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En los últimos años, los agentes de IA han dejado de ser asistentes simples para asumir tareas complejas dentro de las organizaciones. Según Gartner , para 2028, los agentes de IA tomarán de forma autónoma el 15% de las decisiones de trabajo diarias un tercio del software corporativo debe incorporar características de agentes inteligentes.
Este avance refuerza la transición de un modelo reactivo a un proactivo y autónomo , en el que los agentes pueden percibir el medio ambiente, tomar decisiones y actuar en función de los datos contextuales. La tendencia apunta a un futuro en el que estos sistemas se vuelven , no solo socios
¿Qué son los agentes de IA?
Los agentes de IA son sistemas basados en la inteligencia artificial capaces de percibir el medio ambiente , tomar decisiones y realizar acciones con un alto grado de autonomía. Pueden ser:
- Reactivo: Responda a estímulos inmediatos.
- Objetivos Basado: busque alcanzar objetivos específicos.
- Basado en utilidad: calcule la mejor acción posible.
- Aprendizaje: evolucionar con datos y experiencias.
Esta evolución fue posible gracias a los avances en el aprendizaje automático, LLMS (modelos de idiomas grandes) y el acceso a estructuras de datos de tiempo real, como casas de lago, arquitecturas modernas que combinan los mejores lagos de datos y los almacenes de datos.
Agente de AI vs. AI: ¿Cuál es la diferencia?
Agente de IA (agente de IA)
término más amplio y técnico que describe cualquier sistema de inteligencia artificial que:
- percibe el entorno (insumos);
- Tomar decisiones basadas en reglas u objetivos;
- Realiza acciones en el mundo real o digital.
Ejemplos:
- Un chatbot que responde preguntas;
- Un agente que actualiza el ERP según los datos recibidos;
- Un agente que envía alertas automáticas sobre KPI.
Es decir, es una entidad funcional , con un cierto grado de autonomía, pero puede ser reactivo y limitado a tareas específicas.
AI agente
Es una subcategoría (o evolución) de agentes de IA, un término más conceptual y emergente que enfatiza la proactividad, los objetivos complejos y la iniciativa .
Características de la IA agente:
- Capaz de definir los subocjetivos por su cuenta;
- Actúa con la intención y el plan de acción , no solo la reactividad;
- Puedes colaborar con otros agentes o humanos;
- Más cerca del comportamiento humano intencional.
Ejemplos de AI de agente:
- Un asistente que, al recibir un objetivo (como "aumentar las ventas"), define estrategias, prueba acciones y aprende de los resultados ;
- Un sistema que detecta futuras fallas operativas y toma acciones preventivas sin intervención humana .
Desafíos y puntos de atención en el uso de agentes de IA
A pesar de los avances, todavía hay preocupaciones importantes que deben tenerse en cuenta al poner a un agente en un entorno productivo (especialmente si es sin supervisión):
- Privacidad de datos: a medida que los agentes acceden a la información confidencial, la gobernanza de los datos es esencial.
- Explicación de las decisiones: es importante comprender cómo y por qué un agente tomó una decisión.
- Ética de automatización: los agentes deben seguir pautas claras para evitar prejuicios algorítmicos.
Tendencias y el futuro de los agentes de IA
Gartner proyecta que los agentes de IA integrarán la mayoría de los sistemas comerciales, convirtiéndose en una parte esencial de la infraestructura digital de las organizaciones. Algunas tendencias incluyen:
- Agentes multimodales: con capacidad para procesar texto, imagen, video y audio.
- Colaboración entre múltiples agentes: interactuar entre sí para resolver tareas complejas.
- Automatización predictiva: agentes que aprenden con estándares históricos y toman decisiones basadas en proyecciones.
El papel de Skyone en la transformación con los agentes de IA
En este escenario de evolución acelerado, SkyOne se destaca con SkyOne Studio , una solución completa para crear, publicar y automatizar agentes inteligentes.
Además de recopilar todos los recursos en una plataforma única e intuitiva el gran diferencial de SkyOne Studio es permitir a las empresas crear y operar agentes de IA en función de sus propios datos , de forma segura, gobernada y sin exponer la información sensible a entornos al aire libre o desconocidos.
