¿Qué es la IA agéntica?

Por Silvio Savarese, Executive Vice President y Chief Scientist, Salesforce AI Research

La inteligencia artificial (IA) evoluciona tan rápido que empieza a parecer que vivimos en una película de ciencia ficción. Primero llegó la IA predictiva, que analiza datos y utiliza algoritmos de aprendizaje automático para anticipar resultados. Luego, apareció la IA generativa, que crea contenido nuevo como texto, imágenes y música. Y ahora hemos entrado en la era de la agentic AI: la IA no solo genera contenido, sino que también es capaz de mantener conversaciones , actuar y reaccionar de forma autónoma.

Lo que diferencia a los agentes autónomos de sus predecesores es que pueden razonar no solo en función de las predicciones que hacen a partir de grandes conjuntos de datos, sino también en función de su percepción del entorno, lo que les permite actuar de forma autónoma, aprender de los comentarios y adaptarse.

Se espera que la IA agéntica, junto con los agentes IA que ejecutan tareas, sea una de las principales tendencias tecnológicas estratégicas. Esta evolución destaca la autonomía y la adaptabilidad. La IA agéntica está preparada para transformar sectores como la salud, las finanzas y la fabricación, al integrarse de forma fluida con las plataformas de datos y asumir tareas que consumen mucho tiempo. Imagine una IA capaz de actuar como una fuerza laboral digital, que toma decisiones y se adapta a nuevas situaciones con una eficiencia extraordinaria.

• ¿Qué es la IA agéntica?
• IA Agéntica vs. Generativa vs. Tradicional: ¿cuáles son sus diferencias clave?
• ¿Cómo funciona la IA agéntica?
• ¿Qué es un software de IA agéntica?
• Ventajas de la IA agéntica
• Ejemplos de IA agéntica: casos de uso en el mundo real
• La IA agéntica y plataformas de datos: una asociación fundamental
• ¿Cómo empezar con la IA agéntica?
• ¿Qué será lo siguiente a la IA agéntica?

La IA agéntica es la tecnología que permite a los agentes IA actuar de forma autónoma sin supervisión humana. Como plataforma integral, facilita la interacción entre los agentes IA y las personas, y crea un ambiente colaborativo donde pueden trabajar juntos. Esta plataforma incluye herramientas y servicios que permiten a los agentes IA a aprender, adaptarse y colaborar para que puedan gestionar rápidamente tareas complejas y dinámicas. Representa la próxima frontera de la IA, conocida por su capacidad para operar de forma independiente mediante la toma de decisiones, la adaptación a situaciones cambiantes, el establecimiento de objetivos y el razonamiento.

Una de las funciones más destacadas de la IA agéntica es que puede simplificar el desarrollo y la implementación de agentes IA, reduciendo los recursos necesarios para integrar la IA en las operaciones diarias. En este contexto, las empresas pueden personalizar los agentes IA para satisfacer sus necesidades específicas, como automatizar tareas repetitivas, mejorar la atención al cliente o impulsar la toma de decisiones estratégicas.

Mientras que los sistemas de IA tradicionales son rígidos y tienen dificultades a la hora de realizar tareas complejas de varios pasos, la IA agéntica es flexible y capaz de adaptarse. La flexibilidad y adaptabilidad de la plataforma garantizan que los agentes IA puedan adaptarse a una amplia gama de sectores y aplicaciones. Mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP), sistemas de agentic AI como Agentforce son capaces de imitar el comportamiento humano, lo que los hace ideales para gestionar situaciones complejas y cambiantes.

Hay tres funciones principales:

1. Autonomía: Los agentes pueden realizar tareas por su cuenta, sin supervisión ni dirección humana.
2. Adaptabilidad: Pueden aprender de sus interacciones, recibir comentarios y cambiar sus decisiones en función de lo que han aprendido.
3. Orientación a objetivos: Pueden aceptar tareas específicas y razonar sobre cómo lograrlas.

