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¿Por qué los agentes IA están “cambiando las reglas del juego”?
Los agentes de IA podrían cambiar las reglas del juego en la medida que puedan transformar y mejorar sus aplicaciones prácticas. Representa un salto a los modelos de IA tradicionales, es decir, pueden ser desarrollados con capacidades de razonamiento y comprensión multimodal impulsados por los grandes modelos del lenguaje (LLM). Su reto está en la capacidad de desarrollar inteligencia colectiva y colaboración entre ellos para poder resolver problemas complejos, ésto hace que puedan emular estructuras sociales.
Compañías como Google y OpenAI ya han desarrollado sus kits de desarrollo de agentes de IA, y como parte de su propuesta, hemos visto cómo ambos están inmersos en proyectos como Operator o Project Mariner. Desde el punto de vista del usuario, la siguiente interfaz que viviremos no será visual, será agéntica, cada vez más veremos soluciones agénticas como Minimax, Runner H, Manus, Genspark, así como navegadores que tienen una función de agente (ej. Navegador DIA de).
¿Qué los hace tan disruptivos?
Nuestro cerebro no es una única ‘caja negra homogénea’, tiene diferentes regiones especializadas que colaborando entre ellas, nos ayudan a que percibamos, pensemos, recordemos y actuemos.
La disrupción de los agentes IA viene marcada principalmente porque tratan de inspirarse en la arquitectura modular que tiene el cerebro humano, es decir, la capacidad que tenemos para mapear funcionalidades cognitivas (la memoria, el modelo mental del mundo para predecir lo que sucederá, el sistema de recompensa, y la capacidad para establecer y perseguir objetivos); perceptuales (la capacidad de percepción de entorno); y operativas (aprendizaje y razonamiento contínuo).
Los agentes de IA buscan tener tener funciones de aprendizaje y razonamiento basados en la observación para poder ejecutar la siguiente acción, es decir, un agente IA no sólo recibe datos, sino que los interpreta (percepción), los ‘piensa’ (cognición) y genera la respuesta (acción). A pesar de la inspiración cerebral, actualmente los agentes de IA impulsados por LLM todavía difieren significativamente de la cognición humana,
Desde t2ó ONE, ¿cómo estáis viendo la adopción de agentes de IA entre vuestros clientes?
Me gustaría poner de relieve el informe ‘Harnessing the value of generative AI 2nd edition: Top use cases across sectors’ de Capgemini, donde indica que el 83% de las compañías tiene la intención de integrar los agentes de IA en un plazo de 1a 3 años, sin embargo, estas mismas empresas son conscientes de la necesidad de establecer mecanismos de protección para validar las decisiones tomadas por la inteligencia artificial, garantizando la transparencia. En nuestro día a día podríamos decir que este es el escenario actual al que también nos enfrentamos con nuestros clientes.
Nuestro cerebro no es una única ‘caja negra homogénea’, tiene diferentes regiones especializadas que colaborando entre ellas, nos ayudan a que percibamos, pensemos, recordemos y actuemos
ESTHER CHECA, GLOBAL HEAD OF INNOVATION T2Ó EN ONE
La preocupación actual es la de entender el caso de uso donde un agente de IA podría aportar valor, cuál es su rol dentro de la tareas de los equipos, cómo se conectar al ecosistema de activos digitales existentes para no crear silos, y las tecnologías que darían paso para su desarrollo.
Estos aspectos son muy relevantes para nosotros para evitar caer en las cifras que da Gartner -más del 40% de los proyectos de inteligencia artificial agéntica se cancelarán a finales de 2027, ya que actualmente, la mayoría de los proyectos de IA con agentes son experimentos en etapas iniciales o pruebas de concepto, ‘impulsados principalmente por la publicidad exagerada y con frecuencia mal aplicados’.
¿Qué sectores están liderando esta transformación y cuáles están más rezagados?
El sector tecnológico y de desarrollo de software es probablemente el más evolucionado, éste está poniendo su foco en la generación de código, automatización de tareas de ingeniería de software, y desarrollo de sistemas multiagente con agentes especializados en programación. Otro sector que destacaría es el sector del gaming y de desarrollo de entornos virtuales, éstos están teniendo un nivel de adopción relevante a través de la simulación del comportamiento humano.
La implementación de chatbots y asistentes virtuales a los servicios de atención al cliente y soporte (B2B y B2C) con una atención 24/7 son los que están viendo las ventajas a la gestión de consultas frecuentes, e interacciones personalizadas. Estos servicios los podemos ver en sectores como el de la salud, el financiero, el comercio minorista/mayorista o el de telecomunicaciones.
En el caso de industrias como la agricultura, la construcción, o la alimentación, la adopción masiva es todavía limitada.
¿Qué ventajas competitivas ofrece la incorporación de agentes inteligentes en una estrategia digital global?
Un agente IA puede ofrecer la oportunidad de ejecutar acciones de manera autónoma para lograr los objetivos específicos. Desde la perspectiva de la experiencia de cliente, se espera que éstos puedan ofrecer un soporte contínuo a través de los diferentes canales digitales de la marca; que pueden analizar un volumen relevante de datos del usuario para ofrecer una experiencia personalizada en tiempo real (ej. productos, contenido, servicios o asistencia en la toma de decisiones); o pueden anticiparse de forma proactiva a las necesidades de los clientes.
En el caso de la eficiencia operativa, éstos pueden automatizar tareas rutinarias (ej. entrada de datos, gestión de consultas frecuentes o generación de informes), y optimizar flujos de trabajo complejos.
Desde el punto de vista de la innovación, pueden simular dinámicas del mundo real (sociales, económicas, etc) para la planificación de escenarios futuros; o la creación de nuevas herramientas para impulsar la innovación interna.
