¿Qué es la IA Agentic? ¿Cómo está transformando las operaciones empresariales?

Transformación digital empresarial acelerada por la IA Agentic inteligente

La IA Agentic permite la planificación, el razonamiento y la ejecución autónomos en flujos de trabajo empresariales, mucho más allá de los límites reactivos de la IA tradicional. Este blog explora qué diferencia a la IA Agentic, cómo está transformando las operaciones empresariales, dónde aporta el mayor valor y qué deben considerar las empresas al escalar estos sistemas autónomos.

¿Qué es Agentic AI? ¿Están las empresas preparadas para escalarla?

En los últimos años, la IA ha avanzado más rápido de lo que la mayoría de las empresas podían prever. Justo cuando empezaban a consolidarse con la IA Generativa, un nuevo cambio ya está en marcha. Nos encontramos en la era de la IA Agentic , que empieza a tomar forma no como un simple concepto, sino como el siguiente paso práctico para la inteligencia empresarial.

La IA Agentic se refiere a sistemas de IA diseñados para operar de forma autónoma hacia un objetivo definido mediante la combinación de capacidades como la planificación, el razonamiento, la memoria, el uso de herramientas y la toma de decisiones. A diferencia de la IA reactiva tradicional, la IA Agentic puede iniciar acciones, descomponer tareas complejas, coordinar múltiples agentes o herramientas, adaptarse a contextos cambiantes y perseguir objetivos de alto nivel con mínima intervención humana.

El potencial de la IA Agentic es fácil de comprender. Llegar a él es lo más difícil. Muchas empresas ya están experimentando, pero escalar los sistemas de IA Agentic para que se ajusten a las necesidades empresariales aún es un proceso en desarrollo. Esto se debe a que, mientras que la IA Generativa se centra en la creación de contenido, la IA Agentic se centra en la acción inteligente. Este cambio plantea nuevas preguntas: ¿ Cómo diseñar sistemas de IA Agentic que sean útiles y seguros, y que estén alineados con los resultados de negocio? ¿Cómo se ve la verdadera preparación para la IA Agentic?

Para explorar este cambio, Kore.ai invitó a un analista de Forrester a compartir su opinión en una conversación reciente. Este blog resume las conclusiones y perspectivas más relevantes sobre la IA Agentic, que pueden ayudar a los líderes de IA a pasar de las pruebas iniciales a la adopción en el mundo real con claridad.

¿Cuál es la diferencia entre IA Agentic e IA Generativa?

A primera vista, la IA Agentic podría parecer simplemente la nueva versión de la IA Generativa. Pero es más que eso; representa un nivel de inteligencia completamente nuevo.

La IA generativa cambió nuestra forma de interactuar con las máquinas. Nos proporcionó sistemas capaces de generar contenido, resumir documentos, redactar correos electrónicos, crear imágenes y facilitar conversaciones, con los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) a la vanguardia. Estos modelos representaron un gran avance. Sin embargo, tenían limitaciones. No actuaban. No recordaban interacciones pasadas. No planificaban ni tomaban decisiones. Eran excelentes en la producción de resultados, pero no en el seguimiento.

La IA Agentic retoma el trabajo de la IA Generativa. Estos sistemas no solo responden a tus preguntas, sino que también determinan qué hacer a continuación. Comprenden los objetivos, rastrean el contexto, planifican los pasos y actúan en todas las herramientas y flujos de trabajo. En otras palabras, no solo te ayudan a pensar, sino a lograr resultados.

Este cambio redefine lo que se espera que la IA haga dentro de las empresas. Como bien citó Leslie:

La misión hoy en día no es solo la automatización, sino la autonomía. Se están diseñando sistemas que pueden actuar con intención, memoria y capacidad de decisión.

¿Cuáles son las capacidades principales que hacen que la IA agente funcione?

