PorMagulan Duraipandian, Senior AI Solutions Technical Evangelist de Salesforce

1. ¿Qué son los agentes IA?
2. Conceptos clave sobre los agentes IA
3. La evolución de los agentes IA
4. ¿Cómo funcionan los agentes IA?
5. Componentes principales y arquitectura de los agentes IA
6. Paradigmas de razonamiento de agentes IA específicos
7. Agentes IA vs. Chatbots vs. Asistentes IA: ¿cuáles son las diferencias clave?
8. Principales ventajas de los agentes IA
9. Prácticas recomendadas de agentes IA
10. Tipos de agentes IA
11. Ejemplos de agentes IA y casos de uso
12. Desafíos, limitaciones y consideraciones éticas de los agentes IA
13. El futuro de los agentes IA
14. Preguntas frecuentes

Los agentes IA son sistemas deinteligencia artificial (AI) capaces de entender las preguntas de los clientes y responderlas sin intervención humana. Se crean utilizando ungenerador de agentes, comoAgentforce, y se basan en elaprendizaje automático y elprocesamiento del lenguaje natural (NLP) para gestionar una amplia gama de tareas.

Lo que verdaderamente distingue a un agente IA es su capacidad de auto-refinamiento y adaptación. A diferencia de la IA tradicional, que requiere una programación explícita para cada tarea, los agentes inteligentes aprenden continuamente de sus interacciones y experiencias, mejorando su rendimiento y volviéndose más precisos y eficientes con el tiempo.

Esto les permite abordar desde consultas rutinarias hasta la resolución de problemas complejos y la coordinación de tareas múltiples, consolidando su papel como herramientas transformadoras en la automatización y la gestión inteligente.

Las funciones cognitivas clave de un agente IA incluyen:

• Razonamiento y Planificación:capacidad para procesar información, inferir soluciones y establecer secuencias de acciones para alcanzar un objetivo.
• Acción:ejecución de tareas físicas o digitales en el entorno.
• Observación y Percepción: recopilación y análisis de datos del entorno para comprender el contexto actual.
• Colaboración:interacción con otros agentes o sistemas para lograr metas compartidas, fundamental en sistemas multi-agente.
• Auto-refinamiento:mejora continua de sus algoritmos y estrategias a partir de la retroalimentación y nuevas experiencias.

Estos agentes son fundamentales para impulsar la eficiencia operativa y una toma de decisiones más inteligente en cualquier organización moderna.

El concepto de los agentes IA ha sido objeto de investigación durante muchos años. Si bien la idea de sistemas autónomos e inteligentes existe desde hace décadas, los avances recientes en losmodelos de lenguaje grande (LLM) han aportado la "pieza que faltaba", consiguiendo que las capacidades actuales sean más accesibles y potentes. Gracias a estos avances, los agentes IA han pasado de protagonizar debates teóricos a aplicarse en el mundo real.

• Percepción y recopilación de datos: los sistemas agénticos comienzan recopilando datos de una variedad de fuentes, incluidas las interacciones con los clientes, los historiales de transacciones y las redes sociales. Estos datos son fundamentales para comprender el contexto y los matices de las consultas de los usuarios. Los agentes IA avanzados pueden gestionarlos de forma eficaz y con información actualizada gracias a su capacidad para integrar y procesar datos en tiempo real.
• Toma de decisiones: los agentes IA utilizan modelos complejos de aprendizaje automático para analizar los datos que recopilan, identificar patrones y tomar decisiones. Por ejemplo, pueden elegir la respuesta más adecuada para una consulta teniendo en cuenta interacciones previas y el contexto actual. Este proceso de toma de decisiones va mejorando gracias a su capacidad para aprender de experiencias anteriores y perfeccionar sus respuestas.
• Ejecución de acciones: una vez tomada la decisión, los asistentes digitales realizan la acción necesaria, que puede consistir en responder a la consulta del cliente, procesar una solicitud o derivarlo a un humano si se trata de un problema complejo. El sistema está diseñado para actuar de forma rápida y eficiente para garantizar que el cliente recibe una respuesta precisa y adecuada.
• Aprendizaje y adaptación: los agentes IA aprenden continuamente de todas sus interacciones, por lo que sus algoritmos van evolucionando y se vuelven más precisos y eficaces. También actualizan suknowledge base (o base de conocimientos) y aprovechan cualquier comentario para mejorar las interacciones futuras. Gracias a esta capacidad para aprender constantemente, estos sistemas nunca llegan a desfasarse y mantienen su eficacia, incluso cuando cambian las expectativas de los clientes o la dinámica del negocio.

La combinación de estos componentes y un ciclo operativo robusto permite a los sistemas inteligentesmanejar una amplia gama de tareas de forma autónoma, desde recomendaciones personalizadas hasta la resolución proactiva de problemas, liberando así a los equipos humanos para que se centren en tareas de mayor valor estratégico. 

