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12 de mayo de 2025
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¿Qué es un agente de IA?: La guía completa sobre agentes de inteligencia artificial
George Miloradovich
Investigador, redactor y entrevistador de casos prácticos
Los agentes de IA están transformando la forma en que las empresas operan, automatizan tareas y toman decisiones. Estos sistemas no son solo herramientas, sino entidades autónomas que aprenden y se adaptan para lograr objetivos específicos. Por ejemplo, las empresas que utilizan agentes de IA reportan hasta 40% de aumento de productividad y Incorporación de clientes un 90% más rápida.
| Feature | Automatización tradicional | Agentes de IA |
|---|---|---|
| Toma de Decisiones | Reglas preestablecidas | Decisiones independientes en tiempo real |
| Aprendizaje | n/a | Apostamos por la mejora continua |
| Complejidad de la tarea | Tareas simples y repetitivas | Flujos de trabajo complejos de varios pasos |
Los agentes de IA ya están transformando industrias como el comercio minorista, la banca y la manufactura. Plataformas como Nodo tardío Simplifique la creación de agentes de IA con herramientas de bajo código, lo que permite a las empresas ahorrar hasta 30% en costos operativos¿Listo para explorar? ¡Adentrémonos!
Los agentes de IA están transformando la automatización al incorporar capacidades de toma de decisiones que les permiten realizar operaciones inteligentes.
Para comprender cómo los agentes de IA generan valor en los negocios y la tecnología, es útil desglosar sus componentes principales. Estos cuatro elementos interconectados trabajan juntos para impulsar la automatización inteligente:
Módulo de percepción
Este módulo actúa como el sistema sensorial de un agente de IA, recopilando y procesando entradas de diversas fuentes, como texto, API e interfaces de usuario. [ 1 ]Por ejemplo, en los vehículos autónomos, el módulo de percepción integra datos de cámaras, sensores LiDAR y GPS para mantener una comprensión del entorno en tiempo real.
Motor de razonamiento
A menudo denominado el cerebro del sistema, el motor de razonamiento interpreta los datos y toma decisiones utilizando varios enfoques:
| Tipo de razonamiento | Función | Aplicación en el mundo real |
|---|---|---|
| Basado en reglas | Ejecuta lógica predefinida | Sistemas de control de termostato |
| Cadena de pensamiento | Maneja decisiones de múltiples pasos | Algoritmos de trading financiero |
| Reconocimiento de formas | Identifica tendencias y correlaciones | Análisis del comportamiento del cliente |
Módulo de acción
Este componente traduce decisiones en acciones, ya sea realizar llamadas API, actualizar bases de datos o controlar dispositivos físicos. [ 1 ].
Componente de aprendizaje
El sistema de aprendizaje es lo que permite que la IA mejore y se adapte con el tiempo. Esto se logra mediante:
Estos elementos trabajan juntos para permitir que los agentes de IA ejecuten una amplia gama de tareas de manera eficaz, sentando las bases para sus estrategias de respuesta.
Basándose en sus componentes principales, los agentes de IA utilizan diferentes mecanismos de respuesta según la tarea o el entorno.
Sistemas de Respuesta Inmediata
Por ejemplo, el motor de recomendaciones de comercio electrónico de IBM proporciona sugerencias de productos en tiempo real analizando las señales de comportamiento del usuario a medida que ocurren. [ 2 ].
Toma de decisiones basada en la planificación
Algunos agentes de IA están diseñados para tareas más complejas que requieren procesos iterativos.
"Sin embargo, con un flujo de trabajo de agente, podemos pedirle al LLM que repita un documento varias veces". [ 3 ].
Este enfoque iterativo ha mostrado mejoras significativas. Por ejemplo, la precisión de GPT-3.5 aumentó del 48.1 % al 95.1 % al aplicar flujos de trabajo de agentes. [ 3 ].
