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5 mitos sobre agentes de IA y la verdad detrás de ellos

La imagen representa una bola de cristal al estilo de una adivina, reinterpretada con un enfoque tecnológico y futurista. En tonos azules, la bola de cristal muestra en su interior un circuito electrónico central rodeado por un diseño de laberinto, simbolizando la complejidad y el misterio de la tecnología moderna. Rayos de luz se irradian desde la esfera, evocando una sensación de predicción y conexión con el futuro. El fondo incluye nubes y estrellas estilizadas, reforzando un ambiente mágico combinado con avances digitales, ideal para transmitir la idea de "predecir" tendencias tecnológicas o innovaciones.

Descubre la verdad detrás de los agentes de IA y aprende a superar los mitos que podrían estar frenando a tu empresa.

¿Crees que conoces a los agentes de IA? Piénsalo de nuevo. Vamos a desmentir algunos mitos comunes sobre los agentes de inteligencia artificial y mostrar por qué estas ideas erróneas podrían estar frenando el avance de tu negocio. 

Es comprensible sentirse confundido frente a tecnologías revolucionarias como los agentes de IA.

  • ¿Realmente aportarán valor?
  • ¿Qué pueden y qué no pueden hacer?
  • ¿No son solo bots más avanzados?

Estas son preguntas legítimas, y como ocurre con cualquier nueva tecnología, hay conceptos erróneos que podrían nublar la comprensión de su potencial. Aclarar estos mitos sobre los agentes de IA es un paso crucial para triunfar con la inteligencia artificial generativa. 

6 estrategias para preparar una IA generativa confiable

Mito #1: Son solo chatbots mejorados 

Los chatbots y los agentes son fundamentalmente diferentes en términos de complejidad y funcionalidad. Los bots se centran en recuperar datos y responder preguntas. Los agentes, en cambio, se enfocan en tomar acciones. 

Los bots utilizan reglas predefinidas y respuestas programadas para atender consultas y no se desvían de estos parámetros. Por ejemplo, son ampliamente utilizados en atención al cliente para preguntas frecuentes como: “¿Dónde está mi pedido?” o “¿Cuál es su política de devoluciones?”. 

Esta rigidez limita su utilidad. Los bots no comprenden contextos más complejos ni pueden ser creativos al resolver problemas. A diferencia de herramientas de IA más avanzadas, no aprenden por sí mismos. Esto significa que, cada vez que se realiza un cambio, por ejemplo, en las políticas de la empresa, debe actualizarse manualmente en el sistema. Los bots no se vuelven más inteligentes con el tiempo. Están diseñados para recuperar datos y responder preguntas rutinarias y predecibles. Son excelentes para esto, pero no pueden ir más allá. 

Los agentes, en cambio, superan ampliamente las capacidades de preguntas y respuestas simples. Los agentes completamente autónomos pueden llevar a cabo tareas complejas y de múltiples pasos sin intervención humana directa, mientras que los agentes semiautónomos incorporan a una persona en el proceso para activar ciertos tipos de solicitudes. A diferencia de los chatbots, los agentes pueden procesar enormes cantidades de datos, tomar decisiones y aprender de su entorno, lo que les permite gestionar flujos de trabajo, optimizar procesos y realizar recomendaciones estratégicas. 

A menudo incorporan técnicas avanzadas de IA, como el aprendizaje por refuerzo y algoritmos de toma de decisiones, lo que les permite actuar de manera proactiva y adaptarse a condiciones cambiantes. 

Es la diferencia entre, por ejemplo, un bot que solo analiza los datos de ventas y un agente que no solo analiza estos datos, sino que también ajusta niveles de inventario, actualiza estrategias de marketing y se comunica con proveedores. 

Mito #2: Son impredecibles e incontrolables 

Cuando hablamos de agentes autónomos, quizás vengan a la mente recuerdos de películas como “2001: Una Odisea del Espacio” o “Terminator”, donde los sistemas de IA se salen de control, con consecuencias desastrosas. Sin embargo, en realidad, los agentes más efectivos de la actualidad utilizan herramientas y técnicas sofisticadas para prevenir errores y alucinaciones, poniendo la seguridad y la confianza en el centro de su diseño. 

El elemento central es un motor de razonamiento que genera un plan de acción basado en lo que el usuario intenta lograr. Este motor evalúa y perfecciona el plan, extrayendo datos de sistemas como la gestión de relaciones con clientes (CRM) y otros. Decide qué proceso empresarial utilizar según la solicitud y repite el proceso hasta que lo hace correctamente, volviéndose más inteligente con cada iteración. 

Si una tarea solicitada parece exceder los límites establecidos por una organización (incluidos los permisos de usuario), el motor de razonamiento actúa como un control, involucrando automáticamente a un ser humano para supervisar la acción. 

“Lograr que un agente actúe con precisión y entienda lo que no tiene permitido hacer es una tarea compleja”, explicó Krishna Gandikota, gerente de ingeniería de soluciones en Salesforce. “Pero un motor de razonamiento ayuda a la IA a planificar y evaluar su enfoque antes de tomar una acción. También determina si tiene las habilidades e información adecuadas para realizar la tarea”. 

Este proceso de toma de decisiones, señaló Gandikota, se ve mejorado por la capacidad del agente de aprender continuamente de sus interacciones y experiencias, lo que le permite refinar y mejorar sus respuestas con el tiempo. 

Los agentes de IA más efectivos son aquellos que están contextualmente conscientes y fundamentados en los datos más relevantes. Hay varias formas de lograr esto. Una de ellas es mediante una técnica llamada generación aumentada por recuperación (Retrieval Augmented Generation o RAG), que encuentra la mejor información disponible y genera nuevas respuestas basadas en ella. Otra técnica es la búsqueda contextual o semántica, que identifica los datos más recientes y relevantes necesarios para completar una tarea. 

