- Los agentes de IA funcionan 1) percibiendo su entorno, 2) procesando información, 3) tomando decisiones y 4) ejecutando acciones para lograr un objetivo.
- Pwc descubrió que el 79% de los líderes empresariales en EE. UU. informan algún nivel de adopción de agentes de IA.
- Los 6 componentes principales de la arquitectura de un agente de IA: enrutamiento LLM, identidad e instrucciones, herramientas, memoria y conocimiento, canales y gobernanza.
Fue la frase del año 2024: agente de IA.
Y como una tendencia principal de IA para 2025, los agentes de IA no dejan de crecer en popularidad e impacto.
Todos —desde desarrolladores principiantes hasta grandes empresas y pequeños negocios familiares— se propusieron descubrir qué podían hacer los agentes de IA por ellos.
Según una encuesta de PwC de 2025, el 79% de los líderes empresariales ya reportan algún nivel de adopción de agentes de IA.
La tecnología del momento es en la que hemos estado trabajando durante años: hemos ayudado a miles de organizaciones a implementar agentes de IA.
Si tienes preguntas sobre qué son los agentes de IA, cómo funcionan o por dónde empezar, estás en el lugar correcto.
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un sistema autónomo que procesa información, toma decisiones y actúa para alcanzar un objetivo.
A diferencia de los chatbots de IA, que responden a las entradas de los usuarios, la IA agente se refiere a software capaz de tomar decisiones de manera autónoma.
A menudo se utiliza para automatizar flujos de trabajo complejos, como atención al cliente, análisis de datos o asistencia en programación.
Eso significa que los agentes de IA pueden eliminar la necesidad de intervención humana en ciertas tareas, o bien apoyar a los empleados en sus actividades diarias.
¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA y un chatbot de IA?
Muchas personas usan los términos ‘agente de IA’ y ‘chatbot de IA’ como si fueran lo mismo. Es comprensible: tienen muchas similitudes.
Por ejemplo, ambos utilizan procesamiento de lenguaje natural (NLP) para entender el lenguaje, suelen estar impulsados por LLMs y, a menudo, están conectados a sistemas externos.
Pero los agentes de IA van más allá de los chatbots en algunos aspectos clave. Aquí está la clave para distinguir entre agentes de IA y chatbots de IA:
Estas son las diferencias que determinan si tu empresa necesita un chatbot de ventas o un agente de IA para ventas.
El primero puede responder preguntas de clientes, sugerir productos y facilitar compras.
El segundo puede predecir qué clientes tienen más probabilidades de realizar compras adicionales y enviarles un mensaje personalizado por Facebook Messenger en el momento óptimo. Además de todas las funciones de conversación y venta de un chatbot. Bastante interesante, ¿no?
¿Cómo funcionan los agentes de IA?
Los agentes de IA funcionan 1) percibiendo su entorno, 2) procesando información, 3) tomando decisiones y 4) ejecutando acciones para lograr un objetivo.
A diferencia de los chatbots tradicionales, no solo responden a consultas de usuarios: pueden operar de forma independiente, recuperar y analizar datos, e interactuar con sistemas externos.
Paso 1: Percepción
Primero, un agente de IA recibe información de diversas fuentes. Según su propósito, estas pueden incluir:
- Interacciones con usuarios
- APIs que extraen datos de sistemas externos
- Sensores o registros de aplicaciones conectadas
- Bases de conocimiento almacenadas, como inventarios, políticas de RR. HH., etc.
Paso 2: Procesamiento
Una vez que tiene los datos, el agente de IA necesita comprenderlos.
El agente puede usar NLP, datos estructurados o señales en tiempo real para procesar cualquier entrada para la que esté diseñado.
Si necesita obtener información relevante de una base de datos, puede utilizar generación aumentada por recuperación (RAG) para recuperarla.
Paso 3: Toma de decisiones
El proceso de toma de decisiones dependerá de cómo se haya estructurado el agente de IA.
Puede usar lógica empresarial personalizada, como decidir si un cliente potencial está calificado según una fórmula creada por el equipo de ventas.
También puede utilizar predicciones de aprendizaje automático o aprendizaje por refuerzo, como marcar una transacción como fraudulenta basándose en casos anteriores de fraude.
Las mejores herramientas de agentes de IA tendrán en cuenta la explicabilidad de la IA: qué tan bien puede un agente de IA aclarar el razonamiento detrás de sus decisiones.
