Hoy en día, se escucha frecuentemente hablar a CEOs de compañías de tecnología y líderes de empresas sobre cómo la IA agéntica o agentic AI es el próximo paso en la evolución de la inteligencia artificial, sobre su potencial y sobre cómo es que esta tecnología ya está generando un impacto tangible.
En efecto, las capacidades agénticas de la IA ya se están volviendo evidentes y es claro que continuarán desarrollándose, pero existen ciertas cuestiones que debes saber antes de comenzar a invertir en ella.
¿Qué tan común es su uso en la actualidad y qué resultados se están logrando? ¿En qué áreas ya tiene aplicaciones de acuerdo con su nivel de evolución? ¿Existen desventajas o riesgos que debas considerar en su implementación?
La respuesta a estas y preguntas similares te ayudará a decidir adecuadamente si la agentic AI es una tecnología que le conviene adoptar a tu empresa hoy, y en este artículo la brindamos en un solo lugar, junto con una guía de implementación que te orientará hacia su uso exitoso.
¿Qué es la agentic AI o IA agéntica?
Para iniciar, es importante dejar claro lo que la IA agéntica o agentic AI es.
La IA agéntica se puede definir como un tipo de tecnología de inteligencia artificial caracterizada por la capacidad para operar de forma autónoma, sin un prompt o instrucciones constantes y con la mínima vigilancia o intervención posible.
¿Qué implica “operar” en esta definición? Que la IA ejecute tareas o procesos, monitoree cambios en el entorno, se conecte con otros sistemas para desempeñar actividades o conseguir datos, aprenda con base en errores y cambios y tome decisiones a partir de las metas que se le proporcionen; por ejemplo, en la creación y ajuste de estrategias, definición de nuevos objetivos, etc.
Cada vez que se habla sobre agentes de inteligencia artificial, se está hablando de la IA agéntica.
En pocas palabras, la agentic AI se define por estas 6 capacidades:
- Autonomía para desempeñar tareas sin supervisión o un input constante.
- Percepción del entorno y sus cambios.
- Interacción con otros sistemas.
- Proactividad para ejecutar procesos y solucionar problemas antes de que un humano lo ordene explícitamente.
- Razonamiento para decidir adecuadamente con base en datos concretos.
- Adaptabilidad para aprender y ajustar sus estrategias a cambios percibidos y aprender de sus errores.
¿Cómo funciona la IA agéntica?
A mayor detalle, aunque los agentes de IA operan de forma compleja y con flujos de trabajo sujetos a cambios, se puede decir que funcionan siguiendo un proceso como este:
- Para comenzar a operar, a la IA se le brinda un objetivo general, aunque detallado, o uno altamente específico, junto con ciertas guías y límites que deberá tomar en cuenta.
- El algoritmo genera un listado de tareas a ejecutar para cumplir con el objetivo.
- Posteriormente, la herramienta ejecuta las actividades que determinó como relevantes, que pueden abarcar la interacción con otros sistemas por medio de APIs, la lectura o redacción de documentos, el análisis de datos, etc.
- Cada vez que un paso es concretado, la IA analiza el resultado en busca de errores, inconsistencias o cambios y busca corregirlos o adaptarse, respectivamente.
- La herramienta concluye con el proceso y lo presenta; la persona a cargo ofrece retroalimentación, ya sea para repetir el proceso inmediatamente de mejor manera o para futuras ocasiones.
- De cualquier manera, la IA aprende del ciclo y retiene la información proporcionada para otros procesos.
Esta es una versión simplificada del proceso, pero, en la práctica, la IA agéntica puede funcionar con workflows más complejos según el objetivo que se le brinde.
Por ejemplo, podría requerir aprobación antes de realizar un paso importante, como una transacción, o trabajar en conjunto con otro agente que se encargue de revisar su trabajo.
IA agéntica vs. IA generativa
Pero, ¿cuál es la diferencia entre la IA agéntica avanzada y la IA generativa más común? Las distinciones principales son la autonomía y el razonamiento.