• Modelo subyacente (LLM): los modelos de lenguaje grande (LLM) actúan como el cerebro de buena parte de los agentes IA modernos, ya que les proporcionan las capacidades fundamentales de comprensión y generación del lenguaje natural.
• Memoria: los agentes IA utilizan diferentes tipos de memoria para aprender y tomar decisiones informadas:
  • Memoria a corto plazo: para un contexto conversacional inmediato.
  • Memoria a largo plazo: para retener conocimientos y aprender de experiencias pasadas.
  • Memoria episódica: para recordar interacciones o eventos específicos.
  • Memoria de consenso: para compartir conocimientos dentro de sistemas multiagente.
  • Mecanismos como la segmentación (chunking) y el encadenamiento (chaining) se emplean para gestionar y recuperar la información de la memoria de manera eficiente.
• Persona: este componente ayuda al agente IA a mantener un carácter, un tono y un estilo coherentes a lo largo de las interacciones, lo que contribuye a una experiencia de usuario más natural y predecible.
• Herramientas: para llevar a cabo acciones en el mundo real, los agentes IA necesitan acceso a múltiples herramientas, API y programas externos. Estas herramientas permiten a los agentes recuperar información, ejecutar comandos o interactuar con otros sistemas.
• Acción de agente: el mecanismo por el que el agente IA realiza tareas e interactúa con su entorno. Las acciones pueden incluir llamar a funciones externas, invocar API o controlar actuadores físicos.
• Arquitectura: se refiere al diseño estructural general del agente IA, que abarca su base física o de software. Define cómo interactúan los diferentes componentes y cómo fluyen los datos dentro del sistema.

Mientras que loschatbots sobresalen en tareas específicas y repetitivas, siguiendo reglas y scripts predefinidos para responder a preguntas comunes o procesar transacciones sencillas, carecen de la capacidad de comprender contextos complejos o adaptarse a situaciones imprevistas.

Por otro lado, losasistentes IA, como Siri o Alexa, ofrecen una experiencia más personal e interactiva, realizando tareas a pedido y aprendiendo de las preferencias del usuario para ofrecer un servicio más personalizado. Sin embargo, su alcance suele estar limitado a funciones de asistencia personal y requieren una activación explícita por parte del usuario.

Los agentes IA representan la cima de esta evolución. Son sistemas autónomos capaces de manejar una gama mucho más amplia y compleja de tareas. Su distintivo principal es la capacidad de aprender y mejorar con el tiempo, así como de mantener y comprender el contexto a lo largo de múltiples interacciones y conversaciones. Esta autonomía y adaptabilidad les permiten no solo responder, sino también planificar, ejecutar y colaborar de forma proactiva para lograr objetivos. Pueden integrarse profundamente con diferentes sistemas y plataformas, lo que les permite realizar tareas que requieren una comprensión profunda de las necesidades del usuario y del entorno empresarial.

La distinción entre estas tecnologías es cada vez más vital, ya que los agentes IA son el pilar de lacolaboración entre humanos e IA, abriendo el camino a una automatización inteligente y contextualizada en el futuro de la tecnología empresarial.

