Los IA Agents o Agentes de IA son un tipo de programas desarrollados con Inteligencia Artificial que tienen la peculiaridad de que pueden percibir el entorno en el que se encuentran, aprender de él y tomar decisiones de manera autónoma. A diferencia de otras IA como pueden ser ChatGPT, los agentes inteligentes no necesitan recibir prompts de forma constante para activarse. Pero esta es solo una definición general de los AI Agents o Agentes de IA.
En este artículo, profundizamos en su funcionamiento, en los diferentes tipos que existen y en cómo podemos utilizar esta Inteligencia Artificial aplicada al marketing y a las empresas en general. Lo que más debes tener en cuenta es que los agentes autónomos de IA son más versátiles y flexibles que los programas de IA tradicionales, ya que pueden comprender e interactuar con el entorno para realizar la tarea que se les ha asignado, por lo que no se limitan a actuar a ciegas según su las instrucciones con las que se ha programado. En otras palabras, los seres humanos les marcan los objetivos, pero el agente de IA elige de manera autónoma la forma en la que va a conseguirlos.
IA Agentes, IA tradicional o automatización: te explicamos la diferencia
Sabemos que hablar de Inteligencia Artificial puede ser complicado porque es un tipo de tecnología muy compleja. Pero no es imposible entenderla, al menos sus características básicas.
Una de las mejores formas de comprender algo es compararlo con otros elementos parecidos y con los que solemos confundirlo. Por eso, para que puedas entender mejor lo que son los AI Agents o Agentes de IA antes de continuar con el artículo, vamos a ayudarte a que los diferentes con otras formas de tecnología para que no caigas en el error de confundirlos:
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Automatización: sigue unas reglas fijas y no se adapta a los cambios del entorno por sí sola, por lo que no tiene ni autonomía ni adaptabilidad. Un ejemplo podrían ser las alarmas que están programadas para activarse a determinadas horas, sin importar lo que suceda.
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IA tradicional: su funcionamiento se basa en los datos con los que ha sido entrenada pero tampoco puede actuar de manera autónoma. Sin embargo, sí puede adaptarse a las peticiones de los usuarios. Algunos ejemplos son los chatbots, los sistemas de recomendación o los modelos predictivos.
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IA Agents: podríamos definirlos también como una especie de evolución de la IA más tradicional hacia una IA más racional. A diferencia de estas, pueden percibir su entorno, razonar y actuar de forma más independiente para conseguir los objetivos para los que ha sido creada. También pueden aprender y mejorar su rendimiento con el paso del tiempo. Los coches autónomos son un ejemplo de sistemas basados en agentes inteligentes.
Principales tipos de AI Agents o Agentes de IA según su complejidad
Agentes de reflejos simples
Son los tipos más básicos de agentes de Inteligencia Artificial. Los podemos considerar como un tipo de automatización más avanzada; sistemas a medio camino entre la automatización y una versión sencilla de los agentes inteligentes. Se limitan a responder a estímulos presentes sin tener en cuenta el contexto pasado, por lo que no tienen el componente de aprendizaje. Funcionan en base a reglas predefinidas y datos inmediatos.
Agentes basados en modelos
Son una evolución de los agentes de reflejos simples, ya que están equipados con un mecanismo de toma de decisiones más avanzado. En vez de limitarse a seguir unas reglas predefinidas, antes de tomar una decisión evalúan los resultados y las consecuencias más probables. Es decir, crean una especie de modelo del mundo que perciben y lo utilizan como guía en la que basarse antes de actuar.
Agentes basados en objetivos
Tienen capacidades de razonamiento más avanzadas y pueden comparar diferentes enfoques para lograr el resultado más deseado de la manera más eficiente. Por eso, son adecuados para realizar tareas complejas.
Agentes basados en la utilidad
Están diseñados para una función muy específica y toman decisiones encaminadas a perfeccionar esa utilidad concreta que tienen.
Agentes de aprendizaje
El funcionamiento de estos agentes de IA consiste en comprender de forma continua las experiencias anteriores que han experimentado para aprender de ellas y mejorar sus resultados.
Agentes jerárquicos
Son un conjunto organizado de AI Agents o Agentes de IA que trabajan de forma conjunta para alcanzar un objetivo común. Se disponen en niveles, donde los primeros descomponen las tareas complejas en tareas más sencillas para después asignar cada una a los agentes de nivel inferior, que trabajan de forma individual. Los agentes del primer nivel también actúan como coordinadores para garantizar que se logren los objetivos colectivamente.
Casos de uso de AI Agents o Agentes de IA en el entorno empresarial
Recursos Humanos
Mientras que las IA tradicionales pueden hacer tareas más sencillas como el filtrado de currículums o su clasificación teniendo en cuenta palabras clave, los AI Agents o Agentes de IA diseñados para tareas relacionadas con RRHH pueden, por ejemplo, evaluar competencias en tiempo real o mantener conversaciones personalizadas con los candidatos adaptándose al contexto de cada uno.
