{"id":5764,"date":"2025-07-01T14:53:49","date_gmt":"2025-07-01T14:53:49","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=5764"},"modified":"2025-07-01T14:53:50","modified_gmt":"2025-07-01T14:53:50","slug":"ai-agents","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/ai-agents\/","title":{"rendered":"Modelos de acci\u00f3n a gran escala: el futuro de la IA aut\u00f3noma"},"content":{"rendered":"\n

La IA generativa<\/a> avanza a su segunda fase, impulsada por una nueva generaci\u00f3n de agentes IA capaces de actuar con la misma destreza con la que mantienen una conversaci\u00f3n. Estos sistemas de IA aut\u00f3nomos ejecutan tareas para apoyar o reemplazar humanos, usando herramientas externas y datos actualizados m\u00e1s all\u00e1 de su entrenamiento.<\/p>\n\n\n\n

Estos agentes, una versi\u00f3n m\u00e1s sofisticada de un LLM, se basan en modelos de acci\u00f3n de gran tama\u00f1o<\/strong><\/a> (MLM), la \u00faltima de una serie de innovaciones que nos acercan a un futuro de IA aut\u00f3noma. En julio 2024 lanzamos nuestros modelos ag\u00e9nticos peque\u00f1os: xLAM-1B (Tiny Giant<\/strong><\/a>) y xLAM-7B.<\/p>\n\n\n\n

xLAM<\/a> es capaz de realizar tareas complejas para sus usuarios y, pese a su peque\u00f1o tama\u00f1o, supera en pruebas a modelos mucho m\u00e1s grandes y caros. Los LAM anticipan un futuro donde agentes IA ampl\u00edan nuestras capacidades y mejoran la eficiencia organizacional. \u00bfC\u00f3mo funcionar\u00e1 esto en la pr\u00e1ctica?\u00a0<\/p>\n\n\n\n

En Salesforce, creemos que la IA empresarial aut\u00f3noma adoptar\u00e1 dos formas principales: asistentes IA<\/a><\/strong> y agentes IA<\/a><\/strong>. Ambas comparten dos caracter\u00edsticas importantes. La primera es la autonom\u00eda<\/em>, o capacidad de actuar con intenci\u00f3n \u2014a veces de forma totalmente independiente\u2014, para alcanzar un objetivo asignado. La segunda es la notable capacidad de aprender y evolucionar con el tiempo, pero de maneras distintas. Los asistentes IA se adaptar\u00e1n de forma \u00fanica y personalizada para comprender mejor al usuario: el humano al que brindan asistencia.<\/p>\n\n\n\n

Por otro lado, los agentes IA se adaptan para apoyar mejor a equipos y organizaciones, aprendiendo pr\u00e1cticas y procesos compartidos. En resumen, los asistentes IA son personalizables, y los agentes IA, compartidos y ampliables, ofreciendo grandes oportunidades para las empresas.<\/p>\n\n\n\n

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Desarrolle habilidades b\u00e1sicas de IA con Salesforce.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

\n\t\t\t\t\tComenzar a aprender<\/a>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\n\t\t
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El poder del aprendizaje progresivo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La noci\u00f3n de aprender y mejorar mediante la repetici\u00f3n es un aspecto fundamental de la IA aut\u00f3noma<\/a>, pero existen diferencias cruciales entre las distintas implementaciones. En el caso del asistente IA, el aprendizaje consiste en desarrollar una relaci\u00f3n de trabajo eficiente con el humano al que asiste.<\/p>\n\n\n\n

Con el tiempo, el asistente identificar\u00e1 los h\u00e1bitos, las expectativas e incluso los ritmos de trabajo de cada persona. Dada la delicada naturaleza de este tipo de datos, la privacidad y la seguridad son innegociables; nadie quiere un asistente en quien no pueda confiar, por muy bueno que sea.<\/p>\n\n\n\n

Los agentes IA, por otro lado, est\u00e1n dise\u00f1ados para aprender pr\u00e1cticas compartidas, como herramientas y flujos de trabajo en equipo. Lejos de ser privados, difundir\u00e1n la informaci\u00f3n que aprenden a otros agentes IA dentro de la organizaci\u00f3n. Esto significa que, a medida que cada agente IA mejora su rendimiento mediante el aprendizaje y la experiencia sobre el terreno, todos los dem\u00e1s agentes del mismo tipo deber\u00edan recibir esa misma mejora al instante.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, tanto los agentes como los asistentes IA podr\u00e1n aprender de fuentes externas mediante t\u00e9cnicas como la generaci\u00f3n aumentada de recuperaci\u00f3n<\/a> (RAG) e integrar\u00e1n autom\u00e1ticamente nuevas aplicaciones, funciones o cambios de pol\u00edticas implantados en toda la empresa.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Repercusiones reales<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Juntos, agentes y asistentes IA est\u00e1n revolucionando la forma de trabajar, desde la formaci\u00f3n de equipos de ventas hasta la mejora de la atenci\u00f3n al cliente y la asistencia inform\u00e1tica. Imagine, por ejemplo, una agenda llena de reuniones, desde videollamadas hasta viajes presenciales en la temporada m\u00e1s intensa.<\/p>\n\n\n\n

Para los profesionales de ventas, esta realidad fren\u00e9tica se complica a\u00fan m\u00e1s por la gesti\u00f3n manual del creciente volumen de datos CRM. Pero, \u00bfy si un asistente IA pudiera asistir incansablemente a cada reuni\u00f3n, anotando detalles, organiz\u00e1ndolos y respondiendo preguntas autom\u00e1ticamente? Esto facilitar\u00eda la organizaci\u00f3n y permitir\u00eda al vendedor concentrarse en la conversaci\u00f3n y en construir relaciones. <\/p>\n\n\n\n

