¿Qué es la IA agéntica y cómo funciona?

Tras años de entusiasmo en torno al uso de la IA generativa para resumir documentos, redactar correos electrónicos y sintetizar datos, las empresas están dejando atrás estos bots de IA aislados para pasar a sistemas de IA agéntica.

Este cambio se produce en un momento en el que el 98 % de los líderes empresariales coinciden en que la inteligencia artificial es esencial para el crecimiento, y muchos esperan que haga algo más que simplemente resumir y responder a consultas. 

La IA agéntica ayuda a las empresas a tomar decisiones, ejecutar tareas y automatizar flujos de trabajo de varios pasos con una intervención humana mínima. El objetivo no es sustituir a los seres humanos, sino actuar como un multiplicador de fuerzas de su trabajo.

En esta guía, repasaremos la definición de IA agéntica, qué la diferencia de otros modelos de IA, cómo funciona y la forma en que ya transforma numerosos sectores.

La IA agéntica se refiere a sistemas de IA autónomos que pueden planificar, razonar y actuar de forma independiente para alcanzar un objetivo común.

A diferencia de la IA tradicional, que se centra en una sola tarea a la vez, la IA agéntica coordina uno o más agentes para razonar hacia un objetivo, dividir objetivos mayores en pasos más pequeños, tomar decisiones y ejecutar acciones con poca o ninguna intervención humana. El término «agéntica» se refiere a la capacidad de estos modelos para tomar la iniciativa y actuar de forma autónoma con una supervisión humana mínima. 

Piénselo así: una herramienta de IA tradicional puede encargarse de tareas sencillas, como enviar una notificación cuando el nivel de inventario alcanza cierto umbral, pero un sistema de IA agéntica comprobará si faltan artículos o hay pocas existencias, detectará retrasos en los proveedores, buscará un proveedor alternativo, enviará un correo electrónico al nuevo proveedor para solicitar presupuestos, comparará precios con su presupuesto y tramitará el pedido. Si se configura correctamente, puede hacer todo esto antes incluso de que se dé cuenta de que había un problema.

La IA agéntica se basa en modelos de lenguaje grandes (LLM), por lo que puede leer, comprender y generar texto de forma natural, igual que la IA generativa. Sin embargo, la diferencia fundamental entre la IA generativa y la IA agéntica radica en las capacidades de planificación, ejecución de acciones y autocorrección que ofrece esta última, lo que la convierte en una extensión de su plantilla.

La IA agéntica y la IA tradicional suelen usarse de forma intercambiable. De hecho, la mayoría de las búsquedas de Google sobre el significado de la IA agéntica provienen de esta confusión.

Aunque ambas pertenecen al mismo ámbito denominado «Inteligencia Artificial», la diferencia radica en su estilo de ejecución.

La IA tradicional, incluida la IA generativa, se refiere a modelos de IA más antiguos basados en chat que pueden responder a preguntas sencillas y ejecutar instrucciones puntuales. Son reactivos y esperan una orden directa antes de cada paso.

La IA agéntica, en cambio, coordina uno o más agentes para razonar, actuar y ejecutar un objetivo compartido. Los agentes son como un equipo autodirigido en lugar de un único asistente. La IA agéntica es proactiva, en gran medida autónoma y va más allá de los simples intercambios con preguntas y respuestas para ejecutar flujos de trabajo de varios pasos.

Entender la diferencia ayuda a decidir si necesita una automatización sencilla o una verdadera autonomía operativa.

Supongamos que ha contratado a un nuevo empleado a distancia altamente competente. Le pide que planifique y reserve una reunión fuera de la oficina. No le indica qué botones del ratón debe pulsar ni qué sitios web específicos debe visitar; confía en que él mismo lo averigüe. Consulta los calendarios, compara los precios de los vuelos, recuerda que al CEO le desagradan las salidas temprano por la mañana y reserva los billetes.

En pocas palabras, así es exactamente como está diseñada para funcionar la IA agéntica. Estos sistemas se basan en una arquitectura sofisticada construida en torno a seis características clave:

1. Percepción

Al igual que los equipos tradicionales perciben código binario, la IA agéntica percibe el entorno utilizando datos en todas sus formas, ya sean textuales, visuales, estructurados o no estructurados, y procedentes de múltiples fuentes, como bases de conocimiento, sensores, API y entradas de los usuarios.  