La IA agéntica tiene el potencial de cambiar la forma en que las personas interactúan con la tecnología. Aunque aún es pronto, las bases que se están sentando hoy apuntan a un futuro en el que los agentes IA operarán con la autonomía y la adaptabilidad de sus homólogos humanos. Este potencial transformador promete mejorar la eficiencia y brindar nuevas oportunidades para la innovación en casi todos los aspectos de nuestras vidas.

Comprender las distinciones entre los tipos de IA es fundamental para las empresas que buscan implementar la tecnología adecuada. La IA Agéntica representa un cambio desde una IA puramente predictiva o creativa hacia una inteligencia verdaderamente autónoma y dirigida a objetivos.

A continuación, una tabla comparativa para clarificar sus características:

La agentic AI opera a través de una compleja red de componentes de software autónomos conocidos como "agentes" que extraen información de enormes cantidades de datos y aprenden del comportamiento de los usuarios para mejorar con el tiempo. Cada agente está diseñado con objetivos y habilidades específicos, y trabaja en armonía para abordar tareas complejas. Este enfoque innovador de la IA agéntica se basa en una combinación de tecnologías avanzadas, como el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y la representación del conocimiento, que ayudan a los agentes IA a aprender, comunicarse y razonar de forma eficaz.

La arquitectura subyacente se basa en una plataforma de sistemas distribuidos, lo que garantiza la escalabilidad y el alto rendimiento. Esta plataforma permite que varios agentes (o sistemas multiagente) operen simultáneamente en diferentes servidores para mejorar la eficiencia y fiabilidad generales del sistema. Los agentes IA pueden colaborar en tiempo real compartiendo información y coordinando sus acciones para interactuar con los usuarios de una forma más intuitiva y fluida.

La IA agéntica se basa en agentes autónomos, modelos de IA capaces de completar tareas y gestionar flujos de trabajo de forma autónoma mediante el aprendizaje automático, algoritmos y análisis predictivos para tomar decisiones en tiempo real.

Para resolver problemas complejos, se sigue un proceso de cinco pasos:

1. Percibir: los agentes IA recopilan y decodifican información de fuentes como sensores, bases de datos e interfaces para convertir los datos en información. Identifican patrones significativos y extraen la información más relevante de su entorno.
2. Razonar: un modelo de lenguaje grande (LLM) se encarga de dirigir el proceso de razonamiento, es decir, comprender las tareas, elaborar soluciones y coordinar modelos especializados para trabajos como la generación de contenido o el análisis de imágenes.
3. Actuar: los agentes IA se conectan a sistemas externos a través de API para realizar tareas. Las barreras de seguridad integradas garantizan la seguridad y el cumplimiento normativo, como limitar la tramitación de reclamaciones de seguros a importes específicos antes de su revisión por parte de personas.
4. Aprender: los agentes IA evolucionan mediante los comentarios y mejoran con cada interacción para perfeccionar las decisiones y los procesos. Esta mejora continua impulsa un rendimiento más inteligente y una mayor eficiencia con el paso del tiempo.
5. Colaborar: las herramientas de creación de agentes IA están diseñadas para facilitar la implementación de agentes, con lo que se reducen los obstáculos tanto para programadores experimentados como para principiantes. La naturaleza de código abierto de las herramientas de creación de agentes fomenta una comunidad dinámica de colaboradores que mejora continuamente la plataforma. Este esfuerzo de colaboración no solo acelera el desarrollo de nuevas funciones, sino que también garantiza que la tecnología se mantenga a la vanguardia de la innovación en IA.

En general, la mecánica operativa de la agentic AI está diseñada para fomentar la autonomía, la adaptabilidad y la eficiencia. Gracias al uso de tecnologías avanzadas y un enfoque colaborativo de código abierto, la IA agéntica transformará diversos sectores y roles, mejorando la manera en que interactuamos con la tecnología.