Diferentes tipos de respuesta se adaptan a diferentes necesidades:
| Tipo de respuesta | La mejor opción para | Métrica de éxito |
|---|---|---|
| Reflejo simple | Decisiones urgentes | Rapidez de respuesta |
| Basado en modelos | Entornos complejos | Tasa de precisión |
| Basado en objetivos | Planificación estratégica | Logro de metas |
| Basado en la utilidad | Tareas multiobjetivo | El rendimiento global |
El aprendizaje de un agente de IA se refiere al proceso mediante el cual un agente de inteligencia artificial (IA) mejora su rendimiento con el tiempo al interactuar con su entorno, procesar datos y optimizar su toma de decisiones. [ 2 ].
Este ciclo de aprendizaje continuo garantiza que los agentes de IA se vuelvan más efectivos a medida que procesan más datos y se adaptan a nuevos desafíos.
Las empresas recurren cada vez más a agentes de IA para optimizar las operaciones, y los estudios muestran un aumento promedio del 40 % en la productividad después de la implementación. [ 6 ]Estas soluciones de IA están transformando diversas funciones comerciales, ofreciendo una automatización escalable y eficiente en áreas clave.
Los agentes de entrada de datos se especializan en gestionar tareas repetitivas con precisión, lo que los hace esenciales para la automatización. Se centran en:
Un ejemplo notable es Siemens, que implementó un sistema basado en IA para gestionar más de 35,000 formatos únicos de albaranes. El sistema alcanzó una precisión del 98 % y permitió el procesamiento sin contacto de más del 90 % de los albaranes en tan solo dos semanas. [ 5 ].
Los asistentes de análisis están diseñados para procesar grandes conjuntos de datos y descubrir información valiosa. Sus funciones incluyen:
En el comercio minorista, estos agentes han transformado la gestión de inventario y mejorado la experiencia del cliente. Por ejemplo, los supermercados utilizan la IA para predecir las necesidades de los clientes y generar ofertas personalizadas basadas en su historial de compras. [ 4 ].
Los agentes de flujo de trabajo actúan como gestores de procesos, automatizando y optimizando las operaciones empresariales. A diferencia de las herramientas tradicionales, destacan en:
| Capacidad | Automatización tradicional | Agentes de flujo de trabajo |
|---|---|---|
| Flexibilidad | Reglas fijas | Ajustes dinámicos |
| Resolución de problemas | Intervención humana | Resolución autónoma de problemas |
| Manejo de datos | Solo datos estructurados | Tanto estructurados como no estructurados |
| Aprendizaje | Procesos estáticos | Apostamos por la mejora continua |
Estos agentes pueden adaptarse dinámicamente a desafíos inesperados, lo que los hace invaluables para flujos de trabajo complejos.
Los agentes de integración conectan y sincronizan diversos sistemas dentro de una organización. Su eficacia se ve reforzada por:
En el sector bancario, los agentes de integración optimizan los procesos mediante la coordinación de múltiples sistemas. Por ejemplo, permiten el análisis en tiempo real de los hábitos de gasto de los clientes para ofrecer condiciones de préstamo personalizadas. [ 4 ].
Latenode es una plataforma low-code diseñada para simplificar la creación de agentes de IA avanzados, eliminando la necesidad de una programación compleja. Los datos muestran que las empresas que aprovechan agentes de IA desarrollados en plataformas low-code pueden reducir los costes operativos hasta un 30 % y mejorar la eficiencia de los procesos un 50 %. [ 7 ].
La interfaz de arrastrar y soltar de Latenode facilita y facilita la creación de agentes de IA. El generador de flujos de trabajo se divide en tres componentes clave:
| tipo de acción | Función | Caso de uso |
|---|---|---|
| Procesamiento de datos | Valida y transforma la entrada | Manejo de envíos de formularios |
| Toma de Decisiones | Evalúa las condiciones y enruta las tareas. | Gestión de solicitudes de clientes |
| Integración de sistema | Se conecta a servicios externos | Actualización de datos de CRM |
| Ejecución del modelo de IA | Procesa datos utilizando modelos de IA | Analizando el lenguaje natural |
Al combinar estos componentes, Latenode garantiza que los flujos de trabajo sean intuitivos y que los datos fluyan sin problemas entre los sistemas.
Una vez diseñado el flujo de trabajo, las herramientas de integración de Latenode ayudan a finalizar el proceso de automatización. La plataforma admite más de 300 integraciones predefinidas. [ 7 ]que incluyen:
Estas herramientas simplifican la conexión entre su agente de IA y los sistemas externos, lo que garantiza una experiencia de automatización cohesiva.