Pero, además de los procesos de selección, los agentes inteligentes también pueden ayudar a los profesionales de Recursos Humanos en sus tareas del día a día. Por ejemplo, IBM ha creado Watsonx Orchestrate, diferentes agentes de IA que pueden ocuparse de gestionar los días libres, las nóminas y prestaciones como el seguro de salud. Incluso, pueden dar respuesta a las preguntas frecuentes de los profesionales y ofrecer orientación personalizada.
Ventas y marketing digital
Las aplicaciones de la IA en este caso son inmensas, desde la creación de contenido y organización de leads, hasta optimización de campañas de marketing. Pero los agentes inteligentes van más allá y pueden ajustar estrategias en tiempo real según los datos de rendimiento o interactuar en vivo con los clientes según su comportamiento y preferencias individuales.
HubSpot, por ejemplo, ha desarrollado un agente de contenido dentro de Breeze (su IA interna) que puede ayudar a los equipos en diferentes tareas relacionadas con el marketing y la generación de texto. Lo que hace es aprender el tono de marca de cada empresa y aprovechar los datos del CRM para personalizar el contenido en tiempo real, autocompletar formularios y diseñar mensajes a medida para el cliente ideal de las empresas.
Seguridad
La IA más tradicional puede detectar únicamente las amenazas para las que ha sido entrenada. Por tanto, solo puede identificar patrones anómalos o automatizar alertas. Los AI Agents o Agentes de IA, en cambio, pueden monitorizar de forma continua el entorno y correlacionar eventos para tomar acciones inmediatas de forma autónoma si es necesario. Además, aprenden de nuevos ataques y se adaptan al entorno, por lo que son menos rígidos que los sistemas de IA tradicionales.
Microsoft hace tiempo lanzó Security Copilot, una plataforma de seguridad integral basada en IA diseñada para que los profesionales de seguridad pudieran detectar, investigar y responder ante los incidentes con mayor precisión y rapidez. Ahora, han implementado Agentes de IA en la plataforma con el fin de que se especialicen en áreas críticas de la seguridad online y puedan actuar de forma autónoma.
Finanzas y contabilidad
Los agentes inteligentes pueden, por ejemplo, adaptarse a los cambios en las regulaciones contables y ofrecer un servicio de gestión financiera más personalizada, proactiva y actualizada. Pueden analizar flujos de trabajo en tiempo real, siendo herramientas mucho más estratégicas y menos propensas a cometer errores.
La plataforma Payhawk ha desarrollado Agentes de IA para directores financieros que pueden desde analizar documentos de gasto y detectar anomalías hasta interactuar con los profesionales de los equipos para hacer el cierre mensual más rápido y eficaz.
Atención al cliente
Los chatbots más básicos están entrenados para dar respuestas predefinidas a preguntas frecuentes de los clientes. En cambio, los AI Agents o Agentes de IA pueden mantener conversaciones más complejas y de forma más fluida, adaptándose al contexto. También aprenden de sus interacciones anteriores y mejoran continuamente la calidad de su servicio. Hay algunos que, incluso, pueden comprender la intención y el sentimiento del cliente con el que interactúan para ofrecer una experiencia más humana. Aparte, también hay plataformas equipadas con AI voice agents para que los clientes sean atendidos por agentes inteligentes con voz en vez de en formato escrito.
De nuevo, dentro de Breeze (la IA de HubSpot), la compañía ha desarrollado un agente inteligente especializado en la atención al cliente que está diseñado para aumentar la productividad de los profesionales de este sector. Es capaz de usar toda la información de la empresa y la documentación que existe para desarrollar sus respuestas, así como de aprender de cada interacción, pudiéndose integrar en WhatsApp, Facebook Messenger y el correo electrónico.
Beneficios de utilizar AI Agents o Agentes de IA en marketing digital
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Mejora de la productividad.
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Mejora de la experiencia del cliente.
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Toma de decisiones más informada.
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Reducción de costes.
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Personalización más avanzada.
Retos de utilizar Agentes de IA
Los AI Agents son herramientas realmente útiles para las empresas, como hemos podido ver a lo largo del artículo. Sin embargo, no están libres de peligros y desafíos para las organizaciones que las utilizan. A continuación, te dejamos algunos consejos sobre cómo mejorar el uso de la Inteligencia Artificial con AI Agents y compartimos contigo algunos de los aspectos que más debes tener en cuenta:
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Los agentes inteligentes manejan una gran cantidad de datos. Es fundamental que utilices herramientas que respeten al máximo la normativa de privacidad y traten la información con seguridad.
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Aunque son herramientas con una gran autonomía, también pueden cometer errores o generar resultados sesgados o inexactos. Te recomendamos que apliques revisiones humanas de forma continua o periódica para reducir al máximo estas situaciones.
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Aunque a largo plazo estas herramientas son rentables, en un principio requieren de una inversión. Además, tampoco hay que olvidar que, en muchas ocasiones, van a necesitar mantenimiento especializado que requiere un coste.