Agentes de IA: Cómo elegir la mejor solución para tu empresa
Descubre las 3 categorías principales de agentes de inteligencia artificial y cuál elegir para tu negocio
Los agentes de IA se definen como sistemas basados en inteligencia artificial capaces de realizar tareas de forma autónoma o semi-autónoma en nombre de usuarios o empresas.
Dada la rápida evolución del panorama de agentes de IA, suele dividirse el mercado en tres categorías principales para facilitar su comprensión:
Plataformas personalizables para construir agentes a medida.
Agentes especializados enfocados en dominios o funciones particulares.
Agentes generalistas de propósito amplio.
Hoy te contaré lo que debes saber de cada una de ellas.
1. Plataformas personalizables
Definición y enfoque técnico: Las plataformas personalizables son entornos de desarrollo (con poco o ningún código) que permiten a organizaciones y profesionales construir sus propios agentes de IA a medida adaptados a sus necesidades. Técnicamente, estas plataformas proporcionan componentes predefinidos para ensamblar agentes: integran modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) como motores de razonamiento, ofrecen conectores a fuentes de datos (APIs, bases de conocimientos, etc.), memoria de contexto (p. ej., base de datos vectoriales para recuperación de información) y herramientas de orquestación de flujos de conversación o decisión. Muchas plataformas facilitan la creación de agentes sin necesidad de programar extensamente, a través de interfaces visuales o plantillas pre-construidas. Otras nos brindan frameworks de programación para desarrolladores, aportando librerias y abstracciones para manejar prompts, invocación de herramientas y gestión del estado conversacional.
En cuanto a la arquitectura, un agente construido en estas plataformas típicamente sigue un patrón de razonamiento y acción iterativos: el LLM interpreta la solicitud del usuario, consulta sus herramientas (por ejemplo, búsquedas, consultas a bases de datos, llamadas a sistemas internos) y genera pasos a seguir hasta cumplir la tarea.
Las plataformas proveen la infraestructura para integrar estas herramientas y datos de forma sencilla. Por ejemplo, muchas incorporan un vector store interno que almacena embeddings de documentos de la empresa, permitiendo al agente recuperar información relevante de la base de conocimientos corporativa. Asimismo, suelen soportar múltiples modelos de IA (OpenAI, Anthropic, modelos open-source, etc.), dando flexibilidad para elegir el modelo más adecuado o económico en cada caso.
En el caso de frameworks como LangChain o AutoGen, el enfoque técnico consiste en proporcionar clases y APIs para definir cadenas de prompts y agentes que pueden usar herramientas. Estos frameworks implementan patrones avanzados (por ejemplo, el patrón ReAct para que el agente razone y use herramientas iterativamente, colaboración de múltiples sub-agentes, etc.), pero requieren mayor pericia de desarrollo.
Ejemplos destacados: Dentro de esta categoría encontramos desde plataformas no-code/low-code hasta frameworks de desarrollo:
Beam y Relevance AI: plataformas low-code que democratizan la creación de agentes. Relevance AI permite construir agentes en minutos mediante un constructor visual, soportando varios proveedores de LLM y ofreciendo plantillas y almacenamiento de datos integrado. Beam AI, por su parte, se enfoca en la automatización de procesos agente-céntricos (“Agentic Process Automation”), con agentes generativos que manejan tareas repetitivas como extracción de datos, atención a consultas de clientes, cumplimiento regulatorio o procesamiento de pedidos. Beam provee funcionalidades empresariales como entornos alojados para desarrollo/producción, soporte a agentes autónomos, constructor visual low-code, y herramientas de monitorización y debbuging (logs de auditoría, trazabilidad) para dar transparencia a las decisiones de la IA. Ambas plataformas ejemplifican un enfoque centrado en rapidez de desarrollo y adaptación a múltiples casos de uso empresariales.
