10 casos prácticos de agentes de IA en acción

Es lunes por la mañana. Abres el portátil y, sorpresa, tu bandeja de entrada es un caos. Hay preguntas de clientes, actualizaciones de proyectos y solicitudes aleatorias que esperan tu atención. 

Pero en lugar de lanzarse de cabeza, un agente de IA ya ha hecho el trabajo sucio. Las cosas urgentes están marcadas, la mitad de las respuestas están redactadas y algunos problemas ya están resueltos. Gracias a la inteligencia artificial.

Aunque suene futurista, ya está ocurriendo, y es una de las principales tendencias de la IA para 2025. De hecho, el 79 % de los empleados afirma que los agentes de IA han tenido un impacto positivo en el rendimiento de su empresa.

Pero, para empezar, ¿qué son los agentes de IA? Los agentes de IA son sistemas que pueden tomar decisiones y actuar por sí solos para completar tareas. 

Gracias a elementos como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), los agentes de IA pueden comprender lo que ocurre, aprender de ello y adaptarse. Así, incluso cuando las cosas cambian, están preparados para hacerlo.

A medida que estas herramientas de IA se ponen a prueba, es más fácil que nunca encontrar un caso práctico útil de agente de IA que muestre lo que es posible. Si buscas uno (o diez), estás en buena compañía.

1. Bot de generación de leads de Waiver Group

Encontrar nuevos clientes no debería ser tan complicado. Por eso, uno de nuestros socios, Waiver Consulting Group, ha incorporado su propio asistente digital: Waiverlyn, su robot de generación de clientes potenciales.

Waiverlyn se encarga del trabajo pesado de captar clientes potenciales, cualificarlos e incluso reservar consultas.

Waiverlyn recibe a todos los visitantes del sitio web, responde preguntas, recopila información de contacto y reserva consultas automáticamente. También rellena las invitaciones del calendario, envía recordatorios personalizados, actualiza los registros de clientes potenciales en Google Sheets y notifica al equipo de ventas al instante.

¿Los resultados? Waiverlyn ayudó al equipo:

• Aumentar las consultas un 25
• Multiplique por 9 la participación de los visitantes
• Mantener constante el tráfico de formularios web (el bot trabaja en paralelo, no en su lugar)
• Cualifique mejor a los clientes potenciales para que los comerciales pasen menos tiempo persiguiendo callejones sin salida.

En sólo 3 semanas, el bot se había amortizado en consultas reservadas. ¿Y los clientes? Les encanta. 

2. Bot de atención al cliente de Ruby Labs

Con más de 4 millones de chats de asistencia al mes, Ruby Labs necesitaba una solución que pudiera escalar sin ralentizarse. En colaboración con Botpress, sus agentes de IA hacen precisamente eso.

Ahora, cuando los usuarios necesitan ayuda, no tienen que hacer cola ni pasar de un agente a otro. En lugar de eso, abren el widget de ayuda, eligen lo que necesitan (cancelar una cuenta, preguntar sobre facturación, solucionar un problema técnico o simplemente hacer una pregunta) y el chatbot se encarga del resto.

Y así es como el 98% de los chats se resuelven sin necesidad de un humano.

Y lo que es mejor, el bot no se limita a responder a las preguntas más frecuentes. También señala comportamientos de riesgo y ofrece a los usuarios descuentos específicos antes de que cancelen, lo que se traduce en un ahorro extra de 30.000 dólares al mes.

3. Bot de inteligencia competitiva de Botpress

En Botpress, estar por encima de la competencia solía significar horas de investigación manual. ¿Y ahora? Un agente de IA se encarga de ello.

El Bot de Inteligencia Competitiva actúa como un compañero de equipo autónomo que escanea constantemente los sitios web de la competencia, detecta cambios y saca a la luz información que, de otro modo, la gente pasaría por alto. A diferencia de un scraper estático o una alerta de palabras clave, este agente de IA carga páginas HTML completas, interpreta la estructura y el contenido y se adapta con el tiempo.

Otras funciones útiles son:

• Detecta cambios en precios, características, SEO, asociaciones e integraciones.
• Detecta actualizaciones ocultas, como scripts backend o herramientas de infraestructura.
• Resume los cambios en la estrategia de contenidos o los mensajes
• Envía un informe semanal a marketing con actualizaciones clave
• Crea una base de datos de información a largo plazo en la que se pueden realizar búsquedas para seguir las tendencias.

Tanto si el equipo necesita ayuda rápida para cerrar acuerdos como si desea realizar un seguimiento de los movimientos estratégicos a lo largo del tiempo, el bot proporciona una ventaja competitiva que sólo un agente de IA puede ofrecer.

4. Agente de descubrimiento de contenidos de Pinterest

Cuando piensas en descubrir contenidos, probablemente te imaginas desplazándote por un mar de fotos, recetas o proyectos de bricolaje. Pero detrás de cada imagen perfectamente sincronizada hay una IA que averigua exactamente lo que quieres ver a continuación.

