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24 de abril 2025
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Tipos de agentes de IA: clasificación completa de sistemas inteligentes
George Miloradovich
Investigador, redactor y entrevistador de casos prácticos
Los agentes de IA están transformando la forma en que las empresas automatizan tareas, toman decisiones y gestionan flujos de trabajo complejos. Sin embargo, no todos los agentes de IA son iguales. Comprender sus tipos y capacidades es clave para aprovecharlos eficazmente.
Esta guía detalla las principales categorías de agentes de IA y cómo se integran en los flujos de trabajo modernos. Aprenderá:
Ya sea que esté optimizando la atención al cliente con agentes de comunicación o automatizando procesos con sistemas basados en el aprendizaje, herramientas como Nodo tardío Puede ayudarle a diseñar flujos de trabajo que integren estos agentes sin problemas.
Exploremos cómo estos sistemas de IA pueden transformar sus operaciones.
Comprender cómo toman decisiones los agentes de IA es crucial para aprovechar la automatización eficazmente. Estos agentes utilizan diversos métodos, desde sistemas simples basados en reglas hasta algoritmos de aprendizaje avanzados, según su tipo y propósito.
Los agentes de respuesta básica, a menudo llamados agentes reflejos simples, se basan en reglas simples de "si-entonces". Responden a las entradas con acciones predefinidas sin considerar datos pasados ni resultados futuros. Por ejemplo, la aplicación myVW de Volkswagen EE. UU. Utiliza dicho agente para identificar las luces indicadoras del tablero a través de la cámara del teléfono y brindar explicaciones instantáneas al conductor. [ 1 ].
Los agentes conscientes del entorno van un paso más allá al mantener un modelo en tiempo real de su entorno. Esto les permite adaptarse a las condiciones cambiantes y tomar decisiones basadas en el contexto. Un excelente ejemplo es Copilot de GitHub, que analiza una base de código completa para sugerir opciones de finalización de código que se ajusten a los patrones y el contexto existentes. [ 1 ].
Los agentes orientados a objetivos, también llamados agentes basados en metas, evalúan las acciones según su eficacia para alcanzar objetivos específicos. Estos agentes son ideales para procesos de varios pasos. Por ejemplo, en la incorporación de conductores, los agentes de IA gestionan tareas como la verificación de antecedentes y la asignación de módulos de formación, todo ello con el objetivo de preparar a los nuevos conductores para la carretera. [ 1 ].
Los agentes basados en prioridades utilizan funciones de utilidad para ponderar diferentes factores y priorizar sus acciones. En la gestión de carteras financieras, por ejemplo, estos agentes analizan variables como la tolerancia al riesgo, la rentabilidad esperada, las tendencias del mercado y la diversificación para recomendar la mejor estrategia de inversión.
Los agentes autosuperables representan el tipo más avanzado. Aprenden de experiencias pasadas para perfeccionar su rendimiento con el tiempo. Al analizar los resultados de sus acciones, estos agentes se adaptan para gestionar tareas complejas y adaptarse a los requisitos cambiantes, lo que los hace altamente eficaces en entornos dinámicos.
Cada uno de estos modelos de toma de decisiones tiene un propósito específico y ayuda a los agentes de IA a desempeñar funciones distintas en la optimización y mejora de los flujos de trabajo comerciales.
Los agentes de IA desempeñan funciones distintas dentro de los sistemas empresariales, cada una diseñada para optimizar las operaciones y mejorar la eficiencia. Analicemos las funciones clave que desempeñan y las tareas que realizan.
Estos agentes se centran en gestionar las interacciones en lenguaje natural en múltiples plataformas. Por ejemplo, la aplicación myVW utiliza Google Gemini para ayudar a los conductores con asistencia virtual [ 1 ]Al aprovechar el procesamiento avanzado del lenguaje natural, estos agentes pueden:
Esto los hace eficaces para la atención al cliente, la asistencia virtual y otras tareas que requieren mucha comunicación.
Los agentes de propósito único están diseñados para realizar tareas específicas con precisión. PUMAuso de Imagen Un excelente ejemplo es la generación de fotos de productos. Automatiza la creación de imágenes de productos localizadas y de alta calidad. [ 1 ]Estos agentes suelen encargarse de:
Su concentración en una sola tarea garantiza consistencia y precisión en la ejecución.
Estos agentes gestionan procesos complejos en varios niveles organizativos. En manufactura, por ejemplo, los agentes de nivel inferior pueden inspeccionar productos individuales, mientras que los de nivel superior analizan las tendencias de los datos para recomendar mejoras. De igual manera, en finanzas, procesan datos de mercado y proporcionan información a analistas y operadores. [ 1 ]Este enfoque escalonado garantiza una supervisión tanto granular como global.
Los sistemas basados en equipos demuestran cómo múltiples agentes de IA pueden colaborar para afrontar desafíos complejos. Security Copilot de Microsoft es un excelente ejemplo, donde los agentes colaboran dentro de los Centros de Operaciones de Seguridad para mejorar la detección, la investigación y la respuesta ante amenazas. Estos sistemas están diseñados para:
Este enfoque colaborativo permite a las organizaciones abordar necesidades de automatización sofisticadas, manteniendo la precisión y la eficiencia operativa. Al aprovechar estos roles de agente de IA, las empresas pueden gestionar mejor las tareas y escalar sus operaciones de forma eficaz.