UiPath Automation / Studio: solución RPA (automatización robótica de procesos) que ha incorporado capacidades de IA generativa. Permite a usuarios diseñar flujos donde un modelo LLM puede tomar decisiones en procesos de negocio (por ejemplo, leer y comprender documentos, o manejar excepciones conversacionales) integrándose con bots RPA tradicionales. Microsoft ha lanzado una oferta similar con Copilot Studio Agent Builder, que habilita crear “copilotos” personalizados dentro de Microsoft 365 y otras aplicaciones empresariales, definiendo con lenguaje natural las acciones que el agente debe realizar en procesos de negocio.
ServiceNow AI Agent Studio: plataforma dentro del ecosistema ServiceNow que permite construir agentes asistentes para soporte de TI y operaciones. Por ejemplo, un agente que asiste a un técnico de soporte consultando la base de conocimiento y proponiendo soluciones, o automatiza la gestión de incidencias. Esta plataforma se integra con el flujo de trabajo de ServiceNow y sus datos, facilitando a administradores sin muchos conocimientos de IA la creación de agentes que ayuden a resolver casos, resumir descripciones de problemas, escalar tickets, etc..
LangChain y AutoGen (frameworks de desarrollo): herramientas para ingenieros que permiten programar agentes complejos. LangChain proporciona módulos para definir herramientas (funciones arbitrarias que el LLM puede invocar, por ejemplo buscar en Google, consultar una base SQL, llamar a una API), memorias conversacionales, y plantillas de prompt avanzadas. Esto habilita crear agentes personalizados con lógica a medida, por ejemplo un agente que primero recupera documentos relevantes y luego responde preguntas (patrón Retrieval-Augmented Generation). AutoGen de Microsoft Research es un framework open-source orientado a sistemas multi-agente, donde varios agentes (p. ej., un agente “solucionador” y otro “evaluador”) conversan entre sí para descomponer y resolver tareas difíciles. Estas herramientas requieren habilidades de programación, pero ofrecen máxima flexibilidad para diseñar arquitecturas novedosas de agentes.
Al ser plataformas generales, los casos de uso son sumamente variados, abarcando virtualmente todos los sectores.
En resumen, use plataformas personalizables cuando su caso de negocio requiera personalización profunda y control sobre la solución de IA, y esté dispuesto a invertir en diseñarla y mantenerla. Empresas con capacidades técnicas internas fuertes podrán aprovechar frameworks de código para máxima flexibilidad, mientras que equipos más pequeños o menos técnicos pueden optar por soluciones low-code como Beam o Relevance AI para obtener valor rápidamente con menor barrera de entrada.
2. Agentes especializados (por industria o función)
Los agentes especializados son sistemas de IA diseñados y entrenados específicamente para un dominio de conocimiento o un rol funcional particular.
Estos agentes se enfocan en hacer muy bien un conjunto acotado de tareas relacionadas a una industria (salud, finanzas, legal, etc.) o a una función transversal (ventas, atención médica, investigación, desarrollo de software, etc.). Técnicamente, suelen basarse también en LLMs, pero a menudo finetuneados o complementados con datos especializados del área en cuestión, y con restricciones alineadas a las normativas o mejores prácticas de ese ámbito.
La arquitectura puede involucrar modelos de lenguaje específicos (por ejemplo, un modelo entrenado exclusivamente en textos médicos) o flujos de agente que incorporan herramientas propias del dominio (por ej., un agente médico que consulta bases de datos de fármacos, un agente legal que busca jurisprudencia, etc.). Muchos agentes especializados integran también validaciones o supervisión por expertos humanos en su ciclo, para garantizar la calidad y seguridad de sus recomendaciones antes de entregarlas.
Es útil distinguir agentes especializados horizontales (por función) vs verticales (por industria):
Horizontales: Abordan una función que aparece en múltiples industrias. Por ejemplo, un agente de ventas puede usarse en empresas de software, manufactura o retail, adaptando sus conocimientos pero con la misma misión (automatizar y mejorar el proceso de venta). Aquí la especialización radica en entender profundamente cómo se realiza esa función (ventas, marketing, servicio al cliente) y contar con conocimientos/habilidades específicos de esa función (p. ej., manejo de objeciones de clientes, priorización de oportunidades, etc.).
