¿Qué son los agentes de IA?

Escrito por: Amanda Phagan, Editado por: Joey Morris

Publicado: 16 de abril de 2025

Puntos clave

  • Los agentes de IA son programas de software que recopilan datos, interpretan el contexto, toman decisiones autónomas y completan tareas para cumplir objetivos específicos.
  • edX ayuda a los líderes empresariales a desarrollar experiencia en agentes de IA a través de la educación ejecutiva en estrategia de IA, implementación, gestión del cambio y uso responsable.
  • El 26% de las organizaciones encuestadas están explorando agentes de IA en gran medida, según el informe de Deloitte de 2025 sobre el estado de la IA generativa en la empresa.
Hombre mayor sentado en su mesa de cocina mirando su teléfono celular. Está reservando una cita en línea con la ayuda de su dispositivo inteligente para el hogar.

Parece que cada día surgen nuevas aplicaciones para la inteligencia artificial (IA), captando la atención de industrias y consumidores. Los avances en modelos de lenguaje grande (LLMs), IA generativa, aprendizaje automático y, más recientemente, agentes de IA están siendo noticia.

¿Qué son los agentes de IA y cómo están revolucionando nuestras experiencias digitales? Aprenda más en nuestra guía.

Entendiendo los agentes de IA

Un agente de inteligencia artificial es un programa de software que recopila datos, interactúa con su entorno y realiza tareas que resuelven problemas específicos. Los agentes de IA pueden procesar lenguaje natural, tomar decisiones autónomas y cumplir objetivos predeterminados.

Ejemplos de agentes de IA

Probablemente ha interactuado con un agente de IA sin siquiera darse cuenta. Los agentes de IA aparecen regularmente en la tecnología orientada al consumidor, por lo que probablemente haya interactuado con uno para encontrar una respuesta a su pregunta, resolver un problema de pedido o programar una cita. Algunos ejemplos de agentes de IA en acción incluyen:

  • Representantes automatizados de centros de llamadas
  • Dispositivos "inteligentes" para el hogar
  • Asistentes virtuales
  • Alertas de detección de fraude
  • Coches autónomos
  • Filtros de correo electrónico no deseado
  • Recomendaciones personalizadas de productos
  • Fluctuaciones de precios en aplicaciones de transporte
  • Robots de fabricación

¿Cómo funcionan los agentes de IA?

El funcionamiento de un agente de IA depende de su propósito. Sin embargo, la mayoría de los agentes de IA incorporan técnicas de procesamiento de lenguaje natural para automatizar y simplificar tareas o flujos de trabajo complejos. A un nivel básico, los agentes de IA reciben un comando o meta, "perciben" la situación y luego toman una decisión — a menudo en nombre de una persona.

¿En qué se diferencian los agentes de IA de otras herramientas de IA?

Muchos tipos de software están programados para ejecutar tareas predefinidas — entonces, ¿en qué se diferencian los agentes de IA?

Los agentes de IA a menudo pueden funcionar de manera independiente como solucionadores de problemas "racionales". Su capacidad para "percibir" autónomamente su entorno y aprender de él les permite responder a situaciones únicas y proporcionar resultados deseables. Esta habilidad los diferencia de las herramientas de IA generativa, chatbots preprogramados que siguen diagramas de flujo y otros modelos básicos de IA que requieren indicaciones o reglas específicas para generar resultados.

Beneficios de los agentes de IA

Según Informe de Deloitte sobre el estado de la IA generativa en la empresa para 2025. el 26% de los encuestados están explorando formas de incorporar agentes de IA en sus organizaciones en una medida "grande" o "muy grande". Este interés está impulsado por los varios beneficios organizacionales que ofrecen los agentes de IA, incluyendo:

  • Rentabilidad: Los agentes de IA son relativamente económicos de implementar.
  • Escalabilidad: Los esfuerzos de los agentes de IA en una organización o industria generalmente se pueden multiplicar de manera eficiente.
  • Aplicaciones en el mundo real: Los agentes de IA pueden ayudar a mejorar la eficiencia de la cadena de suministro, contribuir a descubrimientos científicos y navegar por entornos físicos.
  • Productividad: Los equipos humanos pueden delegar tareas repetitivas y tediosas a los agentes de IA, liberando más tiempo para trabajar en tareas críticas que es mejor que manejen las personas.
  • Experiencia del cliente: Los agentes de IA pueden responder a las preocupaciones de los clientes las 24 horas, mejorando la satisfacción del cliente.

