IA agéntica: la nueva era de la automatización inteligente

La inteligencia artificial (IA) está dando un salto cualitativo, dejando atrás a los chatbots que generan contenido. La IA agéntica crea sistemas capaces de ejecutar flujos de trabajo completos de manera autónoma, transparente y medible.

Tech Bit platicó con Óscar González, CEO de Accéder, quien nos explicó esta tecnología que promete transformar la productividad empresarial sin convertirse en una "caja negra".

"La IA agéntica es un equipo de agentes que se coordinan para hacer una tarea específica", define González. "A diferencia de la IA generativa, que solo crea contenido, la IA agéntica combina múltiples agentes especializados: unos realizan cálculos matemáticos, otros escriben código, algunos gestionan bases de datos y otros generan texto”, señala.

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Por ejemplo, en marketing digital, un sistema agéntico puede acceder a bases de datos de clientes, segmentarlos por características, generar textos personalizados para cada grupo y programar el envío automatizado de campañas. "La IA agéntica va a ser capaz de identificar, segmentar, escribir y ejecutar el lanzamiento";, indica González, aunque con supervisión humana".

Trabajo eficiente en menos tiempo con la IA Agéntica

Accéder desarrolló TITAN, una plataforma agéntica diseñada para empresas latinoamericanas. Su objetivo: eliminar la complejidad de integrar información dispersa en múltiples sistemas.

"Normalmente la gente usa muchos archivos de Excel, sacan cosas del SAP, del Salesforce, y se ponen por días o semanas a hacer reportes", comenta González. TITAN conecta directamente con las fuentes de datos y genera análisis en minutos.

Una empresa de pinturas en México implementó TITAN en su laboratorio técnico, que antes tardaba de una hora a un día en responder consultas sobre fichas técnicas. Tras integrar 800 documentos en una base de conocimiento supervisada por agentes, "la productividad del laboratorio aumentó más del 50%", según González. La empresa planea contratar más personal para atender el volumen de consultas que ahora puede desahogar.

La implementación, sin embargo, enfrenta obstáculos concretos: deficiente gestión de datos en empresas latinoamericanas, expectativas poco realistas y costos operativos. "Hay una narrativa que hace creer que es bien fácil, que tú lo puedes hacer. Pero es extremadamente difícil", advierte González.

Sobre el futuro, el directivo anticipa un cambio estructural: "El más grande problema de la inteligencia artificial es que corre en la nube de manera muy ineficiente. El futuro de la IA es hacerla más eficiente y que a nivel ambiental sea más amigable, porque hoy por hoy no podría ser sostenible como lo tenemos", dice.

La IA agéntica representa una evolución significativa: de simples respuestas automáticas a interlocutores inteligentes que pueden sugerir y adaptarse a procesos completos, otorgando transparencia.

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