Agentic AI (IA de agentes)

Los agentes de IA representan la próxima frontera en inteligencia artificial, capaz de tomar decisiones y actuar de forma independiente con una supervisión humana mínima. Gartner los ha identificado como la principal tendencia tecnológica estratégica para 2025, y se estima que los agentes de IA para empresas crezcan a una asombrosa tasa compuesta anual del 46,2 % entre 2025 y 2030. Para 2028, los analistas predicen que al menos el 15 % de las decisiones laborales cotidianas se tomarán de forma autónoma mediante sistemas de IA agéntica, en comparación con prácticamente ninguna en 2024.

Agentic AI o IA de agentes, es una forma sofisticada de inteligencia artificial que puede alcanzar objetivos específicos con una supervisión limitada, imitando los procesos de toma de decisiones humanos. A diferencia de los modelos tradicionales de IA que operan dentro de limitaciones predefinidas, la IA agentiva muestra autonomía y un comportamiento orientado a objetivos. El término “agentiva” o “de agentes” se refiere a la capacidad de estos sistemas para actuar de forma independiente y decidida con el fin de alcanzar los resultados deseados.

Esta tecnología se basa en técnicas de IA generativa mediante la aplicación de las capacidades de los grandes modelos de lenguaje (LLM) en entornos dinámicos. Mientras que la IA generativa se centra principalmente en crear contenido basado en patrones aprendidos, la IA agéntica amplía esta capacidad para completar tareas complejas de forma autónoma. Un sistema de agentes de IA puede realizar múltiples acciones en secuencia, como analizar datos, hacer recomendaciones y ejecutar decisiones sin la orientación continua de los humanos.

El avance más significativo de los sistemas de agentes s es su capacidad para mantener objetivos a largo plazo y gestionar tareas de resolución de problemas de múltiples pasos sin una supervisión constante. Estos sistemas combinan la flexibilidad de los LLM con las características estructuradas de la programación tradicional. Este enfoque innovador permite a los agentes de IA funcionar más como asistentes humanos que como herramientas de software convencionales.

Los agentes de IA operan a través de un ciclo continuo de percepción, razonamiento, acción y aprendizaje. Este marco de cuatro pasos permite a los agentes de IA interpretar datos complejos, tomar decisiones conscientes del contexto y perfeccionar sus capacidades con el tiempo, al tiempo que mantienen la alineación con los objetivos de la organización.

Percepción: conciencia del entorno

Agentic AI comienza recopilando y procesando datos de diversas fuentes, incluidos sensores de IoT, bases de datos empresariales e interacciones de usuarios en tiempo real. La visión artificial avanzada y el procesamiento del lenguaje natural permiten a los sistemas reconocer patrones, extraer características clave y construir una comprensión contextual de su entorno operativo.

Razonamiento: análisis estratégico

Durante la fase de razonamiento, los LLM actúan como motores cognitivos, interpretando tareas, generando soluciones potenciales y coordinando submodelos especializados para funciones específicas. Técnicas como la generación aumentada por recuperación permiten a los agentes acceder a bases de conocimiento propias, al tiempo que mantienen los protocolos de seguridad de la empresa.

Acción: ejecución orientada a objetivos

Los sistemas de agentes traducen las decisiones en acciones concretas mediante integraciones de API con software empresarial, herramientas de automatización de procesos robóticos y plataformas externas. Las barreras de seguridad garantizan que las acciones se mantengan dentro de los límites éticos y operativos predefinidos. Por ejemplo, un sistema de agentes puede aprobar automáticamente las reclamaciones de seguros rutinarias inferiores a 10.000 dólares, mientras que los casos de mayor cuantía se remiten a revisión humana.

Aprendizaje: mejora continua

Un mecanismo de “volante de inercia de datos” que se refuerza a sí mismo permite a la IA de agentes aprender de cada interacción. Los resultados satisfactorios refuerzan los parámetros del modelo mediante el aprendizaje por refuerzo, mientras que los resultados inesperados desencadenan una recalibración adaptativa de las jerarquías de decisión. Este sistema de circuito cerrado permite optimizar el rendimiento sin necesidad de volver a entrenar manualmente, lo cual es fundamental para mantener la relevancia en sectores que evolucionan rápidamente, como la ciberseguridad y los mercados financieros.