Tipos de agentes de IA

Hay cinco tipos de agentes de IA:

Agentes de reflejo simple
Lo que hacen
Realizan tareas basadas en un conjunto de reglas; no pueden considerar "memoria" de experiencias pasadas o consecuencias futuras
Ejemplo
Cuando se presiona un botón del ascensor, el sistema de control del ascensor responde navegando al piso deseado.
Agentes de reflejo basados en modelos
Lo que hacen
Operan usando un modelo interno de su entorno; pueden responder a cambios y determinar cómo sus acciones afectan las consecuencias
Ejemplo
Los sensores de vehículos autónomos detectan señales de alto, peatones y otros obstáculos ambientales — y activan los frenos en consecuencia.
Agentes basados en objetivos
Lo que hacen
Actúan para lograr objetivos específicos; pueden evaluar resultados plausibles de sus acciones y seleccionar el que tenga más probabilidades de satisfacer una necesidad o resolver un problema
Ejemplo
Un representante de servicio al cliente automatizado presenta una solución para ayudar a un cliente a resolver su problema declarado.
Agentes basados en utilidad
Lo que hacen
Miden la "deseabilidad" de diferentes opciones y toman decisiones para maximizar un resultado general beneficioso
Ejemplo
Una aplicación de navegación identifica la ruta más rápida y fácil para que el usuario la tome, incluso si hay otras rutas viables.
Agentes de aprendizaje
Lo que hacen
Recopilan información a través de las entradas del usuario y se adaptan con el tiempo sin ninguna programación predeterminada
Ejemplo
Una aplicación de música analiza las canciones que ha "gustado" y recomienda otras músicas que también podría disfrutar.

Cómo los ejecutivos pueden prepararse para utilizar e implementar agentes de IA

Los agentes de IA no van a desaparecer — por lo que aprender sobre ellos y considerar posibles implementaciones puede ser una decisión empresarial sabia. Al investigar sus opciones, asegúrese de:

  • Aprender más sobre IA para negocios: Inscribirse en un programa de educación ejecutiva en inteligencia artificial puede ayudarle a aprender cómo integrar la IA en su estrategia empresarial.
  • Refrescar sus conocimientos sobre gestión del cambio: Los agentes de IA pueden presentar una curva de aprendizaje para algunos equipos. Aprenda lo básico de gestión del cambio para adelantarse a cualquier obstáculo potencial.
  • Planificar un sistema interconectado de agentes de IA: Según el informe de Deloitte "Estado de la IA Generativa en la Empresa" de enero de 2025, las iniciativas de IA aisladas tienen menos probabilidades de mejorar el retorno de la inversión (ROI) que los sistemas de múltiples agentes que trabajan juntos para optimizar los procesos empresariales.
  • Considere la ética de implementar IA: Aunque tiene muchos beneficios potenciales, la IA también presenta una serie de problemas potenciales relacionados con la seguridad, la privacidad y otros factores importantes. No olvide considerar cuidadosamente cómo usar la IA de manera ética en su estrategia empresarial.

Frequently asked questions about AI agents

¿Cuáles son las consideraciones clave al seleccionar una solución de agente de IA para mi negocio?

El tipo de agente de IA que seleccione para su organización depende de sus objetivos comerciales y del sector de su empresa. Querrá elegir un modelo que pueda manejar las tareas y flujos de trabajo clave de su organización — y ayudarle a alcanzar hitos a corto y largo plazo. Al seleccionar una solución de agente de IA, considere las siguientes preguntas:

  • ¿Para qué tareas es más conocida la solución?
  • ¿Qué tan compleja debería ser la solución?
  • ¿Qué soluciones, si las hay, están utilizando nuestros competidores?
  • ¿Qué tan robustas son las características de privacidad y ciberseguridad de la solución?
  • ¿Qué tan fácilmente se puede integrar la solución?
¿Qué tipos de tareas o procesos son más adecuados para los agentes de IA?

Los agentes de IA son más adecuados para tareas "siempre activas" que los humanos no pueden o no están dispuestos a realizar con la misma eficiencia — como responder a consultas de servicio al cliente 24/7, ofrecer recomendaciones de compra personalizadas y buscar constantemente amenazas de seguridad.

¿Cuáles son los desafíos comunes que enfrentan las organizaciones al implementar agentes de IA?

Al integrar agentes de IA en su organización, puede encontrar los siguientes riesgos y ansiedades:

  • Falta de supervisión humana: Deloitte afirma que el 35% de las organizaciones encuestadas en su informe de enero de 2025 sobre el Estado de la IA Generativa en la Empresa citan los errores con consecuencias reales como su principal barrera para la adopción de IA.
  • Límites éticos poco claros: Muchas personas cuestionan la ética de emplear agentes de IA para realizar habilidades tradicionalmente humanas. ¿Cómo pueden las organizaciones equilibrar los derechos humanos, una cultura empresarial saludable, resultados de alta calidad y una mayor eficiencia?
  • Desarrollo de la gobernanza de datos: Los agentes de IA a menudo tienen acceso a datos sensibles — por lo que las medidas de ciberseguridad y gobernanza de datos de una empresa deben ser firmes y probadas con el tiempo antes de implementar IA agente.
  • Desconocimiento de la IA: Las personas en su organización pueden estar completamente desconocidas y recelosas de la IA, por lo que la educación es clave para gestionar las expectativas y fomentar la adopción.

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