Agentes de IA y su impacto en la automatización empresarial

27 de febrero de 2025

¿Qué es un Agente de IA?

Un Agente de IA es una aplicación diseñada para alcanzar objetivos específicos mediante la observación del entorno y la interacción proactiva con él, utilizando herramientas especializadas como interfaces API, modelos de lenguaje o módulos de procesamiento de información.

Estos agentes pueden recibir instrucciones generales y determinar de manera autónoma las mejores estrategias para cumplir su propósito, combinando aprendizaje, planificación y ejecución en un ciclo de mejora continua.

Su capacidad de operar de forma autónoma, sin la necesidad de intervención humana constante, permite que estos agentes tomen decisiones incluso en ausencia de instrucciones explícitas. Además, pueden planificar y ejecutar tareas de forma independiente, utilizando datos en tiempo real y optimizando procesos de manera continua.

—Por ejemplo, en el sector bancario, un agente de IA puede integrarse con una plataforma de gestión de riesgos para analizar en tiempo real las transacciones financieras de un cliente, detectar posibles fraudes y accionar o recomendar medidas preventivas. Esto mejora la seguridad, reduciendo el fraude financiero y agilizando la toma de decisiones críticas.

■ Agentes de IA vs. IA Agéntica. Mientras que los Agentes de IA ejecutan tareas autónomas mediante modelos de lenguaje y herramientas especializadas, la IA Agéntica es un enfoque más amplio que busca desarrollar sistemas de IA capaces de razonar, planificar y actuar de manera autónoma en diversos contextos. Este enfoque incluye tanto agentes individuales como arquitecturas colaborativas y sistemas multiagente.

Los Agentes de IA representan un avance significativo en la forma en que las empresas abordan la automatización y la gestión de la información.

Componentes de un Agente de IA

Un agente de IA se construye sobre tres pilares esenciales que conforman su arquitectura cognitiva:

Modelo de lenguaje (LLM): Actúa como el "cerebro" del agente, encargado de procesar información y tomar decisiones. Puede ser un modelo único o una combinación de modelos especializados utilizando marcos de razonamiento como:
- ReAct (Reasoning + Acting), que combina razonamiento y acción para interactuar con el entorno de manera iterativa.
- Chain-of-Thought, que permite al modelo desglosar problemas complejos en una secuencia lógica de pasos.
- Tree-of-Thoughts, que explora múltiples caminos de razonamiento en paralelo para evaluar diferentes soluciones antes de tomar una decisión.
Herramientas de interacción: Permiten al agente conectarse con el mundo exterior, ya sea a través de API web, bases de datos o sistemas empresariales.

Estas herramientas amplían significativamente las capacidades del modelo base, permitiendo la integración con extensiones, funciones personalizadas y predefinidas por el usuario y almacenes de datos (Data Stores) que facilitan la recuperación de información actualizada y relevante.
Capa de orquestación: Gestiona el flujo de información entre el modelo y las herramientas, asegurando un ciclo de razonamiento, planificación y acción continuo.

Esta capa también administra la memoria del agente y su capacidad para aprender de la experiencia, facilitando la toma de decisiones complejas mediante la combinación de resultados de diversas fuentes.
- Frameworks: Existen diferentes frameworks open-source y más o menos estándar, como LangChain, LlamaIndex o CrewAI, que proporcionan herramientas para la gestión de flujos de trabajo, la interacción con modelos de lenguaje y la integración de herramientas.
- Evaluación: La interacción entre un agente planificador y un agente evaluador (que puede ser el mismo) es fundamental para mejorar la calidad de las respuestas.
  
  Un flujo de trabajo evaluador-optimizador permite que un LLM genere una respuesta y otro la evalúe, proporcionando retroalimentación para refinarla. La evaluación continua es clave para el rendimiento del agente.
- Fallback: Los agentes deben tener mecanismos robustos para manejar consultas que estén fuera de su alcance o para las que no tengan herramientas disponibles. Que los agentes 'sepan cuándo no saben' es fundamental para evitar que generen respuestas falsas o alucinaciones y sean fiables.

Un Agente de IA combina el conocimiento adquirido a través de su modelo de lenguaje, el razonamiento lógico y la capacidad de acceder a información y herramientas externas para ejecutar tareas de manera autónoma.

Tipos de Agentes de IA

Los sistemas basados en agentes se dividen en dos categorías principales:

Flujos de trabajo (Workflows): Sistemas estructurados con rutas de código predefinidas, ideales para tareas repetitivas y bien definidas que requieren alta consistencia.