Esta sección explora cómo se pueden aplicar los agentes de IA para optimizar los flujos de trabajo, centrándose en los pasos prácticos para la implementación y el crecimiento.
Elegir el agente de IA adecuado depende de las necesidades de su flujo de trabajo. A continuación, se presentan algunas consideraciones clave:
| ¿ Necesita ayuda | Tipo de agente | Capacidad |
|---|---|---|
| Asistencia Al Cliente | Agente de comunicación | Maneja tareas de lenguaje natural |
| Procesamiento de datos | Agente de propósito único | Gestiona grandes volúmenes de datos |
| Decisiones Complejas | Agente multinivel | Apoya la toma de decisiones en capas |
| Coordinación de equipo | Agente basado en equipos | Facilita el trabajo interfuncional |
Una vez que haya seleccionado al agente adecuado, el siguiente paso es diseñar un flujo de trabajo adaptado a sus objetivos.
Para crear flujos de trabajo eficaces, comience por delinear su proceso y establecer objetivos claros. A continuación, se presenta una estructura sencilla:
Por ejemplo, Uber ha implementado con éxito agentes de IA en su proceso de incorporación de empleados. Su sistema automatiza tareas como la verificación de antecedentes, las capacitaciones y la resolución de incidencias de soporte. Esta red de agentes especializados ha reducido significativamente los tiempos de procesamiento, manteniendo la precisión.
A medida que sus necesidades de automatización evolucionen, considere estos pasos para escalar de manera efectiva:
Los agentes de IA han transformado la automatización del flujo de trabajo, evolucionando desde modelos reflejos básicos hasta sistemas de aprendizaje avanzados que mejoran con cada interacción. Cada tipo de agente cumple una función específica, contribuyendo a procesos más inteligentes y eficientes. Esta evolución está impulsando un crecimiento significativo del mercado.
Se espera que el mercado de agentes de IA crezca de 5.1 millones de dólares en 2024 a 47.1 millones de dólares en 2030. [ 2 ]Esta rápida expansión resalta el papel cada vez más importante de los agentes de IA en la remodelación de la automatización.
As Multimodal.dev explica:
Los agentes de IA pueden pensar de forma innovadora y optimizan continuamente sus respuestas porque aprenden con cada interacción. [ 1 ]
Seleccionar la combinación adecuada de agentes de IA es crucial para el éxito. Al aprovechar las capacidades y los modelos de toma de decisiones mencionados anteriormente, las organizaciones pueden optimizar sus operaciones y alcanzar nuevos niveles de eficiencia.
Para aprovechar al máximo los agentes de IA, considere estos pasos prácticos:
El futuro de la automatización del flujo de trabajo reside en combinar diferentes tipos de agentes de IA para crear sistemas más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta. Al comprender sus funciones y capacidades, las empresas pueden desarrollar estrategias de automatización que impulsen la productividad e impulsen un progreso significativo.
Para elegir el agente de IA adecuado para su negocio, comience por identificar sus necesidades y objetivos específicos. Por ejemplo, agentes reflejos simples son ideales para tareas sencillas basadas en reglas, mientras que agentes reflejos basados en modelos Son mejores para entornos dinámicos que requieren adaptabilidad. Si su enfoque está en lograr objetivos específicos, agentes basados en objetivos Podría ser la mejor opción.
Para aplicaciones más especializadas, considere agentes de atención al cliente para atender consultas, agentes de datos para procesar y analizar información, o agentes de código Para ayudar en el desarrollo de software. Al alinear el tipo de agente con las prioridades de su negocio, ya sea para mejorar la atención al cliente, automatizar los flujos de trabajo o optimizar la eficiencia de los datos, puede garantizar que el agente de IA que seleccione ofrezca el máximo valor.
Los agentes de IA pueden optimizar significativamente los flujos de trabajo al automatizar tareas repetitivas, reducir errores y mejorar la eficiencia general. Por ejemplo, un Asistente impulsado por IA Puede ayudar a los desarrolladores a escribir, depurar y modificar código, lo que permite incluso a aquellos con experiencia mínima crear microservicios o automatizar procesos sin esfuerzo.
Estos agentes también pueden simplificar tareas como la generación de formularios HTML, la integración con API (p. ej., herramientas de gestión de proyectos) o el acceso a bibliotecas externas para optimizar las operaciones. Al integrar la IA en los flujos de trabajo, las empresas pueden ahorrar tiempo, aumentar la productividad y centrarse en iniciativas más estratégicas.
Para integrar los agentes de IA sin problemas y fomentar la escalabilidad, las empresas deben empezar por definir claramente sus objetivos y seleccionar agentes de IA que se ajusten a sus necesidades operativas específicas. Considere factores como el agente. a la fatiga, nivel de inteligencia y compatibilidad con los sistemas existentes.
Además, asegúrese de que los agentes de IA se basen en tecnologías flexibles y escalables que puedan adaptarse a las crecientes demandas. Priorice las soluciones que faciliten la integración con las API y otras herramientas, y realice pruebas exhaustivas para identificar posibles obstáculos antes de la implementación completa. Al planificar cuidadosamente y aprovechar las herramientas adecuadas, las empresas pueden maximizar la productividad y la eficiencia de sus sistemas basados en IA.