Paso 4: Acción
Después de percibir, procesar y decidir, un agente de IA está listo para actuar.
No hay límite para las acciones que puede realizar un agente de IA. Puede responder con un simple mensaje de texto, como ‘Estas 3 cuentas muestran señales de posible abandono’.
Puede activar una llamada a una API, como obtener datos de inventario en tiempo real de un sistema de almacén o iniciar una solicitud de restablecimiento de contraseña.
Otros agentes de IA toman acciones operativas directas, como ajustar precios en una tienda en línea, programar una llamada de ventas, redirigir un envío logístico o modificar configuraciones del sistema según políticas de seguridad.
Algunos agentes de IA incluso interactúan con aplicaciones externas, como automatizar flujos de trabajo en sistemas CRM, actualizar registros de clientes o emitir reembolsos según reglas empresariales predefinidas.
Estos agentes pueden llevar a cabo flujos de trabajo completos de IA agéntica de principio a fin.
Sea cual sea la acción, el agente de IA se asegura de que su respuesta esté alineada con el proceso de toma de decisiones y, en muchos casos, aprende de los resultados para mejorar acciones futuras.
Los 6 componentes de la arquitectura de un agente de IA
‘Agente de IA’ puede parecer un término ambiguo. Dada su amplia aplicación, puede ser difícil distinguir qué es un agente de IA y qué es una automatización estándar o un chatbot de IA típico.
Hay 6 componentes clave de un agente de IA:
- Enrutamiento LLM: Cómo piensa un agente de IA
- Identidad e instrucciones: Qué hace un agente de IA
- Herramientas: Cómo un agente de IA recopila datos y actúa
- Memoria y conocimiento: Cómo un agente de IA accede a la información
- Canales: Cómo un agente de IA llega a tus usuarios
- Gobernanza: Cómo un agente de IA se mantiene seguro
Cuando se combinan, estas 6 características conforman un agente de IA. Entender su propósito ayuda a comprender la capacidad de un agente de IA y, por tanto, sus posibles casos de uso.
1. Enrutamiento LLM
Antes que nada, necesitarás delegar la cognición de tu agente de IA a un LLM. De hecho, a veces escucharás la frase ‘agente LLM’, que es un subconjunto de agentes de IA.
Un buen agente debe poder usar diferentes LLMs para distintas tareas.
No hay un único LLM superior, especialmente con el ritmo acelerado de desarrollo. Puede ser beneficioso que tu agente de IA use un modelo para generar textos largos y otro para analizar la entrada de tus usuarios.
¿Todos los agentes de IA son agentes LLM? Casi todos, pero no todos.
Los agentes de IA que no usan LLMs incluyen bots de automatización robótica de procesos, sistemas multiagente como los de control de tráfico o inteligencia de enjambre, y agentes de aprendizaje por refuerzo (como en robótica).
2. Identidad e instrucciones
Todo agente de IA necesita una identidad, una misión y objetivos. ¿Por qué existe? ¿Qué va a lograr y cómo lo va a conseguir?
Por ejemplo: la primera línea de defensa de un equipo de atención al cliente en una empresa de soporte informático. El objetivo de este agente de IA podría ser resolver correctamente la mayor cantidad posible de incidencias de clientes, derivando los casos complejos a agentes humanos.
Las instrucciones deben definir no solo su función, sino también su umbral de toma de decisiones (es decir, ¿cuándo debe escalar o derivar a un usuario?) y sus indicadores clave de desempeño (KPI).
3. Herramientas
Las herramientas son la manera en que un agente de IA recopila datos y actúa.
Debido a su naturaleza autónoma, un agente de IA puede elegir qué herramientas utilizar para realizar una tarea.
Por ejemplo, un agente de IA para generación de leads podría tener la tarea de crear leads calificados en Hubspot.
Según la interacción del usuario, el agente podría decidir revisar el CRM para detectar duplicados, sugerir contenido específico al usuario o hacer más preguntas hasta poder calificar el lead.
El conjunto de herramientas de un agente de IA puede incluir:
- Sistemas externos, como HubSpot, Linear o Zendesk
- Ejecución de código, para crear herramientas ad hoc
- Capacidades integradas
- Otros agentes de IA
- Personas (por ejemplo, un agente de IA necesita aprobación humana antes de realizar una tarea)
4. Memoria y Conocimiento
La memoria y el conocimiento de un agente de IA definen lo que sabe y cómo retiene información a lo largo del tiempo.
