La IA está entrando en una nueva era: la de la agentes autónomos ¡! Imagine IA que razonan, planifican y actúan. Gestionan su agenda, responden a sus correos electrónicos, automatizan tareas complejas e interactúan con sus herramientas para ejecutar flujos de trabajo. Esto podría cambiar radicalmente su día a día empresarial y personal. ¿Qué herramientas elegir? ¿Cómo sacarles partido? Sumérjase en el mundo deInteligencia Artificial !
Dos años y medio después de la onda expansiva del ChatGPT, la inteligencia artificial da otro gran paso adelante. Tras el IA Generativa capaces de crear contenidos (texto, imágenes, código), como ChatGPT, Gemini o Copilot, ésta es la era de los agentes de IA.
Su diferencia fundamental: no se limitan a esperar una instrucción para generar una respuesta, sino que actúan. Un agente de IA puede interpretar un objetivo fijado por un humano, descomponerlo en pasos lógicos, buscar información (en la web o en otro lugar), razonar sobre la información recopilada y manejar diversas herramientas de software (navegar por la web, enviar un correo electrónico, interactuar con una API, ejecutar código...) con el fin de llevar a cabo su misión de forma autónoma. Para distinguirlas de otras IA, hablamos deInteligencia Artificial.
Los líderes del sector están de acuerdo:
- Sam Altman (OpenAI) 2025 será el año de los agentes de IA
- Bill Gates El agente va a revolucionar las TI, como el paso de los comandos a los iconos".
- Jensen Huang (NVIDIA) La era de los agentes de IA es una oportunidad multimillonaria".
Estos sistemas representan un avance significativo, que promete transformar radicalmente nuestra forma de trabajar e interactuar con la tecnología. Pero, ¿qué son exactamente, de dónde vienen y qué impacto real tendrán?
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de inteligencia artificial es un sistema o programa capaz de realizar tareas de forma autónoma en nombre de un usuario o de otro sistema, diseñando su propio flujo de trabajo y utilizando las herramientas disponibles.
Esto los distingue de chatbots que se limitan a generar contenidos en respuesta a instrucciones, y el software tradicional, que realiza tareas determinadas por sus desarrolladores. Los agentes de la IA tienen la capacidad de elegir de forma autónoma, sin instrucciones explícitas, las mejores acciones para alcanzar estos objetivos.
Diferencias entre los agentes IA y LLM
Es crucial diferenciar los agentes de IA de principales modelos lingüísticos (LLM) y otros sistemas convencionales de IA.
Los LLM, al igual que los ChatGPT, trabajan principalmente a partir de los datos sobre los que se han formado. Por tanto, sus conocimientos se limitan a estos datos. Generalmente realizan una única inferencia o predicción basada en la consulta del usuario. A menos que se implemente explícitamente, no se gestiona el historial de sesiones ni el contexto en curso (como el historial de chat).
A la inversa, los agentes amplían las capacidades de modelos lingüísticos utilizar herramientas para acceder a información en tiempo real, sugerir acciones en el mundo real, planificar y llevar a cabo tareas complejas de forma autónoma.
En gestionar un historial de sesiones (como el historial de chat) para permitir la inferencia/predicción multivuelta basada en las peticiones del usuario y las decisiones tomadas en la capa de orquestación. El agente opera cíclicamente hasta alcanzar su objetivo. Un LLM genera, un agente de IA actúa.
Los LLM son los cerebros de los agentes
En el corazón de los agentes de IA suelen estar los LLM, que proporcionan sofisticadas capacidades de comprensión y generación de lenguaje natural.
Los agentes pueden utilizar uno o varios modelos lingüísticos decidir cuándo y cómo pasar de un estado a otro, y utilizar herramientas externas para realizar muchas tareas complejas que serían difíciles o imposibles para el modelo por sí solo.
