y altamente interconectados 

En conjunto, estos cuatro elementos convierten a los agentes de IA en sistemas operativos inteligentes capaces de observar, planificar, actuar y aprender con grados crecientes de autonomía dentro de un ecosistema de negocio. 

Game changer en la transformación de negocios 

Con todo ello, los agentes de IA representan una oportunidad estratégica para transformar negocios creando nuevas formas de colaboración entre humanos y máquinas. Permiten no solo automatizar procesos complejos de extremo a extremo, sino también mejorar la toma de decisiones analizando grandes volúmenes de datos y actuando proactivamente, ampliando nuestras capacidades individuales y permitiéndonos gestionar tareas complejas a través del lenguaje natural. Son especialmente adecuados para casos de uso que implican decisiones complejas, datos no estructurados o sistemas basados en reglas abiertas.    

Cada vez son más los casos de uso que plantean agentes de IA en funciones clave como marketing, finanzas, legal, recursos humanos o TI, no solo para mejorar la eficiencia, sino para habilitar nuevas formas de interacción con clientes, empleados y sistemas, introduciendo un nuevo paradigma operativo basado en autonomía, razonamiento y colaboración entre humanos y máquinas. En marketing por ejemplo, se están desplegando agentes de IA enfocados en generar contenido creativo en tiempo real, adaptando estrategias de campaña según el comportamiento del consumidor y personalizando la experiencia a un nivel granular cada vez mayor. En concreto, en el ámbito D2C (Direct-to-consumer), compañías de gran consumo utilizan agentes para reducir de semanas a horas el ciclo de creación y publicación de campañas digitales. Otro ejemplo claro de aplicación es el área de finanzas, donde se están desarrollando casos de uso enfocados en la consolidación de datos contables,  reporting ejecutivo o detección de desviaciones simulando incluso escenarios de cierre mensual con criterios adaptativos según el contexto. En el área legal, emergen casos de agentes de IA especializados en análisis documental que asisten en la redacción de cláusulas contractuales, identifican riesgos regulatorios o extraen precedentes jurídicos relevantes a partir de grandes corpus normativos. En IT, surgen casos de uso como agentes que no solo resuelven incidencias técnicas frecuentes, sino que también orquestan procesos de mantenimiento predictivo, gestionan la interoperabilidad entre plataformas legacy y modernas, e incluso, generan código o documentación técnica en tiempo real con mayor o menor supervisión humana. Estos casos evidencian que la IA agentiva ya es una palanca de transformación que permite pasar de flujos poco o nada flexibles a sistemas dinámicos, contextuales y estratégicamente alineados con las prioridades del negocio. 

¿Cómo empezar con los agentes de IA? Modelos de adopción tecnológica 

Podemos simplificar la adopción de agentes de IA siguiendo, principalmente, dos modelos, Buy or Build: adquirir soluciones COTS (Commercial Off-The-Shelf) o desarrollo a medida de agentes de IA que responden a distintos niveles de madurez digital, velocidad de adopción y complejidad funcional.  

El primer modelo (Buy), se basa en soluciones COTS. En este modelo de adopción vemos, por un lado, soluciones que ya forman parte del stack tecnológico como, por ejemplo, las de Microsoft (Copilot), SAP (Joule) o Salesforce (Agentforce) entre otros… que apuestan por un despliegue progresivo de IA embebida en su core con un horizonte de agentes de IA claro en su roadmap de producto. Dentro de este modelo vemos, por otro lado, una segunda vertiente enfocada en tecnologías low code que plantean gradualmente la capacidad de crear agentes de IA personalizados. Un claro ejemplo es Microsoft Copilot Studio que permite crear sin conocimientos técnicos lo que el propio Microsoft denomina Agentes IA personalizados capaces de interactuar de manera inteligente con usuarios y automatizar tareas a través de conversaciones naturales.

