Cómo está impactando la IA agentiva: una visión por sectores 

En un escenario tecnológico dominado por la inteligencia artificial, la IA agentiva o basada en agentes se revela como la herramienta de moda cuando se trata de las últimas tendencias. Reconocida por Gartner como una de las tecnologías emergentes, en fase de lanzamiento y subiendo firmemente hacia el pico de expectativas sobredimensionadas, la consultora estima que tardará entre cinco y diez años en entrar en fase de productividad.  

Desde IDC comparten esta visión cuando apuntan a que, pese a que hoy en día los asistentes apoyados en IA dominan el mercado, serán los agentes autónomos los que triunfen a medio-largo plazo. Para comienzos de la próxima década, la compañía prevé que sustituirán aplicaciones enteras: ¿para qué utilizar un software de CRM, si puedes contar con una flota de agentes de CRM? El interés de las empresas es innegable: un 89% de cargos directivos en España prevé emplear agentes de IA en un plazo de 12 a 18 meses, de acuerdo a un reciente informe de Microsoft centrado en la aparición de un nuevo modelo de organización con la integración de IA como centro. El impacto será tal que se prevé que emerja un nuevo rol profesional, el de la persona responsable de agentes.  

Pese a la unanimidad en el veredicto de la futura importancia de la IA basada en agentes, el desarrollo no es ni mucho menos homogéneo. De acuerdo a un reciente estudio de Globant, hay tres sectores que están viviendo ya una primera oleada de este impacto: finanzas, retail e industria sanitaria. Gonzalo Goñi, director de ingeniería de soluciones en Salesforce, desarrolladora de la plataforma de agentes Agentforce, comparte la visión de la compañía. “La adopción de agentes está en pleno crecimiento y, por el momento, lo que estamos viendo es una aceleración clara y progresiva”, destaca. “Las organizaciones están pasando rápidamente de la experimentación a la puesta en producción y, cada vez más, integran estos agentes como parte estructural de sus operaciones”.  

“Las organizaciones están pasando rápidamente de la experimentación a la puesta en producción y, cada vez más, integran estos agentes como parte estructural de sus operaciones”  

Gonzalo Goñi

Integración en retail 

Goñi alude a un crecimiento transversal de la demanda de agentes autónomos, pero destacando el dinamismo en varios sectores, como el del retail y gran consumo. Aquí, explica Goñi, se detecta el uso de esta tecnología “para optimizar la experiencia del cliente y las operaciones logísticas”. Así mismo lo comparte Fernando Herranz, director de Experiencia Digital & eCommerce de Leroy Merlin España, quien habla de “una integración progresiva pero constante”, en una estrategia que enlaza con su modelo de omnicanalidad integral y que repercute tanto en su clientela como en el equipo. “La IA nos está permitiendo avanzar hacia una relación más fluida y personalizada con el cliente, y lo hacemos combinando visión estratégica con aplicaciones controladas y medibles”, utilizándola, por ejemplo, en procesos de automatización en tienda, generación de contenido digital y acompañamiento personalizado, tanto online como en tienda física.  

Herranz habla de un despliegue “ordenado y centrado en casos de uso concretos con impacto medible”. Cita iniciativas ya implementadas, como su asistente virtual 24/7 basado en IA generativa o el proyecto piloto Welcomer IA para tiendas físicas, y adelanta otras, “como ELO, que permitirá realizar ventas del marketplace directamente desde tiendas físicas, o un gestor de proyectos en colaboración con el Grupo ADEO, que facilitará el seguimiento integral de los proyectos de nuestros clientes”.  

En su caso, uno de los principales retos consiste en la integración coherente de la tecnología con su ecosistema omnicanal, con operaciones en tiempo real, a escala y con un alto grado de personalización. Esto “requiere una infraestructura tecnológica sólida, interoperable y en evolución constante”, garantizando la protección de datos y la transparencia algorítmica, “claves para mantener la confianza del cliente”. De cara al futuro, apunta a “una ampliación significativa del asistente virtual, que evolucionará para gestionar incidencias, realizar funciones de postventa y acompañar al cliente a lo largo de todo su ciclo de relación con la marca”. 

“La IA nos está permitiendo avanzar hacia una relación más fluida y personalizada con el cliente” 

Fernando Herranz

Una de las compañías del sector retail que está apostando decididamente por la inteligencia artificial es Carrefour, que en abril presentaba en España su proyecto ai.Carrefour. El objetivo central de esta iniciativa es facilitar la transición digital de los equipos para mejorar el servicio a su clientela, profundiza Francisco Escalona, CDO de Carrefour España. Entre las distintas soluciones que han puesto en marcha están Super Agente Uno.ia, asistente virtual “diseñado para apoyar la toma de decisiones estratégicas y optimizar los procesos operativos de la empresa, desde la gestión de productos y la logística hasta la eficiencia en las tiendas”, explica Escalona. Con el agente pueden, además, detectar nuevas tendencias y estrategias en alimentación saludable y sostenible o mejorar la experiencia y fidelización del cliente mediante la analítica de datos.  