Mientras que la IA generativa crea un producto con base en una instrucción (como texto, imágenes, un análisis específico, etc.), la IA agéntica toma decisiones para cumplir un objetivo, utilizando su lógica y razonamiento para determinar los pasos que esto requiere y ejecutarlos.
Entender esta diferencia es clave para tener expectativas claras sobre lo que se puede lograr con cada tecnología y comprender el valor añadido de los agentes de IA.
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Ventajas y potencial de la IA agéntica
Como puedes ver, la IA agéntica tiene el potencial para desempeñar procesos de principio a fin sin intervención humana y usar sus capacidades de análisis de datos para tomar decisiones informadas en segundos. Mediante este funcionamiento y características únicos, la tecnología le ofrece a las empresas la oportunidad de generar valor de estas maneras:
Ahorro de tiempo: Los ciclos de trabajo llevados a cabo por agentes de IA suelen ser completados en segundos o minutos en lugar de horas o días, lo cual libera tiempo valioso para otras tareas más estratégicas. Según PwC, existen áreas, como las finanzas, en donde la IA agéntica puede reducir hasta un 90% el tiempo invertido en procesos clave.
Productividad: Como resultado de una mayor velocidad, la IA agéntica es capaz de generar la misma cantidad de productos o más en el mismo o menor tiempo.
Reducción de costos y eficiencia: Al reducir el tiempo que se requiere en ciertas tareas y, muchas veces, la cantidad de personal necesario, pero sin afectar la productividad, esta tecnología reduce costos y aumenta la eficiencia de procesos. De acuerdo con KPMG, compañías que utilicen IA agéntica podrían obtener un EBITDA promedio mayor de un 5.4%.
Mejor toma de decisiones: Los algoritmos de IA no están sesgados por opiniones o emociones y no son afectados por fatiga, así que suelen analizar información y tomar decisiones con acertadas. En procesos como el manejo de inversiones, la tecnología logra una precisión de hasta el 100% en materia de su alineamiento con estrategias y políticas vigentes.
Agilidad: En conjunto, tareas más rápidas y análisis de calidad pueden llevar a decisiones más rápidas basadas en los productos de la IA, adaptadas a contextos cambiantes.
Personalización de procesos y servicios: El aprendizaje constante de la agentic AI la vuelve muy útil en la personalización de servicios o comunicaciones a clientes; además, le brinda valor en la ejecución de procesos internos altamente especializados en diversas industrias con requerimientos muy particulares en materia legal, por ejemplo.
Limitaciones y riesgos de la IA agéntica
Todo lo anterior deja claro que la IA agéntica puede ser muy valiosa, pero, antes de invertir en ella o tomarla como una solución mágica, es importante destacar que, al menos en su estado actual, también trae consigo varios riesgos y limitaciones, tales como:
Su proceso de razonamiento puede ser deficiente o ilógico: Ya sea debido a modelos defectuosos o a una falta de guías, los agentes de IA pueden llegar a conclusiones erróneas sobre cómo cumplir con sus objetivos. Por ejemplo, en teoría, existe la probabilidad de que un agente de inversión tome decisiones poco éticas para maximizar ganancias.
Aún requieren de límites claros y supervisión humana para reducir errores y alucinaciones: Uno de los mayores beneficios de la IA agéntica es su autonomía, pero la realidad es que aún requiere de supervisión humana y guías para operar sin problemas.
Tan solo hace unos meses, un agente de IA borró una base de datos de código de la startup PocketOS, incluso con guías detalladas, y el problema solo fue solucionado debido a que había una persona supervisando el proceso.
Pueden ser manipulables por agentes externos: Como otros sistemas, los agentes de IA pueden tener vulnerabilidades explotables por agentes externos. Por ejemplo, es vulnerable a la introducción oculta de líneas de código con instrucciones fraudulentas.
