¿Qué es el Agentic AI y cómo funciona?

Este artículo es la primera parte de nuestra serie de tres partes sobre el tema del Agentic AI. El objetivo es proporcionar una comprensión sólida de los sistemas de IA basados en agentes, sirviendo como base para la toma de decisiones respecto a futuras inversiones y desarrollos organizativos. En lugar de centrarse en detalles técnicos, se hace énfasis en preguntas de orientación comprensibles, destacando su relevancia para las decisiones empresariales.

Como parte de esta serie, puedes esperar los siguientes artículos, que se publicarán de manera sucesiva:

1. ¿Qué es el Agentic AI y cómo funciona? (este artículo)

2. ¿Cómo se utiliza realmente el Agentic AI?

3. ¿Qué casos de uso existen para el Agentic AI?

El Agentic AI se refiere a sistemas de inteligencia artificial que funcionan como agentes digitales autónomos. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas o instrucciones, estos agentes persiguen de manera independiente un objetivo, observan su contexto, evalúan opciones de acción y toman sus propias decisiones. Operan basándose en datos, conocimiento contextual y experiencia, buscando no solo reaccionar, sino actuar con previsión.

Estos sistemas no se limitan a un único modelo, sino que orquestan diversas herramientas, API y lógicas de decisión para cumplir sus tareas. Los humanos definen los objetivos y el marco de acción, mientras que los sistemas del Agentic AI se encargan de la ejecución operativa. Esta capacidad de delegar la consecución de objetivos convierte al Agentic AI en un concepto estratégico para las arquitecturas empresariales modernas.

La IA tradicional funciona de manera reactiva: analiza datos, reconoce patrones y proporciona predicciones o recomendaciones basadas en ello. Sin embargo, sigue dependiendo de la entrada de datos y de procesos predefinidos.

El Agentic AI, en cambio, persigue activamente un objetivo. Planifica, actúa y aprende de manera continua. Esto significa que un agente puede decidir de manera independiente cuándo se requiere un análisis, si se necesita información adicional o si debe iniciarse una interacción, sin que cada paso esté predefinido por un humano.

• Esto representa un cambio de paradigma para las empresas: pasar de una inteligencia selectiva (por ejemplo, "¿qué cliente está cancelando?") hacia una acción continua (por ejemplo, "¿cómo puedo fortalecer proactivamente la fidelidad del cliente?").

Varios desarrollos están aumentando actualmente tanto la presión como la viabilidad del Agentic AI:

• Progreso en el lado del modelo: Modelos base como LLMs o IA de lenguaje multi-dominio proporcionan la base semántica y contextual que hace que las interacciones tipo agente sean ampliamente utilizables por primera vez.
• Necesidad económica: Las empresas necesitan automatizar sus procesos y al mismo tiempo hacerlos más flexibles y resilientes. La automatización tradicional está llegando a sus límites.
• Integración tecnológica: APIs, servicios en la nube, plataformas de datos y sistemas CRM ahora son más fáciles de conectar, permitiendo que los sistemas del Agentic AI utilicen información entre sistemas.
• Capacidades avanzadas de razonamiento: Los sistemas modernos de agentes son cada vez más capaces de analizar relaciones complejas, sacar conclusiones lógicas y derivar medidas accionables, yendo más allá del clásico principio de pregunta-respuesta.
• Cambio en las expectativas de los usuarios: Las unidades de negocio y usuarios finales demandan sistemas que actúen proactivamente y asuman responsabilidad, por ejemplo, al priorizar tareas, gestionar riesgos o generar opciones de decisión bien fundamentadas.
• Disponibilidad de módulos plug-and-play: La expansión de entornos Low-Code, conectores API y cadenas de herramientas estandarizadas facilita la implementación de soluciones de agentes de forma rápida, económica y accesible.

Por lo tanto, el Agentic AI no solo es tecnológicamente posible, sino también económicamente y organizativamente viable.

Los sistemas del Agentic AI se basan en un ciclo iterativo:

• Percepción: El sistema recopila datos sobre estados, eventos, comportamiento de usuarios o respuestas estructuradas y no estructuradas del sistema, provenientes de ERP, CRM, APIs, documentos de texto o sensores.
• Analizar y decidir: Según los objetivos, el contexto empresarial y la experiencia existente, el sistema planifica opciones de acción, las prioriza y decide la medida más adecuada. También puede considerar incertidumbres, objetivos conflictivos y probabilidades.
• Actuar: La acción seleccionada se ejecuta automáticamente mediante interfaces técnicas, como registros en bases de datos, mensajes a especialistas o procesamiento automatizado en sistemas downstream.
• Reflexionar y aprender: El sistema analiza los efectos de su decisión, aprende del feedback y adapta su lógica de decisión para casos futuros de manera continua y basada en datos.

