Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, la inteligencia artificial generativa se ha difundido a una velocidad que pocas herramientas han conocido. Hoy, disponer de acceso a un LLM (Large Language Model) ya no es una ventaja competitiva: es un mínimo.
La siguiente ola, la que afecta a la organización del trabajo más que a la producción de contenido, es la IA agéntica. Así lo explica Édouard de Mézerac, CEO de Artefact, en la entrevista Inside the layers of the agentic revolution concedida al TCG Summit. Y por eso empresas como Samsung, Google, OLX, Workday o Perplexity, con su herramienta Computer, ya integran agentes en sus ofertas.
La IA generativa: ¿una primera revolución ya superada?
Qué es la IA generativa
La IA generativa designa una familia de modelos dedicados a la creación de datos: texto, imágenes, vídeo, audio. Se apoya en grandes modelos base, entrenados sobre corpus masivos, para producir síntesis, respuestas a preguntas o cualquier otro contenido listo para usar.
Esa potencia tiene un límite estructural: la IA generativa actúa bajo instrucción. Responde a un prompt, propone una solución, genera un resumen. Pero es el humano quien pide, valida y ejecuta. Para una dirección de compras que recibe cada semana presupuestos, listas de precios unitarios, mediciones, facturas y contratos marco, este modelo conversacional muestra pronto sus límites: nadie va a «pedirle» a un modelo que verifique cada línea de cada documento.
Las herramientas generativas más conocidas, por ámbito
- Texto: ChatGPT, Claude, Gemini.
- Imagen: Midjourney, DALL·E.
- Vídeo: Lumen5, Runway, Sora.
- Audio: Beatoven, ElevenLabs, Suno.
La IA agéntica: la autonomía al servicio de una tarea definida
Qué es la IA agéntica
La IA agéntica es la prolongación de la IA generativa. No se limita a producir contenido: persigue un objetivo, encadena los pasos de un flujo de trabajo, se adapta a lo que lee en su entorno, con un grado de autonomía elevado en los casos estándar. Donde la IA generativa responde, la IA agéntica actúa.
Para ello, utiliza los modelos generativos como piezas y les añade reglas, herramientas y memoria, con el fin de construir un programa capaz de actuar sobre un entorno real y delimitado. Esa autonomía tiene un marco: se aplica a tareas definidas de antemano. Lo que compromete dinero o una relación sigue siendo una decisión humana; esa es, en todo caso, la línea que mantenemos en Zylio, descrita en la página Zylio IA.
Los seis tipos de agentes
- Agentes basados en objetivos. Alinean cada decisión con los objetivos fijados previamente. Adecuados para la gestión de proyectos o procesos donde cuentan la precisión y la eficiencia.
- Agentes basados en modelos. Mantienen una representación de su entorno, lo que les permite detectar anomalías, planificar mejor y reducir riesgos en contextos parcialmente conocidos o cambiantes.
- Agentes reactivos. Automatizan las tareas repetitivas y reducen los errores humanos. La validación de alertas o de umbrales financieros puede confiárseles.
- Agentes basados en aprendizaje. Mejoran progresivamente un proceso, se adaptan a los cambios del mercado y reducen los errores con el tiempo.
- Agentes basados en utilidad. Arbitran entre objetivos en competencia (coste, plazo, calidad) y optimizan la asignación de recursos en decisiones complejas.
- Agentes de colaboración. Coordinan a otros agentes entre sí en entornos interdependientes, y limitan la intervención humana a los casos que la exigen.
¿Cuál es la diferencia entre IA generativa e IA agéntica?
La diferencia principal es la capacidad de automatización. Se aprecia en seis aspectos:
- Creación de contenido. La IA generativa produce artículos, resúmenes o respuestas bajo demanda; la IA agéntica solo produce contenido si sirve a la acción.
- Análisis y contexto. Una analiza datos cuando se le pide; la otra correlaciona información y contexto para decidir el siguiente paso.
- Resolución de problemas. Una propone soluciones o buenas prácticas; la otra diagnostica y trata los casos que entran en sus reglas.
