¿Qué es un agente de inteligencia artificial?

Los agentes de inteligencia artificial están redefiniendo la manera en que interactuamos con la tecnología. A diferencia de los modelos de IA tradicionales, que se limitan a responder preguntas o generar contenido, los agentes tienen un comportamiento agentic: pueden actuar, planificar, colaborar y ejecutar tareas de forma autónoma.

Nota: En inglés, este concepto se denomina agentic behavior: la habilidad de percibir, razonar, decidir y ejecutar acciones en nombre de los humanos dentro de un flujo de trabajo.
Estos agentes no son asistentes pasivos ni chatbots: son colaboradores inteligentes diseñados a medida para resolver tareas complejas dentro de organizaciones reales.

De asistentes pasivos a colaboradores activos

Hasta hace poco, la mayoría de las soluciones basadas en IA generativa se enfocaban en generar texto o responder consultas. Hoy, gracias a los avances en lenguaje natural, memoria contextual y coordinación de tareas, los agentes han evolucionado hacia sistemas capaces de tomar decisiones, ejecutar acciones complejas y aprender en el camino. Esta transición de herramientas de conocimiento a herramientas de acción marca un punto de inflexión en su aplicabilidad empresarial.

Tipos de agentes y sus capacidades

McKinsey identifica distintas categorías de agentes:

• Agentes copilotos: Diseñados para potenciar el trabajo individual. Asisten redactando, programando, buscando información o automatizando tareas repetitivas.
• Agentes de orquestación de flujos: Ejecutan y coordinan tareas dentro de procesos existentes. Ejemplos: Microsoft Copilot Studio, Salesforce Agentforce.
• Agentes especializados por dominio: Soluciones nativas de IA para funciones específicas como servicio al cliente o desarrollo de software.
• Agentes en modelos operativos AI-first: Integrados en el corazón de la operación empresarial. Transforman la estructura organizacional desde dentro.
• Trabajadores virtuales: Funcionan como miembros digitales del equipo. Ejecutan tareas completas dentro de estructuras organizativas existentes.

Cómo funcionan realmente los agentes

El funcionamiento de un agente sigue cuatro pasos clave:

1. Recepción del encargo: El usuario le asigna una tarea.
2. Planificación y ejecución: El sistema descompone el objetivo en subtareas y las asigna a agentes especializados.
3. Iteración: El agente busca retroalimentación, ajusta su salida y mejora la precisión del resultado.
4. Acción: El agente ejecuta las tareas necesarias para completar el encargo.

Este modelo permite a los agentes adaptarse a diferentes contextos sin necesidad de reprogramar completamente los sistemas existentes.

Mucho más que automatización

El verdadero potencial de los agentes no está solo en automatizar tareas, sino en reimaginar procesos completos. Por ejemplo, pueden colaborar en modernización de sistemas heredados, reestructurar flujos operativos y acelerar procesos de toma de decisiones. En sectores como servicios financieros, marketing, desarrollo de software o servicio al cliente, ya se están observando mejoras de doble dígito en eficiencia y productividad.

El nuevo paradigma: arquitecturas multi-agente

Las organizaciones que lideren esta transformación pasarán de arquitecturas centradas en aplicaciones a modelos donde cientos de agentes trabajan en paralelo, coordinando entre sí, con humanos y con otros sistemas. Estas arquitecturas permitirán una mayor modularidad, flexibilidad y capacidad de evolución continua.

Conclusión

Los agentes de IA representan mucho más que una nueva tecnología: son una nueva forma de trabajar. Aquellas organizaciones que entiendan este cambio temprano, y comiencen a experimentar con agentes aplicados a sus contextos reales, tendrán una ventaja significativa.

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