La IA Agentic no es solo una versión más inteligente de los modelos de lenguaje. Es un nuevo tipo de sistema que no sólo responde, sino que anticipa, recuerda, actúa y colabora. Pero ¿cómo funciona esto? ¿Qué capacidades hacen que un sistema de IA sea verdaderamente «Agentic» en el sentido empresarial?

Se resume en cinco capacidades esenciales. Estas no son características exclusivas del LLM. Surgen cuando el modelo forma parte de un sistema más amplio diseñado para la ejecución y la toma de decisiones en el mundo real.

¿Cuáles son los cinco componentes básicos de la IA Agentic?

Planificación: Planificar en Agentic AI implica tomar un objetivo general y determinar la mejor manera de lograrlo. En lugar de seguir guiones rígidos, los agentes desglosan las tareas, generan planes en tiempo real y se adaptan a medida que se recibe nueva información.

Reflexión: La reflexión permite a los agentes evaluar su rendimiento. ¿Pueden detectar si algo falla? ¿Pueden solucionarlo? Este ciclo de retroalimentación ayuda a los agentes a aprender, autocorregirse y gestionar tareas complejas o de alto riesgo con mayor eficacia.

Memoria: La memoria es lo que hace que un agente se sienta consistente y confiable. Permite a los agentes recordar el contexto de una interacción a la siguiente, hacer seguimiento de decisiones pasadas y personalizar su respuesta. Sin memoria, no hay continuidad ni aprendizaje.

Uso de herramientas: La IA agenética no solo genera respuestas. Actúa. Esto implica conectarse con API, actualizar registros, extraer datos y completar tareas reales en los sistemas empresariales.

Colaboración entre múltiples agentes: una sola persona no puede gestionar la mayoría de los procesos del mundo real , y lo mismo ocurre con los agentes. Los sistemas de IA con agentes deben ser capaces de trabajar en equipo, compartir contexto y coordinar decisiones para realizar tareas complejas.

Juntas, estas cinco capacidades conforman el núcleo de la IA Agentic empresarial. Impulsan los sistemas más allá de la comprensión del lenguaje hacia una IA más potente, capaz de razonar, actuar y adaptarse dentro de los flujos de trabajo empresariales reales.

¿Cómo ayuda Agentic AI a las operaciones empresariales?

Seamos honestos, las operaciones empresariales siempre han estado llenas de fricción. Demasiadas transferencias, demasiadas herramientas, demasiadas decisiones que dependen de que alguien recuerde lo correcto en el momento oportuno.

La IA Agentic está empezando a cambiar esto. No solo agiliza los procesos, sino que también transforma la forma en que se realiza el trabajo, quién o qué lo realiza y el nivel de supervisión necesario. Al implementar la IA Agentic correctamente, no reemplaza a las personas. Les facilita el camino al gestionar la complejidad subyacente. Esta transformación no ocurre de golpe. Se desarrolla por etapas, cada una impulsando el sistema desde un simple soporte hasta una autonomía total.

Aumento: Aquí es donde empiezan la mayoría de los equipos. Los agentes actúan como asistentes inteligentes que resumen documentos densos, recuperan datos de los sistemas empresariales, guían a los usuarios a través de flujos de trabajo de varios pasos y gestionan tareas repetitivas. Se trata de un soporte de bajo riesgo y alto impacto que se integra a la perfección en los procesos existentes. Piénselo como: automatización sin interrupciones.

Automatización: A medida que los patrones se vuelven predecibles, los agentes comienzan a controlar todas las tareas. En lugar de simplemente asistir a un agente de soporte, por ejemplo, un agente de IA podría resolver consultas comunes, activar reembolsos, actualizar registros o escalar cuando sea necesario. Lo que cambia aquí es la ejecución. Las tareas se vuelven más rápidas, limpias y consistentes porque las gestiona un agente que no olvida ni se cansa.

