IA Agéntica.

La IA agéntica puede ser un socio proactivo para su negocio, ahorrando tiempo, trabajo y dinero a su organización. Aprenda cómo los agentes de IA impulsan decisiones en tiempo real basadas en datos y transforman las operaciones en esta guía de edX.

Por: Shelby Campbell , Editado por: Valerie Black

Última actualización: 11 de diciembre de 2025

¿Qué es la IA Agéntica?

La IA agéntica se refiere a sistemas de inteligencia artificial que pueden implementar procesos para lograr objetivos sin necesidad de intervención humana continua. Aunque requieren directrices iniciales establecidas por humanos, los sistemas de IA agéntica pueden aplicar lógica y retroalimentación para adaptar continuamente su enfoque y contribuir al objetivo general.

En una publicación de LinkedIn de 2024, el investigador de IA y fundador de DeepLearning, Andrew Ng, definió cuatro patrones de diseño de IA agéntica:

  • Reflexión: Evaluar y mejorar el rendimiento pasado.
  • Uso de herramientas: Utilizar herramientas para procesar datos y completar tareas.
  • Planificación: Crear y seguir un plan paso a paso que evoluciona con las circunstancias cambiantes.
  • Colaboración multiagente: Emplear varios agentes para completar tareas incrementales necesarias.

La IA agéntica ofrece muchos casos de uso para optimizar procesos y reducir los requerimientos de trabajo en diversas industrias. Por ejemplo, un gerente de cadena de suministro puede implementar un sistema de IA agéntica para monitorear niveles de inventario, coordinar envíos y entregas, e incluso activar reordenes de stock con mínima intervención humana.

¿Qué diferencia a la IA Agéntica de otras herramientas de IA?

Las herramientas de IA más comunes, como ChatGPT, Claude y Gemini, son todas generativas. Estos sistemas reaccionan a un estímulo con una salida directa. Sin embargo, la IA agéntica no solo responde a un estímulo inicial, sino que genera y completa acciones de seguimiento que contribuyen a su objetivo general.

Encontrar tendencias en datos
La IA Generativa puede...
Encontrar tendencias en datos.
La IA Agéntica puede...
Encontrar tendencias en datos, crear un plan que responda a esas tendencias y ejecutar el plan.
Abordar inexactitudes
La IA Generativa puede...
Señalar una inexactitud factual.
La IA Agéntica puede...
Señalar una inexactitud factual, investigar el tema y corregir sin supervisión humana.
Crear contenido
La IA Generativa puede...
Crear texto o una imagen.
La IA Agéntica puede...
Crear texto o una imagen, evaluar los resultados y recrearlos de manera independiente para mejorar la calidad.

Cómo la IA Agéntica mejora la eficiencia empresarial

Las empresas, tanto pequeñas como grandes, han comenzado a invertir y reorganizar sus procesos en torno a la IA. Sin embargo, un informe de McKinsey de marzo de 2025 muestra que, aunque casi el 80% de las empresas han implementado algún tipo de proceso de IA generativa, más del 80% de esas empresas informan que la tecnología no ha tenido impacto en las ganancias.

La IA agéntica puede tener las capacidades necesarias para cerrar esta brecha de retorno de inversión. Mientras que la IA generativa requiere revisar y volver a estimular una tarea a la vez, la IA agéntica puede automatizar todo un proceso.

Un agente de IA no necesita un humano para tomar decisiones continuas sobre cómo proceder. En cambio, toma decisiones instantáneas basadas en datos sobre lo que necesita suceder para lograr un objetivo general, requiriendo finalmente menos trabajo y reduciendo el tiempo necesario para completar un proyecto o proceso.

Servicio al cliente
Usos
Un sistema de IA agéntica podría atender quejas de clientes sobre problemas de conexión a internet, ejecutar diagnósticos automáticos y reiniciar remotamente el módem de un usuario. Si el problema persiste, el agente podría entonces programar una visita técnica.
Servicios financieros
Usos
Una IA agéntica podría monitorear transacciones en busca de fraude potencial, señalar actividad inusual y congelar automáticamente cuentas bajo ciertas circunstancias. También podría notificar simultáneamente tanto al cliente como a la institución financiera.
Ciencia de datos
Usos
La IA agéntica puede analizar un gran conjunto de datos, identificar tendencias y generar hipótesis para probar. El agente podría entonces diseñar experimentos de simulación, refinar sus modelos y elaborar visualizaciones.
Salud
Usos
Un sistema de IA agéntica podría monitorear signos vitales de pacientes en tiempo real, identificar señales tempranas de problemas y ordenar pruebas de laboratorio.
Ciberseguridad
Usos
Un sistema de IA agéntica en ciberseguridad puede escanear continuamente la actividad de la red, detectar comportamientos sospechosos y aislar dispositivos comprometidos. Podría entonces parchear vulnerabilidades y generar un informe de incidentes, todo sin esperar intervención manual.

El futuro de la IA Agéntica

El rápido avance de la IA continúa desarrollándose en diversas industrias. Una de las áreas más prometedoras para el crecimiento se encuentra en los modelos de código abierto, que proporcionan a investigadores y empresas bibliotecas de datos que pueden utilizar para entrenar agentes de IA especializados.

Utilizando modelos base como Nemotron de NVIDIA y los GPTs de OpenAI, las organizaciones desarrollan agentes de IA especializados que aprovechan estos datos de código abierto, directrices y instrucciones específicas para realizar tareas. Estos modelos también aprenden de la experiencia y se ajustan para obtener mejores resultados en el futuro.

A medida que cada modelo madura, surgen nuevos casos de uso. Por lo tanto, es probable que un número creciente de empresas introduzca nuevas formas de IA agéntica para uso público en los próximos años.

El agente de compras de PayPal de Perplexity es un ejemplo notable de cómo las empresas están integrando modelos base abiertos. Como modelo agéntico, puede elegir y comprar automáticamente productos o servicios a través de la plataforma, así como emplear agentes para asegurar cada transacción.

Otros productos de IA agéntica lanzados recientemente incluyen:

Preguntas frecuentes sobre la IA Agéntica

¿Puede cualquiera aprender IA agéntica?

Sí, cualquiera puede aprender IA agéntica. Opera de manera autónoma, lo que significa que requiere muy poca reestimulación para lograr el objetivo original declarado. Sin embargo, estos sistemas son menos comunes que las herramientas de IA generativa y pueden ser más costosos, lo que facilita el acceso a un agente a través de un empleador.

¿Cómo puedo convertirme en un experto en IA agéntica en 2025?

Puede convertirse en un experto en IA agéntica experimentando con varias herramientas y aprendiendo sus capacidades. Además, puede explorar cursos en línea que se centren en la estimulación y casos de uso.

¿Es ChatGPT una IA agéntica?

No. ChatGPT es una IA generativa, lo que significa que utiliza patrones de datos para crear una salida inmediata. No es capaz de planificar tareas de manera autónoma, generar acciones de seguimiento o adaptar su enfoque más allá del estímulo inicial.

¿Quién lidera en IA agéntica?

Anthropic, la empresa que posee Claude, está en posición de hacer avances significativos en IA agéntica debido a su desarrollo del Protocolo de Contexto de Modelo. Este protocolo estandariza cómo la IA interactúa con diversas fuentes de información. Los agentes de IA pueden confiar en estos modelos para completar las tareas requeridas para lograr el objetivo mayor.

¿Listo para comenzar a aprender?

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