En Pinterest, un agente de descubrimiento de contenidos impulsado por IA está haciendo precisamente eso: aprender lo que les gusta a los usuarios y curar mejores recomendaciones.

Esto es lo que puede hacer este agente:

• Analiza datos visuales y textuales de pines y tableros
• Se adapta en tiempo real a las interacciones de los usuarios
• Permite personalizar los feeds de inicio, los resultados de búsqueda y las notificaciones.
• Apoya a los creadores adaptando los contenidos al público adecuado.

Y está funcionando. En 2024, Pinterest alcanzó los 553 millones de usuarios activos mensuales, un 11% más que el año anterior. 

Resulta que las buenas recomendaciones hacen que la gente vuelva.

5. Agente de previsión de tendencias de Zara

La moda rápida se mueve deprisa. Pero no tan rápido como el agente de IA de Zara.

Para mantenerse al día de los constantes cambios en los gustos de los clientes, Zara utiliza un agente de previsión de tendencias basado en IA que ayuda a la marca a detectar estilos emergentes antes de que lleguen a la corriente dominante. 

En lugar de basarse únicamente en informes estacionales o investigaciones manuales, este agente de IA escanea las plataformas sociales y los datos de las compras en línea para detectar patrones al alza en tiempo real.

Los resultados hablan por sí solos: entre 2023 y 2024, Zara experimentó un aumento del 7% en sus ventas. 

Al transmitir esta información directamente a sus equipos de diseño y comercialización, la IA ayuda a Zara a anticiparse a lo que quieren los clientes. 

6. Agente de recomendación de viajes de American Express

En American Express, con 5.000 asesores de viajes que atienden a clientes en 19 mercados, crear planes de viaje personalizados es un gran reto. Por eso invirtieron en un agente de IA Travel Counselor Assist.

Este asistente basado en IA trabaja con asesores de viajes humanos para crear sugerencias de viaje hiperpersonalizadas. 

Además de reunir datos web en tiempo real y superponerlos a las preferencias de cada cliente:

• Recopila al instante información de viaje en directo y específica de la ubicación
• Adapta las sugerencias a los intereses del titular de la tarjeta a partir de sus reservas y gastos anteriores.
• Aumenta la productividad de los consejeros al gestionar la investigación en segundos

Y funciona. Más del 85% de los asesores de viajes de Amex afirman que la IA les ahorra tiempo y mejora la calidad de sus recomendaciones. 

7. Bot de apoyo de RRHH de Botpress

En Botpress, hasta RRHH tiene un asistente mágico. Te presentamos a Harry Botter: un agente de inteligencia artificial de RRHH que se encarga de todo lo relacionado con las personas y las políticas. 

Integrado directamente en Slack, Harry Botter ofrece a los empleados respuestas rápidas a las preguntas cotidianas sobre recursos humanos y seguridad. No es de extrañar que IBM señale que los agentes de IA de RRHH pueden mejorar realmente la experiencia de los empleados.

Esto es en lo que Harry puede ayudar:

• Comprobación de los saldos de PTO y las políticas de permisos
• Encontrar el manual del empleado, el código de conducta y las directrices de seguridad
• Ayuda con información sobre prestaciones, como personas a cargo, seguros y gastos.
• Orientar a los nuevos empleados sobre las preguntas de incorporación
• Informar de los problemas con discreción

Al estar conectado a los documentos internos, Harry Botter ofrece respuestas actualizadas al instante sin tener que llamar a Recursos Humanos cada vez que alguien tiene una pregunta.

¿La magia? Es fiable y siempre está disponible. Por eso Harry Botter se ha convertido en uno de los bots más queridos en Botpress.

8. Agente de IA para la mejora de las ventas de JPMorgan

¿Los clientes hacen preguntas difíciles? Los asesores de JPMorgan sentían la presión, así que contrataron a Coach AI.

Coach AI actúa como un asistente entre bastidores. Obtiene información relevante en cuestión de segundos, anticipa el tipo de preguntas que pueden hacer los clientes y sugiere recomendaciones personalizadas basadas en lo que ocurre en el mercado.

Y realmente cumplió cuando más importaba. Durante la sacudida del mercado de abril de 2025, Coach AI ayudó a los asesores a responder a las llamadas con la información correcta en la mano.

Con Coach AI, los asesores van por delante y ofrecen a los clientes el tipo de servicio personalizado que realmente marca la diferencia.

9. Agente de optimización de rutas de UPS

En UPS, para entregar los paquetes de forma eficiente hay que ser inteligente. Por eso utilizan un agente de IA llamado ORION (abreviatura de On-Road Integrated Optimization and Navigation) para ayudar a planificar las rutas de entrega en tiempo real.