Basándose en la información, interpreta las señales y forma un contexto en torno a ellas. Ese estado se convierte en la base del razonamiento y la acción.

2. Razonamiento

Una vez construido el contexto, la IA analiza las tareas principales utilizando LLM.

Dado que las entradas humanas pueden ser vagas, los agentes utilizan procesos de pensamiento internos, o lo que se denomina «monólogo interno de los agentes», para comprender el objetivo. En la práctica, los agentes de IA analizan literalmente el problema en su interior antes de actuar.  

Para ello, utiliza uno o varios marcos de razonamiento, como el razonamiento en cadena (Chain of Thought, CoT), el árbol del pensamiento (Tree of Thought, ToT) y ReAct (Reason + Act), para pensar de forma iterativa, poner a prueba una hipótesis y volver a pensar, imitando la resolución de problemas humana.

Si un objetivo es ambiguo, puede razonar de forma autónoma utilizando heurísticas e inferencia probabilística para llenar los vacíos. El objetivo principal de este paso es considerar todas las consecuencias potenciales de las diferentes acciones antes de comprometerse con una única vía.

Supongamos que delegamos la tarea de «planificar una reunión de empresa fuera de la oficina» a un sistema de IA agéntica. El razonamiento podría ser el siguiente:

«El objetivo es planificar y reservar una reunión fuera de la oficina para el próximo mes. Primero tengo que comprobar la disponibilidad del calendario del equipo. Veo que el único bloque libre en el que todos los ejecutivos están disponibles es el del 15 al 17. A continuación, debo encontrar un lugar con capacidad para 50 personas que se ajuste al presupuesto de 15 000 $. El Mountain Resort está disponible, pero cuesta 18 000 $. El Lakeside Inn cuesta 12 000 $, pero requiere un trayecto de tres horas por carretera. Dado que el presupuesto es una restricción estricta y el trayecto en coche se encuentra dentro del límite de cuatro horas establecido por la política, daré prioridad al presupuesto y seleccionaré el Lakeside Inn, para luego buscar opciones de transporte».

Esta capacidad para sopesar información contradictoria y usar la lógica para llegar a una solución es lo que distingue a un agente de un script.

3. Establecimiento de objetivos

A continuación, el sistema desglosa el objetivo general en pasos lógicos más pequeños y determina la mejor secuencia para alcanzarlos. 

Siguiendo con nuestro ejemplo de la reunión fuera de la oficina, el agente desglosa el plan de viaje en un gráfico de dependencias de subtareas:   

• Tarea 1: Revisar y reservar los calendarios del equipo para los días de viaje.
• Tarea 2: Reservar el Lakeside Inn para los días 15 a 17.
• Tarea 3: Organizar un servicio de transporte para 50 empleados.
• Tarea 4: Recopilar las restricciones alimentarias y finalizar los menús.
• Tarea 5: Coordinarse con los jefes de departamento para cubrir las plazas del taller.

Si una tarea es demasiado grande para ejecutarse de una sola vez, la IA establece subobjetivos e hitos.

Una vez más, este comportamiento proactivo permite al sistema ajustar las tareas y los pasos de forma autónoma para alcanzar el resultado sin esperar nuevas instrucciones.

4. Toma de decisiones

En esta etapa, el agente debe identificar el curso de acción más eficaz. Para ello, emplea una combinación de funciones de utilidad, modelos de decisión basados en prioridades y modelos de decisión probabilísticos para alcanzar el mejor resultado.

Si se topa con un obstáculo, recalcula su ruta y toma decisiones en tiempo real. 

Supongamos que intenta la tarea 3 y descubre que la empresa de transporte no tiene disponibilidad. Establece al instante un nuevo subobjetivo —por ejemplo, consultar los horarios de tren y agrupar los vales de Uber— y continúa con el nuevo plan.

En este paso, la autonomía es primordial. Los agentes razonan entre sí para tomar decisiones y se autocorrigen para elegir las mejores opciones siguientes.

5. Ejecución

Una vez establecido el plan y tomadas las decisiones en su nombre, decide qué herramientas (API, intérpretes de código, acciones del navegador) son necesarias para ejecutar el flujo de trabajo.

Como la IA agéntica puede acceder a complementos instalados por el administrador en herramientas externas, puede interactuar directamente y ejecutar tareas en estas aplicaciones de terceros. 

