10 ejemplos y casos de uso de la IA agéntica en el mundo real

10 ejemplos y casos de uso de IA agéntica

Expertos en IA y líderes empresariales consideran que la IA agéntica aporta valor en diversas funciones empresariales e industrias al optimizar los flujos de trabajo, mejorar la toma de decisiones y automatizar tareas complejas. A continuación, se presentan 10 ejemplos que demuestran su potencial para transformar la forma de trabajar.

1. Creación multimedia

Si bien la IA generativa puede producir texto, imágenes y video, la IA agéntica va un paso más allá. Pídale a un agente que desarrolle un reporte multimedia, explicó Goodwyn, y este delegará subtareas como la investigación, la generación de texto, la selección de imágenes y el diseño a otros sistemas de IA, entregando así un producto final más refinado y completo.

Este caso de uso ejemplifica la IA agéntica como orquestadora de capacidades de IA, en lugar de una tecnología limitada y de función única, añadió.

2. Recuperación de conocimiento

La IA agéntica mejora la recuperación de conocimiento al acceder a la información y tomar acciones basadas en la información. Un chatbot con IA agéntica puede, por ejemplo, acceder a una base de conocimiento, responder a las consultas de los usuarios e incluso ejecutar las siguientes mejores acciones, explicó Goodwyn.

Para ilustrarlo, mencionó el ejemplo de las operaciones de soporte técnico de TI. Mientras que los chatbots de soporte técnico de generaciones anteriores podían responder preguntas específicas y bien definidas de los usuarios, la IA agéntica va más allá: analiza problemas, ofrece opciones, refina la información e incluso implementa soluciones recomendadas. Si no puede resolver el problema automáticamente, el agente puede clasificarlo y derivarlo a un agente humano junto con la información relevante, evitando que el usuario tenga que repetir todos los detalles.

3. Reducción de riesgos y seguridad

La IA agéntica puede contribuir a las operaciones de seguridad empresarial y a las iniciativas de reducción de riesgos al orquestar los componentes de dichas actividades, afirmó Karen Panetta, miembro del IEEE, profesora de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de Tufts y decana de educación de posgrado de la Escuela de Ingeniería de Tufts.

Por ejemplo, los agentes de IA en un centro de operaciones de seguridad pueden analizar proactivamente amenazas nuevas y emergentes, investigar anomalías y tomar medidas correctivas automáticamente, sin intervención humana. De igual manera, en la gestión de riesgos, los agentes de IA pueden buscar actividades inusuales, investigar esos patrones para determinar si son realmente fraudulentos y responder automáticamente según sea necesario, explicó Panetta.

4. Cadena de suministro y logística

La IA agéntica también es útil en el ámbito de la cadena de suministro y la logística, donde la orquestación de múltiples tareas es la norma, explicó Panetta. Por ejemplo, si una sequía en una región productora afecta la disponibilidad y el costo de los productos agrícolas, los trabajadores de la cadena de suministro normalmente tendrían que verificar la disponibilidad de suministros en otras regiones, confirmar precios, reconfigurar las rutas de suministro y distribución, y encontrar fuentes alternativas de productos agrícolas.

Históricamente, los trabajadores utilizaban la tecnología para gestionar gran parte de ese trabajo, pero no todo. Ahora, la IA agéntica puede orquestar todo el flujo de trabajo, dijo Panetta. Los trabajadores de la cadena de suministro podrían introducir el resultado deseado –por ejemplo, encontrar y entregar la cantidad necesaria de suministros al menor coste o con la entrega más rápida– y esperar que el sistema no solo identifique cómo hacerlo, sino que inicie automáticamente las acciones necesarias para hacerlo realidad.

5. Call centers

A principios de 2025, la IA agéntica ya se está “implementando a gran escala” en los centros de llamadas, donde se basa en las mejoras y eficiencias aportadas por la IA tradicional, afirmó Stuart Brown, socio y líder de negocios digitales de la consultora Guidehouse.

Los agentes de IA en los call centers orquestan la inteligencia y la automatización en las múltiples actividades involucradas en la atención al cliente, explicó Brown. Un agente puede analizar simultáneamente el sentimiento del cliente, revisar el historial de pedidos, acceder a las políticas de la empresa y responder a las necesidades del cliente basándose en esos elementos.

6. Servicio al cliente en general

La IA agéntica también puede mejorar el servicio al cliente en general, no solo en los centros de llamadas, dijo Brown.

Los agentes de IA pueden ayudar a los empleados humanos a "obtener la respuesta más rápidamente y atender al cliente con mayor rapidez", añadió. El rol de los agentes de IA como herramienta de apoyo puede ayudar a garantizar que todos los empleados, independientemente de sus habilidades o experiencia, brinden un alto nivel de servicio a los clientes de manera constante.

Además, la IA agéntica puede atender a los clientes de forma proactiva a un nivel que los empleados humanos o incluso la IA tradicional generalmente no pueden, señaló Brown. Por ejemplo, una empresa de servicios públicos podría usar IA agéntica para identificar a los clientes que recibirán facturas inusualmente altas; contactarlos con esa información; ofrecer información específica, precisa y personalizada sobre por qué sus facturas son tan altas; y sugerir formas de reducir sus facturas en el futuro.