Sin embargo, la verdadera innovación radica en la forma en que estos modelos se complementan con capacidades agenticas. Los agentes son como capas sobre los modelos lingüísticos que observan y recogen información, aportan datos al modelo y juntos generan un plan de acción.
¿Son los GPT personalizados agentes de IA?
Depende. Un GPT personalizado creado a través de la plataforma OpenAI GPT es básicamente un LLM especializado con instrucciones y conocimientos específicos.
Si se limita a responder preguntas basándose en sus datos, no es un agente. Sin embargo, si este GPT personalizado se configura con "Acciones" que le permiten interactuar con API externas (buscar en la web, conectarse a una base de datos de clientes, enviar un correo electrónico a través de Zapier), entonces adquiere capacidades de agente.
Puede percibir (a través de la API), razonar (LLM) y actuar (a través de la API). La frontera se define, por tanto, por su capacidad de actuar sobre su entorno más allá de la simple generación de texto.
Ejemplos de uso de agentes de IA
Los agentes de la IA empiezan a integrarse en diversos ámbitos profesionales:
Informática y desarrollo
- Automatización de tareas : despliegue de código, supervisión de sistemas, gestión de incidencias.
Ejemplos de herramientas/plataformas : marcos como AutoGen (Microsoft Research) o CrewAI permiten crear equipos de agentes para tareas complejas (desarrollo, pruebas). Las plataformas AIOps integran capacidades agénticas para la resolución proactiva de problemas. Espacio de trabajo de GitHub Copilot (GitHub/Microsoft) está evolucionando hacia un agente capaz de planificar y ejecutar tareas de desarrollo a partir de una descripción en lenguaje natural.
- Supervisión y mantenimiento de sistemas Los agentes de IA supervisan las infraestructuras informáticas en tiempo real para detectar y resolver anomalías de forma proactiva, mejorando así la fiabilidad del sistema.
La estrella de los agentes : Manus
Lanzada en marzo de 2025 por la start-up china Monica, Manus es la encarnación de la revolución de los agentes autónomos. Se presenta como el primer agente autónomo de IA de propósito generalPuede planificar, pensar y ejecutar tareas complejas sin supervisión humana continua.
Realiza tareas de la A a la Z (análisis financiero, análisis de CV, generación de informes, desarrollo web), y funciona de forma asíncrona en la nube: continúa aunque el usuario se desconecte.
Un "agente ejecutor" central coordina a los subagentes especializados (planificación, investigación, código) para desglosar las tareas complejas.
Ejemplo: para una búsqueda inmobiliaria, analiza los precios, la delincuencia y las tendencias meteorológicas.
Una ventana lateral muestra el ordenador Manus: muestra cada etapa del proceso (navegación web, clasificación de documentos, etc.), permitiendo la intervención humana si es necesario. Las sesiones pueden reproducirse para depurar o compartir en equipo.
Marketing
- Gestión de campañas : creación de contenidos, optimización de ofertas publicitarias, análisis de resultados, segmentación de audiencias.
Ejemplos de herramientas : plataformas como HubSpot, Salesforce o Microsoft Copilot para marketing incorporan IA que automatiza determinadas tareas y análisis, actuando como asistentes. Agentes especializados podrían analizar tendencias en tiempo real y ajustar dinámicamente las campañas publicitarias en Google Ads o Meta. Herramientas como Jasper (Jasper AI) pueden ser orquestados por agentes para generar variaciones de contenido a gran escala.
Asistentes ejecutivos / Personal administrativo
- Gestión compleja de la agenda : concertar citas con varios participantes, reservar viajes, gestionar correos electrónicos (clasificación, respuestas estándar, seguimiento).
- Redacción de correos electrónicos y documentos
- Traducción de textos
- Actas de la reunión...
Ejemplos de herramientas :
Microsoft Copilot Studio Copilot Studio: integrado en el ecosistema de Microsoft 365, Copilot Studio permite la creación y personalización deagentes conversacionales Agentes. Estos agentes pueden interactuar con correos electrónicos, calendarios y documentos, utilizando plantillas predefinidas o agentes personalizados que se adapten a sus necesidades específicas.