Como muchas otras herramientas de IA, funcionan como una caja negra: A menos que se trate de modelos explicables de IA, los agentes de IA pueden no ser claros en la forma en la que toman decisiones, algo que impide la toma de responsabilidad por decisiones deficientes y hace que explotaciones de ciberseguridad puedan ser difíciles de detectar..
Dependen de datos de calidad: A fin de cuentas, la calidad de los productos creados por agentic AI depende de la calidad de los datos con los que un algoritmo fue entrenado o de la información proporcionada para tareas de análisis, y un solo error puede detonar una serie de problemas.
Modelos con estas capacidades son exigentes en cuanto a energía y costos: Al ser altamente complejos, los agentes de IA consumen grandes cantidades de energía y generan costos considerables, sobre todo si trabajan con pocos o nulos límites.
¿Para qué se está utilizando hoy la IA agéntica?
Lo cierto es que aún hay muchos procesos que exigen una constante capacidad de decisión y criterio humano que las IA agénticas aún no pueden replicar, y que además requieren razonamiento de calidad que esta tecnología todavía no puede asegurar.
Sin embargo, aquí hay algunos ejemplos de áreas en donde ya está generando valor esta tecnología y de cómo lo está logrando:
Servicio al cliente
Las capacidades de aprendizaje, comprensión de lenguaje y conexión con sistemas de los agentes de IA están siendo aprovechadas para manejar solicitudes de servicio a cliente con procesos automáticos de reembolso, rastreo de órdenes, soporte técnico y más.
En esta área, la tecnología puede manejar hasta un 70% de tareas sin intervención humana.
Marketing
Al contar con las capacidades para automatizar campañas digitales en distintos canales y monitorear resultados en tiempo real para realizar ajustes, los agentes de IA están teniendo un uso popular en departamentos de marketing. De acuerdo con McKinsey, en teoría, la agentic AI podría usarse para apoyar hasta el 60% de las tareas del departamento.
Desarrollo de software
Aunque existen muchos ejemplos que demuestran que darle a agentes de IA la facultad para cambiar sistemas sin autorización no es buena idea, la tecnología ya se está aprovechando para generar código de calidad con base en objetivos claros.
Adopción de agentic AI a nivel global en la actualidad y barreras principales
Es claro que la agentic AI tiene mucho potencial, pero, ¿por qué no ha generado el cambio que podría en eficiencia, productividad, precisión, etc.? La realidad es que solo entre el 12% y el 25% de las empresas (según su tamaño) están buscando activamente cómo incorporar la IA agéntica en sus procesos, aunque esta cifra ha aumentado año con año.
Además, de ese porcentaje, entre el 64% y el 81% de organizaciones se encuentran en fase de exploración, pensando en el potencial uso que tendría la tecnología en ellas, pero sin ninguna clase de implementación oficial, y muchos de los beneficios se concentran en el pequeño porcentaje de grandes empresas con el acceso a los recursos para obtenerlos.
Las razones detrás de esto son variadas y complejas, pero muchas de ellas son similares a aquellas que frenan la adopción de IA generativa en primer lugar, junto con algunas barreras únicas. Entre las más importantes, se destacan:
Un alto índice de fracaso: Gartner estima que alrededor del 40% de proyectos de adopción de IA agéntica fallarán, por ejemplo, al no generar un retorno o al no poderse integrar exitosamente con procesos actuales. Esta clase de cifras desincentivan la inversión en proyectos nuevos.
Ausencia de confianza en las herramientas: Solo el 34% de las empresas confían en esta tecnología lo suficiente como para asignarle tareas importantes. Esta barrera dificulta la adopción, pero también denota que los riesgos de la tecnología aún superan sus beneficios desde muchas perspectivas.
Falta de datos de calidad: Al no contar con una estructura de datos sólida en la cual puedan confiar, muchas empresas no pueden dar el paso hacia la integración con ningún tipo de IA sin arriesgar obtener resultados deficientes.
