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Agentes de IA: La próxima frontera para los responsables de la toma de decisiones en las empresas

visión
12 de mayo de 2025
9 min leer

Autor

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Anurag Sahay

Director General y Jefe de la Unidad de Negocio Global - IA y Datos en Nagarro. Dirige estratégica y técnicamente el segmento de IA Generativa, minimizando el riesgo y maximizando su impacto para los clientes.

Los directivos de las empresas hacen malabarismos con los cambios del mercado, los retos operativos y la competencia, al tiempo que se ahogan en datos y corren contra el tiempo. Esta presión conduce a la fatiga en la toma de decisiones, a un liderazgo reactivo y a la pérdida de oportunidades, una rutina difícil de romper. El panorama empresarial actual requiere una resolución de problemas más inteligente y fluida que vaya más allá de los métodos tradicionales para seguir el ritmo del cambio.

Los agentes de IA están haciendo exactamente eso por nosotros al responder con tecnología.

¿Qué son los agentes de IA?
Ciclo Sense-Think-Respond

"Los agentes de IA funcionan en un ciclo continuo Sense-Think-Respond, recopilando datos constantemente, evaluando sus próximos pasos y ejecutando acciones de forma autónoma."

Uno de los cambios más esperados en la IA es que los agentes de IA se conviertan en la corriente principal en 2025. Estos agentes pueden funcionar de forma autónoma y tomar decisiones rápidamente con una intervención humana mínima. Mientras que los modelos de IA son conocidos por depender de las indicaciones y órdenes del usuario, estos agentes de IA aprenden, cambian y actúan de forma autónoma.

Los agentes de IA están asumiendo funciones más centradas en el ser humano al proporcionar orientación, tutoría e incluso apoyo terapéutico, trabajando con menos aportaciones directas. Esta creciente sofisticación permite una interacción más profunda e intuitiva tanto en contextos personales como profesionales.

También integran grandes cantidades de datos de los usuarios y los perfeccionan continuamente para comprender sus preferencias y anticiparse a sus necesidades. Este avance, protagonizado por los agentes de IA en la empresa, representa un gran avance para ellas, ya que impulsa la productividad, redefine la toma de decisiones y transforma la forma en que las organizaciones y las personas interactúan con la tecnología.

Por qué es importante ahora


El entorno empresarial actual se define por la volatilidad, la ineficacia operativa y la sobrecarga de información. Los agentes de IA ofrecen una salida, reduciendo la complejidad con velocidad y escala. Los primeros en adoptarlos han multiplicado por 10 la productividad, han conseguido tasas de error cercanas a cero y nuevas fuentes de ingresos. Los agentes de IA se convierten en esenciales.

Al igual que las máquinas revolucionaron el trabajo manual, los agentes de IA están llamados a transformar el trabajo del conocimiento.

En esta carrera, la indecisión es el mayor riesgo. Las empresas más ágiles ya están desplegando agentes de IA para escalar operaciones, tomar decisiones más agudas y desbloquear nuevo valor. Deloitte predice que, para 2027, el 50% de las empresas que utilicen IA contarán con el apoyo de agentes autónomos.


Tres tipos de agentes de IA y por dónde empezar


Los agentes de IA están saliendo rápidamente de los laboratorios de investigación y entrando en las operaciones empresariales del mundo real, cambiando el funcionamiento de la industria. Gartner, por ejemplo, ha declarado la "IA agéntica" (agentes autónomos de IA) como la principal tendencia tecnológica estratégica para 2025, describiéndola como una "fuerza de trabajo digital impulsada por objetivos que planifica y actúa de forma autónoma". McKinsey también estima que el aprovechamiento de este tipo de IA podría desbloquear billones de dólares en valor; su investigación cifra la oportunidad de la IA a largo plazo en 4,4 billones de dólares en ganancias anuales de productividad para las empresas.

¿Cómo están cambiando los agentes de IA las industrias hoy en día? Los agentes de IA pueden dividirse en tres categorías: Agentes de cadena LLM, agentes de flujo de trabajo LLM y agentes autónomos, cada uno con sus propias aplicaciones en el mundo real.