A diferencia del software tradicional que solo recupera información bajo demanda, los agentes de IA pueden almacenar, recordar y construir sobre interacciones pasadas para tomar decisiones más inteligentes.
Por ejemplo, un agente de soporte al cliente podría recordar intentos previos de solución con un usuario y evitar repetir soluciones ineficaces. Un agente de ventas podría recordar interacciones anteriores con un lead y ajustar su mensaje en consecuencia.
Los agentes de IA dependen principalmente de dos tipos de memoria:
- Memoria a corto plazo: contexto temporal de una conversación o tarea en curso, como la preferencia de idioma de un usuario.
- Memoria a largo plazo: conocimiento persistente al que el agente puede acceder con el tiempo, como recordar volúmenes de pedidos o preferencias de proveedores.
Además de la memoria, los agentes de IA acceden a fuentes de conocimiento estructuradas y no estructuradas como bases de datos y APIs, bases de conocimiento de la empresa u otra documentación relevante.
5. Canales
Los canales son la forma en que un agente de IA interactúa con los usuarios. Puede usar texto, imágenes, video o voz, según el caso de uso. Puede llegar a ellos mediante un widget en el sitio web, una interfaz de chat web,
Los agentes de IA pueden desplegarse en widgets de chat web, aplicaciones de mensajería (WhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, etc.) o incluso integrarse en flujos de correo electrónico.
Para interacciones por voz, los agentes de voz pueden integrarse con sistemas telefónicos o asistentes inteligentes, mientras que los agentes basados en texto pueden operar en chats en vivo, SMS o herramientas empresariales internas.
6. Gobernanza
Las leyes de IA están evolucionando en todo el mundo, y crear un agente de IA sin considerar el cumplimiento normativo es un esfuerzo en vano.
La gobernanza asegura que tu agente de IA opere de manera ética, transparente y dentro de los límites legales.
Un agente de IA bien gobernado sigue:
- Cumplimiento de políticas: se alinea con las directrices de la marca, el tono y las reglas del negocio.
- Reportes y seguimiento de KPIs: monitorea el desempeño, los sesgos y la precisión de las decisiones.
- Aprobaciones y validación humana (HITL): requiere validación humana para acciones críticas.
- Mecanismos de retroalimentación – Mejora continuamente en función de los comentarios y la supervisión de los usuarios.
- Cumplimiento y trazabilidad: registra decisiones y acciones para cumplir con requisitos regulatorios.
¿Cuáles son algunas aplicaciones de los agentes de IA?
Seamos sinceros: puedes usar un agente de IA para cualquier cosa.
Por su flexibilidad, un agente de IA puede ayudar a optimizar cualquier cantidad de procesos de principio a fin.
Existen innumerables ejemplos de agentes de IA en el mundo real.
Incluso en las industrias más rígidas – sin importar cuán complejo sea el flujo de trabajo, siempre hay un aspecto en el que un agente de IA puede ayudar.
Un agente de IA para criptomonedas podría rastrear tendencias del mercado, ejecutar operaciones o proporcionar análisis de portafolio en tiempo real. Un agente de marketing digital de IA podría optimizar el gasto publicitario y analizar datos de interacción.
Llevamos años implementando agentes de IA en todo tipo de industrias.
Ya sea que necesites un bot empresarial o un agente de IA para una pequeña empresa, aquí tienes algunas de las aplicaciones más comunes de los agentes de IA.
Atención al cliente
Una de las aplicaciones más habituales de los agentes de IA es el sencillo bot de soporte al cliente.
Estos agentes virtuales pueden guiar a los clientes hacia políticas específicas, ofrecer recomendaciones personalizadas de productos o incluso gestionar tareas de cuenta como restablecer una contraseña.
Ya es normal que las empresas ofrezcan chatbots de atención al cliente – pero los chatbots basados en reglas del pasado a menudo perjudican la imagen de la marca. Hoy en día, son los agentes dinámicos con LLM los que atienden a los usuarios de una organización.
Estamos entrando en la muerte de los chatbots de IA y el auge de los agentes de IA. Incluso (o especialmente) los bots de soporte deben evolucionar.
Generación de leads
La mayoría de los agentes de IA desplegados en Botpress – al menos al momento de escribir esto – son algún tipo de agente de generación de leads.
