{"id":4309,"date":"2025-01-13T13:13:26","date_gmt":"2025-01-13T13:13:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=4309"},"modified":"2025-01-20T15:47:06","modified_gmt":"2025-01-20T15:47:06","slug":"ai-agent-myths","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/ai-agent-myths\/","title":{"rendered":"5\u00a0mitos sobre los agentes de IA"},"content":{"rendered":"\n

Es normal que tecnolog\u00edas nuevas y revolucionarias como los agentes de inteligencia artificial (IA)<\/a> generen dudas. \u00bfRealmente ser\u00e1n \u00fatiles? \u00bfQu\u00e9 pueden y qu\u00e9 no pueden hacer? \u00bfY si no son m\u00e1s que bots sobrevalorados? Todas estas preguntas son perfectamente normales. A menudo, cuando surgen nuevas tecnolog\u00edas, vienen acompa\u00f1adas de mitos que pueden cegarnos y no dejarnos ver su verdadero potencial. Por ello, es fundamental que desmontemos los prejuicios m\u00e1s comunes, para aprovechar al m\u00e1ximo la IA aut\u00f3noma. Estos son los 5 mitos sobre los agentes de IA m\u00e1s extendidos:<\/p>\n\n\n\n

Mito n\u00ba 1: no son m\u00e1s que bots sobrevalorados<\/h2>\n\n\n\n

Chatbots y agentes de IA se diferencian principalmente en su complejidad y funcionalidad. Los bots se limitan a recopilar datos y responder preguntas. Mientras que los agentes, por su parte, pasan a la acci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Los bots utilizan reglas preestablecidas y respuestas programadas para responder a las preguntas, y no se desv\u00edan de ellas. Por ejemplo, est\u00e1n bastante extendidos en servicios de asistencia y soporte al cliente para responder preguntas frecuentes como \u00ab\u00bfD\u00f3nde est\u00e1 mi pedido?\u00bb o \u00ab\u00bfCu\u00e1l es la pol\u00edtica de devoluci\u00f3n?\u00bb. <\/p>\n\n\n\n

Con tan poca libertad de acci\u00f3n, su utilidad es limitada. Los bots no entienden contextos m\u00e1s complejos y no pueden encontrar soluciones creativas. Y tampoco son autodidactas. Es decir, cualquier cambio (p. ej., una actualizaci\u00f3n de la pol\u00edtica de empresa) tiene que implementarse manualmente. Tampoco se vuelven m\u00e1s inteligentes con la pr\u00e1ctica. Han sido programados para recopilar datos y responder preguntas predecibles y rutinarias. Lo hacen maravillosamente, pero eso es todo. <\/p>\n\n\n\n

Los agentes de IA, en cambio, van un paso m\u00e1s all\u00e1. Los que poseen autonom\u00eda completa son capaces de realizar tareas complejas y de varios pasos sin intervenci\u00f3n humana directa. Mientras que los semiaut\u00f3nomos requieren cierto grado de intervenci\u00f3n humana para procesar algunos tipos de solicitudes.<\/p>\n\n\n\n

A diferencia de los bots, los agentes pueden procesar grandes cantidades de datos, tomar decisiones y aprender del entorno. Esto les permite gestionar flujos de trabajo, optimizar procesos y hacer recomendaciones estrat\u00e9gicas. A menudo, incorporan t\u00e9cnicas de IA m\u00e1s avanzadas, como aprendizaje reforzado y algoritmos para la toma de decisiones. Esto les ayuda a actuar de manera proactiva y a adaptarse a circunstancias cambiantes.<\/p>\n\n\n\n

Es la diferencia entre, por ejemplo, un bot que se limita a analizar datos de ventas, y un agente de IA que analiza los datos y los utiliza para ajustar las existencias del inventario, contactar con proveedores…<\/p>\n\n\n\n

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Mito n\u00ba 2: no se pueden predecir ni controlar<\/h2>\n\n\n\n

Los agentes aut\u00f3nomos pueden recordar a pel\u00edculas como \u00ab2001: Odisea del espacio\u00bb o \u00abTerminator\u00bb, donde la inteligencia artificial se descontrolaba con consecuencias catastr\u00f3ficas. No obstante, ahora contamos con agentes muy eficaces, que emplean herramientas y t\u00e9cnicas sofisticadas para evitar errores y alucinaciones. Adem\u00e1s, tienen la seguridad y la confianza en su centro. <\/p>\n\n\n\n

Esto es posible porque emplean un motor de razonamiento<\/a> que genera un plan de acci\u00f3n basado en las necesidades del usuario. Los agentes de IA eval\u00faan y modifican este plan a partir de los datos CRMs y de otros sistemas. Deciden qu\u00e9 proceso empresarial se ajusta a la solicitud, y lo repiten hasta que aciertan, haci\u00e9ndose cada vez m\u00e1s inteligentes.\u00a0\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Si una tarea solicitada se encuentra fuera de los l\u00edmites establecidos por una organizaci\u00f3n (incluidos los permisos de usuario), el motor de razonamiento act\u00faa como control y solicitar\u00e1 la supervisi\u00f3n de un humano. <\/p>\n\n\n\n