Verticales: Son agentes diseñados para las particularidades de un sector específico. Por ejemplo, un agente para salud conoce terminología médica, protocolos clínicos y consideraciones éticas de ese dominio; un agente para finanzas entiende de contabilidad, cumplimiento regulatorio financiero, etc. Estos agentes verticales normalmente incorporan en su entrenamiento grandes cantidades de datos del sector (p. ej., literatura médica, guías de tratamiento, o en finanzas, leyes tributarias, históricos de mercado) y rulesets que acotan su comportamiento dentro de lo aceptable en ese campo.
Ejemplos destacados:
Agentes de investigación “Deep Research” (OpenAI y Google): OpenAI lanzó Deep Research, un agente especializado en labores de investigación y análisis de información. A diferencia de ChatGPT tradicional, Deep Research autónomamente realiza búsquedas web, selecciona qué enlaces abrir, lee múltiples fuentes y sintetiza un informe detallado con citas. Su arquitectura combina un modelo de lenguaje optimizado para razonamiento de nivel experto (OpenAI mencionó que usa una versión especializada de su modelo “o3” enfocada en análisis) con un orquestador que implementa pasos de planificación, búsqueda iterativa y recopilación de hallazgos. Internamente, el agente genera un plan de investigación, delibera sobre qué información es relevante, incluso decide descartar pistas poco fructíferas, antes de compilar resultados finales. Estrategias como “cadena de pensamientos” son visibles al usuario, mostrando cómo el agente evalúa su progreso.
Google lanzó una herramienta similar de investigación profunda ligada a su modelo Gemini.
Agentforce (Salesforce) – agente para ventas, servicio y marketing: Agentforce es la plataforma de Salesforce para agentes autónomos en el ámbito CRM. Viene con agentes especializados en varias funciones horizontales: Service Agent (soporte al cliente 24/7 más avanzado que chatbots tradicionales), Sales Agent (asistente virtual de ventas que atiende prospectos, agenda reuniones, sigue leads) y Marketing Agent (optimiza campañas, personaliza contenido), entre otros. Técnicamente, Agentforce se integra con la Salesforce Data Cloud, usando los datos del cliente (historiales, perfiles) en tiempo real, y un motor de razonamiento llamado Atlas que actúa como el “cerebro” entrenado para comportarse como un experto en CRM. Esto le permite, por ejemplo, analizar el pipeline de ventas y priorizar automáticamente oportunidades, o resolver consultas de servicio accediendo al caso del cliente, todas acciones basadas en reglas y aprendizaje de los datos CRM de la empresa.
Hippocratic AI – agente vertical para salud: Hippocratic AI es una startup que desarrolla un agente de IA centrado en atención médica. Su enfoque es construir el primer modelo de lenguaje orientado a seguridad clínica, con el objetivo de asistir en tareas no diagnósticas de cara al paciente (por ejemplo, orientación pre- y post- consulta, preguntas sobre preparación para procedimientos, soporte administrativo). A nivel técnico, Hippocratic entrenó un conjunto de modelos (llamado “Polaris”, con trillones de parámetros en conjunto) exclusivamente en datos médicos validados, y aplica un riguroso método de evaluación de seguridad denominado RWE-LLM (Real World Evaluation) para validar las respuestas del agente en escenarios clínicos reales. Saben que en salud es crucial minimizar al máximo las alucinaciones o consejos incorrectos, por ello su prioridad es la precisión y empatía antes que la creatividad.
Otros ejemplos: OpenAI ha mencionado su interés en agentes especializados de investigación científica (más allá de Deep Research, que es general en temática, podrían crear agentes dedicados a química, a revisión de código, etc.). También surgen agentes especializados en programación/codificación (p.ej., Cursor, Replit, Amazon CodeWhisperer o GitHub Copilot X tienen componentes que actúan como “agentes” ingenieros de software). En finanzas, Bloomberg desarrolló BloombergGPT, un modelo de lenguaje entrenado con datos financieros, que podría considerarse base para agentes financieros internos que entiendan terminología bursátil y realicen análisis con conocimiento de causa. Cada industria con suficientes datos y casos de uso repetibles está viendo la aparición de estos agentes a medida.
