{"id":47777,"date":"2025-08-11T09:14:00","date_gmt":"2025-08-11T07:14:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.investglass.com\/?p=47777"},"modified":"2025-09-24T11:38:59","modified_gmt":"2025-09-24T09:38:59","slug":"que-es-la-ai-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.investglass.com\/es\/what-is-agentic-ai-3\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 es la IA agen\u00e9tica?"},"content":{"rendered":"

<\/span>Defina Agentic: Un salto transformador hacia el mundo agentico<\/span><\/h3>\n\n\n\n

La IA ag\u00e9ntica representa uno de los avances m\u00e1s significativos en la evoluci\u00f3n de la inteligencia artificial. A diferencia de las anteriores oleadas de innovaci\u00f3n, centradas en gran medida en aumentar la productividad mediante la automatizaci\u00f3n, un sistema de IA ag\u00e9ntica es un marco de IA aut\u00f3noma que coordina m\u00faltiples agentes de IA para gestionar tareas y procesos complejos con una supervisi\u00f3n humana limitada. Dentro de un sistema de IA ag\u00e9ntica, un agente de IA es una entidad inteligente capaz de percibir, razonar y actuar, que funciona como un componente del sistema m\u00e1s amplio. Estos sistemas est\u00e1n dise\u00f1ados no s\u00f3lo para realizar tareas espec\u00edficas, sino tambi\u00e9n para operar de forma independiente, establecer y perseguir sus propios objetivos, y fundamentalmente remodelar la forma en que los seres humanos interact\u00faan con las m\u00e1quinas.<\/p>\n\n\n\n

Pero, \u00bfc\u00f3mo pueden las empresas adoptar eficazmente esta tecnolog\u00eda transformadora? Aqu\u00ed es donde InvestGlass interviene como socio vital. InvestGlass es pionera en el desarrollo de sistemas de IA ag\u00e9ntica que permiten a las organizaciones automatizar flujos de trabajo complejos, tomar decisiones aut\u00f3nomas y aprender continuamente con una intervenci\u00f3n humana m\u00ednima. Mediante la integraci\u00f3n de modelos avanzados de IA y potencia inform\u00e1tica escalable, InvestGlass permite a las empresas liberar todo el potencial de la IA ag\u00e9ntica, impulsando la eficiencia, la adaptabilidad y la innovaci\u00f3n en todos los sectores.<\/p>\n\n\n\n

Esto no es solo una actualizaci\u00f3n tecnol\u00f3gica, es una reinvenci\u00f3n de los flujos de trabajo empresariales. Un sistema de inteligencia artificial integra m\u00faltiples agentes de IA para gestionar flujos de trabajo complejos, lo que permite a las empresas volverse m\u00e1s r\u00e1pidas, adaptables y receptivas a las cambiantes demandas de los clientes. Los sistemas de IA ag\u00e9ntica pueden operar de manera independiente para realizar tareas complejas o rutinarias en todas las industrias, a menudo con una supervisi\u00f3n humana m\u00ednima. Tambi\u00e9n son capaces de establecer y perseguir sus propios objetivos de forma aut\u00f3noma, adapt\u00e1ndose a las cambiantes necesidades empresariales sin intervenci\u00f3n humana directa. En todas las industrias, este cambio ya se est\u00e1 arraigando: en Seguros, los sistemas aut\u00f3nomos est\u00e1n optimizando la resoluci\u00f3n de reclamaciones propensa a errores; en el sector industrial, la automatizaci\u00f3n inteligente est\u00e1 resolviendo los desajustes de inventario antes de que causen interrupciones; en el comercio minorista, la IA generativa ofrece soluciones personalizadas a escala; y en las ciencias de la vida, los agentes de IA est\u00e1n acelerando flujos de trabajo complejos como el descubrimiento farmac\u00e9utico. Los sistemas de IA ag\u00e9ntica procesan datos para percibir situaciones, razonar sobre ellas.<\/p>\n\n\n\n

Estas aplicaciones del mundo real son algo m\u00e1s que conceptuales. Seg\u00fan la \u00faltima encuesta IT Buyer Pulse Check de BCG, m\u00e1s de 90% de las empresas han manifestado su intenci\u00f3n de implantar soluciones de IA ag\u00e9ntica en los pr\u00f3ximos tres a\u00f1os. Las menciones a la IA ag\u00e9ntica en los archivos de las empresas de software se han multiplicado por doce en el \u00faltimo a\u00f1o, lo que subraya su creciente relevancia en el panorama empresarial. Mientras tanto, los principales proveedores de software est\u00e1n posicionando la IA ag\u00e9ntica como una prioridad estrat\u00e9gica, como demuestra una oleada de lanzamientos de productos y adquisiciones centrados en potenciar los agentes aut\u00f3nomos y mejorar las aplicaciones de IA en los procesos empresariales.<\/p>\n\n\n\n