Este ciclo se repite continuamente, idealmente con pasos intermedios trazables, para que los usuarios humanos puedan monitorear y ajustar los sistemas sin tener que controlar cada paso individualmente.

Los sistemas son cada vez más capaces de interpretar dinámicamente su contexto de acción, evaluando desviaciones, reconociendo objetivos no alcanzados o ambigüedades en la entrada y reaccionando de forma adaptativa. Esto permite pasar de la automatización estática a un control de acción adaptativo y sensible al contexto.

Los agentes pueden dividirse según niveles de madurez o características funcionales:

• Agentes reflexivos: reaccionan inmediatamente a los desencadenantes según reglas fijas, similares a RPA clásico. Adecuados para procesos repetitivos y estructurados.
• Agentes basados en modelos: comprenden relaciones internas y piensan en contexto, construyendo una imagen interna de su entorno. Usados en previsión de procesos, optimización de almacenes o control dinámico de producción.
• Agentes orientados a objetivos: planifican estratégicamente cómo alcanzar un objetivo definido, ideales para asignación de recursos, gestión de ventas o planificación automatizada de proyectos.
• Agentes orientados a beneficios: toman decisiones basadas en un sistema de objetivos evaluado, por ejemplo, costo-beneficio, satisfacción del cliente o ahorro de tiempo.
• Agentes capaces de aprender: se desarrollan continuamente mediante feedback de datos, usando aprendizaje por refuerzo o enfoques de optimización continua, relevantes en procesos repetitivos con alta disponibilidad de datos.
• Sistemas jerárquicos de agentes: constan de varios agentes organizados en una arquitectura general, dividen tareas, se comunican y controlan conjuntamente procesos complejos, como cadenas de producción o plataformas de servicios empresariales.

En la práctica, a menudo hay transiciones suaves entre estos tipos. Un inicio bien pensado con objetivos claros, un caso de uso adecuado y un alcance definido es crucial para proyectos exitosos.

El Agentic AI apunta a la mejora estructural de los procesos de decisión y control, no a la automatización selectiva. En el contexto empresarial, destaca en:

• Autonomía: reducción de carga operativa para los equipos. Los sistemas pueden asumir tareas, tomar decisiones e iniciar acciones de seguimiento de manera independiente.
• Capacidad de decisión: velocidad, transparencia y consistencia en el proceso de decisión, combinando criterios basados en reglas y datos para sugerir o implementar acciones fundamentadas.
• Capacidad de aprendizaje: evolución continua basada en feedback, interacciones con usuarios y resultados operativos, optimizando según métricas de éxito definidas.

Por lo tanto, el Agentic AI se está convirtiendo en un componente clave de la resiliencia digital, especialmente en entornos complejos, descentralizados y con gran volumen de datos.

Muchas empresas ya trabajan con RPA, BPM o motores basados en reglas. Estas herramientas han demostrado su eficacia, pero alcanzan sus límites cuando los procesos son impredecibles, dinámicos o no se pueden definir por completo.

Los sistemas del Agentic AI ofrecen cuatro mejoras decisivas en este contexto:

• Comprensión del contexto: procesa información semi-estructurada o incompleta, reconociendo correlaciones y tomando decisiones basadas en ello.
• Autonomía de decisión: evalúa múltiples opciones simultáneamente considerando objetivos conflictivos y condiciones del marco.
• Ajuste de objetivos: se orienta dinámicamente hacia metas superiores y adapta su camino según cambios en recursos, prioridades o señales del cliente.
• Capa de inteligencia escalable: amplía la lógica de automatización existente como precursora de decisiones o meta-controladora.

Esto significa que el Agentic AI no reemplaza las herramientas tradicionales, sino que las complementa con un nuevo nivel de control y toma de decisiones adaptativo, que amplía y moderniza de manera significativa las soluciones de automatización existentes.

El Agentic AI está en el umbral de su uso generalizado. Las empresas que comprendan hoy sus principios, aplicaciones potenciales y requerimientos, asegurarán ventajas estratégicas en la próxima ola de transformación digital. No reemplaza liderazgo estratégico, empatía o juicio humano en situaciones éticamente complejas, pero prepara decisiones, automatiza procedimientos repetitivos y hace los procesos más inteligentes.

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