Por definición, aquí los casos de uso son los propios procesos núcleo de cada industria o función
Los agentes especializados son preferibles cuando la precisión y contexto de dominio son críticos para el negocio.
En conclusión, los agentes especializados deben emplearse cuando la calidad y seguridad de la tarea requieren un nivel de conocimiento experto que las IA generalistas o plataformas genéricas no garantizan. Son una excelente opción para sectores fuertemente regulados o con jergas y datos muy específicos. También cuando la tarea a automatizar tiene un alto valor estratégico (ej. ventas) que justifica invertir en la mejor IA posible para ello. La recomendación general es adoptar agentes especializados de la mano de los expertos humanos del dominio: incorporarlos al flujo de trabajo como apoyo inicialmente, validad su desempeño, y a medida que demuestren su utilidad y fiabilidad, escalar su autonomía en ese campo.
3. Agentes generalistas (asistentes de propósito amplio)
Los agentes generalistas son inteligencias artificiales diseñadas para ser amplios asistentes digitales multiuso, capaces de manejar una gran variedad de tareas y contextos. A diferencia de un agente construido para un proceso específico, aquí hablamos de agentes “todoterreno” que un usuario (ya sea un consumidor final o un empleado) le puede dar casi cualquier objetivo digital y el agente intentará cumplirlo navegando aplicaciones tal como lo haría una persona.
En sus arquitectura, estos agentes combinan potentes modelos multimodales con una interfaz que les permite percibir y actuar en entornos gráficos. En otras palabras, integran visión por computadora (para “ver” pantallas o contenido web) con la capacidad de controlar mouse y teclado virtualmente. Un ejemplo emblemático es OpenAI Operator, que utiliza el modelo Computer-Using Agent (CUA) basado en GPT-4 con visión y reforzado con aprendizaje por refuerzo para interactuar con interfaces gráficas. Este modelo CUA permite que el agente observe la pantalla (a través de capturas) e imite las acciones de un usuario (clics, scroll, tipeo), posibilitando que realice tareas en cualquier sitio web o software sin requerir integraciones vía API.
El enfoque técnico suele implicar un ciclo repetitivo de percepción-decisión-acción: el agente toma una captura de pantalla del entorno actual, la analiza con su modelo (que interpreta texto e iconos en pantalla), razona el siguiente paso a tomar para avanzar hacia el objetivo, ejecuta esa acción (p. ej., hacer clic en un botón, ingresar texto en un campo), y luego vuelve a percibir la pantalla actualizada para decidir el siguiente paso. Internamente, el agente generalista descompone instrucciones complejas en subtareas secuenciales. Si encuentra un error (por ejemplo, un clic no produjo el resultado esperado), puede auto-corregir intentando una alternativa gracias a sus capacidades de razonamiento y a haber sido entrenado con retroalimentación humana para persistir ante obstáculos. Estos agentes suelen ejecutarse en entornos aislados o máquinas virtuales en la nube por seguridad y para no interferir con la máquina local del usuario. Por ejemplo, Google Project Mariner inicialmente corría en el navegador local del usuario, pero Google migró a usar instancias en la nube donde el agente puede realizar hasta 10 tareas simultáneamente en segundo plano.
Dentro de esta categoría tenemos los desarrollos de productos de los grandes proveedores de IA:
OpenAI Operator: Es uno de los primeros agentes generalistas disponibles comercialmente (en fase previa de investigación, lanzado a algunos usuarios Pro en 2025). Operator cuenta con un navegador web integrado donde el agente puede autonomamente visitar páginas, rellenar formularios, hacer compras en línea, etc., siguiendo instrucciones como “Por favor, reserva un vuelo para tal fecha” o “Encuentra y compra entradas para el cine”. Su núcleo es el modelo GPT-4o con capacidad de visión (GPT-4 con inputs visuales) especializado para uso de computadoras (CUA). Un aspecto interesante es que no necesita que los servicios web tengan API: puede interactuar con cualquier sitio usando la interfaz gráfica igual que un humano. No obstante, está fuertemente restringido en tareas sensibles: por seguridad, pide confirmación al usuario antes de acciones críticas (ej. pagos, enviar emails) y delega al usuario ingreso de credenciales o CAPTCHA, de modo que el control último recae en la persona.