Tipos de agentes de IA

Agentes LLM basados en cadenas

Agilización de las tareas de conocimiento

Los agentes LLM basados en cadenas son especialistas en tareas, LLM que actúan como asistentes inteligentes, siguiendo un manual claro y paso a paso para hacer las cosas. Utilizan grandes modelos lingüísticos para seguir una secuencia específica o una cadena de acciones que les ayudan a comprender el contexto, extraer la información adecuada y ofrecer resultados útiles, todo ello de forma repetible. Dígales un objetivo y ellos seguirán metódicamente los pasos necesarios para conseguirlo.

Cada vez son más las empresas que incorporan a estos agentes para agilizar tareas como responder a las preguntas de los clientes, resumir informes o incluso crear contenidos para aumentar la productividad sin complicar en exceso el proceso.

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Una ruptura de potenciales:

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Atención al cliente y automatización de preguntas frecuentes
Agentes de IA como Airi en Jaja Finance gestionan las consultas rutinarias de los clientes simplemente recuperando respuestas de las bases de datos internas. El resultado es una reducción del 90% en los tiempos de respuesta y un 30-40% del tiempo del equipo de soporte disponible para preguntas complejas. Al responder a preguntas repetitivas en segundos, estos agentes aumentan la calidad del servicio y permiten a los equipos humanos centrarse en cosas importantes.
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Asistentes internos del conocimiento
En Morgan Stanley, un asistente basado en IA ofrece a los asesores acceso instantáneo a unos 100.000 informes de investigación. Lo que antes llevaba horas de búsqueda, ahora se hace en cuestión de minutos, lo que ayuda a los asesores a responder a sus clientes más rápidamente y con información más precisa. Es un analista de investigación al alcance de su mano.
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Análisis de documentos e informes
Los agentes basados en cadenas aceleran la revisión de contratos y la elaboración de informes en los equipos jurídicos y financieros. Por ejemplo, el equipo jurídico de una empresa de comercio electrónico redujo el tiempo de revisión de contratos en un 20-30% utilizando herramientas de IA que señalan cláusulas y riesgos clave. Agentes similares ayudan a los equipos de auditoría a resumir los informes, ahorrando horas de trabajo manual y acelerando la toma de decisiones.

¿Cuál es el siguiente paso para los líderes?

Empezar poco a poco, actuar rápido. Los agentes en cadena son una forma sencilla de iniciarse en la IA, rápida de desplegar y con un impacto inmediato. Céntrese en tareas recurrentes de gran volumen, como la atención al cliente, la elaboración de informes o la investigación interna. Consiga un éxito inicial, genere confianza y, a continuación, extiéndalo a casos de uso más amplios. La ventaja la tienen las empresas que actúan pronto y aprenden de la práctica. Utilice estos agentes para integrar la IA en sus procesos hoy mismo.

LLM Agentes basados en flujos de trabajo

Procesos complejos

Los agentes basados en flujos de trabajo son coordinadores inteligentes que garantizan que toda la operación se desarrolle sin problemas. Estos agentes no se limitan a responder a una pregunta y luego se detienen; conectan los puntos a través de múltiples pasos en un proceso de negocio. Se integran a la perfección con sistemas empresariales como CRM, ERP o plataformas de emisión de tickets, desencadenando acciones e involucrando a personas en el proceso de aprobación cuando es necesario. Estos sistemas son conductores digitales que orquestan todo, desde las escaladas de atención al cliente hasta las operaciones financieras y las tareas de la cadena de suministro.

El resultado son ciclos más cortos, menos transferencias y resultados mucho más coherentes, lo que se traduce en una mayor eficiencia en todos los ámbitos.