Al iterar a través de estas etapas interconectadas, los sistemas de IA de agentes desarrollan capacidades de resolución de problemas cada vez más sofisticadas, al tiempo que se mantienen alineados con las prioridades empresariales en constante evolución. La combinación de flexibilidad generativa y controles deterministas de la arquitectura la posiciona como una solución transformadora para las empresas que navegan por paisajes digitales complejos.

La IA de agentes y la IA generativa son ramas distintas de la inteligencia artificial con capacidades complementarias. La IA generativa se especializa en crear contenido original, como texto, imágenes o código, identificando patrones en los datos de entrenamiento y produciendo resultados en respuesta a las indicaciones del usuario. Herramientas como ChatGPT y DALL-E ejemplifican esta tecnología, que destaca por aumentar la creatividad humana y automatizar tareas basadas en el contenido.

Por el contrario, la IA agentiva se centra en la toma de decisiones autónoma y la acción orientada a objetivos. Aprovecha los LLM y el aprendizaje automático para analizar entornos, planificar estrategias y ejecutar procesos de múltiples pasos sin supervisión humana continua. Por ejemplo, los sistemas de agentes pueden ajustar de forma autónoma los precios del inventario o resolver incidencias informáticas interpretando el contexto e iniciando acciones.

Mientras que la IA generativa opera de forma reactiva basándose en los aportes de los usuarios, la IA agentiva identifica de forma proactiva los objetivos y se adapta a las condiciones dinámicas. Las empresas suelen implementar la IA generativa para la generación de contenidos y el análisis de datos, mientras que la IA agentiva impulsa flujos de trabajo autónomos en áreas como la respuesta a amenazas de ciberseguridad y la optimización de la cadena de suministro.

Los agentes de IA transforman las operaciones empresariales al permitir la toma de decisiones autónoma y la resolución adaptativa de problemas. Sus ventajas abarcan la eficiencia organizativa, la innovación y el crecimiento estratégico, lo que ofrece a las empresas una ventaja competitiva en mercados dinámicos.

• Eficiencia operativa: La IA de agentes automatiza flujos de trabajo complejos y de múltiples pasos, desde la gestión del inventario hasta el servicio al cliente, lo que reduce la intervención manual y acelera la finalización de las tareas. Esto agiliza las operaciones y mantiene una calidad constante, lo que permite a los equipos centrarse en iniciativas de mayor valor.
• Mejora de la toma de decisiones: Al sintetizar datos en tiempo real y patrones históricos, la IA agentiva ofrece decisiones contextuales alineadas con los objetivos empresariales. Su capacidad para equilibrar el razonamiento probabilístico con las restricciones normativas minimiza los errores y garantiza el cumplimiento normativo en todos los sectores.
• Impulso a la innovación: La IA de agentes “permite la creación de nuevas herramientas financieras, como asesores robóticos personalizados o sistemas de gestión de activos adaptativos que ajustan las estrategias en tiempo real en función de los cambios del mercado y las preferencias de los clientes”, según el Foro Económico Mundial.
• Escalabilidad: Estos sistemas se adaptan dinámicamente para gestionar cargas de trabajo fluctuantes, desde picos de demanda estacionales hasta interrupciones operativas inesperadas. Esta elasticidad favorece el crecimiento empresarial sin necesidad de aumentar proporcionalmente la plantilla o la infraestructura.
• Aprendizaje adaptativo: La IA de agentes perfecciona continuamente sus estrategias mediante bucles de retroalimentación iterativos, mejorando la precisión y la capacidad de respuesta con el tiempo. Esta autoptimización garantiza la relevancia en medio de las condiciones cambiantes del mercado y los retos emergentes.
• Gestión de riesgos: La detección proactiva de anomalías permite identificar tempranamente las amenazas, desde filtraciones de datos hasta cuellos de botella en la cadena de suministro. Los protocolos de respuesta autónoma mitigan los riesgos antes de que se agraven, salvaguardando la continuidad operativa.
• Reducción de la brecha de talento: “La fuerza laboral global en ciberseguridad se enfrenta a una escasez de 3,4 millones de profesionales”, informa Destiny Young, una veterana ingeniera de ciberseguridad. “La IA agentiva actúa como un multiplicador de fuerzas al automatizar tareas repetitivas como el análisis de phishing y la supervisión de endpoints”.
• Optimización de la experiencia del cliente: La IA de agentes “se basa en tendencias como la banca abierta y las finanzas integradas para ofrecer a los consumidores agentes de IA altamente personalizados”, añade el Foro Económico Mundial. Esto impulsa el compromiso al tiempo que reduce los tiempos de respuesta y la fricción operativa.