Latenode te permite integrar fácilmente modelos de IA adaptados a tus necesidades específicas. Las opciones incluyen:
La plataforma proporciona herramientas visuales para configurar parámetros, mapear entradas y salidas, administrar credenciales de API y almacenar en caché respuestas para mejorar el rendimiento.
Para optimizar la integración del modelo de IA, considere estas prácticas recomendadas:
En abril de 2024, Christian Jade Yap Samson destacó la facilidad de uso y la asequibilidad de Latenode, enfatizando su valor para implementar agentes de IA de manera eficiente. [ 7 ]Estos comentarios reflejan el enfoque de la plataforma en ofrecer soluciones prácticas y fáciles de usar.
Los agentes de IA están ayudando a las organizaciones a reducir los costos operativos hasta en un 70 % [ 9 ], al tiempo que mejora la eficiencia y la satisfacción del cliente en diversas industrias.
En 2021, James Villas demostró el potencial de la atención al cliente basada en IA. Al adoptar un sistema de IA para priorizar y etiquetar automáticamente los tickets de atención al cliente, lograron resultados impresionantes:
El reto era priorizar los tickets para que los casos urgentes se gestionaran con la mayor rapidez posible y nuestros clientes pudieran viajar con tranquilidad. [ 8 ].
Este enfoque refleja una tendencia creciente: el 41 % de las empresas ahora utilizan copilotos de IA para el servicio al cliente. [ 10 ]Para que la automatización del soporte técnico sea eficaz, las organizaciones deben recopilar datos detallados de los clientes para obtener respuestas contextuales, usar funciones de memoria para la personalización y perfeccionar continuamente las respuestas de IA en función de los comentarios. Más allá del servicio al cliente, los agentes de IA también están transformando las operaciones de datos.
Los agentes de IA simplifican el manejo de datos sin procesar, convirtiéndolos en información útil. Hoy en día, casi el 30 % de las grandes organizaciones monitorizan más de la mitad de sus datos empresariales mediante IA. [ 11 ]Estos agentes automatizan la recopilación de datos, la integran y la limpian, y permiten el procesamiento en tiempo real, reduciendo el tiempo de toma de decisiones hasta en un 40 %. [ 11 ]Este proceso optimizado mejora la base para el análisis avanzado.
Los agentes de IA están transformando la analítica empresarial al ofrecer información más rápida y detallada. Monitorean los flujos de datos en tiempo real, identificando patrones que podrían pasar desapercibidos para los analistas humanos. A continuación, se presentan algunas aplicaciones específicas de cada sector:
| Industria | Solicitud | Impacto |
|---|---|---|
| Retail | Predicción de inventario | Análisis de tendencias en tiempo real y experiencias de compra personalizadas |
| Servicios Financieros | Análisis de mercado | Detección de fraudes y servicios financieros personalizados |
| Fabricación | Monitoreo de equipos | Mantenimiento predictivo y prevención de fallos |
Los expertos destacan que los agentes de IA transforman los datos en información estratégica, lo que permite una toma de decisiones más rápida y precisa. [ 4 ]El éxito en el análisis empresarial basado en IA depende de una rigurosa validación de datos, actualizaciones constantes de modelos y consideraciones éticas. [ 4 ].
Optimizar el rendimiento de los agentes de IA es esencial para aprovechar al máximo la automatización empresarial. Las investigaciones demuestran que las organizaciones que implementan agentes de IA bien optimizados pueden lograr mejoras notables tanto en eficiencia como en ahorro de costes. [ 13 ].
Las empresas que aprovechan técnicas avanzadas como el ajuste de hiperparámetros y el refinamiento de modelos están viendo mejoras operativas considerables. [ 12 ]A continuación se presentan algunas estrategias eficaces:
Si bien mejorar el rendimiento es una prioridad, es igualmente importante gestionar los costos de manera eficaz.
La gestión estratégica del presupuesto puede reducir los costos operativos de la IA hasta en un 30 % sin comprometer el rendimiento. [ 13 ].