Por ejemplo, en el servicio al cliente, los agentes autónomos pueden personalizar las interacciones, ofrecer un servicio proactivo y gestionar la asistencia multicanal. En ventas, los agentes IA pueden obtener candidatos y hacerlos avanzar en el proceso de venta, así como programar reuniones y responder preguntas, de día o de noche. Incluso en marketing, los agentes autónomos pueden gestionar campañas, desde la creación hasta la optimización. Pueden crear mapas de recorrido y analizar las mediciones de rendimiento, además de recomendar formas para mejorar planes de marketing.

Un software de agentic AI es un tipo de inteligencia artificial (IA) que funciona de forma independiente, es decir, toma decisiones y realiza tareas sin intervención humana. Estos sistemas son capaces de aprender de las interacciones y adaptarse a nuevas situaciones, lo que mejora su rendimiento con el tiempo.

Un software de agentes es especialmente útil en entornos en los que las tareas son complejas, los datos abundan y la toma de decisiones en tiempo real es crucial. Algunos ejemplos de software de agentes IA en acción son los chatbots de IA, que pueden gestionar consultas de atención al cliente y los sistemas de recomendación que personalizan el contenido o los productos.

La IA agéntica representa un gran avance en la IA y la diferencia de los sistemas de IA anteriores.

Una de sus ventajas más destacadas es que mejora la adaptabilidad y la eficiencia de las aplicaciones de IA. La IA agéntica puede acelerar considerablemente los procesos de desarrollo mediante la automatización de tareas y la toma de decisiones de forma independiente. Esta autonomía ahorra tiempo y reduce los costes operativos. Además, los complejos algoritmos que conforman el núcleo de la IA de agentes garantizan un rendimiento general mejorado, convirtiéndola en un producto muy valioso para cualquier sector.

Una de las ventajas más atractivas de la IA agéntica es su capacidad de crear interacciones personalizadas y atractivas para los usuarios. Al imitar la toma de decisiones de los seres humanos, la IA de agentes ofrece interacciones intuitivas y fluidas. Ya sea en el servicio al cliente, la atención sanitaria o la educación, la capacidad de ofrecer una asistencia personalizada al cliente puede traducirse en una mayor satisfacción y fidelidad de los usuarios.

Los agentes autónomos procesan grandes flujos de datos en tiempo real, lo que proporciona información útil para tomar decisiones inteligentes. Al detectar patrones y pronosticar resultados, permiten tomar decisiones rápidas y basadas en datos con confianza.

Automatiza las tareas repetitivas y optimiza los flujos de trabajo, lo que libera a los equipos humanos para que puedan centrarse en tareas estratégicas y de alto valor. Gracias a la toma de decisiones en tiempo real y al aprendizaje continuo, estos agentes completan las tareas con mayor rapidez y precisión, impulsando la eficiencia general.

El poder de la IA agéntica reside en su capacidad para ejecutar flujos de trabajo integrales (end-to-end) y de múltiples pasos a través de distintos sistemas, lo que la hace aplicable a casi todas las funciones empresariales:

El servicio al cliente inteligente: un agente IA de servicio al cliente puede gestionar un ticket de soporte desde el principio hasta el final. Por ejemplo, un cliente informa de un fallo en un producto. El flujo de trabajo del agente incluiría:

• Percibir: lee el ticket de soporte y lo clasifica como un problema de hardware complejo.
• Razonar y Planificar: determina los pasos a seguir, como comprobar el estado de la garantía en el CRM, buscar en el knowledge base una guía de solución de problemas y programar la visita de un técnico si fuera necesario.
• Actuar (uso de herramientas): utiliza una herramienta para extraer la garantía y el historial de compras del cliente.
• Resolver: si el producto está en garantía, el agente genera y envía de forma autónoma un correo electrónico personalizado con una etiqueta de devolución automatizada, actualiza el estado del caso en el CRM a "Resuelto" y notifica al almacén; todo ello sin intervención humana.