Reinvención: En esta etapa, las empresas dejan de pensar en «¿dónde podemos insertar la IA?» y empiezan a diseñar procesos en torno a los agentes. Los agentes se convierten en colaboradores entre equipos, ayudando a sincronizar sistemas, gestionar excepciones y facilitar la toma de decisiones en tiempo real. Los flujos de trabajo se adaptan por diseño, lo que se traduce en menos retrasos, menos cambios de contexto y resultados más rápidos en todos los ámbitos.

Transformación: Aquí es donde todo cambia. Los agentes ya no son solo ayudantes; son operadores. No esperan tickets ni instrucciones. Monitorean, razonan, actúan y se adaptan por sí solos, en diferentes herramientas y flujos de trabajo. Hablamos de sistemas que comprenden la intención, evalúan el riesgo, validan las entradas y toman decisiones en tiempo real sin necesidad de involucrar a un humano en cada paso del proceso. No se trata solo de una versión más eficiente del modelo actual. Es un modelo completamente nuevo.

La IA Agentic aporta algo fundamentalmente nuevo a los sistemas operativos empresariales: permite operar con contexto, tomar decisiones informadas y avanzar tareas de principio a fin en todas las herramientas y flujos de trabajo. Genera claridad donde antes había fricción y dinamismo donde había cuellos de botella. No son asistentes pasivos, sino participantes activos en la realización del trabajo, capaces de gestionar la complejidad con autonomía y consistencia.

¿Cuáles son los casos de uso reales de Agentic AI?

La inteligencia artificial de Agentic ya se está aplicando en flujos de trabajo empresariales críticos, aportando estructura, velocidad e inteligencia a tareas complejas.

• En el sector bancario y financiero, los agentes de IA están automatizando las tareas de cumplimiento normativo más exigentes. Ya sea la verificación de documentos durante la incorporación, el mantenimiento de registros de auditoría o la garantía del cumplimiento de las políticas, estos sistemas ofrecen velocidad y transparencia. Los gestores de relaciones también se benefician de agentes que recopilan informes contextuales de los clientes, lo que les permite evitar las prisas antes de las reuniones.

• La atención al cliente es otro ámbito que se está adoptando rápidamente. En lugar de responder pasivamente a los tickets, los agentes de IA guían activamente las conversaciones, identifican políticas relevantes, sugieren las mejores acciones a seguir e incluso resumen las interacciones. Esto reduce el tiempo de capacitación, mejora la consistencia y permite a los agentes humanos centrarse en la empatía y la resolución de problemas.

• En el área de compras, los agentes toman decisiones más inteligentes y rápidas en flujos de trabajo complejos. Coordinan entre sistemas, extraen términos clave de los contratos, verifican el cumplimiento normativo y gestionan las aprobaciones, ayudando a los equipos a migrar del seguimiento manual a la orquestación inteligente.

• En lo que respecta a reclamaciones de seguros y procesamiento de préstamos , los sistemas de agentes están diseñados para ello. Estos casos de uso están orientados a objetivos, implican una toma de decisiones estructurada y requieren memoria. En este caso, los agentes ayudan a evaluar el riesgo, validar las entradas y guiar los siguientes pasos lógicos, manteniendo al mismo tiempo la explicabilidad.

• Incluso en la incorporación de RR. HH. y el soporte de TI , la IA de Agentic está teniendo un impacto medible. Estas áreas suelen pasarse por alto, pero son ideales para una adopción temprana: complejidad media, menor riesgo y prontas para la automatización. Los agentes ayudan a los nuevos empleados a ponerse al día, restablecer credenciales, proporcionar herramientas y resolver problemas técnicos comunicándose directamente con sistemas como Workday y ServiceNow.

Resumen: ¿Dónde aporta valor real Agentic AI?

• Procesos de gran volumen impulsados por el cumplimiento
• Automatización del servicio al cliente con soporte a la toma de decisiones
• Aceleración del flujo de trabajo en adquisiciones y TI
• Incorporación de RR.HH. en etapa temprana y gestión de credenciales

Entonces, ¿Dónde se encuentran la mayoría de las empresas en este viaje?

