{"id":6731,"date":"2025-08-18T07:36:51","date_gmt":"2025-08-18T07:36:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.salesforce.com\/?p=6731"},"modified":"2025-08-18T07:36:52","modified_gmt":"2025-08-18T07:36:52","slug":"ai-agent-scenarios","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.salesforce.com\/es\/blog\/ai-agent-scenarios\/","title":{"rendered":"\u00bfNecesita un agente IA? 5 escenarios a considerar"},"content":{"rendered":"\n

Los agentes IA<\/a> pueden lograr resultados sorprendentes: gestionar devoluciones complejas en empresas minoristas, evaluar la elegibilidad de pacientes para ensayos cl\u00ednicos o ayudar a los compradores de vivienda a comparar opciones de pr\u00e9stamo, simplificando un proceso que suele ser complicado y confuso.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, por impresionantes que sean los agentes de inteligencia artificial (IA)<\/a>, hay ocasiones en las que podr\u00edan no ser apropiados, y saber cu\u00e1ndo no utilizarlos (o decir que no) es tan importante como saber cu\u00e1ndo seguir adelante. \u00bfC\u00f3mo se toma la decisi\u00f3n correcta? Considere estos ejemplos.<\/p>\n\n\n\n

1. Cuando su empresa a\u00fan no est\u00e1 preparada<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En muchos sentidos, prepararse para usar un agente IA es como plantar un jard\u00edn: para que crezca sano y productivo, primero hay que quitar malas hierbas, enriquecer la tierra y elegir el momento adecuado para sembrar.<\/p>\n\n\n\n

Lo mismo ocurre con un agente. Si no ha definido qu\u00e9 flujos de trabajo seguir\u00e1 o qu\u00e9 reglas debe aplicar, todav\u00eda queda trabajo previo. Un agente IA puede aportar un gran valor, pero necesita instrucciones claras y precisas sobre qu\u00e9 hacer y por qu\u00e9. Adem\u00e1s, conviene empezar con un caso de uso concreto<\/a> que pueda generar resultados r\u00e1pidos.<\/p>\n\n\n\n

Saltarse esta preparaci\u00f3n puede llevar al agente IA al fracaso. Por eso, primero defina el flujo de trabajo, establezca las reglas que lo guiar\u00e1n y tenga muy claros los objetivos de negocio que quiere alcanzar.<\/p>\n\n\n\n

2. Cuando sus datos necesitan limpieza y organizaci\u00f3n<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Uno de los pasos m\u00e1s importantes antes de implementar un agente IA es limpiar y organizar sus datos<\/a>. Despu\u00e9s de todo, su agente solo ser\u00e1 tan bueno como los datos con los que se le haya entrenado.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, sus contactos de clientes o datos de ventas<\/a> pueden estar desactualizados. Otros datos pueden estar dispersos en plataformas desconectadas o su empresa puede necesitar m\u00e1s tiempo para recopilar los datos.<\/p>\n\n\n\n

Entrenar un agente con datos de baja calidad puede derivar en errores como asignar mal el estado de un cliente preferente al reservar un vuelo o usar el nombre equivocado al tramitar prestaciones.<\/p>\n\n\n\n

Con datos fiables, las probabilidades de \u00e9xito aumentan. Una ventaja de Agentforce<\/a>, la plataforma de Salesforce para crear agentes IA<\/a>, es que se basa en los datos de sus clientes y est\u00e1 integrada con Data Cloud<\/a>, el motor de datos a hiperescala de Salesforce. Esta integraci\u00f3n proporciona una base de datos unificada y en tiempo real que conecta con sus objetivos de negocio. \u00bfEl resultado? Agentes mejor informados y preparados para destacar en su trabajo.<\/p>\n\n\n\n

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Impulse el desarrollo de IA basada en agentes <\/strong><\/h2>\n\t\t\t\t\t\t\t

Un nuevo estudio revela que con Agentforce las empresas ampl\u00edan sus agentes de IA 16\u00a0veces m\u00e1s r\u00e1pido. Descubra c\u00f3mo.<\/p>\n\t\t\t\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t

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3. Cuando sus barreras de protecci\u00f3n no son lo suficientemente fuertes<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En la configuraci\u00f3n de un agente IA, es esencial establecer reglas claras sobre lo que puede y no puede hacer. Estas barreras de protecci\u00f3n limitan su acceso a los datos necesarios para su trabajo y evitan que acceda a informaci\u00f3n confidencial.<\/p>\n\n\n\n

Sin estos l\u00edmites, la IA podr\u00eda actuar de forma inapropiada o poco \u00e9tica: revelar datos personales, usarlos de manera indebida o perpetuar sesgos. Ejemplos sobran: desde la empresa tecnol\u00f3gica que tuvo que retirar su herramienta de contrataci\u00f3n de IA<\/a> por discriminar a mujeres, hasta un sistema de diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer de piel menos preciso<\/a> en personas con piel m\u00e1s oscura.
El sesgo no lo crea la IA: lo aprende de los datos con los que se entrena. Pero si su IA lo est\u00e1 reproduciendo, no implemente la IA basada en agentes hasta corregir el problema.<\/p>\n\n\n\n

Einstein Trust Layer<\/a> ayuda a prevenir estos riesgos con funciones como detecci\u00f3n y enmascaramiento de informaci\u00f3n personal (PII), retenci\u00f3n cero de datos y detecci\u00f3n de toxicidad. Agentforce, por ejemplo, oculta autom\u00e1ticamente datos sensibles como estado de salud, ingresos o n\u00famero de la seguridad social, impidiendo que lleguen a terceros.<\/p>\n\n\n\n

Una vez establecidas las barreras de protecci\u00f3n, pruebe su eficacia con pruebas adversariales. As\u00ed podr\u00e1 detectar sesgos o comportamientos indebidos antes de que lleguen a producci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n