Como sin duda habrás notado, la inteligencia artificial ha experimentado un ascenso meteórico en los últimos años. Cada vez más personas aprovechan la democratización de la IA y utilizan a diario asistentes virtuales inteligentes, para facilitar las tareas más complejas y ahorrar tiempo en tareas repetitivas. En 2025, destacará una tendencia en particular: los agentes de IA. Estos agentes inteligentes, capaces de aprender, actuar de forma autónoma e interactuar con su entorno, podrían revolucionar nuestra vida cotidiana y nuestra forma de trabajar en los próximos años.
Veamos más de cerca qué son los agentes de IA, cómo funcionan y cuáles son sus ventajas.
Explicación de lo que es un agente de IA
Un agente de inteligencia artificial es un programa informático potenciado por IA capaz de cumplir objetivos definidos por el ser humano. Para ello, puede recoger datos, utilizarlos e interactuar con su entorno. Determina las acciones que le permitirán alcanzar el objetivo fijado de la forma más eficaz. Puede funcionar de forma autónoma o semiautónoma y se comunica en lenguaje natural. Estas características hacen de los agentes de IA un elemento esencial para acelerar la automatización de las tareas repetitivas en las empresas.
Ejemplos de agentes de IA
¿Nunca has tenido que tratar con un agente inteligente? Hoy en día, se pueden encontrar en una gran variedad de campos. He aquí algunos ejemplos:
DeepSeek R1
Se trata de un modelo de agente de IA de última generación, desarrollado por China, que compite directamente con el software ChatGPT. Este agente conversacional ofrece un rendimiento excelente a un precio más asequible. Puede ayudarte a traducir textos, buscar información o redactar contenidos.
Operador OpenAI
Se trata de un nuevo agente autónomo de IA desarrollado por OpenAI. Es capaz de responder a los objetivos solicitados de forma totalmente autónoma, lo que significa que es capaz de navegar por Internet por sí solo, e incluso tomar el control de tu ratón y teclado. Puede, por ejemplo, ayudarte a reservar un hotel o a hacer la compra de forma totalmente autónoma, sin supervisión humana.
Criptoagentes de IA
Los agentes de IA pueden utilizarse en diversos ámbitos, como las finanzas descentralizadas (DeFi). Analizan las tendencias de las criptomonedas para maximizar los beneficios, ofrecen gestión de carteras de inversión y ayudan a optimizar tus operaciones en tiempo real. ¿Quizá ya hayas oído hablar de Algotrader AI o AAVE AI?
¿Cuáles son las ventajas de utilizar agentes de IA?
Al utilizar agentes de IA como parte de tu empresa, puedes beneficiarte de una serie de ventajas clave, entre las que se incluyen las siguientes:
Costes más bajos
Los agentes de IA pueden ayudar a las empresas a conseguir economías de escala. Pueden ayudarles a recortar costes reduciendo los errores humanos y los procesos manuales costosos y lentos, y garantizando procesos eficientes que mejoren el rendimiento. Pueden manejar tareas complejas y adaptarse a entornos cambiantes. ¿Cuál es el resultado? Menores costes de explotación y mayor rentabilidad.
Aumento de la productividad
En muchas empresas, los agentes de IA pueden utilizarse para hacerse cargo de tareas que consumen mucho tiempo, liberando un tiempo valioso para los equipos, de modo que puedan concentrarse en tareas de mayor valor añadido. Los agentes de IA son capaces de realizar las tareas que se les asignan sin intervención humana. De este modo, pueden contribuir al desarrollo y al éxito de la empresa.
Mejorar la experiencia del cliente
Para los clientes, el uso de agentes de IA también puede ser beneficioso. Los agentes de IA permiten ofrecer experiencias personalizadas, facilitando los intercambios entre la empresa y sus clientes. Pueden utilizarse para establecer un servicio de atención al cliente de alta calidad que esté disponible las 24 horas del día, y para personalizar los productos o servicios recomendados, ayudando a mejorar el compromiso del cliente.
Facilitar la toma de decisiones
Los agentes de IA son capaces de recopilar y procesar enormes cantidades de datos en tiempo real, una verdadera ventaja para los directivos y los responsables de la toma de decisiones. Ayudan a los líderes empresariales a ver con más claridad y a beneficiarse de previsiones avanzadas, facilitando la toma de decisiones estratégicas.
Aumenta la competitividad
Utilizando agentes de IA, puedes acelerar tu transformación digital y diferenciarte de tus competidores mejorando la automatización de tus procesos empresariales.
Mejorar el cumplimiento
Un agente de IA puede ayudar a mejorar la IA y el cumplimiento de las empresas, supervisando cada paso del proceso y proporcionando una trazabilidad completa.
Cómo funciona un agente de IA
Los agentes de IA trabajan simplificando y automatizando tareas complejas. Para cumplir objetivos concretos, la mayoría de los agentes de IA siguen un flujo de trabajo estructurado en unos pocos pasos:
1. Percepción
Para el agente, todo empieza por evaluar su entorno, lo que hace recogiendo y procesando datos de diversas fuentes, ya sean sensores, cámaras, bases de datos o interacciones directas con un usuario.
