En el dinámico mundo de la tecnología, pocos conceptos generan tanta expectación y a la vez, tanta confusión como la inteligencia artificial. Todos hemos interactuado con chatbots o hemos visto herramientas que generan imágenes con una simple descripción. Pero ¿qué pasa cuando damos un paso más? ¿Cuando la IA no solo responde a comandos, sino que toma decisiones y ejecuta acciones por sí misma para alcanzar un objetivo? Estamos hablando de la inteligencia artificial agéntica, un avance que está redefiniendo la automatización y que promete transformar la manera en que operan las empresas.

En Suri Services, estamos inmersos en la vanguardia de esta tecnología. Nuestro objetivo es no solo implementar soluciones, sino también educar y guiar a nuestros clientes hacia una adopción segura y efectiva.

 

¿Qué es exactamente la inteligencia artificial agéntica?

Imagina que le pides a un asistente tradicional que te resuma un informe. Lo hará de manera eficiente. Ahora, imagina un asistente que, sin más instrucción que “mejora la eficiencia del departamento de ventas”, es capaz de analizar los datos de CRM, identificar los leads más prometedores, redactar y enviar emails personalizados a cada uno, programar recordatorios en el calendario y generar un reporte semanal con los resultados. Eso es la esencia de la IA agéntica.

Según un informe del Instituto de Inteligencia Artificial Centrada en el Humano de la Universidad de Stanford, los agentes de IA se caracterizan por su agencia, es decir, su capacidad para actuar de forma independiente en representación de un usuario [1].

Una IA agéntica es un sistema de inteligencia artificial diseñado para percibir su entorno, tomar decisiones de forma autónoma y ejecutar acciones para lograr objetivos específicos y complejos. No se limita a una sola tarea. Opera mediante un ciclo continuo de razonamiento que le permite elegir la mejor ruta hacia la meta.

 

El ciclo de funcionamiento de un agente de IA

Para entenderlo mejor, pensemos en su proceso de cuatro pasos clave

1. Percepción. El agente recibe información de su entorno. Esto puede ser a través de datos en una base de datos, sensores, inputs de usuario, o contenido de internet.

2. Planificación y razonamiento. Aquí es donde la “magia” sucede. El agente procesa esa información, la analiza con sus modelos de lenguaje grande (LLMs) y razona sobre cuál es la mejor acción a tomar. “Si el cliente no ha abierto el primer email, lo más efectivo será enviar un recordario en 48 horas, no ahora”.

3. Acción. El agente ejecuta la decisión. Utiliza herramientas (APIs, software, robots) para actuar en el mundo digital o físico. Esto puede ser escribir código, mover un brazo robótico, actualizar una celda en una hoja de cálculo o enviar una notificación.

4. Evaluación. Tras actuar, evalúa los resultados. “El cliente abrió el email de recordatorio. Objetivo cumplido. Procedo a marcarlo como ‘contactado’ y paso al siguiente lead”.

Este ciclo se repite una y otra vez, permitiendo al agente navegar por la complejidad y la imprevisibilidad de las tareas del mundo real.

 

Diferencias clave entre la IA tradicional y la IA agéntica

Es fácil confundir los conceptos, pero las diferencias son fundamentales.

 

Por ejemplo la IA Tradicional / Generativa; ChatGPT genera un texto a partir de un prompt. Midjourney crea una imagen. en el caso de la IA Agéntica; Un agente que, al decirle “planifica la campaña de marketing para Q4”, investíga, crea un presupuesto, diseña contenidos y programa publicaciones.

En resumen, la IA generativa es una herramienta increíblemente poderosa, pero aún una herramienta. La IA agéntica es un colaborador autónomo que utiliza esas herramientas para producir un resultado final.

Aplicaciones prácticas de la IA agéntica en los negocios

El potencial de esta tecnología se materializa en casos de uso tangibles que ya están dando forma al futuro del trabajo.

Automatización de procesos autónomos:

Más allá de la simple automatización de tareas repetitivas (RPA), los agentes pueden manejar flujos de trabajo completos y no estructurados. Por ejemplo, un agente puede monitorizar el buzón de “quejas de clientes”, clasificar la urgencia del problema, extraer la información relevante, consultar la base de conocimientos para encontrar una solución y redactar una respuesta personalizada para que un agente humano la revise y envíe. Esto escala la resolución de problemas y libera al personal para casos más complejos.