7. Descubrimiento científico y de materiales

La IA agéntica muestra capacidades transformadoras en áreas como el descubrimiento de fármacos y la creación de nuevos materiales, afirmó Panetta. Si bien otras tecnologías, como el aprendizaje automático y la IA no agéntica, se han utilizado en estas áreas durante décadas, la IA basada en agentes trabaja a un nivel mucho más alto.

"[La IA agéntica] es lo suficientemente inteligente como para decir: 'Esto es lo que sé, y basándome en estos materiales, [las características que busca el usuario] y mi exploración, aquí está el nuevo material o combinación'", comentó Panetta.

Además, la IA agéntica puede ir más allá de desarrollar la receta de un nuevo compuesto, añadió. También puede identificar a los proveedores óptimos en función de prioridades como el costo o el plazo, e incluso solicitar los materiales necesarios.

8. Logística militar y de defensa

Goodwyn destacó el uso de la IA agéntica en defensa, donde puede utilizarse para la planificación logística: una tarea militar altamente compleja que implica el traslado de material, equipo y tropas mediante múltiples modos de transporte, a lo largo de diversas distancias.

La IA agéntica se encuentra en fase piloto en estas áreas, dijo Goodwyn. Subrayó que los agentes de IA se utilizan en este contexto para orquestar objetivos complejos, aumentando en lugar de reemplazar el juicio humano.

9. Manufactura

La manufactura es otro sector que muestra el potencial de la IA agéntica, afirmó Brown. Esta tecnología puede tomar decisiones y ejecutar acciones autónomas en flujos de trabajo extensos que abarcan múltiples funciones y sistemas de TI. Un flujo de trabajo de IA agéntica podría abarcar desde la adquisición hasta la fabricación propiamente dicha, conectándose a los sistemas de TI que alimentan diversos componentes, y utilizando modelos de IA específicos para completar subtareas.

En tal caso, explicó Brown, el agente podría realizar un flujo de trabajo complejo de varios pasos:

• Reconocer que un material necesario se está agotando.
• Señalar que el material no está disponible en el proveedor habitual.
• Buscar y realizar pedidos a proveedores alternativos que puedan enviar el material al fabricante dentro de un rango de precio y plazo previamente especificados.
• Completar los formularios necesarios.
• Introducir los datos requeridos en los sistemas digitales correspondientes.
• Reconfigurar la planta de producción y los cronogramas de producción para cumplir con los plazos establecidos.

"Eso antes lo hacían los humanos", dijo Brown. "Ahora todo se puede hacer con IA agéntica". Sin embargo, añadió, es recomendable mantener a los humanos informados, determinando los puntos de control con base en un marco de IA responsable.

10. Servicios públicos

La IA agéntica también se utiliza en el sector de los servicios públicos, afirmó Brown. En este ámbito, como en otras áreas, la IA agéntica puede orquestar la toma de decisiones y la automatización de subtareas para lograr un objetivo especificado por la empresa.

Por ejemplo, las empresas de servicios públicos están probando la capacidad de los agentes de IA para evaluar, clasificar y organizar las respuestas ante desastres, como huracanes e incendios forestales. El agente puede analizar datos para evaluar los daños a la infraestructura y su efecto en las personas y las comunidades; planificar y programar las labores de rescate y reparación; y asignar a los trabajadores y materiales necesarios para completar las reparaciones a tiempo. Esto puede acelerar drásticamente los tiempos de recuperación, lo que podría salvar vidas en el proceso, dijo Brown.

El experto describió el ejemplo de una empresa de servicios públicos del Reino Unido que utiliza IA agéntica para cumplir con el requisito regulatorio de contactar a clientes con necesidades especiales, como afecciones médicas, dentro de un plazo determinado durante las interrupciones del servicio. La empresa tuvo dificultades para cumplir con los requisitos utilizando tecnologías convencionales, pero ha tenido éxito con los agentes de IA. Los agentes no sólo pueden alertar a los clientes sobre interrupciones, sino también preguntar sobre sus necesidades, comprender esa comunicación y actuar en consecuencia.

Un cambio fundamental, pero no exento de desafíos

El informe de Deloitte, antes mencionado, reveló que el 26 % de las organizaciones de los encuestados ya estaban explorando el desarrollo de agentes autónomos “en gran o muy gran medida”. Sin embargo, al igual que la IA generativa, la IA agéntica no es la solución milagrosa para todo lo que una empresa necesita hacer, señaló el reporte.

Los sistemas de IA agéntica plantean desafíos regulatorios, de seguridad, de datos y de personal, similares a los de los sistemas de IA generativa. Estos problemas “son posiblemente aún más importantes y desafiantes debido a la mayor complejidad de los sistemas de IA agéntica”, según el informe.

A pesar de las limitaciones, Deloitte y otros expertos de la industria destacan el inmenso potencial de la IA agéntica en las operaciones comerciales.

"Mucha gente no comprende su impacto", afirmó Brown. "Algunos todavía piensan que es solo una herramienta más. Pero la IA agéntica traerá un cambio fundamental en nuestra forma de operar. Creará nuevas formas de trabajar".

Mary K. Pratt es una galardonada periodista independiente especializada en la gestión de TI empresarial y ciberseguridad.