Sin embargo, pese a las expectativas que tenemos en éstos, actualmente tienen limitaciones reales, algunos retos a los que se enfrentan para que sean soluciones realmente innovadoras:
- El aprendizaje humano es contínuo, está condicionado por el contexto social, cultural y experiencial, los LLM carecen hoy de esta flexibilidad humana;
- Para los procesos creativos carecen de la originalidad y profundidad de las personas. La creatividad en los LLM es ‘creatividad estadística’, surge principalmente de recombinaciones estadísticas de datos de entrenamiento.
- Su capacidad multimodal no es plena, por ejemplo, el razonamiento visual abstracto y la comprensión contextual de escenas es un desafío.
- La gestión eficiente de la memoria a largo plazo y la consolidación de la información.
- Aunque el objetivo final de la IA agentic es automatizar los esfuerzos humanos, el proceso de creación de estos sistemas aún no ha logrado la automatización completa.
- La optimización de un sistema agéntico se complejiza ya que hay que trabajar en la optimización de módulos individuales y las interacciones entre los diferentes componentes.
- Tienen dificultades con tareas de razonamiento complejas, lógicas y numéricas, que son cruciales para el descubrimiento de nuevo conocimiento.
- La mayoría de los sistemas actuales carecen de un marco de comunicación unificado, lo que da lugar a ecosistemas fragmentados y aislados, dificultando la interoperabilidad (ej. Los agentes basados en LLM son incipientes, sin embargo Google está impulsando A2A y Anthropic ha desarrollado MCP).
- Riesgos de alucinaciones a la hora de generar información incorrecta o no fundamentada.
¿Podrías compartir algunos ejemplos concretos de cómo los agentes de IA están mejorando procesos como atención al cliente, marketing digital o análisis de datos?
En estos últimos tres años hemos visto dar un salto cualitativo a las experiencias de atención al cliente debido a la presencia de los LLM. Podemos ver experiencias conversacionales mediante chatbots con amplia disponibilidad, encargados de dar respuesta a consultas frecuentes, soporte informativo sobre los productos y servicios, seguimiento o recomendación de los productos.
Juntos a estas experiencias previas, el uso de agentes IA dentro del ámbito del marketing digital, estamos viendo que tienen la capacidad para la generación de contenido (texto para campañas publicitarias, correos electrónicos, etc) personalizado según audiencias; también veremos cómo los agentes cada vez más analizarán las campañas en tiempo real y ajustarán los parámetros de segmentación, pujas y el propio contenido.
Por ejemplo, en nuestro caso, utilizamos mucho el uso de agentes para el análisis de sentimiento a través de un volumen relevante de contenido procedentes de redes sociales y reseñas de clientes, ésto nos ayuda a identificar tendencias.
En el caso de la atención al cliente son muy útiles para ayudar a la resolución automatizada de FAQs; generar la interacción con el CRM, ERPs y BBDDs internas; o trabajar el soporte multicanal semiautónomo en colaboración con personas. Y si nos vamos al ámbito de las ventas, esta tecnología nos podría dar soporte en el scoring de leads, seguimiento automatizado personalizado, así como un seguimiento proactivo.
¿Qué implicaciones tienen estos agentes para los equipos humanos?
Pues según estamos viendo, ya podemos imaginar que las implicaciones pueden ser múltiples, algunas que destacaría:
- redefinición del concepto mano de obra cualificada, pasamos a incorporar el concepto de ‘mano de obra digital’;
- un agente IA podría convertirse en un ‘compañero’ de los equipos digitales híbridos, y por tanto, habría que hablar de una reconfiguración de roles y responsabilidades;
- puede ayudar a definir nuevas KPIs y estructura de costes de esta mano de obra digital;
- impacto en la transformación del modelo de negocio que todas las compañía tendremos que volver a reimaginar;
- entraríamos en la necesidad de definir un nuevo marco ético para abordar sesgos, y la gobernanza de los datos;
- ¿podrían convertirse en una fuente de captación para las empresas? Habría que evaluar de qué forma esto puede atraer al talento humano desde la perspectiva de ser considerada una compañía innovadora;
- o tener que redefinir el valor de las capacidades humanas, etc.
La presencia de estos ‘equipos digitales híbridos’ es sin duda un reto empresarial y social que debería estar en diferentes foros de conversación.
¿Sustituyen, complementan o transforman funciones actuales?
Un agente de IA puede responder a cualquiera de estos escenarios en función de lo que hemos comentado anteriormente, sin embargo, los desarrollos actuales están principalmente en procesos de complementar las tareas que realizamos en un día a día.
Estamos en el proceso de desarrollos que impulsen una mayor automatización de nuestros flujos de trabajo con foco en la productividad, y el siguiente paso será ver cómo impactar en la satisfacción del servicio al cliente.
¿Cuál es el enfoque diferencial de t2ó ONE en este ámbito?
En los últimos 5 años, desde t2ó ONE incorporamos experiencias conversacionales y de automatización mediante el uso de los chatbots y copilotos conectados a las estrategias del funnel de marketing. Durante este tiempo hemos buscado conectar el valor de estas tecnologías a la realidad de las estrategias de marketing, y ésto nos ha permitido entender el impacto conversacional en el proceso de cualificación de leads y generación de demanda.
Actualmente nos encontramos en desarrollo del marco de trabajo para incorporar agentes de IA dentro de las áreas de servicios al clientes y activación, con impacto directo en los resultados del cliente. Buscamos crear una estructura integral y no acciones concretas para evitar silos, así como la formación constante para que los equipos entiendan el valor de integrar éstos en su día a día.