Agentes LLM basados en flujos de trabajo

Un desglose de potenciales

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máquina del tiempo
Operaciones adaptables al cliente
United Airlines utiliza un agente de IA para gestionar las comunicaciones en tiempo real durante las interrupciones de los vuelos. El agente analiza los datos meteorológicos, de la tripulación y del avión para crear mensajes personalizados para los viajeros al instante. Lo que antes obligaba a los equipos de atención al cliente a rebuscar en los sistemas ahora ocurre en segundos, lo que mejora el servicio a los pasajeros y libera al personal para que se centre en tareas importantes.
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Automatización de procesos administrativos
Los agentes de flujo de trabajo automatizan tareas internas complejas como la incorporación, el procesamiento de facturas y la asistencia informática. Reducen los errores y ahorran tiempo supervisándose a sí mismos y escalando únicamente las excepciones. Una empresa incluso utiliza un "orquestador" de IA para asignar tareas de codificación a otros ayudantes de IA y gestionar flujos de trabajo variables con decisiones dinámicas. ¿Cuál es el resultado? Menos errores manuales, procesos más rápidos y equipos que pueden centrarse en tareas estratégicas.
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Integración de herramientas multisistema
Estos agentes son el pegamento digital que conecta sistemas aislados para agilizar las tareas. Imagine un agente de ventas que actualice el CRM, redacte un presupuesto, reserve una reunión y notifique al director de ventas, todo automáticamente. Empresas como IBM están cosechando grandes éxitos en este ámbito: su agente de incorporación de RRHH reduce el tiempo de productividad realizando tareas en paralelo, incluso fuera del horario laboral, de modo que los humanos sólo tienen que ocuparse de las excepciones.

¿Cuál es el siguiente paso para los líderes?

Pensar en grande y conectar los puntos. Los agentes basados en flujos de trabajo van más allá de la automatización de tareas: agilizan procesos completos en su empresa. Empiece por centrarse en flujos de trabajo con demasiados pasos manuales o silos de sistemas, como la incorporación o las escaladas de clientes. Utilice estos agentes para eliminar retrasos, reducir errores y mantener a sus equipos centrados en tareas de gran valor. El futuro de la eficiencia no está en la automatización aislada, sino en la orquestación, y los líderes que construyan estos flujos de trabajo inteligentes ahora superarán a la competencia mañana.

Agentes autónomos

Hacia una fuerza de trabajo digital impulsada por objetivos

Los agentes autónomos trabajan con una supervisión mínima, planificando, aprendiendo y adaptándose continuamente para alcanzar objetivos de alto nivel. Combinan el pensamiento avanzado, las herramientas y la memoria para llevar a cabo tareas abiertas sin un conjunto fijo de reglas: actúan con verdadera "agencia" en la forma de realizar el trabajo. Son miembros de equipos virtuales que trabajan junto a humanos en iniciativas complejas y de gran impacto. Aunque todavía son incipientes, están demostrando su valía en áreas como el análisis estratégico y la resolución creativa de problemas, allanando el camino para una fuerza de trabajo digital verdaderamente orientada a un propósito.

agentes autónomos

Un desglose de potenciales

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aplicaciones
Ayuda a la toma de decisiones basada en datos
Los agentes autónomos transforman las decisiones basadas en análisis. La "flota de analistas" de Slalom permite fijar precios en tiempo real en más de 80 países procesando datos de mercado, niveles de inventario y movimientos de la competencia. Los agentes también agilizan las revisiones de la arquitectura empresarial y analizan políticas y riesgos para reducir la carga de trabajo manual. El resultado: decisiones más rápidas y basadas en datos a escala, liberando a los expertos para tareas de mayor valor.
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Resolución adaptativa de problemas
En la industria y las finanzas, los agentes autónomos actúan como solucionadores de problemas en tiempo real. Rastrean flujos de datos como sensores de fábrica y señales de mercado para identificar problemas y sugerir soluciones inmediatas. Estos agentes responden dinámicamente, reducen el tiempo de inactividad y el riesgo y ayudan a los equipos con recomendaciones continuas basadas en datos.
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Hacia asistentes totalmente automatizados
La próxima frontera es la autonomía de extremo a extremo. Los aspirantes a agentes pueden investigar, crear contenidos, gestionar campañas y optimizar tareas con un control mínimo. Imagínese empleados digitales que persiguen objetivos como el crecimiento de la audiencia o la incorporación sin fisuras. Deloitte predice que, para 2027, la mitad de las empresas que utilicen IA emplearán este tipo de agentes, impulsando la productividad y transformando el conocimiento en todos los sectores.