Investigación y análisis de datos avanzado:

Un analista humano podría tardar días en recopilar información de decenas de informes financieros, resumir hallazgos y cruzar datos. Un agente de IA puede hacerlo en minutos. Puede acceder a fuentes autorizadas, sintetizar la información, identificar tendencias y generar un análisis exhaustivo con gráficos y puntos clave, todo mientras cita sus fuentes para garantizar la transparencia.

Desarrollo de software y operaciones (DevOps):

Los agentes de IA están revolucionando la forma en que se construye el software. Pueden entender una descripción de una funcionalidad, escribir el código necesario, probarlo, depurarlo y desplegarlo. GitHub Copilot, de Microsoft, está evolucionando en esta dirección, actuando más como un par programador autónomo que como un simple asistente de autocompletado [2].

Ciberseguridad proactiva:

En un ámbito crítico para Suri Services, los agentes de IA son un cambio de paradigma. En lugar de simplemente alertar sobre una amenaza potencial, un agente de seguridad puede investigar de forma autónoma la alerta, rastrear la actividad sospechosa a través de la red, identificar el punto de entrada y aplicar automáticamente medidas de contención para neutralizar la amenaza antes de que cause daño, todo en cuestión de segundos [3].

Microsoft y el ecosistema de IA agéntica, una ventaja estratégica:

Como partner de Microsoft, en Suri Services tenemos una visión privilegiada de cómo se está construyendo el futuro de esta tecnología. Microsoft está a la vanguardia, integrando capacidades agénticas de forma segura y responsable en su ecosistema.

 

Microsoft Copilot Studio: Esta herramienta permite a las empresas crear agentes de IA personalizados que pueden realizar conversaciones multietapa, razonar sobre datos empresariales y tomar acciones dentro de las aplicaciones de Microsoft 365, como programar reuniones o gestionar flujos de aprobación en Teams [4].

Azure AI Studio: Ofrece a los desarrolladores las herramientas para construir agentes de IA sofisticados que puedan utilizar APIs personalizadas y acceder de forma segura a datos alojados en la nube de Azure, siempre bajo un marco de responsabilidad y seguridad [5].

Este enfoque de Microsoft, centrado en la seguridad, la privacidad y la integración con las herramientas empresariales existentes, es fundamental. No se trata de una tecnología disruptiva en un vacío, sino de una evolución natural que amplifica el valor de las inversiones en cloud que las empresas ya han realizado.

 

Consideraciones y el camino a seguir

La IA agéntica no está exenta de desafíos. Su autonomía plantea preguntas importantes sobre gobernanza, supervisión humana y alineación ética. Es crucial que estos sistemas operen bajo un marco de responsabilidad claro (lo que se conoce como “Human in the Loop” o humano en el ciclo), donde las decisiones críticas sean validadas por personas.

La seguridad es otra pieza angular. Un agente con capacidad de acción debe estar blindado contra manipulaciones o instrucciones malintencionadas que podrían amplificar el impacto de un ciberataque.

En Suri Services, creemos que el futuro es autónomo, pero guiado por humanos. Nuestra labor como consultores es ayudar a las empresas a navegar esta transición. Implementamos soluciones de IA agéntica con una estrategia clara, formamos a los equipos para que colaboren con estos nuevos agentes y garantizamos que toda la infraestructura de cloud y ciberseguridad esté preparada para soportar esta nueva capa de inteligencia operativa.

La IA agéntica no es un sustituto de la inteligencia humana, sino su potenciador más avanzado. Se trata de delegar lo repetitivo y lo complejo para que los equipos humanos puedan concentrarse en lo que mejor saben hacer, la estrategia, la creatividad y la conexión con el cliente.

El viaje hacia la autonomía acaba de comenzar. ¿Está preparada tu organización para dar el siguiente paso?

 

Fuentes:

[1] Stanford University Human-Centered Artificial Intelligence (2023). The emerging landscape of AI agents. https://hai.stanford.edu/news/emerging-landscape-ai-agents

[2] GitHub Blog (2023). The future of coding with GitHub Copilot and AI agents. https://github.blog/2023-06-20-the-future-of-coding-with-github-copilot-and-ai-agents/

[3] Microsoft Security Blog (2024). How AI is transforming cybersecurity from reactive to proactive. https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2024/02/12/how-ai-is-transforming-cybersecurity-from-reactive-to-proactive/

[4] Microsoft Docs. Introduction to Microsoft Copilot Studio. https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-copilot-studio/introduction

[5] Microsoft Azure Blog (2024). Building autonomous AI agents with Azure AI Studio. https://azure.microsoft.com/en-us/blog/building-autonomous-ai-agents-with-azure-ai-studio/