Durante la ejecución, si una llamada a la API falla o un sitio web de reservas deja de funcionar, los sistemas de IA agéntica cuentan con una gestión de errores integrada. Es decir, en lugar de finalizar el proceso, analizará el error. Si el error es temporal, lo intentará de nuevo después de dos minutos. Si no es así, la IA se autocorregirá y buscará la siguiente mejor acción. 

La mayoría de las empresas despliegan barreras de seguridad en esta etapa porque los agentes se comunican en un entorno opaco y de caja negra, y nadie sabe realmente qué ocurre.  

Por tanto, para proteger los intereses de todos, establecen límites que determinan dónde el agente puede actuar de manera autónoma y dónde debe esperar la aprobación humana.

Por ejemplo, puede hacer clic en el sitio web de reservas para ir a la página de pagos, pero luego pedirle que apruebe la transacción manualmente.

6. Aprendizaje y memoria

El aprendizaje agéntico es el principal factor diferenciador. A diferencia de la IA generativa, que permanece igual hasta que se le dé una instrucción explícita, la IA agéntica aprende de intercambios y experiencias previos. 

Para ello, la IA se basa en la memoria episódica. Almacena acciones pasadas, intercambios y comentarios en una base de datos de memoria. Con cada nueva información, la IA actualiza su memoria procedimental. La próxima vez que surja una tarea o consulta similar, la IA podrá gestionarla con mayor eficacia.

Sin embargo, el componente de memoria no está habilitado por defecto y debe añadirse mediante almacenes vectoriales o bases de datos.

La IA agéntica ya se utiliza en muchos sectores. Las pymes la utilizan para los flujos de trabajo diarios, mientras que las empresas la adoptan para ampliar y ganar velocidad. Analicemos algunos ejemplos reales de IA agéntica en 2026.

Recursos humanos

Según Gartner, la contratación a gran escala en las primeras fases del proceso se centrará en la IA en 2026. Hay dos factores principales: el entusiasmo en torno a la automatización mediante IA y la presión para reducir costes. Ambos pueden abordarse mediante la implementación de sistemas de IA.

Unilever utiliza la IA agéntica para agilizar su contratación en campus universitarios mediante la automatización del proceso de principio a fin, desde la solicitud hasta las evaluaciones y las entrevistas por vídeo. El resultado es una reducción del 75 % en el tiempo de contratación y un ahorro de costes superior a 1 millón de libras esterlinas.

La IA agéntica en la adquisición de talento puede facilitar una organización más coherente de la información sobre los candidatos, lo que ayuda a reducir las ineficiencias manuales desde las fases iniciales de la contratación.

Viajes

Casi el 90 % de los consumidores desea utilizar la IA en sus futuros viajes, ya sea para planificar itinerarios o para reservar viajes de principio a fin.

Por ejemplo, Booking.com utiliza herramientas de IA agéntica para ayudar a clientes y socios en la toma de decisiones y la resolución de conflictos. La IA puede reservar alojamientos, comparar vuelos y villas, e incluso alquilar un taxi.

Para la automatización integral de los viajes, NorthBay utiliza agentes para crear, reservar y cambiar itinerarios en tiempo real sin intervención humana. Esto ha dado lugar a un aumento del 20 % al 30 % en la conversión de reservas y a una reducción de hasta el 40 % en los costes de asistencia.

Logística

Las operaciones de venta al por menor y de transporte se basan en sistemas agénticos principalmente para la gestión de inventarios, la priorización de pedidos y la optimización de rutas. 

• Walmart utiliza IA agéntica para predecir la demanda y ajustar los niveles de inventario en sus más de 4700 tiendas. 
• DHL cuenta con agentes impulsados por IA para supervisar los envíos y sugerir rutas alternativas cuando se producen retrasos. 
• Los sistemas de planificación de rutas de buques impulsados por IA de Maersk optimizan continuamente el consumo de combustible, los tiempos de escala en puerto y las rutas, actuando como tomador de decisiones autónomo al frente de su red.

Soporte al cliente

La urgencia por adoptar software de centros de contacto impulsado por IA nunca ha sido mayor en la experiencia del cliente (CX). He aquí dos buenos ejemplos. 