2. Definir la finalidad y los objetivos
Una vez recopilada la información inicial, el agente es capaz de sintetizar los datos disponibles para establecer objetivos claros. Puede identificar las tareas que debe realizar para alcanzar su objetivo.
3. Adquisición de información
A continuación, el agente busca información que le ayude a dar la respuesta más adecuada. Para ello, puede aprovechar la extracción interna de datos, realizar búsquedas en Internet para recuperar datos externos o interactuar con otros agentes de IA. También puede recurrir a bases de conocimiento que le ayuden a desarrollar sus análisis. En el contexto de un chat de atención al cliente, por ejemplo, el agente de IA podría analizar historiales de conversaciones para ofrecer una respuesta adaptada al cliente y a su experiencia.
4. Razonamiento, planificación y toma de decisiones
A partir de esta información, el agente puede aplicar algoritmos y modelos avanzados que le permitirán establecer una estrategia optimizada para avanzar eficazmente hacia su objetivo. Para ello, descompone el objetivo central en distintas tareas realizables, planifica su orden de ejecución y determina las condiciones que le permitirán llevarlas a cabo de la forma mejor y más directa.
5. Acción y ejecución de tareas
Ahora que se han planificado las tareas, se pueden ejecutar. A lo largo de su ejecución, el agente inteligente puede supervisar el progreso y controlar sus acciones si es necesario. Comprueba el impacto de cada tarea antes de pasar a la siguiente fase, y a veces puede proporcionar información externa para confirmar que la acción se ha realizado correctamente.
6. Aprendizaje y adaptación
Una vez completadas estas etapas y alcanzado el objetivo, el agente de IA sigue aprendiendo memorizando cada experiencia pasada. Puede almacenar sus acciones y sus resultados, analizar su rendimiento y las posibles áreas de mejora, y refinar sus estrategias para futuras peticiones. También puede tener en cuenta los comentarios de los usuarios.
Los distintos tipos de agente de IA
Se han desarrollado diferentes tipos de agentes de IA para satisfacer todas las necesidades de las empresas. He aquí algunos ejemplos:
Agentes basados en objetivos
Estos agentes tienen capacidades de razonamiento avanzadas. Comparan distintos enfoques y seleccionan el más eficiente para conseguir el resultado deseado. En particular, pueden utilizarse para planificar tareas que deben ajustarse a parámetros complejos.
Agentes con reflejos simples
Los agentes con reflejos simples sólo actúan a partir de datos inmediatos y según reglas predefinidas. Proporcionan una respuesta inmediata, pero no razonan en profundidad. Pueden utilizarse en domótica, por ejemplo, para cerrar persianas eléctricas según la hora del día.
Agentes reflejos basados en modelos
Estos agentes son una versión mejorada de los agentes reflejos simples. Tienen una representación interna de su entorno, lo que les permite comprender mejor las situaciones a las que se enfrentan y adoptar un comportamiento más inteligente.
Agentes de aprendizaje
Este tipo de agente evoluciona constantemente, ya que aprende de cada nueva experiencia y de los datos compartidos. Sus resultados se mejoran con sus experiencias anteriores, con el objetivo de responder a una petición concreta. Estos agentes pueden ser herramientas inestimables para personalizar las recomendaciones a los clientes.
Agentes basados en la utilidad
Estos agentes toman sus decisiones evaluando distintos escenarios y eligiendo el que maximiza los beneficios. Utilizan una función de utilidad para cuantificar los beneficios de cada elección. Por ejemplo, pueden ayudar a los internautas a encontrar alojamientos asequibles que acepten mascotas.
Jefes de línea
Estos agentes pueden manejar tareas complejas dividiendo el problema en subproblemas. Una tarea compleja se dividirá en distintas subtareas que serán gestionadas por agentes subordinados. El agente de nivel superior coordina el funcionamiento del conjunto y recoge los resultados obtenidos.
Sistemas multiagente
Los sistemas multiagente, o MAS, son especialmente eficaces para resolver problemas complejos. En estos sistemas, un conjunto de agentes de IA trabajan juntos para cumplir una misión. Estos agentes trabajan de forma coordinada e incluso pueden comunicarse entre sí para optimizar sus decisiones.
¿Agente de IA o chatbot? ¿Cuáles son las diferencias?
Los chatbots tradicionales funcionan respondiendo a las consultas según reglas predefinidas. Muy a menudo, sólo tienen una comprensión limitada del contexto de la conversación. No pueden aprender y adaptarse en tiempo real, ofrecen una interacción lineal y dependen de una base de datos estática. En cambio, un agente de IA es mucho más sofisticado. Incorpora capacidades de razonamiento, aprendizaje y toma de decisiones autónoma. También puede beneficiarse de la orquestación multiagente y tiene memoria a largo plazo, lo que no ocurre con un chatbot.
Un chatbot es más adecuado para la creación de un servicio básico de atención al cliente o de preguntas frecuentes automatizadas. Un agente de IA, en cambio, puede utilizarse en diversas circunstancias, para la gestión de proyectos, análisis avanzados o para facilitar la toma de decisiones estratégicas.
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