EscucharEn su empresa una o más personas son las encargadas de recibir las facturas electrónicas de los proveedores. Luego deben digitarlas en una hoja de cálculo o en un sistema corporativo. Esta es una de las labores que se pueden automatizar.
De esa forma se evitan errores de digitalización. Imagine que en lugar de $100,00, la persona no escriba la coma del decimal y quede $10000. Por ese “dedazo”, su empresa pagaría 100 veces más.
Con un sistema que “lea”, extraiga y ordene los datos, solo hay que verificar que la información esté pasada correctamente.
O mire esta otra situación: en su empresa tiene una o dos personas para recibir las solicitudes de entrega, asignarlas a los choferes de su flotilla de vehículos de distribución y monitorear las cargas de trabajo, las rutas y la cadena de logística.
Pero si el pedido del cliente y la solicitud de entrega se realizó cuando los encargados no se encuentran —a la hora del almuerzo, al final de una jornada, el fin de semana o día feriado— o porque “no la vieron”, es probable que se atienda tarde, se incumpla el plazo y el cliente termine molesto, hasta con un reclamo legal.
Con un sistema automatizado, la solicitud se recibe y se asigna automáticamente al chofer respectivo a cualquier hora del día. Y la persona encargada de coordinar sólo debe monitorear, verificar, optimizar el sistema y realizar otras labores de planificación.
Todo eso se puede realizar con sistemas de automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés) o con inteligencia artificial (IA), en este caso con agentes IA que son unos softwares que permiten digitalizar o mecanizar tareas y hasta procesos.
La IA agéntica o agentes IA son sistemas autónomos capaces de actuar con iniciativa propia, razonar en múltiples etapas, adaptarse a su entorno y aprender continuamente. Todo ello sin requerir intervención humana constante.
“Representa un cambio radical porque pasa de una IA reactiva a una IA con iniciativa propia”, destacó Rubén Valdovinos, director de customer advisory para SAS México, Caribe y Centroamérica.
Mientras los chatbots de consultas —como ChatGPT, Gemini, Copilot u otros— aumentan la productividad personal con consultas de información y generación y revisión de textos e imágenes, entre otros, la automatización de tareas y procesos corporativos puede realizarse con la IA agentica.
Firmas como SAS, IBM, Oracle y Microsoft ofrecen soluciones para que las compañías desarrollen agentes IA. Las empresas también están haciéndolo con Claude.
Por supuesto, hay múltiples reportes (incluyendo de las universidades de Stanford y Harvard, en Estados Unidos) sobre beneficios, eficiencia entre modelos, riesgos y confiabilidad de los agentes IA.
Microsoft reveló que más del 80% de las empresas Fortune 500 ya utilizan agentes IA, pero la adopción crece más rápido que la capacidad de las organizaciones para monitorearlos, generando una brecha de visibilidad que puede convertirse en un riesgo empresarial crítico.
En 2025, un informe de PwC señaló que el uso de IA podría incrementar la economía global en hasta $15 billones para 2030 debido a su capacidad para aumentar la productividad, optimizar procesos y generar servicios.
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Condiciones básicas
La implementación de agentes IA requiere algunas condiciones en las empresas para que se logren los objetivos planteados.
En primer lugar, se requieren capacidades de desarrollo con personas capacitadas para generar los agentes con las plataformas de IA. “La creación de agentes no se limita a roles técnicos. Los empleados en diversos puestos crean y utilizan agentes en el trabajo diario”, dijo Vasu Jakkal, vicepresidenta corporativa de Microsoft Security.
En segundo lugar, se requieren protocolos de intervención humana, gobernanza, ética en el uso de datos, integración con los sistemas empresariales existentes, diseño con responsabilidad, principios de confiabilidad, trazabilidad, transparencia, control, acceso limitado, verificación constante, seguridad, visión estratégica y mecanismos para ajustar el nivel de autonomía de los agentes según el tipo de tarea.
Existe una centena de tareas que pueden automatizarse mediante agentes IA. Cada uno recibe la información, actúa según las reglas predeterminadas y el contexto, y ejecuta la acción en los sistemas. Con cada nueva tarea realizada, el agente IA aprende y se auto-ajusta.
Se puede crear y utilizar agentes IA para tareas de análisis financiero, seguridad, ventas y atención al cliente, entre muchas otras.
Por ejemplo, si se recibe un correo electrónico sobre un evento (reunión, presentación de negocios o actividad de la industria), solicitando una cotización o haciendo una consulta, el agente IA clasifica el asunto, genera una respuesta (programa la actividad en el calendario o genera la cotización), crea un ticket (que puede incluir la confirmación de la información a enviar), incluye una tarea de seguimiento y elabora un reporte.
Lo mismo pasa con una incidencia en mantenimiento, por ejemplo, donde el agente IA asigna una tarea de reparación a una persona.
La implementación de agentes IA, sin embargo, no es posible con todo tipo de tareas. Las que clasifican para automatizarse son las repetitivas (el equipo, una persona o usted realiza lo mismo 20, 50 o 200 veces al día), se basan en reglas, son predecibles, son un cuello de botella (produce retrasos constantes y acumula solicitudes) y pueden digitalizarse. Como el caso de las facturas electrónicas o solicitudes de transporte.
También las actividades y tareas con más del 60% de consultas similares (atención al cliente, ventas, recursos humanos y soporte interno), pérdida de información o errores frecuentes (por digitalización manual, datos mal clasificados, clientes sin respuesta y falta de seguimiento) y cuando no se aprovechan los datos (métricas que no se revisan, reportes que nadie interpreta).
Hay una forma sencilla de identificar cuáles tareas son automatizables: si el cumplimiento de la tarea depende de contratar más personas para hacer lo mismo, probablemente se necesita automatización.
Incluso en casos donde se requiere análisis de información y no hay tiempo, un agente IA puede detectar patrones de comportamiento, enviar alertas y generar insumos para actuar.
Así, los agentes IA permiten escalar las operaciones sin aumentar la planilla, reducir errores humanos, aumentar la velocidad de respuesta, convertir datos en decisiones y liberar tiempo para tareas de mayor valor.
“La era de la experimentación con IA terminó”, dijo Arvind Krishna, presidente y CEO de IBM, en mayo del 2025. “La ventaja competitiva viene de una integración de la IA diseñada específicamente para impulsar resultados medibles para el negocio”.