Los agentes de generación de leads son una subcategoría de los agentes de ventas con IA.
A menudo proporcionan información crítica a los usuarios y recopilan leads calificados en el proceso, derivándolos a los equipos de ventas sin intervención manual.
Waiver Group, una consultora de salud, logró aumentar sus leads en un 25% tras implementar un bot para reemplazar sus formularios de ‘contáctanos’.
Waiverlyn conversaba con los visitantes del sitio web, calificaba leads y agendaba eventos en Google Calendar – todo sin intervención humana.
Gestión del Conocimiento
Un caso de uso que los bots gestionan mejor que las personas es la gestión del conocimiento, que puede abarcar desde documentación interna hasta sistemas de autoservicio para clientes.
Los empleados pueden perder horas buscando información crítica en wikis, PDFs, correos electrónicos o tickets de soporte. Un agente de IA puede responder a una consulta en lenguaje natural con información relevante de la cuenta, políticas o pasos de solución de problemas.
De cara al cliente, esto podría ser un bot de seguros que ayuda a los usuarios a encontrar los formularios y directrices adecuados.
Orquestación de Flujos de Trabajo y Tareas
Los agentes de IA para orquestación de flujos de trabajo y tareas no solo ejecutan acciones individuales — coordinan múltiples pasos en diferentes sistemas. (A esto a veces se le llama orquestación de IA.)
- Un agente de IA para compras podría generar solicitudes de compra automáticamente, verificarlas con los presupuestos y enviarlas para aprobación gerencial antes de realizar el pedido.
- En RRHH, un agente de IA para onboarding podría programar capacitaciones, otorgar acceso a software y configurar la nómina para nuevos empleados sin que nadie tenga que intervenir.
- Agentes de IA en IT pueden clasificar tickets de soporte, revisar registros del sistema y escalar los problemas no resueltos a los ingenieros.
En lugar de que las empresas conecten distintas herramientas de automatización para cada proceso, los agentes de IA actúan como orquestadores centralizados — gestionando flujos de trabajo completos de forma dinámica, tomando decisiones en tiempo real y adaptándose a los cambios.
Este tipo de automatización de flujos de trabajo con IA es uno de los casos de uso más comunes para los agentes de IA.
La inteligencia artificial se aplica fácilmente a las pequeñas tareas cotidianas que quitan tiempo a los trabajadores del conocimiento.
Co-Pilotos para Desarrolladores
Los agentes de IA se están volviendo esenciales para los desarrolladores, acelerando la programación, depuración y documentación.
Un copiloto de IA puede autocompletar código, señalar errores y sugerir optimizaciones en tiempo real.
Más allá de la programación, estos agentes ayudan con revisiones de pull requests, chequeos de seguridad y seguimiento de dependencias.
Para los equipos de ingeniería, los copilotos de IA significan ciclos de desarrollo más rápidos, menos errores y menos tiempo en tareas repetitivas.
Asistentes Virtuales
A veces, solo necesitas un poco de ayuda extra.
Alguien que investigue, analice métricas o consolide información. Tal vez necesitas un asistente personal que envíe recordatorios sobre tareas próximas, o un asistente que redacte correos y resuma informes.
Estas necesidades pueden cubrirse con asistentes agentes de IA, programas que ejecutan tareas en tu nombre.
El concepto de asistente de IA ya nos resulta familiar – como Siri y Alexa (los asistentes de voz más conocidos).
Los agentes de IA permiten dar el siguiente paso hacia una planificación profundamente personalizada.
Si estás planeando unas vacaciones, un asistente agente de viajes con IA no solo puede sugerirte destinos y encontrar hoteles, sino también elegir el vuelo y hotel más adecuados, y luego reservarlos por ti.
¿Cuáles son los beneficios de los agentes de IA?
1. Extensibles y flexibles
Los agentes de IA no están limitados a flujos de trabajo rígidos. Seleccionan dinámicamente herramientas, APIs y modelos según el contexto, lo que los hace mucho más adaptables.
2. Toman decisiones de forma autónoma
En lugar de definir previamente cada flujo, los agentes de IA toman decisiones en tiempo real y ejecutan tareas de principio a fin. Son más rápidos de construir y mucho más eficientes una vez desplegados.
