Agentes de IA
Agentes de IA configurados para tu operación. Atienden clientes, procesan solicitudes y ejecutan decisiones conectados a tus herramientas.
PEDIR DIAGNÓSTICOQué es un agente de IA
Un agente de IA es un programa que usa un modelo de lenguaje para entender una petición, decidir qué pasos dar y ejecutarlos con las herramientas a las que tiene acceso. Se diferencia de un chatbot en que no solo responde: actúa. Puede consultar un sistema, clasificar una solicitud, validar un dato, generar un informe o mover información de un sitio a otro.
En qué se diferencia
De un chatbot
Un chatbot clásico sigue respuestas y árboles de decisión definidos de antemano. Un agente razona sobre la petición y además ejecuta acciones en tus sistemas.
De una automatización clásica
Una automatización por reglas o un RPA repite los mismos pasos y es la opción adecuada cuando la tarea no varía. Un agente decide qué paso toca: puede tratar casos no previstos, a cambio de un comportamiento menos predecible.
De un flujo con IA
En un flujo, una persona ha diseñado los pasos y el modelo interviene en alguno. En un agente es el modelo quien decide el siguiente paso.
De un copiloto
Un copiloto sugiere y una persona acepta cada resultado. Un agente recibe un objetivo, lo ejecuta y escala a una persona las excepciones.
Qué puede hacer
Atender
Responder a clientes o al equipo con la información de tus sistemas.
Revisar y validar
Comprobar que una solicitud o un documento cumple lo que tiene que cumplir.
Clasificar
Ordenar lo que entra y enviarlo a quien corresponde.
Informar
Generar informes y resúmenes a partir de los datos.
Mover información
Pasar datos entre sistemas sin que nadie los copie a mano.
Ejemplos de lo que ya hemos hecho
Atención al cliente
Un agente responde las consultas frecuentes por correo o web y pasa a una persona lo que no sabe resolver.
Gestión de solicitudes
Un agente lee una solicitud entrante, extrae sus datos y los registra en el CRM.
Seguimiento de pedidos
Un agente consulta el estado de un pedido en el sistema interno y avisa al cliente.
Reparto de correos
Un agente lee los correos de una bandeja compartida y los asigna al equipo que corresponde.
Revisión de expedientes
Un agente comprueba que un expediente tiene todos los documentos pedidos y avisa de lo que falta.
Conciliación
Un agente compara pedidos, albaranes y facturas y señala las diferencias para que una persona las revise.
Cuándo ayuda
Cuando hay trabajo repetitivo de atención, revisión o clasificación que hoy hacen personas, validaciones que se saltan cuando hay prisa o tareas nocturnas que podrían automatizarse.
Dónde sigue haciendo falta una persona
- Un agente puede equivocarse. Las decisiones con consecuencias importantes necesitan la revisión de una persona.
- Trabaja con las reglas y las fuentes de datos que se le definen. Lo que queda fuera de ellas debe escalarse, no improvisarse.
- Solo puede actuar sobre los sistemas a los que tiene acceso. Sin integración, se queda en una conversación.
- El error de un agente no es solo una respuesta incorrecta: puede ser una acción incorrecta en un sistema real. Por eso se limitan sus permisos y se registra lo que hace.
- Los textos que procesa, como un correo o un documento, pueden contener instrucciones maliciosas. Un agente no debe tener más permisos de los que necesita.
- Si la tarea no varía, una automatización clásica es más barata y más predecible.
PREGUNTAS FRECUENTES
¿Qué es un agente de IA?
Un programa que usa un modelo de lenguaje para entender una petición, decidir qué pasos dar y ejecutarlos con las herramientas a las que tiene acceso.
¿En qué se diferencia un agente de IA de un chatbot?
Un chatbot responde. Un agente además actúa: consulta sistemas, clasifica solicitudes, valida datos, genera informes o mueve información entre herramientas.
¿Un agente de IA trabaja sin supervisión?
Puede ejecutar tareas por sí solo, pero puede equivocarse. Las decisiones con consecuencias importantes necesitan la revisión de una persona.
¿Cuándo no merece la pena un agente de IA?
Cuando la tarea no varía y una automatización por reglas la resuelve, cuando no se puede definir qué significa que la tarea esté terminada o cuando un paso equivocado es irreversible y no hay forma de confirmarlo antes.
¿Se puede empezar con un agente pequeño?
Sí, y es lo recomendable. Se empieza con un caso de uso acotado y con aprobación humana en las acciones importantes, y se amplía la autonomía a medida que los resultados lo justifican.
¿Qué hace falta para poner en marcha un agente de IA?
Un proceso concreto, acceso a los sistemas implicados, las fuentes de información que el agente debe usar y una definición clara de qué puede hacer solo y qué debe aprobar una persona.
¿Qué modelos de IA usáis y dónde se ejecutan?
Usamos varios modelos según la tarea: comerciales, como GPT o Claude, y especializados en tareas concretas, como Qwen o Mistral. Se ejecutan en la nube de los proveedores o en infraestructura propia que montamos nosotros, según lo que pida el cliente y sus necesidades.
¿Hay que avisar de que se está hablando con una IA?
Sí. El Reglamento europeo de IA exige que las personas sepan que están interactuando con un sistema de IA, salvo que resulte evidente por el contexto. Esta obligación se aplica desde agosto de 2026.
¿De qué depende el coste de un agente de IA?
Del número de sistemas con los que debe conectarse, del volumen de interacciones, del grado de autonomía y de los controles que exija el caso. A diferencia de una automatización clásica, cada decisión del agente tiene un coste de uso del modelo.
Del proceso al agente
Empezamos con una prueba de concepto sobre datos reales y solo escalamos si hay valor demostrado.