\"Agente
Agente inteligente InvestGlass<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

<\/span>Agentic significa utilizar el aprendizaje autom\u00e1tico para impulsar sistemas aut\u00f3nomos que act\u00faen de forma independiente, inspirados en ejemplos del mundo real.<\/strong><\/span><\/h2>\n\n\n\n

Las implicaciones para el mercado son igualmente profundas. A nivel mundial, la IA agentiva representa una oportunidad potencial de $1 bill\u00f3n, de los cuales $350\u2013450 mil millones corresponden solo a Estados Unidos, lo que supera el gasto actual de este pa\u00eds en servicios empresariales tradicionales. Si sigue la trayectoria de la computaci\u00f3n en la nube, entre $300 y 600 mil millones de esta oportunidad global podr\u00edan materializarse entre 2035 y 2040, si no antes. En este contexto, el ecosistema de socios, que incluye plataformas como InvestGlass, tiene un papel fundamental que desempe\u00f1ar a la hora de impulsar la adopci\u00f3n y la creaci\u00f3n de valor.<\/p>\n\n\n\n

En InvestGlass, nos consideramos un catalizador vital en este cambio. No nos limitamos a a\u00f1adir herramientas de inteligencia artificial a sistemas heredados; estamos construyendo una infraestructura que da soporte a sistemas de IA ag\u00e9ntica, capaces de tomar decisiones aut\u00f3nomas, aprender de forma continua y automatizar flujos de trabajo complejos con una intervenci\u00f3n humana m\u00ednima. Al hacerlo, nuestro objetivo es capacitar a las instituciones financieras y a los clientes empresariales para que no solo se adapten, sino que lideren este nuevo mundo ag\u00e9ntico.<\/p>\n\n\n\n

El mundo de los agentes: c\u00f3mo InvestGlass adopta el futuro de la automatizaci\u00f3n impulsada por la IA<\/p>\n\n\n\n

El auge de los sistemas de IA ag\u00e9ntica est\u00e1 transformando la forma en que operan las empresas, especialmente en sectores que dependen en gran medida de la automatizaci\u00f3n de procesos y la toma de decisiones. En InvestGlass, estamos plenamente comprometidos con este emocionante cambio, construyendo herramientas que reflejan una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda de la IA ag\u00e9ntica y sus aplicaciones en el mundo real dentro de los servicios financieros, la interacci\u00f3n con el cliente y la gesti\u00f3n de la cadena de suministro.<\/p>\n\n\n\n

<\/span>Definir el mundo ag\u00e9ntico<\/span><\/h3>\n\n\n\n

La IA agen\u00e9tica se refiere a inteligencia artificial<\/a> sistemas, especialmente agentes de IA aut\u00f3nomos que pueden actuar de forma independiente para perseguir objetivos complejos en entornos din\u00e1micos. En este contexto, agentic<\/em> significa poseer la capacidad de tomar la iniciativa, tomar decisiones y realizar tareas espec\u00edficas con una intervenci\u00f3n humana m\u00ednima.<\/p>\n\n\n\n

Estos sistemas combinan grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos, algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico, aprendizaje por refuerzo y procesamiento del lenguaje natural para analizar grandes cantidades de datos, generar ideas y adaptarse en funci\u00f3n de las preferencias del usuario y las interacciones anteriores. El resultado es un marco de automatizaci\u00f3n inteligente capaz de gestionar flujos de trabajo complejos y abordar tareas que antes eran dominio exclusivo de los operadores humanos.<\/p>\n\n\n\n