Lo m\u00e1s interesante es imaginar c\u00f3mo el asistente IA seguir\u00eda cada reuni\u00f3n, comprendiendo mejor sus necesidades y h\u00e1bitos, siempre cuidando la privacidad.<\/p>\n\n\n\n

A medida que el asistente IA identifique la necesidad de realizar tareas espec\u00edficas \u2014desde recuperar informaci\u00f3n interna hasta buscar datos en Internet o resumir notas de reuniones\u2014, delegar\u00e1 subtareas complejas a un agente IA o ejecutar\u00e1 acciones puntuales, como consultar un art\u00edculo de ayuda. Por ejemplo:<\/p>\n\n\n\n

\"Gr\u00e1fico\n\t\t\t\n\t\t\t\t\n\t\t\t<\/svg>\n\t\t<\/button><\/figure>\n\n\n\n

No es dif\u00edcil imaginar c\u00f3mo agentes y asistentes IA podr\u00edan beneficiar tambi\u00e9n a otros departamentos<\/a>, como atenci\u00f3n al cliente. Incluso para una peque\u00f1a o mediana empresa, la cantidad de incidentes que un departamento de inform\u00e1tica debe atender diariamente puede ser abrumadora.<\/p>\n\n\n\n

Aunque la atenci\u00f3n humana seguir\u00e1 siendo esencial para resolver problemas complejos e inusuales que requieren ingenio, la mayor\u00eda de los desaf\u00edos cotidianos son m\u00e1s simples. Los agentes IA pueden encargarse de gran parte de este trabajo, adapt\u00e1ndose a la demanda para gestionar altos vol\u00famenes de solicitudes, liberando a los profesionales inform\u00e1ticos para que se concentren en tareas m\u00e1s complejas y reduciendo los tiempos de espera de los clientes.<\/p>\n\n\n\n

Los desaf\u00edos futuros<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

El camino hacia la IA aut\u00f3noma enfrenta desaf\u00edos t\u00e9cnicos, sociales y \u00e9ticos, sobre todo en persistencia y memoria. Los asistentes IA deber\u00edan conocernos bien y usar experiencias previas como hacemos con amigos o compa\u00f1eros de trabajo.<\/p>\n\n\n\n

Lograr esto con los modelos actuales no es f\u00e1cil: altos costes de computaci\u00f3n, almacenamiento, latencia y limitaciones algor\u00edtmicas dificultan crear sistemas aut\u00f3nomos con memoria compleja y atenci\u00f3n al detalle.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, debemos aprender de c\u00f3mo filtramos y condensamos informaci\u00f3n, reteniendo solo lo relevante. Ya sea en reuniones o conversaciones, somos expertos en resumir horas en pocas conclusiones, y los asistentes IA deber\u00e1n hacer lo mismo.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s que la cantidad de memoria de una IA, es vital confiar en sus resultados. Aunque poderosa, la IA generativa enfrenta problemas como las alucinaciones<\/a>, que surgen de lagunas de conocimiento. La capacidad de aprendizaje continuo de la IA aut\u00f3noma ayudar\u00e1 a mejorar esto, pero se requieren m\u00e1s avances.<\/p>\n\n\n\n

Una medida es la creciente pr\u00e1ctica de asignar puntuaciones de confianza a los resultados de LLM. Adem\u00e1s, t\u00e9cnicas como la generaci\u00f3n aumentada de recuperaci\u00f3n<\/a> (RAG) permiten enriquecer las indicaciones LLM<\/a> con conocimiento relevante para que el modelo tenga mejor contexto al procesar solicitudes.<\/p>\n\n\n\n

Las consideraciones \u00e9ticas son complejas: \u00bfrequieren los sistemas IA aut\u00f3nomos nuevos protocolos y normas? \u00bfC\u00f3mo deben comunicarse los agentes y equipos, gestionar riesgos y generar confianza? \u00bfC\u00f3mo asegurar transparencia, auditabilidad y rendici\u00f3n de cuentas en un mundo automatizado?<\/p>\n\n\n\n

Lo cierto es que los humanos deben decidir cu\u00e1ndo y c\u00f3mo usar agentes digitales. La IA aut\u00f3noma es \u00fatil solo si los equipos humanos conocen su uso y los l\u00edderes mantienen el control total<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, las interacciones con IA deben identificarse claramente para no confundir lo humano con lo mec\u00e1nico, y es igual de importante definir protocolos tanto entre agentes IA como entre IA y humanos.<\/p>\n\n\n\n

Conclusi\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Por ambiciosa que parezca nuestra visi\u00f3n de un futuro impulsado por agentes, el lanzamiento de xLAM-1B Tiny Giant y otros peque\u00f1os modelos de agentes de nuestro conjunto son una prueba contundente de que vamos por buen camino para lograrlo. <\/p>\n\n\n\n

Queda mucho por hacer, tanto en t\u00e9rminos de implementaci\u00f3n tecnol\u00f3gica como de las pr\u00e1cticas y la orientaci\u00f3n necesarias para garantizar que el impacto de la IA sea beneficioso y equitativo para todos. Pero, con ventajas tan evidentes ya emergiendo, vale la pena detenerse a apreciar lo bueno que nos trae y a observar la profundidad de este cap\u00edtulo actual de la historia de la IA.\u00a0<\/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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