Un agente de IA y un humano se dan la mano.

¿Qué es la agentic AI?

Descubra cómo la agentic AI utiliza los datos y la inteligencia artificial para ayudar a las empresas a aumentar la productividad de sus empleados, impulsar la innovación y generar nuevas fuentes de ingresos.

Sarah Sung, editora sénior

La inteligencia artificial (IA) está evolucionando tan rápidamente 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 pronosticar resultados futuros. Luego, pasamos a la IA generativa, que crea contenido nuevo como texto, imágenes y música. Ahora, hemos llegado a la etapa 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 capacidad para percibir el entorno y luego tomar medidas autónomas, e incluso aprender de los comentarios y adaptarse.

Se espera que la agentic AI y los agentes de IA que la ayudan a ejecutar tareas sean las principales tendencias tecnológicas estratégicasSe abre en una nueva ventana. Esta evolución destaca la autonomía y la adaptabilidad. La IA de agentes está preparada para transformar sectores como la asistencia sanitaria, las finanzas y la fabricación al integrarse a la perfección con las plataformas de datos y ayudar en los trabajos que consumen mucho tiempo. Imagine una IA capaz de actuar como fuerza de trabajo digital, que toma decisiones y se adapta a nuevas situaciones con una eficiencia extraordinaria.

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Definición de agentic AI

La IA de agentes es la tecnología que permite a los agentes de IASe abre en una nueva ventana actuar de forma autónoma sin supervisión humana. Al servir como plataforma integral, la IA de agentes facilita la interacción entre los agentes de IA y las personas, y crea un ambiente colaborativo donde pueden trabajar juntos. Esta plataforma cuenta con un conjunto de herramientas y servicios que ayudan a los agentes de IA a aprender, adaptarse y colaborar para que puedan gestionar rápidamente tareas complejas y dinámicas. Es la próxima frontera de la IA, conocida por su capacidad para operar de forma independiente mediante la toma de decisiones, la adaptación a situaciones dinámicas, el establecimiento de objetivos y el razonamiento.

Una de las funciones más destacadas de la agentic AI es que puede simplificar el desarrollo y la implementación de agentes de IA, lo que reduce los recursos necesarios para integrar la IA en las operaciones diarias. En este marco, las empresas pueden personalizar los agentes de IA para satisfacer sus necesidades específicas, ya sea automatizar tareas repetitivas, mejorar el servicio de 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 de agentes es flexible y capaz de adaptarse. La flexibilidad y adaptabilidad de la plataforma garantizan que los agentes de IA puedan adaptarse a una amplia gama de sectores y aplicaciones. Mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP), los sistemas de agentic AI como Agentforce son capaces de imitar el comportamiento humano, por lo que son ideales para gestionar una amplia gama de situaciones complejas y en constante cambio.

Hay tres funciones principales que contribuyen a la IA de agentes:

  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 de agentes tiene el potencial de cambiar la forma en que interactúan con la tecnología. Aunque aún es pronto, las bases que se están sentando hoy apuntan a un futuro en el que los agentes de 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.

¿Cómo funciona la agentic AI?

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 agentic AI 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 a aprender, comunicarse y razonar de forma eficaz.

La arquitectura subyacente de la IA de agentes 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 pueden colaborar en tiempo real compartiendo información y coordinando sus acciones para interactuar con los usuarios de una forma más intuitiva y fluida.

La agentic AI utiliza 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, sigue un proceso de cinco pasos:

  1. Percibir: Los agentes de 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 abre en una nueva ventana 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 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 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 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. Mediante el uso de tecnologías avanzadas y un enfoque colaborativo de código abierto, la agentic AI cambiará diversos sectores y cargos, mejorando así la forma en que interactuamos con la tecnología.

Por ejemplo, en el servicio de atención al cliente, los agentes autónomos pueden personalizar las interacciones, ofrecer un servicio proactivo y gestionar la asistencia multicanal. En ventas, los agentes de 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.

¿Qué es un software de agentic AI?

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 de 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.

Ventajas de la agentic AI

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

Adaptabilidad y eficiencia mejoradas

Una de sus ventajas más destacadas es que mejora la adaptabilidad y la eficiencia de las aplicaciones de IA. La agentic AI 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 agentic AI garantizan un rendimiento general mejorado, convirtiéndola en un producto muy valioso para cualquier sector.

Personalización

Una de las ventajas más atractivas de la agentic AI 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 de atención 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.

Toma de decisiones fundamentada

Los agentes de IA 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.

Aumento de la productividad

La agentic AI 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.

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La agentic AI y plataformas de datos: una asociación fundamental

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 mejora la eficiencia y allana el camino hacia nuevas vías de innovación y crecimiento.

La combinación de la agentic AI con Data Cloud, 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 Cloud, combinadas con la toma de decisiones autónoma, se integran a la perfección 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 centrarseSe abre en una nueva ventana en sus competencias principales mientras estas prestaciones avanzadas de IA impulsan las iniciativas estratégicas. Además, la capa de agentic AI aprende y evoluciona de forma continuada a medida que el sistema procesa datos. Este ciclo de aprendizaje continuo permite que el sistema de 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.

¿Qué será lo siguiente a la agentic AI?

La agentic AI 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 de atención al cliente, el marketing y el comercio. Según GartnerSe abre en una nueva ventana, "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 de 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 de la IA de agentes es su capacidad de aprender y mejorar con el tiempo. A medida que los agentes de 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 agentic AI 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 agentic AI 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 agentic AI. Este enfoque colaborativo impulsará un crecimiento exponencial y creará nuevas oportunidades tanto para las empresas como para los consumidores.

Agentforce, como ejemplo de agentic AI, es la capa de agentes de la Salesforce Platform que ayuda a las empresas a aumentar su productividad, permite a los representantes 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 de agentes no se limita a las prestaciones actuales, sino que abarca un sinfín de posibilidades futuras.

Sarah Sung es redactora sénior en Salesforce. Anteriormente, fue redactora de estilo de vida y escribió sobre temas tan variados como IA y tecnología, salud y bienestar, o alimentación y bebidas para publicaciones como San Francisco Chronicle y AFAR. También ha trabajado en marketing de contenidos en Under Armour, Gap y Travelocity.