- Toma de decisiones. Una apoya la decisión humana; la otra toma decisiones operativas según reglas definidas, y eleva el resto.
- Autonomía. Una actúa bajo prompt, con autonomía baja; la otra actúa de forma independiente sobre los objetivos que se le han fijado.
- Personalización. Una se basa en el contexto inmediato; la otra en el historial y en preferencias a largo plazo.
¿Cuáles son las ventajas de la IA agéntica en la empresa?
Los beneficios aparecen sobre todo cuando la IA agéntica se integra en los procesos internos, allí donde las tareas repetitivas se repiten cada día sobre volúmenes importantes. Puede integrarse en la mayoría de los departamentos: relación con el cliente, compras, posventa, finanzas, marketing. En cada caso la ganancia es la misma: las tareas que nunca necesitaron ser manuales dejan de serlo, y los equipos conservan el control de lo que exige su criterio.
¿En qué ámbitos es estratégica la IA agéntica?
En teoría, los agentes pueden integrarse en todas las funciones. Algunos ámbitos destacan por un retorno de la inversión rápido:
- La atención al cliente, mediante capacidades de autoservicio que descargan a los equipos.
- El marketing y la comunicación, mediante la adaptación automática de las campañas a idiomas, mercados y productos.
- Las TI, mediante la supervisión de las operaciones, el seguimiento de costes y el tratamiento proactivo de errores.
- Las compras y las finanzas, mediante el análisis de contratos, la comparación de presupuestos y la detección de anomalías de facturación.
Este último ámbito es especialmente estratégico, porque el volumen documental es alto y cada desviación no detectada tiene un coste directo. Las direcciones de compras que automatizan el control de desviaciones y la fiabilización de los datos devuelven a los equipos del 15 al 45 % de su tiempo, por ETC, según el perímetro y la madurez de los datos; tiempo que va a la negociación, la estrategia y la relación con el proveedor. Nuestra página sobre los agentes IA describe qué lee y verifica cada agente.
Cómo desplegar la IA agéntica en su organización: cinco pasos
Una estrategia de IA agéntica no se improvisa. Cinco pasos, no exhaustivos, estructuran una implantación sólida.
- Definir el problema a resolver. Identifique los procesos que más tiempo consumen y los departamentos donde la automatización crearía más valor. Pregunte a los equipos: son ellos quienes conocen las fricciones del día a día.
- Asegurar la calidad de los datos. Es el prerrequisito. Un agente solo rinde si los datos que procesa son fiables, estructurados y explotables. La gobernanza de datos no es una restricción técnica; es lo que permite al sistema comprender su entorno y construir un historial sólido. Un repositorio único que vincule contratos, pedidos y facturas es la base.
- Elegir las herramientas. Una vez encuadrados el problema y los datos, decida qué agentes integrar. ¿Desarrollo interno o solución lista para usar? La elección depende de sus recursos, su madurez tecnológica y sus plazos.
- Integrar las herramientas. Una adopción exitosa requiere acompañamiento humano. Los agentes no sustituyen a los equipos, los potencian: formar, comunicar los avances, integrar las observaciones del terreno. El cumplimiento del RGPD y los requisitos de seguridad se anticipan desde esta fase; nuestra página de seguridad y cumplimiento detalla lo que aplicamos.
- Probar, supervisar, medir. Los primeros meses son decisivos: siga los indicadores (tiempo devuelto, desviaciones detectadas, casos elevados), ajuste los parámetros y mida los resultados en un perímetro definido.
La IA agéntica aplicada a las compras
En Zylio, los agentes están especializados en la verificación de documentos de compra: Capture extrae los datos de cada documento conservando el vínculo con el lugar donde fueron leídos, Compare pone los presupuestos sobre una base común, Compliance confronta cada factura con los precios negociados, Matching concilia factura, pedido y recepción, Exception instruye las desviaciones. Ningún agente decide en su lugar: muestra la desviación con su prueba, y usted decide.
Si quiere ver estos agentes trabajar sobre sus propios documentos en lugar de sobre una demostración genérica, reserve una demo sobre el perímetro que elija.