Insuficiencia de talento: Si la falta de talento especializado ya es un problema para la integración de IA generativa, es todavía un obstáculo más grande encontrar competencias para manejar los riesgos y oportunidades de los agentes de IA de manera segura.
Preocupaciones de manejo de seguridad y riesgos: Un error cometido por la IA puede ser catastrófico y resultar en muchos problemas más, y existen varias organizaciones que no se sienten lo suficientemente preparadas para gestionar este riesgo.
Altos costos: Sin el control apropiado que el talento adecuado sabe cómo proporcionar, los agentes de IA pueden consumir grandes cantidades de tokens y aumentar costos rápidamente.
Fricciones de integración y adopción: Implementar esta tecnología conlleva un cambio radical en la forma en la que procesos, sistemas y personas trabajan día con día, así que integrar la estructura actual con la nueva tecnología suele ser muy complicado.
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¿Cómo integrar agentic AI a tus procesos actuales? Pasos y consejos
Lo que todo esto deja claro es que el camino hacia una implementación exitosa de IA agéntica es complicado para muchas organizaciones, sin importar su tamaño. Sin embargo, seguir buenas prácticas y ciertos pasos clave hace que las probabilidades de una integración exitosa aumenten considerablemente.
¿Cuáles son estos pasos y buenas prácticas? Estos son algunos de los más fundamentales:
- Comprende a fondo la tecnología y prepárate para lidiar con sus riesgos, así como para determinar si tu empresa está en un momento óptimo para adoptarla.
- Identifica los problemas y cuellos de botella que esta podría solucionar; todo con el fin de contar con un plan claro de adopción que tenga mayores probabilidades de generar un resultado tangible.
- Determina la magnitud del proyecto que requiere tu empresa y si podría ser útil una herramienta externa o si necesitas crear un agente desde cero.
- Capacita al equipo que aprovechará a los agentes en su uso ideal, sus riesgos y toda la información necesaria que les permita utilizarlos de forma óptima.
- Inicia con un pequeño piloto o proyecto pequeño para darle tiempo a tu equipo de familiarizarse con la tecnología y para solucionar problemas antes de una adopción a gran escala y de mayor impacto.
- Mapea procesos en torno a la IA agéntica y detecta las tareas que la IA puede desempeñar y aquellas en donde el criterio humano es invaluable. Esto facilita la transición y reduce fricciones o ineficiencias causadas por un mal empleo de herramientas.
- Organiza y optimiza las bases de datos necesarias para entrenar (en caso de que decidas crear un agente) o capacitar a la IA, con el fin de que sus resultados sean confiables.
- Prepara los límites, instrucciones y guías específicos que mitigarán la probabilidad de que un agente consuma demasiados recursos, se desvíe de su objetivo o cometa errores. Por ejemplo, los presupuestos a respetar o las leyes a las políticas a las que debe apegarse.
- Establece los puntos en los que la intervención o aprobación humana será necesaria en el ciclo de la IA.
- Asigna la responsabilidad de monitorear el trabajo de la herramienta y verificar sus resultados para evitar tomar decisiones con base en productos defectuosos y de prevenir errores durante el empleo de la IA.
- Monitorea a los agentes para detectar a tiempo problemas y realizar ajustes progresivos para que desbloqueen su potencial total.
Construir o aprovechar IA agéntica en tu empresa es algo altamente complejo, pero esta guía puede ayudarte como una especie de checklist para sentar las bases de una adopción segura y exitosa.
En conclusión, la agentic AI tiene un gran potencial aún no desbloqueado a nivel generalizado, aunque su uso va en aumento; además, si bien su adopción es difícil hasta para grandes corporativos, ya existen ciertas buenas prácticas reconocidas para facilitarla.
¿Esto qué implica para tu empresa? La presión por una integración completa aún no es tan grande, considerando que la adopción de la tecnología es baja, pero, ahora es un buen momento para comenzar a experimentar con la IA agéntica en preparación para el futuro.
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