Estas ventajas posicionan a la IA agentiva como un catalizador de la agilidad organizativa. Su integración supone un salto estratégico hacia modelos de negocio autónomos y preparados para el futuro.

La IA agentiva está impulsando la innovación en todos los sectores al optimizar de forma autónoma las operaciones y reforzar las defensas digitales. A continuación, se presentan casos de uso ampliados que destacan su versatilidad a la hora de abordar los retos actuales de los negocios y la ciberseguridad.

Aplicaciones empresariales

• Optimización de la cadena de suministro: La IA de agentes ajusta dinámicamente los niveles de inventario y las rutas logísticas mediante el análisis de las señales de demanda en tiempo real, los retrasos de los proveedores y las tendencias del mercado. Esto reduce los costes de exceso de existencias y garantiza entregas puntuales incluso durante interrupciones como cierres de puertos o fenómenos meteorológicos.
• Eficiencia del servicio de atención al cliente: Los agentes de IA resuelven las consultas rutinarias interpretando la intención del cliente, accediendo a bases de conocimiento y ejecutando pasos de resolución de problemas. Esto reduce los tiempos de espera hasta en un 40 % y libera a los agentes humanos para que se ocupen de casos complejos, ya sean emocionales o técnicos.
• Automatización de los recursos humanos: Desde el cribado de currículos hasta la incorporación, la IA agentiva acelera la contratación identificando a los mejores candidatos y programando entrevistas en función de la disponibilidad de los reclutadores. Garantiza el cumplimiento de la legislación laboral actualizando dinámicamente los procesos a medida que evolucionan las normativas.
• Detección de fraudes financieros: Los sistemas de agentes supervisan las transacciones en tiempo real y señalan anomalías como patrones de compra inusuales o intentos de acceso a cuentas. Se ha demostrado que estos modelos reducen las pérdidas relacionadas con el fraude hasta en un 50 % en el sector bancario, ya que congelan de forma autónoma las cuentas sospechosas y alertan a los analistas.
• Optimización de campañas de marketing: Los agentes de IA personalizan la entrega de contenidos, analizando el comportamiento de los clientes en todos los canales, ajustando las pujas publicitarias y realizando pruebas A/B de los mensajes en tiempo real. Esto aumenta las tasas de conversión y mantiene la coherencia de la marca en los mercados globales.

Aplicaciones de ciberseguridad

• Detección y prevención de amenazas: La IA agentiva correlaciona datos de terminales, cortafuegos y entornos en la nube para identificar amenazas ocultas, como los exploits de día cero. Bloquea de forma autónoma las direcciones IP maliciosas y aísla los dispositivos comprometidos antes de que los ataques se intensifiquen.
• Automatización de la respuesta a incidentes: Durante las infracciones, los sistemas de agentes ejecutan protocolos de contención (revocación de credenciales de acceso, desactivación de cuentas infectadas e inicio de copias de seguridad) en cuestión de segundos. Esto minimiza el tiempo de permanencia y limita el tiempo de inactividad operativa.
• Gestión de la seguridad en la nube: Los agentes de IA escanean continuamente las configuraciones de la nube en busca de configuraciones incorrectas o API expuestas, aplicando automáticamente parches y actualizando los controles de acceso.
• Gobernanza de identidades y accesos: La IA de agentes aplica el acceso con privilegios mínimos mediante el análisis de las funciones de los usuarios, la seguridad de los dispositivos y los contextos de inicio de sesión. Ajusta de forma autónoma los permisos en situaciones de alto riesgo, como tras detectar un intento de phishing en la cuenta de un ejecutivo.

Otra ventaja fundamental para la ciberseguridad es la reducción drástica de la fatiga por alertas. “Los equipos de seguridad suelen recibir miles de alertas al día, muchas de las cuales son falsos positivos”, añade Young. “La IA agentiva clasifica de forma autónoma estas alertas, descartando las benignas y escalando las de alto riesgo. Esto reduce el tiempo medio de investigación (MTTI) hasta en un 90 %, lo que permite a los analistas centrarse en tareas críticas”.

Al abordar tanto la eficiencia operativa como la ciberresiliencia, IA agentiva permite a las organizaciones innovar con confianza mientras mantienen una postura de seguridad sólida.