"Con la invaluable ayuda del equipo de FinOps de Google Cloud Consulting delta, pudimos establecer una función fundamental de FinOps dentro de nuestra organización, lo que nos permitió aprovechar el valor de la nube desde el principio", afirma Leslie Nolan, directora ejecutiva de Transformación Digital Financiera en CME Group. [ 13 ].
La seguridad sigue siendo una preocupación crucial para las organizaciones que utilizan IA generativa. Un asombroso 97 % de las empresas reportaron incidentes de seguridad relacionados con la IA generativa durante el último año. [ 15 ]. Por ejemplo, Samsung prohibió el uso de IA generativa en febrero de 2024 después de que los empleados compartieran inadvertidamente datos confidenciales a través de ChatGPT [ 15 ]Para proteger a los agentes de IA, considere las siguientes medidas:
Los agentes de IA deben tener identidades únicas registradas, autenticadas y administradas dentro de sus sistemas. Este enfoque facilita el seguimiento de sus acciones, la rendición de cuentas y la garantía de que solo los agentes autorizados accedan a recursos confidenciales, enfatiza Jim Kapsalis. [ 14 ].
Esta sección ofrece una guía clara para la implementación de agentes de IA, basándose en la discusión previa sobre sus beneficios y mejoras operativas. Cabe destacar que se espera que el 82 % de las empresas adopten agentes de IA en un futuro próximo. [ 16 ].
El primer paso es evaluar los flujos de trabajo existentes para identificar áreas donde la IA puede tener el mayor impacto. Por ejemplo, las instituciones financieras han reportado un aumento del 38 % en la rentabilidad tras optimizar los recursos en la nube para tareas basadas en IA, como la detección de fraudes. [ 17 ].
Una vez evaluados los flujos de trabajo y los recursos, el siguiente paso es pasar a un proceso de implementación estructurado.
Luego de la fase de evaluación, los agentes de IA deben implementarse utilizando un enfoque gradual y sistemático. TeslaEl sistema de aprendizaje de flotas de es un excelente ejemplo de escalamiento eficaz, ya que procesa datos de millones de vehículos en tiempo real utilizando componentes modulares y métodos asincrónicos. [ 17 ].
Los benchmarks avanzados revelan la brecha entre el rendimiento de laboratorio y la fiabilidad en el mundo real. No son solo pruebas; son hojas de ruta para construir sistemas de IA verdaderamente robustos. [ 17 ].
Después de la implementación, mantener el foco en el seguimiento del rendimiento es esencial para el éxito a largo plazo.
La monitorización continua del rendimiento es crucial para optimizar los resultados. Las investigaciones indican que el 83 % de los equipos de ventas con IA reportan un crecimiento de los ingresos, en comparación con el 66 % de los equipos sin IA. [ 17 ].
| Aspecto de monitoreo | Las métricas clave | Herramientas de implementación |
|---|---|---|
| Sistema de salud | Tiempo de respuesta, tasas de error | Grafana, Datadog |
| Impacto en el negocio | ROI, ganancias de eficiencia | Tableros personalizados |
| Cumplimiento de seguridad | Patrones de acceso, protección de datos | Monitoreo de cifrado |
Incluso si no sigues estos pasos al pie de la letra, te recomiendo encarecidamente que uses el control de versiones en tus proyectos de IA. Es tan importante rastrear tus recursos de IA como cualquier otro recurso de código. [ 17 ].
Para garantizar un rendimiento consistente, utilice un registro centralizado, implemente políticas inteligentes de retención de datos, realice pruebas A/B y actualice el sistema periódicamente. Estas prácticas le ayudarán a mantener la eficiencia y la fiabilidad a lo largo del tiempo.
Los agentes de IA funcionan como sistemas distribuidos avanzados, con Robin HoodLa arquitectura del modelo de IA multicapa de es un excelente ejemplo. Este sistema garantiza un tiempo de actividad cercano al 100 % para la ejecución de operaciones, lo que destaca la importancia de las arquitecturas distribuidas bien diseñadas. [ 18 ].