Escalona destaca también ClubIA, “el primer asistente virtual con inteligencia artificial para un programa de fidelización en España”. Este analiza las preferencias y hábitos de compra de cada socio “para ofrecer una experiencia única e hiperpersonalizada gracias a su capacidad de interactuar con ellos”, con recomendaciones, propuestas de contenidos que añaden valor, como recetas adaptadas a sus preferencias, o información sobre tiendas Carrefour. La estrategia de despliegue de estas herramientas ha sumado, recientemente, la creación del Consejo Asesor de Inteligencia Artificial de la cadena, “lo que demuestra el compromiso de Carrefour con esta tecnología”.  

Tanto el CDO de Carrefour como el director de Leroy Merlin coinciden en uno de los principales aportes de la IA agéntica para sus negocios. “Es una oportunidad para potenciar el talento y construir un futuro más enriquecedor gracias a la capacitación en herramientas que nos ayudan en tareas repetitivas para poder enfocarnos en actividades de mayor valor añadido, como la creatividad, la innovación y la atención personalizada al cliente”, destaca Escalona. Herranz comparte esta misión de “liberar al equipo de tareas repetitivas que podrían automatizarse y permitirles enfocarse en lo que más valor aporta”. 

“Es una oportunidad para potenciar el talento y construir un futuro más enriquecedor gracias a la capacitación en herramientas que nos ayudan en tareas repetitivas para poder enfocarnos en actividades de mayor valor añadido” 

Francisco Escalona

Agentes para el sector finanzas 

Es el caso del de servicios financieros y banca, “donde las grandes entidades ya están integrando agentes para automatizar procesos críticos, mejorar la atención al cliente y reforzar la prevención del fraude”. Desde NTT DATA situaban en el 57% el porcentaje de entidades en España que ya han integrado algún tipo de solución de IA generativa: si bien no toda la ‘GenAI’ es IA agentiva, sí cabe pensar que, dada la popularidad de los agentes, la expansión de su hermana mayor hace prever futuras integraciones. De hecho, en Ibercaja ven la IA basada en agentes como “una extensión sofisticada de la IA generativa”, explica Nacho Torre, director de Estrategia, Transformación y Dato de Ibercaja. Detectan que la tecnología está aún en una fase muy temprana, y debe definir dos aspectos para su expansión: el regulatorio y el operativo.  

En línea con este análisis, la entidad se encuentra en una “fase de exploración y preparación”, desarrolla Torre, “finalizando la identificación y clasificación de los sistemas de IA existentes, evaluando sus riesgos y definiendo un modelo de gobernanza que permita su control formal a partir de la segunda mitad del año. Este marco incluirá también a los agentes que se desarrollen”, con los que esperan cubrir “tareas sencillas pero de alto impacto”. Sí manejan ya algunas ideas, como un agente que se conecte automáticamente cada mañana a la web del Banco de España para descargar el tipo de interés legal del dinero. “Este tipo de automatización, aunque básica, representa un caso de uso claro y replicable”. A medio plazo, la firma tiene previsto desarrollar “plataformas multiagente, capaces de coordinar múltiples tareas y colaborar entre sí, lo que abriría la puerta a una automatización más compleja y estratégica”. 

Aún desde esa fase incipiente, Torre profundiza en los desafíos de la implementación de la IA agentiva. En lo tecnológico, prioriza tanto la seguridad y privacidad como la adaptación a un entorno dinámico. “Por ello, es imprescindible construir plataformas tecnológicas flexibles y escalables, capaces de adaptarse rápidamente a los cambios del mercado sin comprometer la seguridad ni la gobernanza”. A efectos organizativos, llama a la necesidad de desarrollar una tecnología “extremadamente sencilla de usar y estar orientada a casos de uso concretos que aporten valor real”. 

“Es imprescindible construir plataformas tecnológicas flexibles y escalables, capaces de adaptarse rápidamente a los cambios del mercado sin comprometer la seguridad ni la gobernanza” 

Nacho Torre

IA agentiva en salud 

Los agentes autónomos tienen también un enorme potencial en sectores como el relacionado con la atención sanitaria, como defiende Goñi. “El uso de agentes puede aliviar la carga administrativa de los profesionales sanitarios y mejorar el acceso a la información por parte de los pacientes”, destaca el responsable de Salesforce, quien apunta a un crecimiento de los esfuerzos en esta industria. Para el doctor Ramón Puchades, especialista en medicina interna y coordinador del grupo de medicina digital de la Sociedad Española de Medicina Interna, SEMI, su integración está aún en una fase precoz. “Incluso en una fase que podríamos definir como de burbuja de IA”.  

Puchades destaca que aún se necesitan estudios e investigaciones que validen lo que por ahora son pruebas de casos de uso, pero sí distingue tres campos de aplicación en los que se están viendo movimientos tanto de agentes como de IA generativa: la clínica, la investigación y la docencia. En el primer aspecto, destaca su valor como herramienta de apoyo al diagnóstico, en seguimiento de pacientes y para la evolución clínica. En docencia puede servir para un aprendizaje “un poco más activo”, mientras que en investigación la integra para las búsquedas de literatura científica, de apoyo a la redacción o, incluso, en el reclutamiento para ensayos clínicos. A estos suma su uso en tareas de gestión, “para tratar de organizar las actividades y establecer el flujo de pacientes”. “Pero todo en una fase todavía muy precoz, muy inicial”, reitera. “Es muy importante establecer filtros de evidencia y calidad, porque no dejan de ser herramientas”, añade. “Necesita una validación, una evidencia y una calidad a la hora de llevarlo a la práctica, porque se trata sobre todo de que tenga beneficio en el paciente sin riesgos”.