Gracias a su autonomía, adaptabilidad y capacidad de toma de decisiones, la IA agentic tiene el poder de revolucionar la experiencia del cliente. Sin embargo, con el poder viene la responsabilidad y sin una comprensión clara de la tecnología, sus límites, riesgos y consideraciones éticas, cualquier intento de adoptar IA agentic podría crear más problemas de los que resuelve.
Cada vez que creemos comprender las capacidades de la IA y las tendencias futuras que inspirará , surge un nuevo avance con un potencial aún mayor para transformar un aspecto de nuestra vida profesional o personal. El desarrollo más reciente con posibilidades innovadoras es la IA agencial, que prevemos que será uno de los temas de debate más candentes a lo largo de 2025.
El debate se centrará en su capacidad para operar con cierto grado de autonomía, es decir, sin necesidad de intervención ni supervisión humana directa. Asimismo, se centrará en las posibles implicaciones éticas y de seguridad de permitir que este tipo de tecnología opere dentro de una organización sin supervisión, transparencia de razonamiento ni supervisión.
¿Qué es la IA agente?
La clave está en el nombre, ya que la IA agencial tiene «agencia». Si bien la IA agencial no es consciente, lo que puede hacer, gracias a su capacidad para aprovechar el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y las tecnologías de automatización, es esencialmente evaluar la situación y determinar un plan de acción basado en una combinación de parámetros operativos y la experiencia adquirida hasta la fecha.
La tecnología se entiende mejor como un marco o arquitectura en el que pueden funcionar los agentes de IA. A cada uno de estos agentes se le puede asignar una tarea diferente para lograr un objetivo más amplio o complejo. Si pensamos en algo tan complejo como un coche autónomo o semiautónomo (en particular, uno con motor de combustión interna en lugar de un simple motor eléctrico), la posición del acelerador, el cambio de marcha, la dirección, la navegación, la aplicación de los frenos y la comprensión del estado del tráfico son tareas individuales. Pero, en conjunto, se unen para lograr un único objetivo: permitir que un coche se conduzca sin intervención humana.
¿En qué se diferencia la IA agentiva de la IA generativa?
Lo que la IA generativa y la inteligencia artificial (IA) tienen en común es que existen gracias a los avances en las mismas tecnologías: grandes modelos de lenguaje (LLM), PLN y aprendizaje automático. Lo que las distingue es lo que logran mediante estas tecnologías.
A pesar de todas las capacidades de la IA generativa, particularmente en áreas como creación de contenido, imágenes o incluso código , no puede lograr nada sin una indicación humana directa, y lo que se crea se asemeja o está inspirado en esa indicación y los datos utilizados para entrenar el sistema.
La IA genómica es reactiva. Se centra en generar un resultado siguiendo una instrucción, mientras que la IA agencial es activa y se centra en la ejecución. Puede realizar una tarea (incluida la generación de contenido) y actuar con autonomía sin necesidad de indicaciones ni entradas directas.
Además de un nivel de autonomía que le permite evaluar situaciones y determinar acciones con base en su comprensión, la IA agencial puede adaptarse. Cuando un agente comienza a realizar una tarea, aprende de la experiencia de su ejecución, así como de la retroalimentación de otras fuentes, y ajusta su rendimiento con el tiempo.
La característica final es su comportamiento orientado a objetivos. Puede implementarse para descubrir y replicar la forma óptima de ejecutar una acción y obtener el mejor resultado. Esto se convierte en una capacidad muy poderosa cuando un equipo de agentes de IA identifica, individualmente y luego colectivamente, la forma óptima de ejecutarla.
Experiencia del cliente agente
Con tanto potencial, no debería sorprender que haya tanto entusiasmo sobre lo que la IA agente podría hacer, especialmente en áreas como la entrega de experiencia del cliente.
Mayor personalización
La capacidad de la IA de Agentic para aprender de la experiencia previa y tomar decisiones basadas en el conocimiento acumulado permite implementarla para ofrecer recomendaciones personalizadas a los clientes o para estructurar respuestas personalizadas a problemas en tiempo real. El uso de datos de clientes existentes para fines de capacitación también permite optimizar las campañas de marketing.
Autoservicio de nivel superior
Las capacidades existentes en el campo de la IA han llevado a los chatbots y los voicebots a un nuevo nivel, pero con la IA agente, esas opciones de autoservicio pueden comenzar a resolver problemas complejos o tomar medidas, como generar un ticket o crear y cerrar casos para su resolución, sin tener que escalar el problema a un agente en vivo.
Éxito en ventas salientes
Las habilidades interpretativas de Agentic AI significan que podría programarse para rastrear bases de datos, CRM, cadenas de correo electrónico u otras comunicaciones para identificar clientes potenciales para agentes salientes enfocados en ventas y ayudar a esos agentes a perfeccionar las respuestas a las preguntas o aumentar las posibilidades de cerrar la venta con éxito.
Operaciones optimizadas
Su capacidad de adaptación al cambio y logro de objetivos también le permite optimizar los flujos de trabajo y la asignación de recursos, así como asignar tareas o casos según las necesidades en tiempo real. Esto aumenta la eficiencia y la productividad y, como todas las mejores aplicaciones tecnológicas en el ámbito de la CX, permite al personal de atención al cliente centrarse en los problemas con mayor probabilidad de aportar valor o brindar una solución tanto emocional como técnica.