\u00abEnse\u00f1ar a un agente a actuar correctamente y a comprender lo que no puede hacer es una tarea compleja\u00bb, – afirma Krishna Gandikota, director de ingenier\u00eda de soluciones de Salesforce. \u00abPero, con el motor de razonamiento, la IA logra establecer una plan y evaluarlo antes de actuar. Tambi\u00e9n le ayudar\u00e1 a saber si cuenta con las habilidades y la informaci\u00f3n necesarias.\u00bb<\/p>\n\n\n\n

Este proceso de toma de decisiones, explica Gandikota, mejora constantemente por la capacidad del agente de IA de aprender de sus propias interacciones y experiencias, para dar mejores respuestas con el tiempo.<\/p>\n\n\n\n

Entender el contexto<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Los agentes de IA m\u00e1s eficaces son los que conocen el contexto y se basan en los datos m\u00e1s relevantes. Esto se consigue de diferentes maneras. Una es con la t\u00e9cnica llamada generaci\u00f3n mejorada por recuperaci\u00f3n<\/a> (RAG), que encuentra la mejor informaci\u00f3n para utilizar y crea nuevas respuestas basadas en ella. Otra t\u00e9cnica es la llamada b\u00fasqueda sem\u00e1ntica, que realiza b\u00fasquedas seg\u00fan el contexto, para recopilar la informaci\u00f3n m\u00e1s reciente y relevante para una tarea. <\/p>\n\n\n\n

Agentforce utiliza Data Cloud<\/a>, que viene con ambas t\u00e9cnicas integradas. Y, para afinar a\u00fan m\u00e1s los resultados, aplica una tecnolog\u00eda de copia cero.<\/a> Esta tecnolog\u00eda permite a los agentes de IA acceder en tiempo real a datos de diversas fuentes, sin tener que moverlos, copiarlos o modificarlos.  <\/p>\n\n\n\n

Mito n\u00ba 3: son complicados, tediosos y caros de configurar<\/h2>\n\n\n\n

El tercero de los mitos sobre los agentes de IA lleva a pensar que la tecnolog\u00eda tan potente que utilizan requiere meses de complejo desarrollo e integraci\u00f3n, adem\u00e1s de millones de d\u00f3lares. Pero, en realidad, los agentes basados en IA generativa y los grandes modelos de lenguaje (LLM) se configuran en minutos. Esto es as\u00ed porque incluyen temas (las \u00e1reas de inter\u00e9s que el agente puede manejar) y acciones (las tareas que realiza) de manera predeterminada. <\/p>\n\n\n\n

Existe todo un abanico de agentes listos para su uso en atenci\u00f3n al cliente, comercio, formaci\u00f3n en ventas y m\u00e1s. Pero tambi\u00e9n podemos utilizar opciones sin apenas c\u00f3digo para crear de forma r\u00e1pida agentes personalizables de IA<\/a>. Por ejemplo, con procesamiento de lenguaje natural (PLN): si se puede describir, se puede crear. <\/p>\n\n\n\n

Otras herramientas como Agent Builder incluso sugieren l\u00edmites para ayudar al agente a realizar su trabajo de forma segura. Basta con introducir la descripci\u00f3n PLN de la tarea que se quiere que haga el agente, y el generador de agentes encontrar\u00e1 recursos sem\u00e1nticamente similares en los metadatos de su aplicaci\u00f3n. Esto le permite conocer el funcionamiento de su empresa, y sugiere autom\u00e1ticamente  acciones \u00fatiles para completar la tarea con \u00e9xito.  <\/p>\n\n\n\n

\u00abLa plataforma cuenta con las herramientas m\u00e1s sofisticadas,\u00bb- afirma Gandikota\u00bb. \u00abEinstein Trust Layer<\/a>, el motor de razonamiento y la base de datos vectorial<\/a> (para RAG y b\u00fasqueda sem\u00e1ntica) vienen incluidos. Se puede crear un ej\u00e9rcito de agentes con una plataforma completa, de una manera segura y fiable.  <\/p>\n\n\n\n

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Mito n\u00ba 4: siempre son completamente aut\u00f3nomos<\/h2>\n\n\n\n

Los agentes no tienen por qu\u00e9 ser siempre aut\u00f3nomos al 100%. Su nivel de autonom\u00eda var\u00eda en funci\u00f3n de la finalidad y la complejidad de la tarea. De hecho, los agentes son m\u00e1s eficaces cuando se combinan con personas para impulsar el \u00e9xito de los clientes. <\/p>\n\n\n\n

