La transición de la IA generativa a los agentes de IA marca un cambio radical para las empresas: de responder a actuar.
¿Qué está cambiando con la IA?
Según Miriam Cuéllar, Head of Digital Solutions en T-Systems México, durante los años recientes la primera ola de inteligencia artificial generativa permitió que muchas empresas lanzaran proyectos piloto a gran escala. Esto fomentó la confianza en la IA y ayudó a crear capacidades clave como ingeniería de prompts, evaluación de modelos y gobernanza interna.
Ahora, sostiene, estamos frente a una segunda fase: una generación de sistemas de IA que no solo responden preguntas, sino que toman decisiones, ejecutan tareas complejas y actúan de forma autónoma.
De la generación al agente
Cuéllar explica que la diferencia fundamental entre la IA generativa tradicional y los agentes de IA recae en la capacidad de actuar, no solo de responder. Mientras un chatbot típico genera texto cuando se lo solicita, un agente de IA agrega memoria, planificación y coordinación de tareas.
Por ejemplo, este tipo de sistema puede asumir un objetivo complejo (como “preparar el informe mensual de ventas”), dividirlo automáticamente en pasos, extraer datos de distintos sistemas, analizarlos, crear visualizaciones, redactar conclusiones y enviarlo a los destinatarios adecuados —todo sin que tengamos que guiar cada movimiento.
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Aplicaciones concretas y sectoriales
En el ámbito de herramientas generales, estos agentes transforman los asistentes digitales en verdaderos compañeros de trabajo: monitorean tableros, alertan sobre anomalías y ejecutan flujos completos automáticamente.
Pero donde realmente brillan es en sectores con procesos específicos y complejos. Por ejemplo:
- En la cadena de suministro, ya no se trata solo de ver reportes de inventario, sino de que un agente prediga demanda de forma continua, detecte riesgos en tiempo real, redistribuya productos entre almacenes e incluso negocie con proveedores para optimizar servicio y costos.
- En el ámbito comercial, los agentes van más allá de recomendar productos: analizan patrones de comportamiento, contenido de carritos de compra y contexto para identificar oportunidades de venta cruzada. También habilitan nuevos modelos de negocio, como suscripciones de mantenimiento automático en clientes industriales o paquetes de asesoría legal/fiscal personalizada adaptados al usuario.
¿Por qué es un salto cualitativo?
La clave, según Cuéllar, es que la IA agéntica no solo automatiza procesos existentes, sino que reimagina cómo pueden operar las organizaciones, adaptarse al mercado y crear valor de maneras que antes parecían impensables.
Pero para concretar ese salto, las empresas no pueden usar el manual de la primera generación de IA generativa. Se requiere una reorientación en cuatro dimensiones críticas:
- Estrategia: Los líderes deben preguntarse no solo dónde aplicar IA, sino cómo puede reinventar unidades de negocio completas, abrir mercados y construir ventajas sostenibles.
- Implementación: Se debe evolucionar del caso de uso aislado a la transformación de procesos empresariales completos, integrando los agentes a lo largo de la cadena de valor.
- Estructura organizacional y despliegue: El éxito depende de equipos interfuncionales que integren expertos de negocio, diseñadores de procesos, ingenieros de IA, arquitectos de TI e ingenieros de datos trabajando juntos desde el día uno.
- Industrialización desde el inicio: Las organizaciones deben diseñar para la escalabilidad desde el primer día —no pensarla como reflexión posterior— y hacer que la eficiencia económica sostenible sea una prioridad para el éxito a largo plazo.
Impacto y posibles implicaciones
Cuéllar sostiene que este tipo de agentes ya no son tecnologías experimentales: están alcanzando madurez suficiente para generar transformaciones reales y medibles en múltiples industrias. Los CEO que entienden esta realidad están abordando la implementación no como un proyecto tecnológico más, sino como una reforma integral: reorganización de procesos de trabajo, redefinición del equilibrio entre tareas humanas y automatizadas, e incluso creación de modelos de negocio completamente nuevos.
Para los líderes que actúen ahora, la recompensa no será simplemente una ventaja competitiva: será la oportunidad de redefinir cómo sus organizaciones piensan, deciden y crean valor en el futuro.
¿Qué significa esto para ti como usuario final o profesional?
- Si trabajas en tecnología o innovación, este cambio implica que ya no basta con entrenar modelos o generar contenido automático, sino que debes pensar en automatización con propósito, en agentes que actúen, decidan y colaboren.
- Si eres profesional de negocio, la clave está en preguntarte: ¿qué tareas repetitivas, críticas o interdepartamentales podrían delegarse a un agente de IA para liberar tiempo humano para creatividad y estrategia?
- Si eres usuario final, empieza a imaginar cómo podrías beneficiarte de sistemas que no solo respondan a preguntas, sino que ejecuten tareas basadas en tus objetivos, contexto y preferencias —por ejemplo, tu asistente digital que planifica tu semana, reserva citas, anticipa tus necesidades y actúa con autonomía.
Consideraciones y retos
Aunque la promesa es grande, Cuéllar advierte que existen desafíos importantes: necesidad de gobernanza robusta, de manejo ético de datos e impactos, de seguridad y de confianza en los sistemas autónomos. Además, la escalabilidad y la integración con infraestructuras existentes siguen siendo barreras para muchas organizaciones latinoamericanas.
Sin embargo, para quienes comiencen el viaje ahora y construyan capacidades desde ya, el escenario se presenta favorable: la era de los agentes de IA está aquí, y la diferencia entre quienes la lideren y quienes se queden atrás puede ser enorme.
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