[Cabe destacar que, en la fecha de elaboración de este artículo, las soluciones low-code y las plataformas con agentes de IA embebidos permiten construir experiencias conversacionales avanzadas, pero aún no alcanzan plenamente las capacidades agentivas descritas anteriormente —como la autonomía en la toma de decisiones, la planificación dinámica, la integración iterativa de herramientas o el uso de memorias persistentes—. No obstante, la ambición de muchos proveedores apunta claramente hacia ese horizonte, y es previsible que estas soluciones evolucionen rápidamente hacia modelos más autónomos y adaptativos en los próximos ciclos de innovación]. 

El segundo modelo (Build) corresponde al desarrollo de agentes personalizados “desde cero”. Este enfoque permite crear agentes altamente adaptados a procesos internos, con lógica avanzada de decisión, acceso a otras herramientas del stack, integración con API internas y uso de memorias o estrategias de planificación. Es especialmente útil para casos de negocio complejos, no cubiertos por soluciones estándar, o cuando se busca un mayor control sobre el comportamiento, la trazabilidad y la gobernanza del sistema. En este modelo de adopción es imprescindible definir una arquitectura modular que contemple los pilares fundamentales: la elección del modelo de lenguaje base (LLM), la orquestación mediante frameworks especializados (como LangChain, Semantic Kernel Agents…), el diseño de memorias internas —procedimental, semántica y episódica—, y un sistema robusto de acceso a conocimiento externo (retrieval) tanto estructurado como no estructurado. Esta combinación permite a los agentes no solo ejecutar tareas de forma autónoma, sino también aprender de experiencias pasadas, contextualizar decisiones y adaptar su comportamiento según el entorno. En esencia, los agentes construidos a medida representan la forma más avanzada y flexible de IA agentiva: no se limitan a seguir instrucciones, sino que construyen su propia lógica para alcanzar objetivos en entornos complejos, dinámicos y altamente específicos. 

En términos comparativos, el primer modelo enfocado en soluciones COTS (Commercial Off-The-Shelf) permite una adopción más rápida, menor coste inicial y mayor robustez en tareas estándar, aunque su flexibilidad y capacidad de personalización son limitadas. En cambio, el enfoque de desarrollo a medida ofrece máxima adaptabilidad y un potencial diferencial, pero implica una mayor inversión técnica, necesidad de gobierno específico y tiempos de implementación más largos. La decisión, para cada caso de uso, entre ambos modelos dependerá del grado de urgencia, la criticidad del caso de uso y la capacidad tecnológica de cada organización. En cualquier caso, una opción extendida y que plantea beneficios claros es un modelo híbrido que aporte agilidad en la captura de valor sin renunciar al potencial de soluciones más complejas a medida. 

Retos en su adopción 

Los retos que presenta la adopción de agentes de IA son tan grandes como la oportunidad. Los más significativos para asegurar una captura de valor responsable, ética y segura son: 

• Gobierno de la IA: en un contexto regulatorio cada vez más exigente, con el Reglamento de IA europeo ya en vigor y múltiples plazos de cumplimiento en marcha, resulta imprescindible para las organizaciones establecer un modelo robusto de gobierno de la IA que permita un despliegue seguro, ético y eficiente de esta tecnología. Este marco debe abarcar todos los sistemas de IA, incluyendo los agentes de IA, y contemplar la identificación e inventariado de soluciones propias y de terceros, su clasificación según el nivel de riesgo que define el AI Act, y la asignación clara de roles y responsabilidades en todo su ciclo de vida. Para los agentes de IA, esto implica establecer límites operativos explícitos —los denominados guardrails— que definan con precisión qué pueden y qué no pueden hacer, además de asegurar protocolos de autenticación, trazabilidad, control de accesos y auditoría continua. El modelo de gobernanza debe además estar alineado con los principios éticos corporativos, contemplar la alfabetización en IA del personal involucrado, e incluir políticas para evaluar, mitigar y monitorizar los riesgos tecnológicos y legales desde la fase de diseño. Un gobierno efectivo de la IA no solo asegura el cumplimiento normativo, sino que potencia la ventaja competitiva, genera confianza en los grupos de interés y facilita una adopción escalable, transversal y sostenible de los agentes de IA en toda la organización. 