1. Mayor eficiencia:los agentes IA interactúan con distintos clientes al mismo tiempo, lo que reduce significativamente el tiempo de respuesta y aumenta la eficiencia de lasoperaciones del servicio al cliente. También son capaces de identificar si deben escalar a un humano y, a continuación, seleccionar al representante con el mejor conjunto de habilidades para realizar la consulta. De esta forma, las empresas pueden gestionar grandes volúmenes de consultas sin comprometer la calidad del servicio.
2. Mejora de la satisfacción del cliente:los agentes autónomos brindan respuestas rápidas y precisas, lo que lleva a puntuaciones más altasde satisfacción del cliente. Pueden personalizar las interacciones a partir de los datos y mejorar así laexperiencia general del cliente. Además, como estos sistemas no dejan de aprender en ningún momento, su optimización es constante.
3. Mejora de la toma de decisiones:gracias a su capacidad para analizar grandes conjuntos de datos, estos sistemas autónomos pueden discernir patrones sutiles y tendencias emergentes, brindando información valiosa que permite a las organizaciones tomar decisiones más precisas y oportunas.
4. Disponibilidad 24/7:estos sistemas están disponibles las 24 horas del día, lo que garantiza que las consultas de los clientes se atiendan con prontitud, independientemente de las zonas horarias o el horario comercial. Gracias a ello, las compañías pueden cumplir las expectativas deautoservicio de los clientes y aumentar su fidelidad.
5. Escalabilidad y adaptabilidad:los agentes IA pueden adaptarse fácilmente a los picos de interacciones, lo que los hace perfectos para las empresas que quieran crecer sin comprometer la calidad de sus servicios. Aunque el número de casos aumente, los agentes IA pueden ajustarse fácilmente para gestionar la carga de trabajo adicional y garantizar así la calidad y fiabilidad de la asistencia.
6. Información basada en datos:los agentes IA generan datos valiosos sobre las interacciones con los clientes, sus preferencias y sus comportamientos. Las empresas pueden aprovecharlos para obtener información práctica sobre sus necesidades y tendencias, lo que les permite tomar decisiones fundamentadas y mejorar las ofertas de servicio.
7. Precisión y coherencia:la IA agéntica ofrece respuestas coherentes y precisas a las preguntas de los clientes, lo que reduce la posibilidad de cometer errores y garantiza la fiabilidad de la información. Los agentes IA pueden mejorar la precisión de sus respuestas mediante bucles agénticos y un razonamiento similar al humano. Esta coherencia ayuda a generar confianza en la marca, ya que los clientes obtienen la experiencia que esperan. Aunque los agentes IA realizan tareas rutinarias con una consistencia notable, la supervisión y validación humanas son esenciales en aplicaciones críticas y entornos dinámicos para garantizar la fiabilidad.
8. Ahorro de costes:la automatización de tareas rutinarias conmano de obra digital genera importantes ahorros de costes al gestionar la carga operativa, lo que permite que los empleados humanos dediquen su tiempo y experiencia a iniciativas estratégicas y de resolución de problemas más complejas. Este cambio de enfoque impulsa, en última instancia, la productividad y la rentabilidad.

Entre las ventajas de estos sistemas, cabe destacar su capacidad para aumentar la productividad, reducir los costes o mejorar la toma de decisiones y la experiencia de cliente. Un estudio deMcKinsey indica que "más del 72% de las empresas encuestadas ya están implementando soluciones de IA, al mismo tiempo que aumenta su interés por la IA generativa. Dada esta tendencia, cabría esperar que las empresas comenzaran a incorporar tecnologías de frontera, como agentes, en sus procesos de planificación y estrategias futuras de IA”.

Gracias a estas soluciones de IA avanzadas, las empresas pueden mantenerse a la vanguardia en innovación en cuanto a las interacciones con los clientes.

1. Defina objetivos claros: empiece por definir qué pretende obtener de los agentes IA. Mida el éxito.
2. Evalúe y prepare los datos: los agentes IA necesitan datos de gran calidad para mantener su eficacia, por lo que debe asegurarse de que cuenta con recopilaciones de datos y sistemas de gestión consolidados.
3. Elija el tipo de agente IA más adecuado: seleccione el agente IA que mejor se ajuste a sus necesidades.
4. Intégrelos en sistemas existentes: asegúrese de que sus sistemas de IA se integren a la perfección con su CRM,herramienta de comunicación y colaboración existente y otras herramientas de atención al cliente.
5. Céntrese en la experiencia de usuario: diseñe su plantilla digital teniendo en cuenta al usuario final. Asegúrese de que las interacciones sea intuitivas y las respuestas, precisas y oportunas, para que la experiencia de cliente sea positiva. Expectativas cumplidas.
6. Supervise y optimice: haga un seguimiento del rendimiento de sus agentes IA de forma regular y recopile los comentarios de los usuarios. Con estos datos, podrá ajustar constantemente la configuración de los agentes IA para que sigan siendo eficaces y ofreciendo información útil.
7. Tenga en cuenta la supervisión humana: si bien los agentes IA realizan diversas tareas con autonomía, debe existir un plan de intervención humana para cuando sea necesaria.
8. Garantice la privacidad y la seguridad de los datos: estipule medidas de privacidad y seguridad para proteger la información que manejan los agentes IA de sus clientes.

1. Agentes representantes de desarrollo de ventas (SDR): estos agentes automatizan partes del proceso de ventas para calificar leads, formar a los equipos de ventas e identificar oportunidades de ventas adicionales. Actúan como miembros digitales del equipo y trabajan 24/7 para nutrir a los leads y concertar reuniones, lo que libera al equipo humano para centrarse en el desarrollo de relaciones y el cierre de acuerdos.
2. Agentes de servicio al cliente: estos asistentes de IA ayudan a responder a las preguntas de los clientes y a resolver problemas con una intervención humana mínima. Pueden gestionar un gran volumen de solicitudes a través de varios canales, y ayudan a los agentes humanos con resúmenes de interacciones pasadas y sugerencias de respuesta.
3. Agentes de campañas de marketing: estos agentes ayudan a los equipos de marketing en todo el proceso de creación de campañas. Pueden generar briefings de campaña, diseñar experiencias de cliente y crear contenido para ahorra tiempo y esfuerzo a los expertos en marketing.
4. Agentes de ecommerce: estos agentes ayudan en tareas relacionadas con la venta online para mejorar la experiencia del usuario y aumentar la eficiencia operativa. Ofrecen recomendaciones personalizadas de productos y guían a los clientes a través del proceso de compra.
5. Agentes de colaboración: son sistemas de IA especializados que trabajan conjuntamente para que los equipos sean más eficaces. Contribuyen a acabar con los silos al compartir datos y perspectivas entre departamentos y crear flujos de trabajo más unificados.