3. Escalables para distintos casos de uso
Un agente de IA creado para soporte al cliente puede ampliarse para gestionar ventas, flujos internos o automatización de RRHH sin necesidad de rehacerlo por completo.
4. Disponibilidad continua
Los agentes de IA funcionan de manera ininterrumpida, gestionando tareas, respondiendo a usuarios y ejecutando flujos de trabajo sin pausas.
5. Eficiencia de costos a gran escala
Los agentes de IA reducen la necesidad de grandes equipos manuales en soporte al cliente, ventas y operaciones internas, manteniendo un servicio de alta calidad.
6. Automatización de principio a fin
Los agentes de IA no solo responden preguntas; ejecutan flujos de trabajo, activan acciones en CRMs, gestionan aprobaciones y toman decisiones reales, reduciendo cuellos de botella operativos.
7. Integración fluida con sistemas
Los agentes de IA se conectan con herramientas como Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack y sistemas propietarios, asegurando una infraestructura tecnológica unificada.
8. Tiempo de obtención de valor más rápido (TTV)
A diferencia de los proyectos de automatización tradicionales, los agentes de IA aprenden de las interacciones y mejoran continuamente, acelerando el despliegue y el retorno de inversión.
9. Mayor precisión y cumplimiento
Los agentes de IA pueden seguir directrices de marca, marcos legales y lógicas de decisión, asegurando que operan dentro de las políticas empresariales.
Tipos de agentes de IA
Existen varios tipos de agentes de IA; el adecuado para ti dependerá de la tarea que debas realizar.
Sistemas multiagente
Los sistemas multiagente (MAS) están formados por varios agentes de IA que interactúan para alcanzar objetivos generales.
Estos sistemas suelen diseñarse para abordar tareas demasiado grandes, complejas o descentralizadas para ser gestionadas por un solo agente de IA. Un correcto enrutamiento de agentes de IA garantiza que cada tarea sea asignada al agente adecuado.
Cada agente en un sistema multiagente puede actuar de forma independiente, percibiendo e interpretando el entorno, tomando decisiones y actuando para cumplir su objetivo.
La eficiencia de un MAS se evalúa mediante herramientas de evaluación de agentes de IA, que pueden incluir tanto métricas cuantitativas como cualitativas.
Por ejemplo, una empresa de investigación de mercados podría usar un MAS donde un agente recopila informes del sector, otro extrae los puntos clave, un tercero resume los hallazgos en informes para clientes y un cuarto supervisa la precisión de los datos y mejora los resultados con el tiempo.
Agentes de reflejo simple
Los agentes de reflejo simple funcionan en base a reglas predefinidas de condición-acción. Reaccionan al estímulo actual y no consideran el historial de percepciones previas.
Son adecuados para tareas de baja complejidad y capacidades limitadas. Un ejemplo de agente de reflejo simple sería un termostato inteligente.
Agentes de reflejo basados en modelos
Los agentes basados en modelos mantienen un modelo interno de su entorno y toman decisiones según la comprensión de ese modelo.
Esto les permite gestionar tareas más complejas.
Se utilizan en el desarrollo de tecnología de coches autónomos, ya que pueden recopilar datos como la velocidad del vehículo, la distancia al coche de delante y la proximidad de una señal de stop. El agente puede decidir cuándo frenar en función de la velocidad y la capacidad de frenado del coche.
Agentes basados en utilidad
Los agentes basados en utilidad toman decisiones considerando la utilidad esperada de cada acción posible.
Suelen emplearse en situaciones donde es esencial evaluar diferentes opciones y elegir la que ofrezca mayor utilidad esperada.
Si necesitas que un agente recomiende cosas —como un curso de acción o distintos tipos de ordenadores para una tarea—, un agente basado en utilidad puede ayudarte.
Agentes de aprendizaje
Los agentes de aprendizaje están diseñados para operar en entornos desconocidos. Aprenden de sus experiencias y adaptan sus acciones con el tiempo.
El aprendizaje profundo y las redes neuronales se utilizan a menudo en el desarrollo de agentes de aprendizaje.
Suelen emplearse en tecnología de comercio electrónico y plataformas de streaming para alimentar sistemas de recomendación personalizados, ya que aprenden las preferencias de los usuarios con el tiempo.
Agentes de creencias, deseos e intenciones
Los agentes de creencias, deseos e intenciones modelan el comportamiento humano manteniendo creencias sobre el entorno, deseos e intenciones. Pueden razonar y planificar sus acciones en consecuencia, lo que los hace adecuados para sistemas complejos.