Claude con “Computer Use” de Anthropic: Anthropic integró una capacidad similar de agente de uso de computadora en su modelo Claude 3.5, denominándola simplemente Computer Use. Lanzada a finales de 2024 vía API pública, permite a desarrolladores instruir a Claude para realizar tareas en entornos simulados: ver pantallas, mover cursor, teclear. Es decir, Anthropic optó por ofrecer esto como una capacidad para desarrolladores (por ejemplo, en plataformas como Amazon Bedrock o Google Vertex AI) más que como un producto de usuario final independiente. Empresas como Replit empezaron a usar Claude con Computer Use para evaluar automáticamente aplicaciones web dando clicks y comprobando funcionalidades. Anthropic enfatiza la necesidad de desplegar estos agentes con cuidado, recomendando iniciar con tareas de bajo riesgo dado que aún cometen errores en acciones aparentemente simples (p.ej. desplazarse por una página, arrastrar objetos).
Project Mariner de Google: Es el agente generalista de Google DeepMind, construido sobre su modelo multimodal Gemini. Anunciado a finales de 2024 y extendido a más usuarios en 2025, Mariner se ofrece inicialmente como parte de un plan premium de Google y vía API en Google Cloud. Su función es integrarse en la experiencia de búsqueda de Google (“AI Mode” de Search Labs) para que los usuarios deleguen tareas completas. Por ejemplo, en vez de mostrar enlaces, Mariner puede directamente “hacer” cosas: si un usuario dice “Compra los ingredientes de esta receta”, el agente visitará diferentes supermercados en línea, comparará precios y gestionará la compra, todo dentro de la interfaz conversacional de Google. Google destaca la visión de que este tipo de agente cambiará la forma en que interactuamos con Internet, pasando de la búsqueda manual al delegar objetivos a un asistente. En cuanto a capacidades, Mariner compite directamente con Operator y otros, y también opera mediante un navegador simulado.
Los agentes generalistas, por su naturaleza amplia, tienen aplicaciones tanto en el ámbito personal como empresarial, especialmente para automatizar flujos de trabajo que involucran múltiples aplicaciones o sitios web
En resumen, los agentes generalistas apuntan a un futuro donde deleguemos muchas tareas digitales. Hoy en día, conviene usarlos en automatizaciones supervisadas y casos no críticos, aprovechando su versatilidad pero conscientes de que aún no son infalibles. Con la madurez, podrían convertirse en una pieza estándar en la productividad personal y empresarial, de forma análoga a como hoy usamos asistentes tipo Siri o Alexa, pero mucho más capaces.
Conclusión
Cada categoría de agentes de IA ofrece un valor distinto. Las plataformas personalizables brindan control y adaptación, adecuadas para empresas que quieren incorporar IA en sus flujos propios de manera diferenciada. Los agentes generalistas apuntan a una experiencia ubicua donde la IA se convierte en un asistente omnipresente para todo tipo de tareas, aunque están madurando aún y encajan mejor como apoyo en tareas repetitivas o integraciones rápidas entre herramientas. Los agentes especializados demuestran cómo la IA puede profundizar en roles específicos, potenciando áreas de negocio con conocimiento y rigor, siendo indispensables en entornos donde la exactitud lo es todo.
En la práctica, muchas organizaciones adoptarán un enfoque híbrido: por ejemplo, utilizarán agentes especializados (o custom) para sus procesos core diferenciadores, mientras aprovechan agentes generalistas para tareas auxiliares o personales de los empleados. Lo importante es evaluar caso por caso el equilibrio entre autonomía de la IA y control humano/empresarial necesario, así como el costo-beneficio de cada solución. Con la rápida evolución de estas tecnologías, es clave mantenerse actualizado sobre las mejoras y nuevos agentes que surjan, siempre alineando su uso con la estrategia de negocio, la ética y la normativa vigente.