La IA de agentes se basa en LLM como GPT-4 como fundamento cognitivo. Estos modelos permiten a los sistemas interpretar tareas, generar soluciones y coordinar submodelos especializados para funciones que abarcan el análisis de datos y el control robótico. Los LLM integran la generación aumentada por recuperación para combinar datos empresariales propios con entradas en tiempo real. Este proceso garantiza que las decisiones se ajusten al conocimiento de la organización y a los requisitos de cumplimiento.

Durante la ejecución, los agentes interactúan con el software empresarial y los dispositivos IoT a través de integraciones API. Las barreras de seguridad predefinidas imponen límites éticos y operativos, como la automatización de las reclamaciones de seguros dentro de los límites aprobados y el marcado de excepciones para su revisión por parte de personas.

La arquitectura depende de plataformas de coordinación de IA para coordinar flujos de trabajo multiagentes. Herramientas como los sistemas basados en BPMN de Camunda modelan procesos, delegan tareas y sincronizan estados en entornos distribuidos. Los marcos de computación distribuida permiten a los agentes operar en distintos servidores, escalar según las demandas de carga de trabajo y mantener la fiabilidad del sistema.

El aprendizaje por refuerzo y los modelos probabilísticos impulsan la mejora continua al refinar las decisiones a través de bucles de retroalimentación. Estos mecanismos permiten que sistemas como Coscientist optimicen las reacciones químicas de forma autónoma y capacitan a los marcos de IA de vanguardia para adaptarse a las necesidades de los usuarios en tiempo real. Juntas, estas tecnologías crean sistemas adaptativos que fusionan la flexibilidad generativa con los controles deterministas, fomentando la innovación y garantizando al mismo tiempo la estabilidad operativa.

La implementación de la IA de agentes plantea desafíos complejos que requieren una gobernanza proactiva de la IA para equilibrar la innovación con la responsabilidad ética. Las organizaciones deben abordar estas consideraciones clave para garantizar una implementación segura y equitativa.

• Riesgos para la privacidad y la seguridad de los datos: Los sistemas de IA de agentes procesan datos confidenciales a través de múltiples puntos de contacto, lo que crea vulnerabilidades si fallan los protocolos de seguridad. La naturaleza autónoma de estos sistemas amplifica los riesgos, ya que los agentes de IA a menudo requieren un amplio acceso a las redes empresariales y a las bases de datos de clientes para ejecutar tareas.
• Amplificación de sesgos: La IA agentiva puede perpetuar los sesgos incorporados en los datos de entrenamiento o en los árboles de decisión defectuosos, especialmente en ámbitos de alto riesgo como la contratación o la concesión de préstamos. A diferencia de los algoritmos estáticos, sus capacidades de autoaprendizaje corren el riesgo de amplificar las disparidades con el tiempo si no se supervisan rigurosamente.
• Lagunas en la rendición de cuentas: Determinar la responsabilidad de las acciones impulsadas por la IA sigue siendo un obstáculo crítico. Un estudio del MIT de 2024 reveló que “las empresas que utilizan flujos de trabajo multiagente se enfrentan a lagunas en la rendición de cuentas debido a derechos de decisión y protocolos de gobernanza mal definidos, especialmente en entornos complejos y autónomos”. Esta ambigüedad complica la respuesta a los incidentes y erosiona la confianza de las partes interesadas.
• Déficits de transparencia: La naturaleza de “caja negra” de muchos sistemas de agentes dificulta la auditoría y el cumplimiento, especialmente en sectores regulados. Cuando los agentes de IA ajustan sus estrategias de forma autónoma sin explicaciones comprensibles para los humanos, las partes interesadas tienen dificultades para validar las vías de decisión.
• Fragmentación normativa: Las normas globales divergentes, como la estricta Ley de IA de la UE vs. las directrices más flexibles de EE. UU., plantean retos de cumplimiento para las implementaciones multinacionales. Los sistemas de agentes que operan en distintas jurisdicciones deben sortear requisitos contradictorios en materia de transparencia y supervisión humana.

Para mitigar estos problemas, las organizaciones están adoptando marcos de explicabilidad y comités de revisión ética específicamente diseñados para la IA autónoma. La colaboración proactiva entre desarrolladores, equipos jurídicos y responsables políticos sigue siendo esencial para aprovechar de forma responsable el potencial de la IA agentiva.