Google Agentspace con Gemini Google Agentspace sirve como plataforma para desplegar agentes de IA personalizados, aumentando la productividad de los empleados al automatizar tareas complejas mediante un simple comando. Estos agentes pueden adaptarse a diversos departamentos como marketing, finanzas o recursos humanos, facilitando procesos como la autoría de contenidos, la investigación y la automatización de tareas repetitivas.
Operador de OpenAI Operator: lanzado en enero de 2025, Operator es un agente de inteligencia artificial capaz de interactuar de forma autónoma con navegadores web para realizar diversas tareas administrativas. Puede rellenar formularios, hacer pedidos en línea y programar citas, ayudando a automatizar tareas repetitivas y liberando tiempo para actividades de mayor valor añadido.
Recursos humanos
- Contratación : Revisión de CV, programación de entrevistas, respuesta a preguntas frecuentes de los candidatos.
- Incorporación : Envío automatizado de documentos, planificación de sesiones de formación inicial.
Ejemplos de herramientas : numerosos Sistemas de Seguimiento de Candidatos (ATS) como Subir o Invernadero utilizar la IA para clasificar. Los chatbots de RRHH (a menudo basados en LLM pero capaces de desencadenar acciones) actúan como agentes de primer nivel para los empleados.
Gestión
- Apoyo a la toma de decisiones Los agentes de IA proporcionan a los directivos análisis predictivo y recomendaciones basadas en datos, facilitando la toma de decisiones estratégicas.
Ejemplo de herramienta : AutoGPT. Este agente de código abierto ayuda a los directivos automatizando tareas complejas y proporcionando análisis en profundidad para la toma de decisiones.
¿Sustituirán los agentes de IA a los humanos?
Esta es la pregunta más debatida. La respuesta es matizada. Es muy probable que los agentes de IA automatizar muchas tareasEsto es especialmente cierto en el caso de las tareas repetitivas, basadas en reglas o las que implican el análisis rápido de datos. Algunos trabajos que consisten principalmente en estas tareas podrían ser procesados o reducidos.
Según un informe de UiPath, 90 % de los responsables de TI creen que sus procesos empresariales podrían mejorar con la IA agéntica. Los beneficios más esperados incluyen una mayor automatización (55 %), una mejor resolución de problemas (53 %) y una mayor precisión con menos errores (53 %). Algunos incluso prevén gestionar a los agentes de IA como empleados, integrándolos en equipos híbridos formados por humanos e IA trabajando juntos.
Sin embargo, es poco probable que sustituyan a los humanos a gran escala a corto o medio plazo por varias razones:
- Carecen de creatividad profunda, inteligencia emocional, pensamiento crítico complejo y destreza física (para tareas no numéricas).
- Requieren supervisión humana, configuración, mantenimiento y gestión de excepciones.
- Surgirán nuevos empleos en torno a la IA: gestor de agentes de IA, eticista de IA, ingeniero especialista en prontitud, formador de IA, etc.
- Su verdadero potencial reside a menudo en laaumentar capacidad humana, liberando a los empleados para tareas de mayor valor añadido (estrategia, relaciones complejas con los clientes, innovación).
El futuro del trabajo se encamina probablemente hacia un colaboración hombre-agentedonde cada uno se centra en sus puntos fuertes. El mayor reto será adaptar las capacidades y gestionar esta transición de forma ética.
En conclusión, los agentes de IA representan un gran avance en la inteligencia artificial. Ya no son simples herramientas de análisis o generación, sino actores capaces de autonomía e iniciativa en el entorno digital. Su integración progresiva en las empresas promete considerables ganancias de eficiencia, pero también plantea retos técnicos, económicos y éticos que tendremos que abordar colectivamente si queremos explotar todo su potencial de forma responsable. Estamos sólo al principio de esta revolución de los agentes.