Son eficientes en entornos donde las variables de operación son estables y predecibles.
Agentes autónomos: Sistemas dinámicos donde los modelos de lenguaje gestionan sus propios procesos, adaptándose en tiempo real a situaciones cambiantes.

Son idóneos para entornos complejos que requieren flexibilidad y capacidad de respuesta en entornos dinámicos con datos cambiantes e impredecibles.

■ Gracias a los LLM, con un buen prompt puedes pedirle por escrito y explicando de palabra qué esperas del agente. Esto elimina la necesidad de programar un enorme árbol de decisiones.

Casos de uso

Los Agentes de IA están revolucionando diversos sectores empresariales mediante aplicaciones prácticas que incluyen:

Atención al cliente: Integración con asistentes o chatbots inteligentes que acceden a historiales de clientes, gestionan solicitudes complejas y automatizan procesos como reembolsos o actualizaciones de tickets, mejorando la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.
Desarrollo de software: Agentes capaces de escribir, probar y depurar código de forma autónoma, gestionando múltiples repositorios y optimizando ciclos de desarrollo mediante el análisis continuo de errores y la generación de soluciones automatizadas.
Búsqueda y análisis de información: Agentes que recopilan datos de diversas fuentes, analizan tendencias de mercado y generan informes ejecutivos personalizados, facilitando la toma de decisiones basadas en datos actualizados.
Automatización de tareas financieras: Procesamiento de transacciones, auditorías automáticas y generación de informes financieros precisos, reduciendo errores humanos y mejorando la eficiencia en la gestión de datos financieros.
Sistemas de recomendación: Personalización de ofertas comerciales a partir del análisis del comportamiento del cliente y su historial de compras, utilizando algoritmos avanzados para predecir preferencias y optimizar estrategias de marketing.

■ Los Agentes de IA pueden integrarse con Business Applications para optimizar la gestión de áreas como finanzas, recursos humanos, cadena de suministro y experiencia del cliente. Estas aplicaciones proporcionan un entorno estructurado en el que los agentes pueden automatizar tareas y mejorar la toma de decisiones con datos en tiempo real.

La capacidad de los Agentes de IA para aprender, adaptarse y actuar de manera autónoma mejora la eficiencia operativa y abre nuevas oportunidades para la innovación empresarial.

Herramientas de los Agentes de IA

Las herramientas son los mecanismos que permiten a los agentes trascender las limitaciones de su conocimiento inherente e interactuar con el mundo exterior, como:

Extensiones para API: Facilitan la conexión con servicios externos, desde plataformas de e-commerce hasta sistemas ERP y Business Applications, permitiendo a los agentes interactuar con aplicaciones de terceros de manera eficiente.
Funciones personalizadas: Módulos de código diseñados para tareas específicas, como el formateo de datos o la validación de información, que se ejecutan en el lado del cliente, ofreciendo mayor control sobre el flujo de datos.
Almacenes de datos (Data Stores): Permiten el acceso y la manipulación de grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, facilitando la implementación de arquitecturas basadas en recuperación aumentada (RAG) para mejorar la precisión de las respuestas del agente.

Seguridad en los Agentes de IA

Los Agentes de IA introducen nuevas capas de riesgo que requieren una atención cuidadosa. Para garantizar la seguridad, es importante que los agentes operen bajo el principio del mínimo privilegio, recibiendo solo los accesos necesarios para sus tareas.

Además, se deben prever los riesgos de acceso indirecto a información sensible a través de los Agentes y tomar las medidas de seguridad apropiadas.

—Por ejemplo, un empleado sin acceso a los documentos de nóminas de sus compañeros, almacenados en el ERP de la compañía, podría obtener dicha información indirectamente si existe un Agente de IA interno que sí tiene acceso a esa información.

Por tanto, es fundamental implementar métodos estrictos de autenticación robusta y autorización, funciones en el lado del cliente para mejorar el control sobre los datos sensibles y una revisión de accesos indirectos. Además, realizar auditorías detalladas para monitorizar las acciones de los Agentes.

La introducción de Agentes de IA añade riesgos a la seguridad de la información que es necesario evaluar, como también diseñar herramientas y documentación de manera clara y cuidadosa.

También es fundamental mantener la simplicidad en el diseño de los agentes y dar prioridad a la transparencia, mostrando explícitamente los pasos de planificación del Agente de IA para detectar y corregir problemas de seguridad.

■ Acceso al whitepaper Agents (PDF).

— HA CONTRIBUIDO Javier Coronado —