¿Cuál es el siguiente paso para los líderes?

Prepararse para escalar y poner las miras más altas. Los agentes autónomos no son meros asistentes, se convierten en socios estratégicos capaces de alcanzar objetivos complejos por sí solos. Empiece a probar estos agentes en áreas que se benefician de la toma continua de decisiones, como la fijación dinámica de precios o la gestión de la cadena de suministro. Cuanto más aprendan y mejoren, más podrán ampliarse a objetivos más ambiciosos e interfuncionales. Las organizaciones que adopten pronto los agentes autónomos obtendrán una ventaja clave: una fuerza de trabajo digital que se mejora a sí misma y que trabaja las 24 horas del día, liberando agilidad y crecimiento a escala.

Los agentes de la IA escalan el trabajo, reducen costes y promueven el crecimiento. Los que llegan primero tienen ventaja, los que llegan demasiado tarde corren el riesgo de quedarse atrás. El futuro son los equipos impulsados por IA que trabajan 24/7 para acelerar los resultados empresariales.

Eficacia de los agentes de IA: de la experimentación al valor empresarial

A medida que la IA continúa transformando las operaciones de TI, las organizaciones necesitan pasar de la experimentación a la responsabilidad y garantizar que la IA ofrezca un valor real y escalable, no solo automatización. Los agentes de IA son indispensables para las empresas, pero su valor debe medirse periódicamente y no suponerse. Vaya más allá de las ganancias teóricas de eficiencia estableciendo un marco de referencia claro que evalúe el rendimiento de la IA en escenarios del mundo real.

IT Bench de IBM Research es una de estas iniciativas. Proporciona puntos de referencia estructurados para la IA en áreas clave como la Ingeniería de Fiabilidad del Sitio (SRE), la gestión de costes FinOps y la evaluación del cumplimiento. Estos puntos de referencia ayudan a las organizaciones a comprender hasta qué punto la IA automatiza, optimiza y mejora las operaciones de TI.

Tomemos el cumplimiento como ejemplo. Para que un agente de IA sea eficaz, debe

  • Interpretar normativas complejas y evaluar su impacto en el negocio.
  • Traducir los requisitos de cumplimiento en comprobaciones automatizadas.
  • Supervisar los sistemas para detectar riesgos y el cumplimiento de las normas.

La IA puede cambiar las reglas del juego. Su rendimiento se mide, optimiza y alinea con los objetivos empresariales. Las empresas pueden medir la precisión y fiabilidad de la IA en estas tareas críticas aplicando rigurosas métricas de rendimiento. "Se prevé que la automatización impulsada por la IA contribuya con 15,7 billones de dólares adicionales al PIB mundial en 2030, lo que subraya el papel de la IA en el crecimiento económico y la transformación de la industria."- Fuente: converzation.com

Pase de los experimentos al rendimiento de nivel empresarial.

Incorpore la responsabilidad a su programa de IA con objetivos claros y medibles.

Trate la IA como un activo fundamental y vea cómo desbloquea un valor empresarial real.


Explore Ginger AI:
Inteligencia que empodera

Las capacidades de IA agéntica de Ginger AI aportan asistencia inteligente a todos los equipos, amplificando la productividad, acelerando las decisiones y desbloqueando la verdadera eficiencia empresarial.


Explore NIA:
Salvar el abismo digital

NIA es el centro de control de IA de su empresa, que centraliza las aplicaciones y los datos LLM para una recuperación del conocimiento más inteligente y rápida.

Los agentes de IA no sustituyen a su personal, sino que lo elevan.

Al descargar lo repetitivo y acelerar lo estratégico, liberan a sus equipos para que piensen en grande, se muevan más rápido y creen más. El potencial humano detrás de la IA es lo que realmente impulsa la transformación.

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