Agentes basados en lógica
Los agentes basados en lógica utilizan el razonamiento deductivo para tomar decisiones, normalmente a partir de reglas lógicas. Son apropiados para tareas que requieren razonamiento lógico complejo.
Agentes orientados a objetivos
Los agentes orientados a objetivos actúan para alcanzar sus metas y pueden adaptar sus acciones según sea necesario. Tienen un enfoque más flexible en la toma de decisiones, considerando las consecuencias futuras de sus acciones actuales.
Una aplicación común de los agentes orientados a objetivos es la robótica, como un agente que navega en un almacén. Puede analizar posibles rutas y elegir la más eficiente para llegar a su destino.
Cómo implementar agentes de IA en 5 pasos
Según tu situación, tienes dos opciones: puedes comprar un agente de IA o puedes construir uno tú mismo.
Si prefieres comprar, deberías consultar agencias y freelancers certificados que puedan desarrollar un agente de IA a medida.
Pero si quieres aprovechar los recursos que ya tienes, no es tan difícil crear un agente de IA como podrías pensar. Hay muchos frameworks para agentes de IA y frameworks para agentes LLM que se adaptan a tu nivel de experiencia.
Paso 1: Identifica un caso de uso piloto
“¡Vamos a tener un agente de IA!” Si tu jefe te dice esto después de leer los últimos titulares sobre ‘el año de los agentes de IA’, te toca a ti identificar qué tipo de agente de IA deberías probar.
Es fácil dejarse llevar por la moda, pero lo mejor es empezar con un caso de uso claro y de alto impacto.
Piensa dónde un agente podría reducir la carga de trabajo, mejorar la precisión o facilitar la toma de decisiones, como la calificación de prospectos, el soporte al cliente o la recuperación de información interna.
Un buen caso de uso piloto debe ser lo suficientemente específico para implementarse rápido, pero lo bastante valioso para demostrar impacto.
La elección adecuada facilitará conseguir apoyo, demostrar el retorno de inversión y sentar las bases para una adopción más amplia de la IA.
Paso 2: Encuentra la plataforma adecuada
Las herramientas correctas dependerán totalmente de tu situación: ¿cuánta experiencia de desarrollo tienes en tu equipo? ¿Cuánto tiempo dispones? ¿Qué necesitas que logre tu agente (no solo en el piloto, sino a largo plazo)?
En la mayoría de los casos, tiene sentido usar una plataforma de IA en vez de empezar desde cero.
La mejor opción suele ser una plataforma vertical y flexible: un software que te permita crear cualquier caso de uso y conectar con herramientas externas.
Puedes revisar nuestra lista de las mejores herramientas para crear agentes de IA, las mejores plataformas de chatbot o incluso las mejores plataformas open source. Pero siendo sincero, tengo cierta preferencia por la nuestra.
Botpress es utilizado por el 35% de las empresas Fortune 500 y más de 500,000 creadores.
Llevamos años desplegando agentes de IA y puedes empezar gratis, así que realmente no tienes nada que perder.
Paso 3: Integra herramientas
Si tu agente de IA va a crear leads en Hubspot, lo primero será integrar tu plataforma de IA con Hubspot.
Aunque una buena plataforma incluirá integraciones preconstruidas, los casos de uso más específicos requerirán trabajo adicional para personalizar los conectores de tu agente.
Si tu equipo integra varios sistemas – ya sean herramientas internas o software de terceros – tu agente puede funcionar como orquestador de IA, asegurando una sincronización fluida entre plataformas.
Paso 4: Prueba y mejora
El cuarto paso es probar a fondo tu agente utilizando las herramientas de prueba integradas en tu plataforma.
Ajusta parámetros, redacción de prompts y flujos de trabajo según los resultados de las pruebas para garantizar que el agente funcione bien en situaciones reales.
Paso 5: Despliega y monitorea
Aunque las etapas de construcción y despliegue suelen ser el foco principal, no subestimes la importancia del monitoreo a largo plazo con analítica de bots.
Tu plataforma debe contar con herramientas de monitoreo para seguir las interacciones y el rendimiento de tu agente después del despliegue.
Recoge información y ajusta la configuración según sea necesario, aprovechando los mecanismos de retroalimentación que ofrezca la plataforma.