Si bien la IA Agentic ya genera valor en funciones clave, no todas las implementaciones son iguales. Algunos agentes son asistentes para tareas específicas, mientras que otros operan con mayor autonomía. Comprender los diferentes niveles de autonomía de la IA ayuda a comprender el progreso de sus sistemas y qué se necesita para escalarlos aún más.

¿Cómo funciona la IA Agentic? Comprender los niveles de autonomía de la IA

La autonomía de la IA no es binaria; evoluciona por etapas. Desde la automatización de tareas sencillas hasta la toma de decisiones inteligente, así es como funciona la IA Agentic en diferentes niveles, dependiendo de la madurez de sus sistemas, el nivel de control que desee conservar y los resultados empresariales que busque. Comprender estos niveles le ayudará a evaluar la situación actual de su organización y qué se necesita para avanzar con responsabilidad.

¿Cuáles son los 5 niveles de autonomía de la IA?

Nivel 0: Todo el trabajo se realiza manualmente. No hay automatización.

Nivel 1-2: Los scripts basados en reglas o sistemas RPA gestionan tareas específicas. Hay automatización, pero no inteligencia.

Nivel 3: Sistemas semiautónomos o con capacidad de agencia. Comprenden la intención y actúan, pero solo dentro de límites definidos y con control humano.

Nivel 4: Totalmente agente. Los sistemas planifican, deciden y actúan en todos los flujos de trabajo sin necesidad de validación constante.

Nivel 5: Autonomía general, IA con razonamiento multidominio. Esto aún es una aspiración y no está listo para la empresa hoy en día.

• Marco integrado de evaluación y retroalimentación: Antes de la implementación, se debe evaluar a los agentes según criterios de éxito definidos, que abarcan tanto la corrección como el comportamiento. Tras la implementación, la plataforma debe permitir la monitorización continua, la retroalimentación en tiempo real y el ajuste del rendimiento.

Monitoreo y optimización de costos: El sistema debe ofrecer visibilidad del uso de tokens en todos los modelos, solicitudes y agentes, lo que ayuda a los equipos a identificar los factores de costo y optimizar el gasto. Por ejemplo, las empresas pueden reemplazar modelos de propósito general por modelos más pequeños y específicos para cada tarea cuando sea necesario.

En conjunto, estas capacidades permiten una implementación modular, gobernada y rentable de Agentic AI en entornos empresariales reales, convirtiendo los sistemas de IA en compañeros de equipo digitales confiables y escalables.

¿Cómo pueden las empresas adoptar Agentic AI?

El mejor punto de partida son los procesos de complejidad media y orientados a objetivos, donde la autonomía inteligente puede generar un valor comercial medible. En lugar de crear agentes de propósito general, céntrese en casos de uso específicos de cada dominio que se ajusten perfectamente a sus prioridades operativas, ya sean flujos de trabajo de cumplimiento, atención al cliente o compras.

Desde el primer día, integre mecanismos de evaluación en su ciclo de desarrollo. Establezca marcos de gobernanza claros que prioricen la explicabilidad, la rendición de cuentas y la supervisión humana. Diseñe sus sistemas de agentes con un enfoque modular para que puedan escalar y evolucionar sin volverse frágiles.

Lo más importante es recordar esto: la IA Agentic no es una herramienta fija; es una evolución. Se adapta a medida que su empresa madura, abriendo nuevos niveles de toma de decisiones y automatización. Para escalar responsablemente, cuatro pilares fundamentales deben guiar cada implementación.

Gobernanza de datos: garantizar que se utilicen datos de alta calidad y que cumplan con las normas para capacitar e informar a los agentes de IA

Supervisión humana: mantenga a las personas informadas sobre las decisiones críticas

Verificación rastreable: mantenga la auditabilidad de las acciones impulsadas por IA

Arquitectura intencional: diseño para la extensibilidad, no solo para resultados inmediatos

Estos principios ayudan a cerrar la brecha entre la experimentación y la ejecución en toda la empresa , lo que hace que su recorrido hacia la IA Agentic sea poderoso y sostenible.