En un escenario de semiautonom\u00eda, los agentes ayudan a los empleados a realizar sus tareas y tomar decisiones, pero requieren supervisi\u00f3n para aprobar estas \u00faltimas. Por ejemplo, un agente en tareas relacionadas con servicios financieros analizar\u00eda la cartera de productos de un cliente y propondr\u00eda acciones concretas al director de la cartera para optimizarla, pero no llevar\u00eda a cabo esas acciones por s\u00ed mismo. <\/p>\n\n\n\n

La autonom\u00eda supervisada consiste en que los agentes completan tareas de manera aut\u00f3noma, pero son constantemente supervisados por humanos. Esto es crucial en sectores regulados y donde la seguridad es lo primero (p. ej., sanidad, seguros, transporte y farmac\u00e9utico). <\/p>\n\n\n\n

Los agentes con autonom\u00eda completa, por su parte, ejecutan tareas sin intervenci\u00f3n humana. Recopilan datos, los analizan, toman decisiones, las adaptan en consecuencia y act\u00faan por su propia cuenta. No obstante, incluso estos agentes operan dentro de los l\u00edmites predeterminados dise\u00f1ados por humanos. <\/p>\n\n\n\n

\u00abLa autonom\u00eda completa no es un requisito para que los agentes de IA act\u00faen. Son capaces de comprender las peticiones y decidir si pueden realizarlas por s\u00ed solos, o si solicitan la intervenci\u00f3n humana si la necesitan.\u00bb – explica Gandikota. <\/p>\n\n\n\n

Mito n\u00ba 5: no ofrecen ning\u00fan valor real a la empresa<\/h2>\n\n\n\n

El \u00faltimo de los mitos sobre los agentes de IA se basa en que muchas organizaciones que ya utilizan la IA para tareas gen\u00e9ricas no est\u00e1n obteniendo<\/a> las mejoras que esperaban. Pero la IA aut\u00f3noma es diferente. Los agentes creados para un fin concreto se centran en una tarea espec\u00edfica, y lo hacen extraordinariamente bien. Por ejemplo, pueden crear oportunidades de negocio, aportar ideas para campa\u00f1as o derivar llamadas al equipo de atenci\u00f3n al cliente. Y lo mejor es que act\u00faan en su nombre.<\/p>\n\n\n\n

Estos agentes de IA m\u00e1s concretos son mucho m\u00e1s prometedores que una IA gen\u00e9rica, que desconoce sus necesidades empresariales. Por eso el 82% de las grandes empresas tiene previsto implementar agentes<\/a> de aqu\u00ed a 2027. <\/p>\n\n\n\n

Algunas empresas ya se han adelantado<\/a>. Wiley, la editorial educativa, ha solucionado un 40% m\u00e1s de casos de asistencia a clientes desde que implement\u00f3 un agente de IA, superando con creces a su antiguo chatbot. Los agentes les ayudan con tareas rutinarias, liberando a los equipos de atenci\u00f3n al cliente para incidencias m\u00e1s complejas. OpenTable y ADP tambi\u00e9n han adoptado ya un agente de IA, y est\u00e1n mejorando su atenci\u00f3n al cliente con resultados incluso mejores que los de Wiley. <\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan la empresa de investigaci\u00f3n<\/a> MarketsandMarkets, \u00abel factor determinante para la adopci\u00f3n de agentes de IA es la creciente demanda de automatizaci\u00f3n para mejorar la eficiencia, la escala y la toma de decisiones. Los agentes constituyen una alternativa eficaz, ya que automatizan las tareas m\u00e1s repetitivas, analizan grandes conjuntos de datos y ofrecen informaci\u00f3n pr\u00e1ctica en tiempo real\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Seg\u00fan las previsiones de la empresa, el mercado de agentes de IA pasar\u00e1 de 5.100 millones de d\u00f3lares este a\u00f1o a 47.000 millones en 2030. <\/p>\n\n\n\n

Conclusi\u00f3n – Conoce los mitos sobre los agentes de IA e intenta evitarlos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Es fundamental que los l\u00edderes empresariales dejen de confundir la ficci\u00f3n con la realidad. Dejarse llevar por los prejuicios que rodean a los agentes de IA puede llevar a perder oportunidades o, peor a\u00fan, a sufrir p\u00e9rdidas econ\u00f3micas.  Por ello, conocer 5 mitos sobre los agentes de IA ayuda a reconocerlos y, por ende, a evitarlos. El conocimiento de las capacidades y limitaciones de los agentes permite trabajar mejor y tomar decisiones m\u00e1s inteligentes e informadas.<\/p>\n\n\n\n

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\u00bfAlguna pregunta?
Nosotros le ayudamos<\/h2>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\tContactar<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t
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\u00bfCree que lo sabe todo sobre los agentes? Pi\u00e9nselo de nuevo. 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