Mayor capacidad
La IA agentica puede realizar una tarea a nivel granular, y grupos de agentes de IA especializados pueden agruparse para trabajar en conjunto y cubrir todos los elementos de una función o proyecto complejo. En otras palabras, estos agentes podrían utilizarse como recursos adicionales para cubrir la escasez de personal.
¿Cuáles son las implicaciones éticas?
Pero, por supuesto, como ocurre con todos los demás tipos y aplicaciones de inteligencia artificial, estas capacidades también plantean cuestiones éticas. Una de las más importantes es la rendición de cuentas. Si se comete un error o se opta por una acción que podría causar daño, ¿quién es responsable?
También existen riesgos asociados con los datos de entrenamiento. La calidad de la entrada influye en la calidad del resultado, y la IA agencial aún puede sufrir sesgos inconscientes o falta de imparcialidad . Además, dado que tiene la capacidad de tomar decisiones, los impactos potenciales podrían ser mayores.
Al igual que con otros tipos de IA, también existe el problema de la caja negra. Sin transparencia operativa, no es posible aplicar ingeniería inversa ni comprender cómo un agente de IA llegó a una decisión o curso de acción específico. Esta falta de transparencia podría ser el mayor obstáculo para la confianza y la adopción generalizada.
Su capacidad para gestionar de forma autónoma flujos de trabajo complejos podría impulsar la productividad, pero también plantea interrogantes y aviva el temor a la pérdida de puestos de trabajo. Las organizaciones deberán tener claro cómo pretenden implementar la tecnología.
Finalmente, también existen posibles riesgos de seguridad relacionados con la tecnología. Podría ser hackeada o utilizada indebidamente para causar daño intencional a una organización. Y, volviendo al tema de la autonomía, ¿cómo se garantiza la seguridad y la fiabilidad de estos sistemas?
¿Existe una mejor práctica para aprovechar la IA agente?
Para liberar el potencial de la tecnología y al mismo tiempo compensar sus implicaciones éticas, particularmente en un área como la experiencia del cliente (la función organizacional que define su marca y propuesta de valor), se requiere un plan claramente definido.
1. Directrices
Comience con un marco que defina los límites y parámetros dentro de los cuales operará la tecnología. Elija un área u operación fácil de controlar, con poco riesgo de solapamiento o contaminación entre otras funciones, y donde sea fácil aplicar métricas u otros métodos de evaluación del rendimiento. Empezar con un enfoque pequeño también simplificará la gobernanza y facilitará la alineación con los estándares éticos de su organización.
2. Colaboración
Para tener éxito, cualquier proyecto piloto o prueba de concepto necesita el apoyo de toda la organización. Por lo tanto, busque activamente la aceptación antes de comenzar cualquier proyecto. Asimismo, debido a la preocupación por la pérdida de puestos de trabajo, asegúrese de que los empleados comprendan no solo el alcance del proyecto, sino también sus motivaciones. Aunque la IA agéntica tiene el potencial de automatizar procesos e incluso roles completos, funcionará mejor si se implementa junto con los empleados. Nadie comprende un rol dentro de una organización mejor que la persona que lo desempeña, y la perspectiva y el apoyo de cada empleado pueden ser cruciales para una implementación exitosa.
3. Claridad
La IA agencial necesita ser transparente y sus acciones comprensibles para los humanos. Por lo tanto, se deben implementar medidas para garantizar que el proceso de toma de decisiones de la tecnología pueda analizarse, supervisarse y replicarse. Sin transparencia, será imposible confiar plenamente en la tecnología o aceptarla. A medida que los proyectos maduren, dicha transparencia deberá materializarse mediante la gobernanza o un comité directivo.
4. Compromiso
Además de generar consenso y lograr la aceptación de cualquier proyecto, cualquier implementación debe contar con el apoyo de la organización en su conjunto, los clientes y los organismos reguladores. Esto proporcionará un conjunto de perspectivas más diverso y completo, y contribuirá al desarrollo de aplicaciones y soluciones más robustas.
5. Educación
Hace unos meses, nadie conocía la IA agencial. Hace dos años, ChatGPT no existía. El campo está cambiando tan rápidamente que su organización necesita mantenerse al día mediante el aprendizaje y la investigación continuos. Además de estar al tanto de las posibilidades y, por lo tanto, de lo que podría influir o cambiar el resultado de los proyectos piloto o las implementaciones existentes, es fundamental centrarse en la formación y la capacitación de los empleados. El personal de su organización deberá adaptarse a los cambios tecnológicos y sentirse seguro al utilizar nuevas herramientas y procesos.
Hace poco más de dos años, hablábamos del potencial de la IA generativa para transformar nuestra forma de trabajar . Hoy, las capacidades de la IA agencial podrían impulsar las cosas aún más. Y es precisamente por estas capacidades que las organizaciones deben tratar la tecnología con cautela y curiosidad.
Al comprender qué es la IA agéntica, reconocer sus posibles aplicaciones en la experiencia del cliente y abordar las implicaciones éticas que conlleva, las empresas pueden aprovechar sus capacidades para impulsar la innovación, optimizar la eficiencia y, en última instancia, generar valor para todas las partes interesadas. Adoptar la IA agéntica de forma responsable no solo allanará el camino hacia el avance tecnológico, sino que también garantizará que el factor humano siga siendo fundamental.
La IA de Agentic sin duda dará forma a las tendencias de experiencia del cliente de 2026, pero para descubrir cómo la tecnología está impulsando la innovación en CX ahora, lea nuestro «Informe de tendencias de CX 2025: De palabra de moda a caso de negocio». Foundever News. Traducido al español
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