• Bank of America utiliza Erica, una asistente financiera virtual impulsada por IA, para ayudar a los clientes a usar el autoservicio y resolver consultas bancarias rutinarias sin necesidad de escalarlas. De este modo, se reduce la presión sobre los agentes en directo y se ofrece una asistencia rápida y fiable.
• A medida que entramos en una nueva era con la IA agéntica, la solución de centro de contacto de Zoom, centrada en la IA, le ayuda a convertir las conversaciones con los clientes en acciones. Cricut, una marca de decoración personalizada, utiliza Zoom AI Companion 3.0 y Zoom Virtual Agent para ofrecer autoservicio a los clientes y mejorar la resolución en la primera llamada, al permitir el escalamiento instantáneo de voz a vídeo. La empresa ha reducido el tiempo de espera de los clientes en casi un 90 % y ha alcanzado una tasa de contención de autoservicio del 50 %.

Implementar sistemas de IA agéntica significa contar con un equipo de trabajadores digitales que ejecutan tareas por usted con total autonomía. Sin embargo, eso también aumenta el riesgo de que las cosas se descarrilen o se queden atascadas en un bucle sin fin.

A continuación, se presentan seis prácticas recomendadas que debe seguir:

• Defina objetivos claros desde el principio: asigne al sistema un objetivo sencillo y claro, para que aprenda a ejecutar las tareas sin desviarse. Deje que aprenda de los intercambios y evite que el sistema se desvíe hacia tareas o experiencias irrelevantes.
• Comience con tareas sencillas antes de ampliar: utilice flujos de trabajo de dos o tres pasos antes de pasar a operaciones entre equipos. Un comienzo gradual puede ayudarle a comprender el comportamiento del sistema.
• Supervise las decisiones de la IA con regularidad: la IA puede «alucinar», por lo que su autonomía debe someterse a prueba primero. Utilice herramientas de observabilidad, puntos de control o filtros de revisión humana para detectar problemas antes de ampliar el alcance.
• Aproveche la colaboración entre múltiples agentes: utilice sistemas modulares, como los SLM de Zoom, que combinan varios agentes especializados en lugar de un único modelo que lo abarque todo. Este enfoque puede mejorar la tolerancia a fallos y mantener un menor uso de recursos.
• Aporte contexto y datos de forma continua: los sistemas de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Mantenga flujos de datos de alta calidad y repositorios bien indexados para proporcionar a los agentes el contexto en tiempo real necesario.
• Iterar y perfeccionar los flujos de trabajo: revise los datos de rendimiento de los intercambios en tiempo real para ajustar los flujos de trabajo y garantizar que el sistema madure al ritmo de sus necesidades.

Consejo: Puede crear e implementar sus propios agentes de IA personalizados a través de Zoom AI Studio.

Con herramientas como Zoom Virtual Agent y Zoom AI Companion, los equipos pueden ejecutar flujos de trabajo que abarcan distintos canales, recordar conversaciones y coordinar a varios agentes para gestionar consultas complejas de los clientes. 

Para las pymes, supone gestionar más solicitudes de asistencia sin aumentar la plantilla. Y para las grandes empresas, significa gestionar flujos de trabajo complejos con límites más claros. El enfoque de Zoom centrado en la IA ayuda a las empresas a aprovechar la IA agéntica para ejecutar tareas complejas rápidamente y conectar con los clientes a gran escala.

¿Por qué es importante la IA agéntica?

La IA agéntica es importante porque puede planificar, razonar y llevar a cabo acciones en su nombre, lo que le ayuda a reducir las tareas repetitivas y que consumen mucho tiempo y a centrarse en el trabajo de alto valor.

¿Existen retos con los sistemas de IA agéntica?

Sí. Los equipos deben gestionar la gobernanza, evitar el uso indebido de las herramientas y supervisar de forma proactiva cualquier comportamiento inesperado a medida que los sistemas adquieren mayor autonomía. 

¿Cuáles son los distintos tipos de agentes de IA?

Los agentes de IA se clasifican generalmente en cinco tipos según su arquitectura:

• Los agentes reflejos simples actúan basándose en percepciones actuales a través de reglas predefinidas.
• Los agentes basados en modelos mantienen un estado interno para hacer un seguimiento de los cambios.
• Los agentes basados en objetivos ejecutan acciones específicamente para alcanzar un objetivo definido.
• Los agentes basados en la utilidad optimizan para obtener el resultado más «deseable».
• Los agentes de aprendizaje mejoran su rendimiento con el tiempo a través de la experiencia.

¿Es ChatGPT un agente de IA?

Sí, OpenAI ofrece ahora agentes de ChatGPT que pueden razonar y ejecutar acciones de forma independiente.