Los Siete Tipos de Agentes de IA

Recientemente, se ha hablado mucho sobre los Agentes de IA (Agentes de Inteligencia Artificial). Parece que los agentes son el tema más importante en este momento, no solo en la industria de la IA, sino para todas las empresas. Esto probablemente se debe al alcance expandido que los agentes pueden lograr en proyectos dentro de las corporaciones; mientras que los agentes individuales pueden manejar tareas específicas, el poder real surge cuando los agentes especializados colaboran para resolver problemas complejos. Algunos lo llaman Transformación por Agentes, Adopción de Agentes o la “Agentificación” de la Economía, pero además del nombre, los Agentes de IA se han convertido en parte de las operaciones diarias de cualquier empresa. 

Andrew Ng, el franco cerebro de la IA detrás de muchos nuevos emprendedores, startups y nuevos modelos de negocio, estuvo hablando de agentes durante un tiempo, y, como siempre en el campo de la IA, sus predicciones se hicieron realidad [1]. Hoy vivimos en la Era de los Agentes de IA. Recientemente, The Information publicó un buen artículo sobre el tema [2] , lo que generó cierta discusión [3] [4]. 

En pocas palabras, un agente de IA es un sistema de software inteligente diseñado para realizar de forma autónoma tareas de varios pasos y perseguir objetivos específicos sin la intervención humana constante. A diferencia de los chatbots básicos, estos agentes poseen capacidades avanzadas de razonamiento, planificación y memoria, lo que les permite aprender, adaptarse y tomar decisiones de forma independiente. La web está ahora llena de siete tipos distintos de agentes de IA, cada uno con un propósito único y ofreciendo oportunidades sin precedentes para la innovación.

En resumen, los siete tipos de agentes de IA son:

1. Agentes de tareas de negocios
2. Agentes conversacionales
3. Agentes de investigación
4. Agentes de análisis
5. Agentes de desarrollo
6. Agentes de dominio específico
7. Agentes que usan el navegador

Ahora, vamos a profundizar en estas siete categorías transformadoras de agentes de IA, entendiendo cómo están remodelando las operaciones en varios sectores. 

1.     Agentes de tareas de negocios

Los agentes de tareas de negocios operan en varias plataformas de software empresarial para manejar flujos de trabajo administrativos y operativos. Al automatizar tareas como el procesamiento de facturas, la clasificación de documentos, la programación y la entrada de datos, estos agentes reducen drásticamente la sobrecarga manual. 

Ejemplos: UiPath, Microsoft Power Automate, Zapier integrado con IA. 

Casos de uso: Procesamiento de facturas, entrada de datos, programación interna. 

Estos agentes liberan el tiempo de los empleados y garantizan una mayor precisión y consistencia en tareas rutinarias, pero esenciales, lo que los convierte en un componente indispensable de la automatización empresarial. 

2.     Agentes conversacionales

Los agentes conversacionales son chatbots impulsados por IA que interactúan con los usuarios a través de un diálogo natural. Mucho más allá de los bots de preguntas frecuentes básicos, pueden resolver consultas complejas de servicio al cliente o ayudar a los empleados con problemas relacionados con TI y RRHH navegando por sistemas y brindando soluciones en tiempo real. 

Ejemplos: Google Dialogflow, Microsoft Dynamics 365, Amazon Lex, Salesforce Agentforce, ServiceNow Now Assist. 

Casos de uso: Soporte al cliente, tickets de servicio de TI, consultas de RRHH. 

Ofrecen soporte las 24 horas del día, mejorando la experiencia del cliente y del empleado, al tiempo que reducen la carga de los equipos de soporte humano. 

3.     Agentes de investigación

Estos agentes se especializan en recuperar, analizar y sintetizar información de fuentes autorizadas. Ya sea analizando literatura académica, contenido web o documentación técnica, los agentes de investigación pueden generar citas, verificar hechos e incluso responder preguntas altamente técnicas. 

Ejemplos: OpenAI Deep Research, Perplexity Pro, Scite Assistant, Elicit, AlphaSense. 

Casos de uso: Compilación de investigaciones, generación de citas, resolución de consultas técnicas. 

Ideales para industrias que exigen alta precisión, como la academia, el derecho o los campos científicos, los agentes de investigación sirven como trabajadores del conocimiento incansables. 

4.     Agentes de análisis

Los agentes de análisis están diseñados para interpretar datos estructurados, generando gráficos, paneles e informes con información procesable. Estos agentes permiten a los usuarios de negocios explorar datos sin un conocimiento técnico profundo, democratizando el acceso a la analítica en todas las organizaciones. 

Ejemplos: Power BI Copilot, Tellius, ThoughtSpot, Glean. 

Casos de uso: Inteligencia de negocios, monitoreo de rendimiento, análisis de tendencias. 

Al convertir los datos en decisiones, estos agentes ayudan a las organizaciones a mantenerse ágiles e informadas en un panorama cada vez más impulsado por los datos. 

5.     Agentes de desarrollo

Construidos para tareas de ingeniería de software, los agentes de desarrollo van más allá de las sugerencias de código para completar tareas de codificación como la depuración, la documentación e incluso la implementación de funciones completas. Reducen el tiempo de desarrollo y a menudo pueden trabajar durante períodos prolongados sin supervisión. 

Ejemplos: GitHub Copilot, Q Developer, Claude Code, Devin (Cognition), Cline. 

Casos de uso: Generación de código, depuración, documentación de software. 

Estos agentes están revolucionando el ciclo de vida del desarrollo de software, haciendo que los equipos de ingeniería sean más productivos y reduciendo la dependencia de grandes equipos de desarrolladores. 

6.     Agentes de dominio específico

Diseñados para sectores regulados o de alto riesgo como la atención médica, el derecho o las finanzas, los agentes de dominio específico integran conocimientos especializados para ayudar a los profesionales con tareas que requieren una comprensión experta y cumplimiento. 

Ejemplos: Harvey (legal), Hippocratic AI (atención médica), Vic.ai, Rogo, Hebbia (finanzas). 

Casos de uso: Revisión de contratos, triaje médico, análisis de cumplimiento. 

Estos agentes son socios confiables en entornos donde la precisión y la rendición de cuentas son críticas, actuando como asistentes inteligentes para profesionales en lugar de reemplazos. 

7.     Agentes que usan el navegador

Estos agentes simulan interacciones web similares a las humanas, completando tareas como llenar formularios, pedir productos o publicar contenido. Al navegar por la web de forma autónoma, manejan tareas tradicionalmente asignadas a asistentes humanos. 

Ejemplos: OpenAI Operator, Google Project Mariner, Anthropic Computer Use. 

Casos de uso: Compras en línea, envío de formularios, creación de contenido. 

Con la capacidad de operar dentro de los ecosistemas digitales existentes, los agentes que usan el navegador extienden la automatización a una amplia gama de interfaces de usuario y flujos de trabajo. 

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Esta clasificación de agentes de IA se basa en el perspicaz trabajo de Aaron Holmes para The Information, una fuente líder de noticias y análisis tecnológicos en profundidad. Puede leer el artículo original aquí.