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IA agéntica, la segunda oleada de la IA generativa
La IA basada en agentes promete impulsar la automatización de procesos, la escalabilidad y la flexibilidad en tareas que requieren acciones cognitivas, tales como la resolución de incidentes, el diseño de estrategias comerciales y la optimización de procesos, entre otras.
Solucionar problemas de negocio explicando el “qué” se necesita o “cuál” es el objetivo, pero sin preprogramar el “cómo” es, en pocas palabras, la propuesta de la IA agéntica (agentic AI), un nuevo paradigma basado en agentes autónomos capaces de resolver tareas complejas de forma flexible y colaborativa.
La IA generativa ha evolucionado para integrar soluciones inteligentes (agentes) que no solo procesan datos, sino que también razonan y planifican. Estas soluciones están diseñadas para manejar problemas desconocidos dividiendo tareas en subproblemas, utilizando un “inventario” de herramientas corporativas como speech to text, visión por computadora, web scraping, ejecución de código y más.
Beneficios de la IA basada en agentes para los negocios
La gran promesa de la IA agéntica es su capacidad para la automatización de procesos, la escalabilidad y la flexibilidad en tareas que requieren acciones cognitivas. Algunos casos de uso incluyen la resolución de incidentes, el diseño y ejecución de estrategias comerciales, la optimización de procesos logísticos y de entrega, y la mejora de la atención al cliente y procesos de contratación.
Con esta tecnología, las empresas pueden construir cadenas de valor dinámicas que se adaptan a diferentes escenarios, maximizando la flexibilidad y la capacidad de respuesta en un mercado en constante cambio.
Aplicaciones en desarrollo y operación de software
El desarrollo de software, caracterizado por tareas repetitivas cognitivas, también puede beneficiarse enormemente del paradigma de la IA basada en agentes. Imagine agentes que:
- Monitorean plataformas y detectan errores automáticamente;
- Analizan logs, identifican problemas y proponen ajustes en el código;
- Implementan soluciones de manera directa.
Este enfoque no solo acelera los procesos, sino que también optimiza los recursos humanos, liberando a los equipos para que se concentren en actividades más estratégicas.
El futuro: el flywheel de datos en la IA agéntica
Una de las grandes promesas del paradigma de la IA basada en agentes es el concepto de flywheel o volante de datos. Esto permite que los agentes no solo resuelvan problemas, sino que aprendan de sus resultados para mejorar sus decisiones futuras. Este ciclo continuo de aprendizaje crea una rueda de mejora autónoma que aumenta la eficacia y la precisión con el tiempo.
Aunque estamos en las etapas iniciales del desarrollo de la IA agéntica, las empresas ya pueden comenzar a experimentar y explorar casos de uso potenciales. La tecnología ha alcanzado un nivel de madurez suficiente para generar ventajas competitivas significativas y transformar las arquitecturas empresariales. El desafío, ahora, es dar el salto, confiar en estas soluciones y participar activamente en esta nueva era tecnológica.
Pablo Sáez es líder de Data & Analytics para Iberia & LATAM en NTT DATA. Anteriormente estuvo a cargo del área de Tecnología Digital en Brasil de la consultora, donde se incorporó gracias a la fusión con everis, empresa donde trabajó por 18 años. Es ingeniero en Ciencias de la Computación por la Universidad Politécnica de Madrid, con maestría en Digital Manager y Metaverso por Ibmec.