En lugar de basarse en rutas fijas, ORION examina los datos en tiempo real y calcula el camino más rápido para que cada conductor haga su trabajo. Y no se detiene ahí. La IA sigue aprendiendo y mejorando cada día, tomando decisiones más inteligentes a medida que avanza.

Esto es lo que ha ayudado a conseguir a UPS:

• Ahorro de 160 millones de kilómetros anuales en rutas de reparto
• Reducir 300 millones de dólares en costes anuales
• Reducción de las emisiones de carbono en unas 100.000 toneladas métricas.

Con ORION entre bastidores, UPS está demostrando que incluso las rutas de reparto pueden brillar.

10. Bot de diagnóstico por imagen de Aidoc

Cuando se trata de atención urgente, la rapidez puede marcar la diferencia. 

Con más pacientes y menos tiempo, el hospital Yale New Haven necesitaba algo que pudiera funcionar en segundo plano y acelerar las cosas sin sacrificar la calidad.

Ahí es donde interviene Aidoc, un asistente de diagnóstico por imagen basado en IA que ayuda a detectar problemas graves con rapidez. Su sistema de IA, autorizado por la FDA, funciona como un agente autónomo diseñado para detectar y priorizar casos de embolia pulmonar en tiempo real. 

Actuando como un miembro proactivo del equipo, Aidoc supervisa continuamente las tomografías computarizadas entrantes en el momento en que entran en el sistema. 

¿Hubo alguna diferencia? Esto es lo que ocurrió:

• Se detectaron 14 casos graves de EP en un solo año en un hospital asociado, casos que de otro modo habrían pasado desapercibidos.
• Decisiones más rápidas y mejor atención a los pacientes que más lo necesitaban
• 40% más de terapias avanzadas

Con Aidoc funcionando silenciosamente en segundo plano, el equipo de Yale identifica ahora antes y con más eficacia que nunca las afecciones potencialmente mortales.

Crea un agente de IA hoy mismo

Tanto si eres un fundador en solitario como si formas parte de un equipo empresarial, los agentes de IA se están convirtiendo en el arma secreta para la productividad. Así que la cuestión no es si va a utilizar agentes de IA. La cuestión es cuándo.

Botpress es una plataforma que proporciona a todo el mundo las herramientas para crear y desplegar agentes de IA. Puede diseñar flujos visualmente, conectarse a sus fuentes de datos, probar con entradas de usuarios reales y ajustar el comportamiento, todo en un solo lugar. 

Tanto si está creando agentes de atención al cliente como herramientas internas, Botpress le facilita la tarea de llevar sus agentes de la idea a la realidad.

‍Empieza a construir hoy mismo. Es gratis.

Preguntas frecuentes

¿Cómo sé si mi empresa está preparada para los agentes de IA?

Su empresa está preparada para los agentes de IA si tiene tareas específicas y repetitivas que consumen mucho tiempo, sistemas digitales (como CRM o ERP) a los que sus agentes puedan conectarse y objetivos claros, como reducir costes o ampliar operaciones sin aumentar proporcionalmente el personal.

¿Cuántos datos necesito antes de plantearme un agente de IA?

Normalmente se necesitan suficientes datos históricos para identificar patrones o entrenar modelos -a menudo al menos unos cuantos miles de ejemplos de interacciones o documentos pasados-, pero los agentes de IA más sencillos basados en reglas o aumentados por recuperación pueden empezar a aportar valor con muchos menos datos si se basan en la conexión a bases de conocimiento estructuradas.

¿Cuáles son los mayores retos a los que se enfrentan las empresas a la hora de lanzar agentes de IA?

Los mayores retos a los que se enfrentan las empresas a la hora de lanzar agentes de IA incluyen su integración en los sistemas existentes, garantizar la seguridad y el cumplimiento de la normativa en materia de datos, gestionar la confianza y la adopción de los usuarios y actualizar continuamente el agente para que refleje las nuevas normas empresariales o los cambios del mercado.

¿Cómo se mide el éxito de un agente de IA una vez que está en funcionamiento?

El éxito de un agente de IA se mide mediante el seguimiento de KPI cuantificables, como el tiempo ahorrado por tarea, los índices de precisión, las puntuaciones de satisfacción de los usuarios, la reducción de los costes operativos y la rapidez con la que el agente gestiona las tareas en comparación con los empleados humanos.

¿Qué habilidades necesita mi equipo para desplegar y mantener agentes de IA?

Su equipo necesita conocimientos de análisis de datos y diseño de procesos empresariales para definir lo que debe hacer el agente de IA, pero gracias a las modernas plataformas de arrastrar y soltar, no siempre se necesita experiencia en codificación; sin embargo, para integraciones más avanzadas o lógica personalizada, sigue siendo valiosa la familiaridad con las API y la ingeniería rápida.