La IA de agentes está llamada a redefinir las operaciones empresariales y las estrategias de ciberseguridad, y los líderes del sector prevén su adopción generalizada para 2030. Gartner prevé que el 80 % de los problemas comunes de atención al cliente se resolverán de forma autónoma para 2029, mientras que el director ejecutivo de Salesforce prevé que habrá 1000 millones de agentes de IA en servicio para 2026. Estos sistemas evolucionarán hacia redes colaborativas “multiagente”, que coordinarán tareas entre departamentos y mantendrán una gobernanza centralizada, un cambio que Forbes destaca como fundamental para la innovación en la industria vertical.

En materia de ciberseguridad, es probable que la IA agentiva se convierta en un arma de doble filo. Malwarebytes advierte de que los ataques de ransomware impulsados por la IA podrían multiplicarse exponencialmente a medida que los delincuentes implementen sistemas autónomos para explotar las vulnerabilidades. Por el contrario, Microsoft y CrowdStrike son pioneros en el desarrollo de agentes de IA que neutralizan de forma autónoma las amenazas en cuestión de segundos, lo que podría reducir la respuesta ante las infracciones.

Los marcos emergentes, como LLM Agent Honeypot de Palisade Research, tienen como objetivo contrarrestar las amenazas impulsadas por la IA mediante tácticas de engaño proactivas. A medida que aumentan las preocupaciones éticas, los expertos abogan por certificaciones de seguridad de la IA y protocolos de supervisión en tiempo real para evitar el uso indebido. Para 2035, la IA agentiva podría formar ecosistemas de seguridad con capacidad de autorreparación, que predicen vulnerabilidades, parchean sistemas y adaptan las defensas de forma autónoma, al tiempo que mantienen la responsabilidad humana.

La IA de agentes ofrece un potencial transformador para las estrategias de ciberseguridad y permite a las organizaciones combatir las amenazas en constante evolución con una velocidad y precisión sin precedentes. Al detectar anomalías de forma autónoma, neutralizar ataques y adaptarse a nuevas tácticas, estos sistemas reducen los tiempos de respuesta de horas a segundos. Los equipos de seguridad que aprovechan la IA agentiva pueden automatizar tareas rutinarias como la clasificación de alertas y el análisis de phishing, lo que permite a los analistas enfocarse en la búsqueda estratégica de amenazas y en investigaciones complejas.

Según un informe del Foro Económico Mundial, “alrededor del 72 % de los encuestados señala un aumento de los riesgos cibernéticos en las organizaciones, y el ransomware sigue siendo una de las principales preocupaciones. Casi el 47 % de las organizaciones menciona como principal preocupación los avances adversos impulsados por la inteligencia artificial generativa (GenAI), que permiten ataques más sofisticados y escalables”.

Sin embargo, su adopción requiere una cuidadosa consideración de riesgos como las vulnerabilidades de la capa de orquestación y las brechas de propagación de la identidad. Para evitar la explotación maliciosa de los sistemas autónomos, es esencial contar con medidas de protección sólidas, como puertas de enlace de IA para la validación de entradas, entornos de pruebas aislados y controles de acceso granulares. Las empresas también deben abordar los retos de la rendición de cuentas mediante pistas de auditoría y la validación humana en el bucle para las decisiones críticas.

Las organizaciones con visión de futuro ya están implementando IA agentiva para aislar de forma autónoma los dispositivos infectados con ransomware, aplicar políticas de confianza cero en entornos de nube y predecir vectores de ataque mediante análisis de comportamiento. A medida que los ciberdelincuentes utilizan la IA como arma, la adopción de estos sistemas se convierte no solo en una ventaja, sino en una necesidad imperiosa.

El camino a seguir exige marcos colaborativos en los que los agentes de IA y los analistas evolucionen conjuntamente: las máquinas se encargan de la escala y la velocidad, y los humanos guían la estrategia y la ética. Las organizaciones que implementen IA agentiva con protocolos de seguridad por capas y supervisión continua liderarán la próxima ola de ciberresiliencia, convirtiendo la inteligencia autónoma en una ventaja defensiva sostenible.

A medida que las ciberamenazas evolucionan en complejidad y escala, la integración de la IA agentiva en su marco de ciberseguridad puede desbloquear nuevos niveles de defensa proactiva y agilidad operativa. La detección autónoma de amenazas, la respuesta en tiempo real y las capacidades de aprendizaje adaptativo posicionan a las organizaciones para contrarrestar ataques sofisticados, al tiempo que preparan sus estrategias de seguridad para el futuro.

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