• Mantenimiento predictivo y optimización de la producción: los sistemas inteligentes pueden monitorear la maquinaria para predecir los requisitos de mantenimiento y optimizar los procesos de producción. Esto aumenta la productividad y ayuda a evitar costosos tiempos de inactividad. Los agentes IA pueden analizar los datos de los sensores de las máquinas para identificar patrones anormales que indiquen posibles fallos y, a continuación, programar automáticamente el mantenimiento o solicitar piezas de repuesto.
• Análisis de los acuerdos de ventas: los agentes IA pueden ayudar al equipo de ventas a avanzar en las negociaciones. Gracias a la IA, es posible resumir los acuerdos de ventas para destacar las desviaciones entre las cantidades y los ingresos previstos frente a los reales, lo que ayuda a tomar decisiones mejores y más informadas sobre la producción o la gestión del inventario.

• Supervisión del rendimiento del vehículo ymantenimiento proactivo: las empresas dedicadas a la automoción pueden recurrir a los agentes IA para obtener una visión completa del rendimiento de los vehículos o de la flota. Estos agentes son capaces de resaltar las alertas más críticas o urgentes de los vehículos en función de la telemetría del vehículo. Gracias a la IA, es posible anticiparse a las incidencias al contar con visibilidad inmediata de las necesidades de mantenimiento y seleccionar acciones recomendadas, como el envío de una unidad de servicio móvil o la notificación al conductor para concertar una cita.
• Comercio y promociones para concesionarios: los concesionarios y talleres de reparación pueden utilizar la IA agéntica para el comercio, creando rápida y fácilmente promociones que atraigan a su mercado objetivo. Los agentes pueden analizar las tendencias del mercado local y los datos demográficos de los clientes para sugerir estrategias de precios óptimas u ofertas especiales para modelos de vehículos específicos.

• Servicios personalizados para el paciente: en el sector sanitario, los sistemas inteligentes pueden brindar experiencias de primer nivel a los pacientes. Los agentes de servicios al paciente no solo son capaces de responder a las preguntas, sino que pueden concertar una cita con el especialista adecuado para las necesidades del paciente, revisar las prestaciones de su seguro, generar resúmenes del historial médico o aprobar solicitudes de atención.
• Compatibilidad con ensayos clínicos y optimización de la red de proveedores: los agentes IA pueden desarrollar planes personalizados de tratamiento para los pacientes y ayudar en la gestión de los historiales. Además, pueden emparejar a los pacientes elegibles con ensayos clínicos relevantes utilizando los detalles del paciente y los criterios del estudio, lo que simplifica el análisis. Los sistemas agénticos se pueden emplear para obtener una visión completa de la red de proveedores, lo que permite revisar rápidamente la información del proveedor y su historial de rendimiento. De este modo, la eficiencia se incrementa y los tiempos de espera del paciente se reducen.

Experiencias de compra personalizadas: los trabajadores digitales también pueden ser de gran ayuda para su equipo de comercio. Los agentes IA ofrecen recomendaciones personalizadas de productos e incluso dan a los compradores un asistente personal, basándose en los datos de sus clientes de confianza. Con Agentforce, la IA puede responder a los clientes directamente en su sitio de comercio o en aplicaciones de mensajería como WhatsApp. La IA puede ayudar a los usuarios a realizar compras más rápido al guiarles en sus consultas de búsqueda y adaptar las recomendaciones de productos a cada comprador. Para ello, parte del historial de búsquedas del comprador, de los datos sobre sus compras pasadas y de la intención en tiempo real.

En Salesforce, creemos firmemente que laIA ética y responsable es el único camino hacia el futuro. Nos esforzamos por construir soluciones que no solo sean potentes, sino también justas, transparentes y centradas en el ser humano, como nuestro compromiso con elusoresponsable de la IA.

Ante todos estos nuevos avances en IA, introducir modelos de agentes autónomos a gran escala puede parecer una tarea abrumadora. Es por eso que hemos creadoAgentforce, la forma más rápida y sencilla decrear agentes IA. Y no tiene que ser un profesional de TI para crearlos. Simplemente describa lo que necesita que haga, utilizando un lenguaje natural, y Agentforce hace el resto.

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