<\/span>Fundamentos de la IA agen\u00e9tica<\/span><\/h4>\n\n\n\n

La IA ag\u00e9ntica se refiere a una nueva generaci\u00f3n de sistemas de inteligencia artificial que pueden razonar, planificar y actuar de forma aut\u00f3noma, requiriendo una supervisi\u00f3n humana m\u00ednima. A diferencia de la IA tradicional, que suele depender de instrucciones directas o supervisi\u00f3n constante, los sistemas de IA ag\u00e9ntica est\u00e1n dise\u00f1ados para gestionar tareas complejas y tomar decisiones basadas en sus propias metas y objetivos. Estos sistemas avanzados se componen de m\u00faltiples agentes de IA que trabajan en colaboraci\u00f3n para llevar a cabo tareas complejas, aprovechando grandes modelos de lenguaje, aprendizaje autom\u00e1tico y procesamiento del lenguaje natural para comprender su entorno e interactuar con \u00e9l.<\/p>\n\n\n\n

La caracter\u00edstica definitoria de la IA ag\u00e9ntica es su capacidad para actuar de forma independiente; un agente de IA dentro de un sistema de este tipo puede evaluar situaciones, establecer sus propias metas y ejecutar acciones sin esperar la intervenci\u00f3n humana. Esta autonom\u00eda permite a la IA ag\u00e9ntica automatizar flujos de trabajo complejos, abordar desaf\u00edos multifac\u00e9ticos y adaptarse a circunstancias cambiantes en tiempo real. Al integrar capacidades de lenguaje natural y razonamiento avanzado, los sistemas de IA ag\u00e9ntica est\u00e1n preparados para revolucionar la forma en que las organizaciones abordan la resoluci\u00f3n de problemas, convirtiendo a la inteligencia artificial en un.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

<\/span>Agentes de IA y sistemas aut\u00f3nomos<\/span><\/h3>\n\n\n\n

Los sistemas de IA ag\u00e9ntica se construyen sobre la base de agentes de IA, entidades inteligentes dise\u00f1adas para gestionar tareas complejas y operar de forma independiente con una intervenci\u00f3n humana m\u00ednima. Estos agentes de IA son el motor de la IA ag\u00e9ntica, lo que permite a las organizaciones automatizar flujos de trabajo complejos y lograr resultados que antes eran inalcanzables. Al aprovechar los modelos ling\u00fc\u00edsticos de gran tama\u00f1o, los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico y el procesamiento del lenguaje natural, los agentes de IA pueden procesar datos, reconocer patrones y tomar decisiones matizadas en tiempo real.<\/p>\n\n\n\n

En el contexto de los sistemas aut\u00f3nomos, los agentes de IA desempe\u00f1an un papel crucial en la transformaci\u00f3n de c\u00f3mo las empresas abordan la gesti\u00f3n de la cadena de suministro. Por ejemplo, en las operaciones de la cadena de suministro, los agentes de IA pueden analizar grandes cantidades de datos log\u00edsticos para optimizar rutas, predecir fluctuaciones en la demanda y optimizar la gesti\u00f3n de inventarios, ofreciendo soluciones personalizadas que aumentan la eficiencia y reducen los costos. En las instituciones financieras, se conf\u00eda cada vez m\u00e1s en los agentes de IA para automatizar tareas repetitivas como la entrada de datos, las comprobaciones de cumplimiento y el monitoreo de transacciones, liberando a los expertos humanos para que se centren en decisiones m\u00e1s estrat\u00e9gicas y matizadas.<\/p>\n\n\n\n

La integraci\u00f3n de agentes de IA en sistemas de IA ag\u00e9ntica aporta numerosas ventajas. Estos sistemas pueden funcionar de forma independiente, adaptarse a condiciones cambiantes y afrontar retos complejos en entornos din\u00e1micos. Como resultado, las organizaciones experimentan una mayor satisfacci\u00f3n del cliente, tiempos de respuesta m\u00e1s r\u00e1pidos y una toma de decisiones m\u00e1s informada. Al automatizar flujos de trabajo complejos y permitir la automatizaci\u00f3n inteligente, los sistemas de IA ag\u00e9ntica permiten a las empresas mantenerse a la vanguardia en un panorama digital en r\u00e1pida evoluci\u00f3n, lo que convierte a la IA en un socio crucial para alcanzar los objetivos empresariales del mundo real.<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

<\/span>De los m\u00e9todos tradicionales a los sistemas de IA agen\u00e9tica<\/span><\/h3>\n\n\n\n

Para ilustrar el paso de los procesos empresariales convencionales a un estado ag\u00e9ntico, consideremos estos ejemplos del mundo real:<\/p>\n\n\n\n

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Ejemplos<\/p>\n<\/th>

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El \u2018viejo\u2019 mundo<\/p>\n<\/th>

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El mundo agentico<\/p>\n<\/th><\/tr>

