Publicado: octubre 23, 2025, 11:55 am
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La Inteligencia Artificial (IA) Agéntica pretende redefinir el panorama empresarial. Se trata de una etapa posterior al uso de chatbots, que promete no solo optimizar la interacción con el cliente, sino también liberar tiempo valioso y reducir drásticamente los ciclos operativos. Sin embargo, no todas las empresas conocen por completo su funcionamiento . De acuerdo con Philipp Haugwitz, líder de McKinsey Digital en México, hoy en día existe un notable desfase entre el entusiasmo que rodea a la IA Agéntica y el entendimiento real de lo que esta tecnología implica para las empresas. “Hay mucho ruido en el mercado, provocado por la aceleración de la IA generativa”, apunta. Por esta razón, muchas empresas ofrecen soluciones que a menudo se venden como agentes de IA, pero en realidad se trata de una adopción de la IA en un nivel superficial, ya que las empresas no están implementando la transformación necesaria para redefinir sus negocios a partir de este paradigma, donde ya no se depende de un humano que dé prompts, sino de un sistema que pueda generar su propia cadena de acciones.
Los agentes de IA —entendidos como sistemas que no solo responden sino planifican, actúan en flujos de trabajo y colaboran de forma autónoma— tienen el potencial de ser el siguiente gran facilitador de la productividad empresarial y generar miles de millones de dólares. De acuerdo con datos de McKinsey, aunque muchas compañías han adoptado IA generativa, pocas consiguieron un impacto real en sus resultados financieros y por ello estima que los agentes podrían desbloquear entre 2.6 billones y 4.4 billones de dólares anuales en valor para más de 60 casos de uso en empresas, al automatizar tareas que antes requerían alto esfuerzo humano. No obstante, apunta Haugwitz que “todavía estamos en un momento de adopción muy superficial de algunas herramientas más que realmente redefinir nuestros negocios a partir de ellas”, y agrega que la confusión persiste porque la visión de muchas soluciones se mantiene desconectada de los procesos, las aplicaciones y la data esencial del negocio. Un agente de IA exitoso debe manejar cuatro pilares clave, comenta Phil Sebok, country manager en Salesforce México: operar en un ambiente 100% conversacional, asegurar la relevancia de sus respuestas a través de los datos, un entorno seguro y la accionabilidad. Este último punto es la diferencia fundamental entre un agente y un chatbot, ya que mientras un chatbot puede ser conversacional, un agente debe poder ejecutar una acción, como generar una orden de compra o modificar un caso de servicio. Para lograr esta capacidad, el agente debe estar conectado a las aplicaciones y procesos del negocio, de modo que pueda ejecutar órdenes de compra o resolver casos de servicio.. Por lo tanto, hablar de agentización sin integrar la conexión a la aplicación y al proceso es abordar una solución desconectada que no capitaliza la verdadera generación de valor de la IA agéntica, apunta el especialista. David Alcántara, dueño de un negocio de guitarras en Hermosillo, comenzó a utilizar el nuevo agente de WhatsApp en enero como una fase de prueba y resalta algunos aspectos como su autonomía para ofrecer información precisa y al detalle sobre precios, modelos, tamaños, tipos de madera con la que construyen las guitarras, y si vendían otros tipos de instrumentos (como requintos). “También informa sobre los productos que no manejamos, redirigiendo al cliente opciones de compra e incluso les hace sugerencias (como modelos de mejor calidad de madera), además de facilitar los datos bancarios y las formas de pago”, explica y resalta que la optimización del proceso de atención resultó en un crecimiento estimado del 15% al 20% en sus ventas.
Las características clave que definen a un agente exitoso 1. Lenguaje conversacional: El agente debe poder manejarse en un ambiente 100% conversacional, lo más natural posible, simulando una interacción humana. 2. Relevancia basada en datos: El agente es tan efectivo como sus datos. Para asegurar la relevancia, el agente debe acceder a datos valiosos que residen en el ambiente CRM. Herramientas de terceros pueden gestionar datos estructurados o no estructurados de otros repositorios para enriquecer la respuesta del agente. 3. Accionabilidad: Un agente debe poder realizar una acción (por ejemplo, accionar una orden de compra, ejecutar una orden de pedido o resolver un caso de servicio). Esta accionabilidad se logra a través de la conexión a un proceso o una regla predefinida dentro de la plataforma. 4. Seguridad: Debe operar dentro de un entorno seguro que proteja la información corporativa y personal. Por otra parte, este tipo de tecnología es diferencial en entornos de pequeñas y medianas empresas, pues entre otras cosas, representa un ahorro de tiempo operativo. Al optimizar y automatizar el servicio al cliente, se libera una gran cantidad de tiempo del agente humano para que se dedique a tareas de más valor agregado. Vanessa Ugalde, dueña del negocio de joyería Piedra Nómada y quien también usó el agente de WhatsApp, detalla que le entregó toda la información de su catálogo de productos y este aportaba detalles sobre los mismos a los clientes, como sus características, e incluso explicaba la intención de los accesorios (desde un punto de vista de cargas energéticas). Asimismo, este tipo de sistemas permiten operar las 24 horas del día, los siete días de la semana sin necesidad de adicionar más personal humano, lo cual se traduce en una reducción de los ciclos de atención y mejoras en retención de los clientes al tener una comunicación más asertiva y relevante. “La eficacia de la IA para manejar la atención al cliente me ayudó a dejar de trabajar de manera itinerante (en bazares y exposiciones) y centrarme totalmente en las ventas en línea. Esto representó un ahorro al eliminar los costos de obtener espacios físicos”, comenta Ugalde. La llegada de la agentización democratiza mucho más el acceso y la aplicación de tecnología, apunta Sebok. “A las pymes les hace mucho más fácil poder realizar la adopción de esta tecnología y democratiza el acceso de tecnología de punta hacia mercados que no necesariamente son los segmentos corporativos».
Característica
Chatbot
Agente de IA Dependencia de Input Depende del prompt dado por un humano. Puede generar su propio prompt y encadenar acciones sin la necesidad de un input humano en cada paso. Conexión a Procesos A menudo está desconectado del proceso empresarial o la aplicación. Está intrínsecamente conectado a la aplicación, el proceso y la data para garantizar la accionabilidad. Propósito Principal Conversación, predicción de la siguiente palabra o generación de contenido. Ejecución de tareas, resolución de casos y automatización de procesos a escala.
Agente de IA vs. Chatbot de IA. Diferencias clave
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