Recuerda: los mejores agentes de IA requieren actualizaciones. Algunos de los agentes más efectivos han sido actualizados cientos de veces desde su lanzamiento inicial.
El retorno de inversión solo aumentará cuanto más optimices tu agente.
Mejores prácticas para la implementación
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Nuestro equipo de Customer Success tiene varios años de experiencia desplegando chatbots y agentes de IA. Han visto muchos errores comunes en la implementación de agentes de IA, desde presupuestos insuficientes hasta promesas exageradas.
Empieza en pequeño y expande después
Estamos entrando en la era de las organizaciones potenciadas por IA, pero nadie hará la transición de golpe. Comienza con un caso piloto sólido que permita obtener resultados rápidos antes de expandir tu agente de IA.
A esto lo llamamos el método de Gatear-Caminar-Correr. Puedes leer más sobre esto en nuestra Guía para la implementación de agentes de IA.
Asegura fuentes de datos de alta calidad
Como dice el dicho: basura entra, basura sale. Si tu agente de IA no obtiene información de bases de datos bien mantenidas, su impacto será limitado.
Si tu agente utiliza Hubspot para seguir ciclos de ventas y analizar predictores de éxito o fracaso, tus representantes de ventas deben ser rigurosos al registrar las llamadas y datos de sus prospectos.
Define KPIs y métricas de éxito claras
Es difícil saber cuán exitoso es tu agente de IA si no puedes medir correctamente su impacto.
Define los KPIs desde el principio — ya sea precisión en las respuestas, tiempo ahorrado, tasas de conversión o reducción de costos. Estos indicadores te ayudarán a guiar mejoras y demostrar el retorno de inversión.
Utiliza RAG
El uso de generación aumentada por recuperación permite que tu agente de IA base sus respuestas en datos actualizados, como la base de conocimientos, CRM o documentación de la empresa.
Esto reduce la probabilidad de alucinaciones y asegura que las respuestas sean precisas y relevantes para el contexto.
¿Cuáles son los riesgos de los agentes de IA?
Riesgos de cumplimiento
Los agentes de IA deben cumplir con regulaciones como GDPR, HIPAA, SOC 2 y políticas específicas de cada sector.
Los riesgos de cumplimiento son una de las principales razones por las que los desarrolladores prefieren crear agentes de IA en plataformas, en lugar de construirlos desde cero.
Si tu trabajo no es el cumplimiento de IA, es mejor dejarlo en manos de profesionales.
Un mal manejo de datos de usuarios, no registrar decisiones o generar respuestas no conformes puede tener consecuencias legales y financieras.
Alucinaciones
Las alucinaciones ocurren cuando los sistemas de IA conversacional generan información incorrecta o engañosa.
Estos errores han sido el centro de escándalos como el caso del chatbot de Air Canada o el bot que vendió un Chevy Tahoe por $1.
Los agentes de IA diseñados con precaución rara vez alucinan. Es posible establecer límites para la calidad de sus respuestas usando generación aumentada por recuperación, validación humana o capas de verificación. De hecho, existen varias formas de evitar alucinaciones en agentes de IA.
Falta de explicabilidad
Si un agente de IA toma decisiones, tu equipo debe poder entender cómo y por qué lo hace.
Un sistema de caja negra que entrega resultados sin transparencia puede minar la confianza, dificultar el diagnóstico de errores, asegurar el cumplimiento o mejorar el rendimiento.
La explicabilidad es especialmente importante en sectores regulados, donde las decisiones deben ser auditables.
Técnicas como registrar el razonamiento del agente, mostrar fuentes e incorporar validación humana pueden ayudar a mantener las decisiones impulsadas por IA claras y responsables.
Si la explicabilidad no está incorporada, tu equipo pasará más tiempo justificando las acciones del agente que beneficiándose de ellas.
Recursos continuos
Los agentes de IA no son un recurso de ‘configurar y olvidar’.
Son un proyecto de software real que requiere monitoreo y mejoras continuas a lo largo del tiempo. El mantenimiento es una necesidad que, si se descuida, arruinará el éxito del agente.
La buena noticia es que esto solo es un inconveniente si tu equipo no lo planifica. Si estás preparado para invertir en IA, los recursos continuos que requiere un agente de IA pueden verse fácilmente reflejados en los resultados.
3 características de los agentes de IA
1. Autonomía
Los agentes de IA pueden operar sin intervención humana, tomando decisiones y actuando de forma independiente.