• Gestión de Servicios de TI (ITSM) autónoma: en lugar de ser un simple bot para restablecer contraseñas, un agente IA puede resolver de forma autónoma tickets de TI complejos. Por ejemplo, si un empleado informa de un problema de acceso a una nueva plataforma de software, el agente puede verificar su identidad a través de un directorio interno, comprobar su función y equipo en la matriz de seguridad, aprobar los permisos necesarios en el sistema de gestión de identidades y enviar un correo electrónico de confirmación final.
• Programación y depuración autónomas: un agente puede funcionar como un ingeniero de software junior autosuficiente. Dada una historia de usuario (user story), puede crear un plan de desarrollo detallado, escribir el código necesario, ejecutar un conjunto de pruebas unitarias y de integración para detectar errores, depurar automáticamente cualquier fallo y abrir una pull request (solicitud de extracción) para que un desarrollador humano la revise.

1. Campañas de marketing personalizadas: un agente de marketing puede asumir un objetivo de alto nivel, como "ejecutar una campaña para aumentar las ventas de un nuevo producto entre los clientes de la región Oeste". El flujo de trabajo autónomo del agente incluye:

• Identificación de la audiencia: utiliza Data 360 para segmentar el público objetivo.
• Generación de activos: utiliza IA generativa para redactar el texto del correo electrónico y la creatividad del anuncio personalizados para dicho segmento.
• Ejecución: despliega la campaña a través del sistema de automatización de marketing.
• Optimización: supervisa continuamente las métricas de rendimiento en tiempo real y ajusta de forma autónoma el presupuesto publicitario o refina el mensaje para maximizar las tasas de conversión.

2. Optimización de la cadena de suministro: un agente puede funcionar como un gestor integral de la cadena de suministro. Supervisa los niveles de existencias en tiempo real, predice las fluctuaciones de la demanda utilizando datos de mercado y ventas históricas (a través de Data 360), y realiza pedidos de reposición de forma autónoma a los proveedores, negociando el mejor precio en función de las condiciones actuales del mercado.

En esencia, la agentic AI está revolucionando el trabajo en todos los sectores y funciones laborales mediante el uso, aprendizaje y desarrollo del conocimiento empresarial con el fin de impulsar la automatización de los flujos de trabajo. Ahora, gracias a prestaciones avanzadas que permiten reunir fuentes de datos dispares y diversificadas, y ponerlas a disposición del usuario a partir de un marco de metadatos común que habla el mismo idioma, las empresas pueden aprovechar el valor de todos sus datos para automatizar tareas complejas y tomar decisiones basadas en datos en tiempo real. Esta integración fluida no solo mejora la eficiencia, sino que también abre nuevas oportunidades de innovación y crecimiento.

La combinación de los agentes IA con Data 360, junto con la generación aumentada de recuperación (RAG), permite a las empresas utilizar datos estructurados y no estructurados para ofrecer un mejor servicio a sus clientes.

Las herramientas de datos avanzadas de Data 360, combinadas con la toma de decisiones autónoma, se integran de forma fluida para ofrecer resultados más inteligentes. Esta colaboración facilita la creación de aplicaciones inteligentes que proporcionan una ventaja competitiva al adaptarse a entornos empresariales dinámicos.

Además de la capacidad de acceder a una amplia gama de datos, esta asociación simplifica el proceso de implementación, lo que mejora la experiencia general del usuario. De este modo, las empresas pueden centrarse en sus competencias principales mientras estas prestaciones avanzadas de IA impulsan las iniciativas estratégicas. Además, la capa de la IA agéntica aprende y evoluciona de forma continua a medida que el sistema procesa datos. Este ciclo de aprendizaje constante permite que el sistema IA se adapte a los nuevos datos para ofrecer información precisa y tomar decisiones más inteligentes en respuesta a las condiciones y demandas cambiantes.

Las empresas del sector financiero, sanitario, minorista y de fabricación pueden simplificar sus operaciones y mejorar la interacción con los clientes en el ámbito de ventas, atención al cliente, marketing y comercio gracias a la ventaja que representa la posibilidad de acceder a todos los datos y combinarlos con la IA.