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Marketing<\/a> viajes<\/p>\n<\/td>

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Campa\u00f1as de pruebas A\/B manuales con audiencias amplias y ajustadas con resultados imprecisos<\/p>\n<\/td>

\n

Analizar los datos en tiempo real para crear experiencias \u2018N-de-1\u2019, optimizar las campa\u00f1as publicitarias y prever las tendencias del mercado.<\/p>\n<\/td><\/tr>

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Salida al mercado<\/p>\n<\/td>

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Creaci\u00f3n de plantillas de correo electr\u00f3nico de divulgaci\u00f3n basadas en solicitudes y entrega a los representantes de ventas.<\/p>\n<\/td>

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Impulsar el movimiento de ventas completo de forma aut\u00f3noma con descubrimientos creativos, soluciones a medida y seguimientos con tacto.<\/p>\n<\/td><\/tr>

\n

Atenci\u00f3n al cliente<\/p>\n<\/td>

\n

Gesti\u00f3n de consultas b\u00e1sicas mediante respuestas est\u00e1ticas programadas (cobertura ~80%)<\/p>\n<\/td>

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Anticiparse a las necesidades de los clientes, resolver consultas complejas en tiempo real y establecer relaciones duraderas.<\/p>\n<\/td><\/tr>

\n

Cadena de suministro<\/p>\n<\/td>

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Utilizar datos hist\u00f3ricos y reglas est\u00e1ticas para prever la demanda y gestionar manualmente las excepciones<\/p>\n<\/td>

\n

Prever la demanda, activar el reaprovisionamiento y redirigir los env\u00edos de forma aut\u00f3noma para evitar interrupciones en la gesti\u00f3n de la cadena.<\/p>\n<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

<\/span>La IA actual y sus limitaciones<\/span><\/h3>\n\n\n\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, los sistemas de IA han logrado progresos notables, con avances en el aprendizaje autom\u00e1tico, el procesamiento del lenguaje natural y los modelos generativos de IA. Sin embargo, la IA actual sigue enfrent\u00e1ndose a notables limitaciones. La mayor\u00eda de los sistemas de IA actuales requieren una supervisi\u00f3n humana significativa para funcionar con eficacia, especialmente cuando se ocupan de tareas complejas que exigen adaptabilidad y una toma de decisiones matizada. En concreto, la IA actual tiene dificultades con las decisiones matizadas que requieren una comprensi\u00f3n m\u00e1s profunda del contexto y la sutileza. La IA generativa, por ejemplo, destaca en la generaci\u00f3n de contenidos, pero depende de las indicaciones humanas y carece de capacidad para actuar de forma independiente o perseguir objetivos complejos por s\u00ed sola.<\/p>\n\n\n\n

Los agentes aut\u00f3nomos de IA pueden realizar tareas espec\u00edficas, pero a menudo necesitan una programaci\u00f3n exhaustiva y tienen dificultades para adaptarse a entornos din\u00e1micos en los que las condiciones cambian r\u00e1pidamente. Aqu\u00ed es donde la IA ag\u00e9ntica se refiere a una nueva generaci\u00f3n de sistemas de IA que van m\u00e1s all\u00e1 de la automatizaci\u00f3n. Los agentes de IA ag\u00e9ntica est\u00e1n dise\u00f1ados para reconocer patrones, gestionar tareas complejas y tomar decisiones con una intervenci\u00f3n humana m\u00ednima. Al actuar de forma independiente y perseguir objetivos complejos, la IA ag\u00e9ntica representa un importante salto adelante que permite a la IA operar con mayor flexibilidad y eficacia en escenarios del mundo real.<\/p>\n\n\n\n

<\/span>Los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos y el auge de la IA agen\u00e9tica<\/span><\/h3>\n\n\n\n

Los grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos (LLM) han desempe\u00f1ado un papel crucial en la aparici\u00f3n de la IA ag\u00e9ntica. Estos modelos avanzados de IA son capaces de comprender y generar textos similares a los humanos, lo que permite a los sistemas de IA interactuar con los usuarios en lenguaje natural y responder a consultas complejas. Tambi\u00e9n se utilizan ampliamente para la generaci\u00f3n de contenidos en diversas aplicaciones, permitiendo la creaci\u00f3n de art\u00edculos, informes y otros materiales escritos de forma autom\u00e1tica. Al integrar los LLM con el aprendizaje autom\u00e1tico y el procesamiento del lenguaje natural, los sistemas de IA ag\u00e9ntica pueden gestionar tareas complejas, automatizar flujos de trabajo intrincados y tomar decisiones independientes.<\/p>\n\n\n\n