Su autonomía permite a los agentes de IA gestionar tareas complejas y tomar decisiones en tiempo real sobre cómo completar un proceso, sin que una persona tenga que programar cada paso.
Aunque la idea de un agente autónomo pueda recordar a HAL 9000, la computadora parlante de 2001: Odisea del Espacio, los agentes de IA aún dependen de instrucciones humanas.
Un usuario o desarrollador tendrá que dedicar tiempo a indicar al agente qué hacer, pero el agente resolverá cómo completar la tarea de la mejor manera posible.
2. Aprendizaje continuo
La retroalimentación es esencial para que el agente de IA mejore con el tiempo.
Esta retroalimentación puede provenir de dos fuentes: un crítico o el propio entorno.
El crítico puede ser un operador humano u otro sistema de IA que evalúe el desempeño del agente. El entorno del agente de IA puede dar retroalimentación a través de los resultados de sus acciones.
Este ciclo de retroalimentación permite que el agente se adapte, aprenda de sus experiencias y tome mejores decisiones en el futuro.
Aprenderá a generar mejores resultados a medida que realiza más tareas. Gracias a su capacidad de aprendizaje y mejora, los agentes de IA pueden adaptarse a entornos que cambian rápidamente.
3. Reactivo y proactivo
Los agentes de IA son tanto reactivos como proactivos en sus entornos.
Como reciben información sensorial, pueden cambiar su curso de acción según los cambios en el entorno.
Por ejemplo, un termostato inteligente puede detectar que la temperatura de la habitación baja cuando comienza una tormenta inesperada. Como resultado, disminuirá la intensidad del aire acondicionado.
Pero también es proactivo: si el sol entra en una habitación aproximadamente a la misma hora cada día, aumentará proactivamente el aire acondicionado para coincidir con la aparición del calor del sol.
Despliega un agente de IA el próximo mes
Los agentes de IA agilizan tareas de varios pasos en cualquier flujo de trabajo; si no los usas para eliminar ineficiencias, ten por seguro que tus competidores sí lo harán.
Botpress es una plataforma de agentes de IA sumamente flexible, utilizada tanto por desarrolladores como por empresas. Cuenta con una biblioteca de integraciones preconstruidas, una comunidad de desarrolladores en Discord de más de 30,000 miembros y años de experiencia en casos de uso reales.
Empieza a construir hoy. Es gratis.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son los errores más comunes que cometen las empresas al desplegar su primer agente de IA?
Un error común que cometen las empresas al desplegar su primer agente de IA es lanzarlo sin un caso de uso claramente definido o criterios de éxito medibles, lo que suele resultar en baja participación e impacto limitado. Muchos también tratan al agente de IA como un despliegue único en lugar de un sistema que requiere actualizaciones y mejoras regulares para seguir siendo efectivo con el tiempo.
¿Cuánto tiempo y presupuesto debo planificar para un piloto de agente de IA?
Un proyecto piloto enfocado puede lanzarse normalmente en 2 a 6 semanas, con un presupuesto de $300 a $700, especialmente usando plataformas sin código o de bajo código.
¿Qué tipo de registros o auditorías debo implementar?
Debes registrar cada entrada del usuario, las decisiones del agente, las acciones realizadas y todas las llamadas a la API, incluyendo marcas de tiempo e identificadores de usuario para permitir la trazabilidad. Para mayor transparencia y diagnóstico, también es útil incluir los pasos de razonamiento o los niveles de confianza cuando estén disponibles.
¿Cómo se aplica en la práctica el concepto de human-in-the-loop (HITL)?
En la práctica, HITL significa que el agente de IA se detiene para solicitar la intervención humana en decisiones específicas, como aprobaciones, derivaciones o casos ambiguos, antes de continuar. Esto actúa como una medida de seguridad, asegurando que las acciones inciertas sean supervisadas por una persona cuando sea necesario.
¿Un solo agente de IA puede atender a varios departamentos (por ejemplo, RRHH y Ventas)?
Sí, un solo agente de IA puede atender a varios departamentos, siempre que esté diseñado con una separación de contexto adecuada, instrucciones claras para comportamientos según el rol y un enrutamiento inteligente de las consultas. Muchas organizaciones comienzan con un departamento y amplían las capacidades del agente de forma gradual para evitar solapamientos o confusiones.
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