Madurez de la IA basada en agentes: está más cerca de lo que piensa

Apenas ha transcurrido un año desde el sólido surgimiento de los agentes IA, y muchas organizaciones ya sienten que avanzan con retraso. Ya sea que se encuentren en las primeras etapas de implementación o buscando estrategias para rentabilizar los agentes— es natural sentir cierta inquietud al observar los procesos altamente sofisticados que algunas empresas han logrado implementar. No obstante, pasar de la observación a la participación activa no resulta tan complejo como podría parecer.

La madurez de la IA basada en agentes es como una escalera de caracol: cada avance se apoya en el anterior y el desarrollo no sigue una trayectoria lineal. Incluso cuando se implementan agentes autónomos en segundo plano, conviene conservar aquellos más básicos —orientados a la recopilación de información— para encargarse de tareas simples.

Para ayudarle a identificar en qué punto se encuentra y hacia dónde puede avanzar en el uso de esta IA, hemos diseñado un modelo de madurez de la IA basada en agentes, estructurado en cuatro niveles. A continuación, lo presentamos en detalle.

Nivel 1: Agentes recopiladores de información

Los agentes IA de nivel 1 tienen la capacidad de recopilar información y ofrecer recomendaciones. Pueden asistir a clientes consultando sitios web externos o apoyar a empleados en sus funciones diarias. Por ejemplo: si usted va a cenar con un cliente y desconoce qué gastos están contemplados en la política corporativa, un agente IA para empleados puede revisar de inmediato dicho documento e informar sobre los límites de gasto o la cobertura de conceptos específicos, como bebidas alcohólicas. Además, puede recordarle que registre los gastos al regresar de la reunión.

Los agentes IA para clientes cumplen una función similar, brindando asistencia en la resolución de problemas sencillos. Por ejemplo: un pasajero solicita a una aerolínea información sobre su política de cancelación de billetes y es miembro de su programa de fidelización. Un agente IA puede revisar la base de conocimientos y los registros del CRM para proporcionarle detalles específicos sobre las condiciones de cancelación aplicables a su categoría. Además, puede notificarle el saldo disponible en la aerolínea y recordarle el plazo de uso.

Aunque parezca poca cosa, los agentes IA de nivel 1 aportan un gran valor empresarial y sientan las bases para prestar otros servicios más avanzados. Esta es la fase en que las empresas definen su estrategia de IA, establecen marcos de gobernanza y seguridad e integran diversas fuentes de datos.

En este nivel, los agentes IA emplean el motor de razonamiento Atlas para interpretar la intención de los usuarios y recopilar la información necesaria para responder a sus consultas. Ahora bien, ¿cómo puede un agente IA ir más allá de proporcionar información y realizar acciones concretas, como la reserva de un vuelo?

Nivel 2: Coordinación sencilla y dominio único

En el nivel 2, los agentes IA comienzan a mostrar un mayor grado de autonomía. Basándose en la información y las recomendaciones obtenidas en el nivel 1, un agente IA de nivel 2 es capaz de realizar tareas sencillas de manera autónoma, como resumir el historial de una cuenta o cancelar una reserva de vuelo.

Retomando el ejemplo de la aerolínea: en el nivel 1, el agente IA resolvía dudas sobre la política de cancelación y confirmaba la pertenencia del cliente al programa de fidelización, pero no gestionaba la anulación ni ofrecía alternativas de viaje. En el nivel 2, el agente IA puede conectarse mediante API al sistema de reservas y tramitar directamente la cancelación, así como emitir un nuevo billete para el cliente.

A nivel interno, las empresas con una madurez de IA de nivel 2 se centran en crecer, adaptando su estrategia de IA a los objetivos clave del negocio y formando a todo su equipo en IA. En esta fase, resulta esencial establecer marcos sólidos de gobernanza, seguridad y privacidad, dado que los agentes IA adquieren un mayor grado de acceso y autonomía, lo que sirve de base para la madurez de nivel 3. 

Nivel 3: Coordinación compleja y dominio múltiple

En el nivel 2, los agentes IA pueden realizar acciones sencillas, mientras que en el nivel 3 son capaces de asumir tareas más complejas. Un agente IA de nivel 3 coordina procesos de principio a fin, integrando datos de distintos dominios. Además, puede razonar de forma autónoma, determinar la estrategia de actuación más adecuada y llevarla a cabo sin intervención humana.

En el ejemplo de la aerolínea, el agente IA de nivel 2 pudo cancelar el billete y reservar un vuelo alternativo. Sin embargo, un paso clave en la experiencia del viajero sigue pendiente: la selección del asiento. Veamos la siguiente imagen:

El agente IA, con acceso al perfil del cliente en el CRM, puede identificar sus preferencias, como la selección habitual de asientos prémium y sugerir un cambio a un asiento de pasillo, activando la oferta dinámicamente según los datos del CRM. Si el historial del cliente muestra preferencia por escalas en el Aeropuerto Internacional O’Hare de Chicago, el agente IA podría proponer una modificación de la ruta del vuelo si hay disponibilidad.

El proceso no termina allí: aún es necesario gestionar el cargo adicional por el asiento. A diferencia del nivel 2, limitado a un solo dominio (reservas), en el nivel 3 el agente IA puede interactuar con múltiples sistemas —incluido el cobro— para completar la transacción. Cuanto mayor es el acceso, más estrictas deben ser las medidas de seguridad. En el ejemplo anterior, la Capa de Confianza de Einstein enmascara automáticamente los datos sensibles de la tarjeta bancaria del cliente.

Actualmente, el nivel 3 representa la máxima madurez alcanzada por los agentes IA, pero podemos proyectar el futuro para intuir cómo sería el nivel 4.

Nivel 4: Coordinación multiagéntica

La madurez de nivel 4 se concibe como un entorno en el que múltiples agentes IA interactúan de manera fluida entre sí a través de diversas arquitecturas tecnológicas. Hasta la fecha, ninguna empresa ha alcanzado esta fase, principalmente porque las normas abiertas necesarias para su implementación apenas comienzan a desarrollarse.

Para hacernos una idea de cómo sería, retomemos nuestro ejemplo de la aerolínea. Nuestro agente IA de nivel 3 cambió el asiento del cliente por uno mejor de pasillo y procesó el cobro correspondiente. Pero ¿cómo podemos ir más allá? 

Dado que una de las primeras acciones de muchos viajeros al aterrizar consiste en reservar un taxi, es fácil imaginar un futuro en el que los agentes IA de nivel 4 se comuniquen automáticamente con empresas de transporte compartido para organizar la recogida de los clientes, o con el recepcionista del hotel para garantizar que las habitaciones estén listas a su llegada.

Esta idea de interoperabilidad y coordinación de agentes IA puede parecer lejano; sin embargo, considerando la rapidez con que se han desarrollado los tres primeros niveles de madurez de los agentes, dicho futuro podría materializarse en un plazo relativamente corto. Comience hoy mismo a implementar agentes de nivel 1 y aproveche la oportunidad de automatizar los procesos cotidianos. A medida que integre las recomendaciones, podrá optimizar progresivamente su Agentforce, obteniendo beneficios significativos para la empresa.