Las empresas que deseen aprovechar el poder de la IA agéntica deben centrarse en una plataforma que ofrezca seguridad, gobernanza y una integración perfecta:

• Unifique sus datos: una plataforma como Data 360 es el punto de partida esencial. Proporciona una fuente única de la verdad para todos los datos estructurados y no estructurados de clientes, operaciones y finanzas. Los agentes IA necesitan este contexto unificado para tomar decisiones informadas.
• Implemente RAG para obtener contexto: la combinación de la IA agéntica con los principios de la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) permite a los agentes utilizar tanto el conocimiento generalizado masivo del LLM como los datos empresariales específicos y propietarios. Esto garantiza que las acciones y respuestas de la IA sean precisas, actuales y relevantes para el negocio.
• Elija un creador de agentes de confianza: las plataformas de agentes IA como Agentforce, proporcionan la capa arquitectónica necesaria para construir y orquestar agentes autónomos de forma segura. Esta capa de IA garantiza que los agentes puedan acceder a los datos, utilizar herramientas externas y operar dentro de las directrices de seguridad y cumplimiento establecidas.

Esta asociación simplifica el proceso de implementación y mejora la experiencia general del usuario. La capa de IA agéntica aprende y evoluciona continuamente a medida que el sistema procesa más datos. Este bucle de aprendizaje continuo asegura que el sistema de IA pueda adaptarse a nuevos datos, ofrecer perspectivas precisas y proporcionar una toma de decisiones más inteligente en respuesta a las condiciones y demandas cambiantes.

La IA agéntica está en posición de revolucionar el mundo. La compatibilidad con los sistemas existentes, la capacidad de crear experiencias de usuario personalizadas y las sólidas funciones de seguridad la convierten en una herramienta indispensable para el futuro.

Las innovaciones transformarán sectores como las ventas, el servicio al cliente, el marketing y el comercio. Según Gartner , "para 2028, el 15% de las decisiones laborales cotidianas se tomarán de forma autónoma a través de la IA de agentes, frente al 0% en 2024".

Imagine un mundo en el que los agentes IA fueran capaces de gestionar consultas complejas de clientes, adaptar estrategias de marketing en tiempo real y optimizar las cadenas de suministro con una eficiencia sin precedentes. El potencial de la agentic AI para optimizar las operaciones y mejorar la experiencia de los clientes es inmenso.

Uno de los aspectos más interesantes es su capacidad de aprender y mejorar con el tiempo. A medida que los agentes IA acumulan datos y experiencias, la capacidad de toma de decisiones se vuelve más sofisticada. Este proceso de aprendizaje continuo ayudará a las empresas a mantenerse a la vanguardia, ya que les permitirá responder rápidamente a los cambios en el mercado y a las necesidades de los clientes. La integración de la IA agéntica con las plataformas de datos supondrá un cambio revolucionario, ya que proporcionará un acceso fluido a grandes cantidades de información y permitirá tomar decisiones fundamentadas y oportunas.

Además, el impacto de la AI agentic va más allá de los sectores individuales. Tiene el potencial de redefinir ecosistemas completos, al tiempo que fomenta la colaboración y la innovación a escala global. A medida que las organizaciones vayan adoptando esta tecnología, esperamos que surjan nuevos modelos de negocio y colaboración que aprovechen al máximo las prestaciones únicas de la IA agéntica. Este enfoque colaborativo impulsará un crecimiento exponencial y creará nuevas oportunidades tanto para las empresas como para los consumidores.

Agentforce, como ejemplo, es la capa de agentes de la Salesforce Platform que ayuda a las empresas a aumentar su productividad, permite a los agentes humanos establecer mejores relaciones con los clientes y actúa como una fuerza de trabajo digital siempre disponible para garantizar el éxito de la IA.

El futuro de la IA agéntica no se limita a sus capacidades actuales, sino que abre la puerta a un sinfín de posibilidades.