Esta combinaci\u00f3n de tecnolog\u00edas permite a la IA ag\u00e9ntica ofrecer soluciones a medida en todos los sectores. En la gesti\u00f3n de la cadena de suministro, por ejemplo, los sistemas de IA ag\u00e9ntica pueden prever la demanda, optimizar la gesti\u00f3n de la cadena y adaptarse a las interrupciones sin intervenci\u00f3n manual. En sanidad, estos sistemas pueden procesar grandes cantidades de datos para apoyar la toma de decisiones cl\u00ednicas y mejorar los resultados de los pacientes. El auge de la IA ag\u00e9ntica, impulsada por grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos, est\u00e1 sentando las bases para una nueva era de sistemas aut\u00f3nomos que pueden transformar el funcionamiento de las empresas y aportar valor.<\/p>\n\n\n\n

<\/span>Habilitaci\u00f3n de aplicaciones del mundo real: Preparaci\u00f3n de datos para agentes de IA y automatizaci\u00f3n inteligente<\/span><\/h2>\n\n\n\n

El despliegue de la IA ag\u00e9ntica requiere pasar de las nociones tradicionales de preparaci\u00f3n de datos a la creaci\u00f3n de canalizaciones de datos inteligentes y adaptables que permitan a los agentes de IA acceder a los datos y procesarlos de forma fiable en tiempo real. Estos canales deben estar respaldados por una potencia inform\u00e1tica escalable que garantice el funcionamiento y el crecimiento eficientes de los sistemas de IA ag\u00e9ntica. Las nuevas herramientas de IA generativa permiten ahora la creaci\u00f3n r\u00e1pida de mapas de conocimiento y la integraci\u00f3n de fuentes de datos estructuradas y no estructuradas (por ejemplo, correos electr\u00f3nicos, documentos, transcripciones), que antes eran dif\u00edciles de gestionar.<\/p>\n\n\n\n

Los integradores de sistemas (SI) deben ayudar a los clientes a mapear sus entornos de datos, incluidos los flujos operativos, las bases de datos, las API y los repositorios de documentos, teniendo en cuenta las normativas de datos y de IA espec\u00edficas de la industria. Para las pruebas piloto iniciales o las pruebas de concepto, el uso de datos internos, p\u00fablicos o sint\u00e9ticos disponibles puede ofrecer un valor r\u00e1pido. Tecnolog\u00edas como el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) y el Protocolo Agent2Agent (A2A) agilizan el acceso a los datos en todos los sistemas.<\/p>\n\n\n\n

A medida que los sistemas de IA ag\u00e9ntica interact\u00faan con m\u00e1s datos, mejoran continuamente la toma de decisiones. Si bien el \u00e9xito a largo plazo depende de una s\u00f3lida gobernanza y calidad de los datos, la adopci\u00f3n temprana puede lograrse centr\u00e1ndose en el dise\u00f1o inteligente de canalizaciones y aprovechando la flexibilidad de la IA gen para operar dentro de los entornos de datos existentes. Es esencial educar a los clientes en estos patrones de integraci\u00f3n en evoluci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\"Crear
Crear agentes inteligentes ricos<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

<\/span>Por qu\u00e9 es importante la IA agen\u00e9tica en el contexto empresarial<\/span><\/h3>\n\n\n\n

La IA actual ha evolucionado m\u00e1s all\u00e1 de las automatizaciones aisladas y ahora est\u00e1 causando sensaci\u00f3n al integrar toma de decisiones aut\u00f3noma<\/a> en procesos empresariales complejos. En InvestGlass, creamos soluciones basadas en IA que no se limitan a automatizar tareas repetitivas, sino que tambi\u00e9n act\u00faan de forma aut\u00f3noma, aprenden continuamente y gestionan tareas complejas de forma altamente adaptativa.<\/p>\n\n\n\n

Este cambio se ve impulsado por la potencia inform\u00e1tica escalable, los modelos de lenguaje natural y los modelos de IA entrenados para reconocer patrones, comprender textos similares a los humanos y operar dentro de normas \u00e9ticas bajo supervisi\u00f3n humana.<\/p>\n\n\n\n

Las principales ventajas son:<\/p>\n\n\n\n