Para implementar con éxito agentes de IA, las organizaciones deben centrarse en tres principios fundamentales: una infraestructura sólida, una gestión eficaz del estado y una integración fluida. Un ejemplo práctico de esto es Palo Alto Networks'sistema de seguridad empresarial, donde agentes de IA dedicados gestionan tareas como la detección de amenazas y la evaluación de riesgos [ 18 ].
Las consideraciones clave para construir agentes de IA robustos incluyen:
Estos principios constituyen la base de las estrategias de automatización que se describen en esta guía. La plataforma de Latenode ofrece las herramientas esenciales para crear agentes de IA listos para producción, incluyendo funciones como persistencia de estado integrada, recuperación de errores y coordinación multiagente. Su generador visual de flujos de trabajo, junto con capacidades centradas en IA y una amplia integración con aplicaciones, permite a las organizaciones implementar agentes de IA fiables y, al mismo tiempo, mantener el control total sobre sus procesos de automatización.
Desarrollar para la persistencia del estado, la ejecución confiable y la coordinación multiagente no es opcional. Es fundamental. Marcan la diferencia entre un prototipo que se despliega bien y un sistema que funciona a diario en producción. - Nancy Wang y Dev Tagare [ 18 ]
El futuro de los agentes de IA reside en su capacidad de escalar, adaptarse e integrarse fácilmente con los flujos de trabajo empresariales existentes. Al adherirse a los principios y estrategias de arquitectura descritos aquí, las organizaciones pueden desarrollar agentes de IA que satisfagan los requisitos actuales y evolucionen junto con sus crecientes necesidades.
Los agentes de IA se diferencian significativamente de los sistemas de automatización tradicionales porque pueden hacer decisiones independientes y adaptarse a condiciones cambiantes. La automatización tradicional opera estrictamente con reglas preestablecidas, ejecutando tareas repetitivas sin desviarse. En cambio, los agentes de IA analizan datos, interpretan objetivos y reaccionan a cambios en tiempo real, lo que los hace ideales para escenarios dinámicos e impredecibles.
Mientras que la automatización tradicional se destaca en el manejo de tareas rutinarias y sencillas, los agentes de IA brillan cuando gestionan flujos de trabajo complejos o abordar desafíos que exigen adaptabilidad y aprendizaje. Esta capacidad posiciona a los agentes de IA como un activo valioso para las empresas que buscan optimizar sus operaciones y mejorar la toma de decisiones en áreas como la atención al cliente, el análisis de datos y la optimización de procesos.
Un agente de IA funciona a través de cuatro componentes principales: percepción, razonamiento, action y learningCada uno juega un papel distinto en cómo el agente interactúa y responde a su entorno.
En conjunto, estos elementos permiten a los agentes de IA abordar una amplia gama de tareas, desde agilizar los flujos de trabajo hasta mejorar el servicio al cliente y ayudar en la toma de decisiones en escenarios prácticos.
Las empresas pueden aprovechar Agentes de inteligencia artificial Para mejorar la eficiencia operativa y reducir costos mediante la automatización de tareas repetitivas y la simplificación de los flujos de trabajo. Por ejemplo, los agentes de IA pueden gestionar las consultas de atención al cliente, lo que alivia la carga de los equipos humanos y reduce significativamente los tiempos de respuesta. También son capaces de procesar y analizar grandes conjuntos de datos, ofreciendo información que ayuda a optimizar la toma de decisiones y a adaptar los productos en función de los comentarios de los clientes.
Los agentes de IA son especialmente útiles en áreas como la gestión de inventario. Pueden automatizar la reposición de existencias y garantizar la fluidez de las operaciones, reduciendo el riesgo de retrasos y errores. Otra valiosa aplicación es la verificación de facturas, donde la IA puede detectar rápidamente discrepancias, ahorrando tiempo y dinero. Diversos estudios incluso sugieren que las herramientas de IA pueden aumentar la productividad de los trabajadores hasta en un 14 %, especialmente entre los empleados con menos experiencia, lo que las convierte en un excelente recurso para las empresas que buscan un crecimiento eficiente.
La incorporación de agentes de IA en los procesos comerciales cotidianos no solo genera ahorros de costos sustanciales, sino que también mejora el rendimiento general y la satisfacción del cliente.
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