Continúe leyendo para comprender las mejores prácticas antes de adoptar Agentic AI. 

Reflexiones finales: ¿Está su empresa preparada para la IA agente?

La IA agencial ya se aplica en diversas industrias. La diferencia entre la experimentación y los resultados significativos reside en un factor: la ejecución.

No se trata de reemplazar personas. Se trata de habilitar sistemas que puedan operar con contexto, memoria y autonomía de forma fiable y a escala. A medida que las empresas avanzan, tres preguntas son importantes:

• ¿Sus sistemas actuales toman decisiones con contexto y claridad reales?
• ¿Los flujos de trabajo siguen siendo estáticos o se adaptan a los cambios comerciales en tiempo real?
• ¿Sus iniciativas de IA generan valor operativo o simplemente se encuentran aisladas?

La IA agenética no es solo un paso más en la transformación digital. Es un cambio en la forma en que se aplica la inteligencia en toda la empresa. Y ahora es el momento de desarrollarla con propósito.

Preguntas frecuentes

1. ¿Qué es la IA Agentic y en qué se diferencia de la IA tradicional? Respuesta: La IA Agentic es una forma avanzada de inteligencia artificial que va más allá del seguimiento de reglas o la generación de respuestas básicas. Puede comprender objetivos de forma independiente, tomar decisiones, planificar tareas de varios pasos y actuar en todos los sistemas sin necesidad de intervención constante. A diferencia de la IA tradicional, que espera órdenes, la IA Agentic identifica proactivamente las tareas y las ejecuta, lo que la hace ideal para flujos de trabajo complejos a escala empresarial.

2. ¿Por qué es importante la IA Agentic para las empresas modernas? Respuesta: Las empresas modernas se enfrentan a una creciente complejidad, herramientas fragmentadas, equipos desconectados y mayores expectativas de los clientes. La IA Agentic ayuda automatizando inteligentemente las tareas multifuncionales, reduciendo el trabajo manual, agilizando la toma de decisiones y permitiendo que los equipos se centren en las prioridades estratégicas. Para las industrias competitivas, este cambio aporta agilidad, eficiencia y una ejecución más precisa.

3. ¿Cómo mejora Agentic AI la experiencia del cliente? Respuesta: Agentic AI mejora la experiencia del cliente al hacer más que simplemente responder. Entiende la solicitud, recupera datos, aplica lógica de negocio y completa acciones como reembolsos, actualizaciones o programación, todo en tiempo real. Esto se traduce en resoluciones más rápidas, menos transferencias y un soporte personalizado que se siente fluido para el cliente.

4. ¿Cuáles son los principales casos de uso de la IA Agentic en las empresas? Respuesta: La IA Agentic destaca en flujos de trabajo de complejidad media-alta en TI, RR. HH., finanzas, compras y atención al cliente. Algunos ejemplos incluyen la resolución de problemas técnicos, la automatización de la incorporación, la tramitación de reclamaciones de seguros o préstamos, la validación de contratos o la asistencia a agentes humanos en tiempo real. Estos agentes analizan las tareas, utilizan herramientas y colaboran, reduciendo la carga de trabajo de los equipos.

5. ¿Cómo pueden las empresas garantizar la seguridad y la fiabilidad de la IA de Agentic? Respuesta: La confianza en la IA autónoma empieza por el control. Las plataformas líderes ofrecen funciones de gobernanza como aprobaciones a nivel de tarea, restricciones basadas en RBAC, registro de decisiones y monitorización en tiempo real. Las empresas pueden definir políticas claras sobre dónde los agentes pueden actuar de forma independiente y dónde se requiere supervisión humana, garantizando así la seguridad y la rendición de cuentas.