Agente de IA: definición, diferencia con un chatbot y usos en la empresa

Google Cloud define los agentes de IA como sistemas de software que utilizan la IA para alcanzar objetivos y realizar tareas en nombre de los usuarios. Muestran capacidad de razonamiento, planificación y memoria, y disponen de cierto nivel de autonomía para tomar decisiones. Google presenta el razonamiento y la acción como sus principales características, a las que se suman, entre otras, la observación (recopilar información sobre el entorno o la situación) y la planificación; la acción puede consistir en enviar mensajes, actualizar datos o activar otros procesos.

Anthropic, la empresa que desarrolla los modelos Claude, propone una distinción útil en un artículo técnico publicado en diciembre de 2024. Los «workflows» (flujos de trabajo) son sistemas en los que un modelo de lenguaje y unas herramientas se orquestan siguiendo rutas definidas de antemano en el código. Los agentes, en cambio, son sistemas en los que el propio modelo dirige su proceso y el uso de sus herramientas, y mantiene el control sobre cómo realizar la tarea; Anthropic subraya que, en cada paso, deben apoyarse en información concreta de su entorno (por ejemplo, los resultados de las herramientas) para evaluar su avance.

En ambos casos, la pieza básica es un modelo de lenguaje ampliado: puede buscar información, llamar a herramientas y conservar memoria. Sin herramientas ni acceso a los datos de la empresa, un modelo de lenguaje conversa; con ellos, puede actuar. Es esa capacidad de acción, más que la inteligencia aparente, lo que justifica la palabra «agente».

Google Cloud ordena estas tres nociones según su grado de autonomía. El bot sigue reglas predefinidas y reacciona ante activadores o comandos; es adecuado para tareas y conversaciones sencillas. El asistente responde a solicitudes, proporciona información y puede recomendar acciones, pero quien decide es el usuario. El agente es el más autónomo: puede llevar a cabo acciones de varios pasos y tomar decisiones de forma independiente para alcanzar un objetivo.

En la práctica, la frontera es difusa. En Francia, la Comisión de Enriquecimiento de la Lengua Francesa define el «dialogueur», término oficial recomendado en francés para «chatbot», como un software especializado en el diálogo en lenguaje natural con un ser humano, capaz en particular de responder a preguntas o de activar la ejecución de tareas. Un chatbot que registra una cita en una agenda ya está ejecutando una tarea; y un «agente» que se vende como tal a veces sigue un guion totalmente pautado.

Para una empresa, la pregunta adecuada no es, por tanto, la etiqueta sino el alcance: ¿qué información consulta el sistema, qué acciones puede activar, cuáles son reversibles y a quién se avisa cuando se detiene? Un sistema muy acotado, cercano al workflow, suele ser más fiable para una tarea repetitiva que un agente al que se deja actuar libremente.

En la recepción, un agente responde a las preguntas de los clientes a partir de la información de la empresa, por teléfono o por escrito. Percibe la solicitud, decide si puede responderla y actúa: anota los datos de contacto, propone una franja horaria en una agenda conectada o transmite la solicitud a una persona. El valor reside menos en la conversación que en lo que sale de ella, es decir, una solicitud completa y aprovechable.

En el back office, un agente puede clasificar los correos electrónicos entrantes por tema y preparar un borrador de respuesta que alguien valida, extraer la información útil de una orden de compra para rellenar previamente una ficha, o vincular una solicitud entrante con un expediente de cliente existente para evitar duplicados. En todos estos casos, la acción final sigue pudiendo verificarse antes de comprometer a la empresa.

Para la vigilancia o el análisis, un agente puede reunir documentos, extraer los pasajes pertinentes y elaborar una síntesis. También aquí el resultado es un punto de partida: cita sus fuentes, y una persona lo verifica antes de usarlo para tomar una decisión.

Anthropic recuerda que la autonomía de los agentes tiene un precio: costes más elevados y un riesgo de que los errores se acumulen de un paso a otro. Su consejo es empezar por la solución más sencilla y añadir complejidad solo si mejora realmente el resultado, tras pruebas exhaustivas en un entorno aislado y con las salvaguardas adecuadas.

Google Cloud, por su parte, enumera varias situaciones en las que a los agentes de IA les cuesta desenvolverse: las tareas que exigen una empatía profunda o la gestión de dinámicas sociales complejas, las situaciones con un fuerte componente ético, como el diagnóstico médico o las decisiones judiciales, y los entornos físicos impredecibles. A ello se suma un límite muy concreto: un agente solo sabe lo que se le ha dado. Una información desactualizada o ausente de sus fuentes producirá una respuesta errónea o un callejón sin salida.

Por último, el agente no es responsable de lo que hace: lo es la empresa que lo implanta. Por eso, cada acción automatizada debe poder rastrearse y, cuando sea posible, deshacerse.

La supervisión empieza por el alcance. Separe las acciones de lectura (consultar una agenda, buscar una información) de las acciones que comprometen (reservar, enviar, modificar un dato) y reserve estas últimas para casos bien definidos. Para todo lo que tenga consecuencias importantes para una persona, la CNIL, la autoridad francesa de protección de datos, recuerda que una conversación con un chatbot, sin intervención humana, no puede por sí sola conducir a una decisión como la denegación de un crédito; puede integrarse en un proceso que incluya una intervención humana significativa.

Prevea después una salida hacia una persona en cada etapa: cuando se pida expresamente, cuando el agente no encuentre la respuesta o cuando el tema sea delicado. Conserve un historial legible de lo que el agente vio, decidió e hizo, y revise con regularidad una muestra de conversaciones para corregir las instrucciones y completar la información que falte.

Es el enfoque que adopta Alyas para la atención al cliente: el agente responde por teléfono y por escrito a partir de la información que usted le proporciona, puede registrar una cita en Google Calendar o Cal.com y cede el paso cuando es necesario, transfiriendo la llamada a su número en el teléfono o, en el chat, señalando la conversación y avisando a su equipo por correo electrónico.