Agentforce utiliza Data Cloud, que incorpora estas técnicas. Para resultados aún más precisos, Data Cloud emplea tecnología de “copia cero” (zero copy technology), que permite a los agentes de IA acceder a datos ingeridos desde diversas fuentes en tiempo real, sin necesidad de mover, copiar o modificar la información. 

Mito #3: Son complicados, requieren mucho tiempo y son costosos de implementar 

Podrías pensar que tecnologías tan impactantes como los agentes de IA requerirían meses de desarrollo complejo, integración laboriosa y millones de dólares. Pero los agentes impulsados por IA generativa y modelos de lenguaje extenso (Large Language Models o LLMs) pueden configurarse en minutos gracias a temas predefinidos, que son las áreas de interés que el agente está diseñado para manejar, y acciones, que son las tareas que realiza. 

Actualmente, ya existen varios agentes prediseñados listos para usar en áreas como servicio al cliente, comercio, coaching en ventas, entre otros. Además, hay opciones de desarrollo de bajo código (low-code) que permiten crear agentes personalizados rápidamente. Gracias al procesamiento de lenguaje natural (Natural Language Processing o NLP), si puedes describirlo, puedes construir un agente personalizado. 

Herramientas como Agent Builder incluso sugieren automáticamente límites de seguridad para ayudar al agente a realizar su trabajo de manera segura. Usando la descripción en lenguaje natural del trabajo que deseas que el agente realice, Agent Builder encuentra recursos semánticamente similares dentro de los metadatos de tu aplicación. Esto le otorga una comprensión de cómo funciona tu negocio y sugiere automáticamente conocimientos y acciones para completar mejor la tarea. 

“La sofisticación ya está integrada en la plataforma”, señaló Gandikota. “La capa de confianza Einstein, el motor de razonamiento, la base de datos vectorial (para generación aumentada por recuperación y búsqueda semántica) están activados automáticamente. Puedes construir un ejército de agentes con una plataforma que lo integra todo de la manera más confiable y abierta”. 

Mito #4: Siempre son completamente autónomos 

Los agentes no siempre tienen que ser 100% autónomos. Su nivel de autonomía varía dependiendo de su propósito y la complejidad de las tareas que realizan. Sin embargo, los agentes son más efectivos cuando trabajan junto con humanos para impulsar el éxito del cliente y lograr resultados positivos para el negocio. 

En un escenario semiautónomo, los agentes apoyan a los trabajadores en la toma de decisiones y la ejecución de tareas, generalmente requiriendo intervención humana para aprobar decisiones. Por ejemplo, un agente en servicios financieros analizaría el portafolio de un cliente y haría sugerencias al gestor sobre cómo optimizarlo, pero no tomaría esas acciones por sí mismo. 

Con una autonomía supervisada, los agentes completan tareas de manera autónoma, pero están bajo monitoreo constante de humanos. Esto es especialmente importante en industrias donde la seguridad es prioritaria o que están altamente reguladas, como la salud, los seguros, el transporte y la industria farmacéutica. 

Los agentes completamente autónomos ejecutan tareas sin ninguna intervención humana. Recuperan datos, los analizan, toman decisiones, se adaptan y actúan por sí mismos. Sin embargo, incluso estos agentes operan dentro de los límites predefinidos diseñados por humanos. 

“Los agentes no siempre tienen que tomar decisiones de manera completamente automatizada, pero sí comprenden las solicitudes, razonan sobre si pueden ejecutar la acción por su cuenta y solicitan intervención humana cuando es necesario”, explicó Gandikota. 

Mito #5: No aportan un valor real al negocio 

Muchas organizaciones que utilizan IA basada en GPT para tareas genéricas y de propósito general no están viendo los aumentos de productividad ni el valor comercial que esperaban. Pero la IA agentiva es completamente diferente. Ya sea para nutrir prospectos de ventas, generar ideas para campañas o desviar llamadas de servicio, los agentes diseñados con un propósito específico se centran en una sola tarea y la realizan de manera excepcional. 

Lo mejor de todo es que actúan en tu nombre. Estos agentes de IA específicos, creados para resolver un problema particular, muestran un potencial infinitamente mayor que la IA genérica que no está alineada con las necesidades de tu negocio. Por eso, el 82% de las grandes empresas planea implementar agentes para 2027. 

Algunas compañías ya están dando el paso. Wiley, la editorial educativa, ha resuelto más del 40% de casos de soporte adicionales desde que implementó un agente de IA, superando el desempeño de su antiguo chatbot. Según la empresa, los agentes ayudan a gestionar responsabilidades rutinarias, lo que permite a sus equipos de servicio concentrarse en casos más complejos. Otros pioneros, como OpenTable y ADP, están logrando resoluciones aún mayores. 

De acuerdo con la firma de investigación MarketsandMarkets, “el principal determinante para la adopción de agentes de IA es la creciente demanda de automatización que mejore la eficiencia, la escala y la toma de decisiones. Los agentes ofrecen una alternativa efectiva al automatizar funciones repetitivas, analizar grandes conjuntos de datos y proporcionar información procesable en tiempo real”. 

La firma predice que el mercado de agentes crecerá de 5.1 mil millones de dólares este año a 47 mil millones para 2030. 

Es fundamental que los líderes empresariales distingan entre hechos y ficción. Una mala comprensión de los agentes de IA autónomos puede llevar a oportunidades perdidas o, peor aún, a errores costosos. Con una comprensión clara de las capacidades y limitaciones de los agentes, estarás en una mejor posición para trabajar de manera más eficiente y tomar decisiones más inteligentes e informadas.