• Calidad de los datos: la calidad del dato representa uno de los principales retos para la adopción efectiva de Agentes IA. Estos sistemas dependen críticamente de datos precisos, completos y actualizados para funcionar correctamente. Si los datos son inconsistentes, incompletos o están desestructurados, los agentes pueden tomar decisiones erróneas, generar resultados sesgados o fallar en la ejecución de sus tareas. Esto no solo compromete el valor que pueden aportar, sino que también incrementa los riesgos operativos, éticos y reputacionales. Como subraya el Foro Económico Mundial, a medida que se avanza hacia agentes más sofisticados y colaborativos (multi-agent systems), crecen las exigencias en términos de interoperabilidad y estandarización de datos, lo que requiere una base sólida de gobernanza y calidad del dato para evitar efectos indeseados y asegurar su integración responsable en las operaciones. 

• Seguridad: la adopción de agentes de IA plantea un desafío creciente en materia de ciberseguridad ya que estos sistemas actúan de forma autónoma, acceden a múltiples fuentes de datos y pueden ejecutar acciones críticas sin supervisión constante. Esta capacidad, si bien abre nuevas posibilidades operativas, también amplía la superficie de ataque y crea nuevos vectores de riesgo. Los agentes pueden ser manipulados mediante inputs maliciosos, explotaciones de vulnerabilidades en las herramientas que utilizan, o incluso, a través del secuestro de sus procesos de decisión. Además, su integración en sistemas core requiere conexiones seguras con API, bases de datos y aplicaciones internas, lo que exige medidas reforzadas de autenticación, trazabilidad y control de accesos. 

• ​Impacto cultural y humano: la adopción de agentes de IA en las organizaciones requiere no solo capacidades tecnológicas, sino también un profundo proceso de transformación cultural y desarrollo de competencias, lo que plantea un reto importante en términos de AI literacy y gestión del cambio. Para que estos sistemas puedan integrarse de forma efectiva y segura en los procesos corporativos, es esencial que los equipos comprendan cómo funcionan, qué decisiones pueden delegarse y cuáles deben supervisarse, así como los límites y riesgos asociados. El impacto de los agentes depende en gran medida del engagement y la adopción activa de los usuarios, por lo que es crucial acompañar su despliegue con iniciativas de comunicación, formación práctica y rediseño de procesos que garanticen confianza y alineamiento con los objetivos del negocio. 

El éxito no puede medirse por la sofisticación del agente, sino por su impacto 

La irrupción de los agentes de IA marca un punto de inflexión: pasamos de automatizar tareas a delegar objetivos. Esta transición redefine la relación entre tecnología, talento y estrategia organizativa. 

La adopción de agentes de IA va mucho más allá de la tecnología: exige madurez estratégica, cultural y operativa. No todas las organizaciones están preparadas para integrar agentes IA ya, e identificarlo a tiempo y construir un roadmap para asegurar su futura implantación es fundamental. Evaluar con honestidad dimensiones como modelo operativo, calidad del dato, arquitectura tecnológica, capacidades internas y gobierno ético es indispensable para evitar esfuerzos fallidos y capturar valor real. 

El éxito no puede medirse por la sofisticación del agente, sino por su impacto. Por ello, es fundamental establecer métricas claras, conectar esos indicadores con resultados de negocio tangibles (ahorro de tiempo, optimización de costes, impulso de ingresos) y monitorizar su evolución en tiempo real. Solo así será posible escalar.  

La confianza es un sine qua non. Principios éticos, políticas de privacidad, mecanismos de supervisión y cumplimiento regulatorio sólido —como los que exige el AI Act— no solo evitan riesgos, sino que habilitan una adopción escalable, legítima y sostenible. 

Me gustaría cerrar con una reflexión muy relevante de Erik Brynjolfsson, profesor en Stanford, para definir el momento que estamos viviendo: “El peligro no está en que los sistemas de IA sean demasiado inteligentes, sino en que sean demasiado tontos… al intentar replicar lo que hacemos en lugar de complementar lo que somos”. Es lo que denomina la “trampa de Turing”. Evitarla no es solo una decisión técnica, sino estratégica: la IA debe ser concebida como una palanca para expandir el potencial humano, no para reemplazarlo. En esa colaboración inteligente entre personas y agentes, está el verdadero valor. 

>