Esto garantiza un control total sobre los flujos automatizados, respetando la privacidad, la confidencialidad y la soberanía de los datos corporativos.
Esta tecnología integra cuatro pilares que respaldan la creación y el uso de agentes de IA de alto rendimiento:
Estos componentes actúan como una infraestructura completa , que conecta datos, lógica y automatización para desarrollar agentes que realicen acciones reales en sistemas de gestión, CRM, servicio al cliente y otros procesos comerciales críticos.
Aplicaciones prácticas de agentes de IA en empresas
Con SkyOne Studio, las empresas están construyendo agentes inteligentes que transforman sus operaciones. Vea cómo se aplica esto en la práctica:
1. Automatización de tareas operativas con asistentes inteligentes
Imagine un agente que automatiza los procesos dentro del ERP. Puede generar informes financieros basados en datos actualizados, emitir alertas salariales o enviar notificaciones a los equipos operativos. En entornos de servicio, los agentes integrados con WhatsApp pueden acceder a bases de datos, identificar a los clientes, resolver solicitudes y activar flujos automatizados sin intervención humana.
- Automatización de rutinas dentro de ERP (por ejemplo, SAP B1)
- Servicio de WhatsApp con decisiones basadas en datos
- Generación de informes automáticos a través de comandos en lenguaje natural
2. Integración entre varios sistemas operativos
La integración entre herramientas como CRM, ERP y plataformas de marketing por correo electrónico es un desafío recurrente. Los agentes de IA pueden conectar estas herramientas de manera inteligente. Por ejemplo, al completar una venta de CRM, un agente puede alimentar al ERP, disparando un correo electrónico de bienvenida y activando el financiero para emitir boletos, todo en segundos.
- Creación de flujos que integran herramientas como HubSpot, Zoho, Salesforce y SAP
- Monitoreo de KPI y alertas automatizadas
- Sincronización de datos entre sectores sin intervención humana
3. Paneles y decisiones automáticas basados en datos de tiempo real
Las empresas que operan con grandes volúmenes de datos pueden configurar agentes para monitorear KPI, emitir alertas de desviación y tomar medidas basadas en criterios predefinidos. Estos agentes también alimentan paneles e informes automáticos, optimizando el análisis de análisis y respuesta.
- Desarrollo del tablero para monitoreo de KPI
- Reducción de hasta el 90% de los costos operativos a través de la automatización con IA
- Paneles preparados con Power BI, Metabase y otras plataformas
Leer también: Iba a agentes autónomos: cuando la tecnología resuelve los conflictos solo
Casos exitosos con agentes de IA
La solución ya es utilizada por compañías como Panasonic, Pay Less and Wish Group, con resultados significativos:
- +1.5 millones de ejecuciones mensuales de flujo comercial
- Reducción del tiempo del 75% en el procesamiento de datos
- Aumento del 45% en la eficiencia operativa en el desarrollo de las integraciones del sistema
Estos números refuerzan que los agentes de IA ya no son un concepto y ya son realidad comercial, especialmente cuando se combinan con una plataforma robusta y segura.
Beneficios de los agentes de IA
Eficiencia operacional
Los agentes realizan tareas rutinarias con velocidad y precisión, liberando el tiempo del equipo para decisiones estratégicas.
Escalabilidad
Los flujos múltiples se pueden duplicar, adaptar y aplicar a múltiples departamentos o unidades de la empresa.
Personalización e inteligencia contextual
Con acceso a Lakehouse, los agentes aprenden y se adaptan al contexto del usuario, ofreciendo respuestas y acciones más relevantes.
Interfaz amistosa
Gracias al modelo de bajo código de SkyOne Studio, los equipos de tecnología y negocios pueden crear agentes sin depender de la TI tradicional.
Conclusión: qué esperar de los agentes de la IA en los próximos años
Los agentes de IA ya no son promesas, son protagonistas de la nueva fase de transformación digital. Con aplicaciones en varios sectores e impactos reales, se vuelven esenciales para las empresas que desean innovar de manera responsable.
Ahora es el momento de adoptar esta tecnología y garantizar una ventaja competitiva en su negocio.
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