Los agentes de IA se están convirtiendo en uno de los aspectos más relevantes de la IA generativa, evolucionando de simples chatbots a entidades de software semiautónomas que pueden tomar decisiones y completar flujos de trabajo en distintos sistemas digitales. Los agentes de IA combinan modelos de lenguaje amplios con la habilidad de planificar, usar herramientas y recordar para operar como trabajadores integrados en las plataformas tecnológicas ya existentes.
Grandes proveedores de servicios en la nube y SaaS están convirtiendo sus plataformas de IA generativa en plataformas de agentes capaces de operar a través de aplicaciones y datos. Por ejemplo, los ecosistemas empresariales ahora cuentan con capas de orquestación donde un modelo de IA generativa principal coordina múltiples agentes especializados para ventas, soporte, análisis y operaciones de TI en un solo ambiente.
Hablando en términos técnicos, un agente de IA es un proceso de software creado alrededor de un modelo generativo que puede observar un estado, planificar una secuencia de acciones, llamar a herramientas o servicios y actualizar su plan basado en los resultados obtenidos. Esta descripción lo diferencia significativamente de un asistente de IA generativa ya que un agente está diseñado para operar durante periodos de tiempo y en distintos sistemas, no solo en un intercambio de preguntas y respuestas.
El auge de los agentes de IA representa un cambio significativo en la naturaleza misma de la IA generativa, pasando de ser una interfaz de usuario a una capa de ejecución capaz de mover datos y desencadenar acciones en toda la empresa. Para los equipos de software, esto significa convertirse en componentes programables que pueden ser responsables de flujos de trabajo completos, más que simplemente asistir a los humanos en cada paso.
Las últimas generaciones de modelos de IA cuentan con entradas multimodales, ventanas de contexto más amplias y control de salidas estructuradas que son esenciales para la confiabilidad de los agentes en ambientes de software. La capacidad de llamar a funciones y utilizar APIs de herramientas permite que las salidas del modelo sean tratadas como comandos formales, facilitando la integración segura con bases de datos, CRM, herramientas de desarrollo y servicios internos.
En diversos sectores, los agentes de IA están siendo implementados para mejorar los servicios al cliente, incrementar la productividad interna y optimizar procesos operativos. En el comercio digital y las aplicaciones para consumidores, los agentes de compras y recomendaciones investigan productos, comparan opciones y realizan compras en nombre de los usuarios, lo que plantea nuevas preguntas sobre seguridad, sesgo y control de la plataforma.
La mejora continua en la IA generativa está difuminando la distinción entre asistentes y agentes, con muchas funciones de IA generativa dentro de los productos reconvertidas en flujos de trabajo agente detrás de las escenas. Para los equipos de software y tecnología, esto implica diseñar sistemas, APIs y gobernanzas con los agentes en mente, tratándolos como un nuevo tipo de trabajadores programables que deben ser monitorizados, auditados y segurizados igual que los usuarios humanos y los servicios tradicionales. Sin lugar a dudas, los agentes de IA están redefiniendo el futuro de la tecnología y la inteligencia artificial.