Agentes de IA en acción: dentro de las implementaciones empresariales

Desde Walmart hasta Virgin Money, vea cómo los agentes de IA están transformando las operaciones, apoyando a los equipos y generando retorno de la inversión en finanzas, comercio minorista y más.

por Scott Clark

Los agentes de IA han ido más allá silenciosamente de las propagandas y los titulares para asumir roles reales y mensurables dentro de las empresas.

Desde la asistencia a los comerciantes de Walmart hasta el apoyo a los flujos de trabajo bancarios de Virgin Money, estas herramientas autónomas o semiautónomas están transformando la forma de trabajar. Pero ¿qué hacen realmente en la práctica, día a día, y cómo garantizan las empresas que estos agentes ofrezcan resultados fiables e imparciales?

Comprensión de los agentes de IA: los componentes básicos de los flujos de trabajo autónomos

Los agentes de IA ya no son herramientas teóricas ni promesas de futuro: ya están en funcionamiento dentro de la empresa. Si bien la IA generativa suele acaparar titulares, son estos agentes con un propósito definido , diseñados para realizar tareas o flujos de trabajo específicos, los que están generando un impacto real en las operaciones diarias. Ya sea desarrollados internamente o a través de plataformas como Microsoft Copilot Studio, el ecosistema de API de OpenAI o plataformas SaaS empresariales que integran capacidades de agencia, estas herramientas se están implementando en todos los sectores, desde el comercio minorista hasta las finanzas y la salud.

Los agentes de IA se están integrando en flujos de trabajo que antes eran controlados por humanos, optimizando decisiones, gestionando tareas rutinarias y proporcionando información en tiempo real. No se trata de bots de propósito general, sino de herramientas diseñadas específicamente para un dominio específico, diseñadas para operar con autonomía o semiautonomía bajo supervisión humana.

Fergal Glynn, director de marketing de Mindgard , afirmó que en su empresa han integrado agentes de IA en la atención al cliente para resolver consultas básicas, gestionar el inventario y agilizar el procesamiento de documentos. “Hemos observado tiempos de respuesta más rápidos para los clientes, una reducción de errores manuales y un aumento de la productividad de los empleados”. También señaló que, al automatizar tareas repetitivas, han mejorado la eficiencia operativa, reducido los costes y han conseguido que los equipos tengan más tiempo para centrarse en retos complejos.

Principales casos de uso empresarial para agentes de IA

Departamento	Caso de uso	Función del agente
Servicio al cliente	Soporte de chat en vivo, resúmenes posteriores a la llamada, enrutamiento de escalada	Agentes conversacionales que ayudan a los representantes y automatizan las preguntas frecuentes
Operaciones de TI	Detección de incidentes, clasificación de tickets, sugerencias de causa raíz	Agentes de monitoreo autónomos con lógica de remediación
Finanzas	Coincidencia de facturas, señalización de riesgos y monitoreo interno de fraude	Agentes basados ​​en tareas que extraen información de los sistemas financieros
Recursos humanos	Selección de candidatos, apoyo a la incorporación, consultas internas	Agentes de soporte que interactúan con las plataformas y los empleados de HRIS
Ventas y comercialización	Planificación de surtido, análisis de precios, informes de rendimiento	Copilotos de IA generativa que responden a consultas en lenguaje natural

Cómo las marcas líderes utilizan agentes de IA: Walmart, Virgin Money y más

En Walmart , un asistente de IA generativo llamado Wally ayuda a los comerciantes a tomar decisiones más inteligentes sobre el surtido de productos, los precios y la reposición. En lugar de revisar paneles o esperar a los analistas, los equipos pueden hacerle preguntas directas al asistente, como “¿Qué impulsa la rotación de inventario en la región del medio oeste?”, y recibir respuestas contextualizadas y basadas en datos. El agente de IA no solo recupera datos, sino que razona con múltiples entradas para guiar las decisiones de forma más rápida y consistente.

En el sector financiero, Virgin Money implementó un agente de IA conversacional llamado Redi para gestionar miles de interacciones rutinarias con los clientes, como restablecer contraseñas, responder consultas sobre cuentas o actualizar datos personales. Sin embargo, en segundo plano, el agente también está conectado a sistemas internos y repositorios de conocimiento, lo que le permite respaldar a los agentes humanos y automatizar partes de los flujos de trabajo de detección de fraude. Estos agentes híbridos están demostrando ser multiplicadores de fuerza, mejorando la velocidad y liberando a los agentes humanos para gestionar casos más sensibles.

El bufete australiano MinterEllison implementó un agente de IA llamado Lantern para agilizar el proceso de descubrimiento legal. Lantern procesa documentos a una velocidad de 3500 por hora, 58 veces más rápido que la revisión manual, lo que ha reducido significativamente los costos. El bufete busca integrar la IA de forma inteligente, con el objetivo de potenciar las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas. 

El Asistente Virtual MBUX de Mercedes-Benz , en colaboración con el Agente de IA Automotriz de Google Cloud, ofrece a los propietarios de vehículos la posibilidad de obtener respuestas personalizadas y conversacionales sobre navegación, puntos de interés y más. Los conductores pueden conversar de forma natural con el agente para obtener respuestas a preguntas como “¿Dónde está el restaurante italiano más cercano?” y hacer preguntas adicionales como “¿Cuál es su plato estrella?” o “¿Tiene buenas reseñas?”. El bot puede gestionar diálogos complejos y memorizar conversaciones.  

Otros despliegues abarcan sectores:

• En el ámbito sanitario , muchos sistemas hospitalarios han integrado una IA agente para coordinar la preparación preoperatoria y las verificaciones de seguros, automatizando lo que antes era una función administrativa altamente manual.
• En TI empresarial , los agentes de IA monitorean la infraestructura, detectan anomalías y, en algunos casos, solucionan incidentes de bajo riesgo sin intervención humana. John Tito, cofundador de Game Host Bros , afirmó que su sistema de agentes detecta de forma proactiva picos de recursos y automatiza las correcciones a nivel de servidor, lo que anteriormente habría requerido diagnóstico manual y tiempo de inactividad.
• En atención al cliente , los agentes no solo se utilizan para brindar soporte por chat, sino también para resumir interacciones, redactar acciones de seguimiento y dirigir escaladas según el tono, el contexto y la urgencia.
• En los servicios financieros , los agentes de IA optimizan el cumplimiento normativo y la detección de fraudes. Por ejemplo, algunos bancos implementan sistemas de agentes para supervisar las transacciones en tiempo real, detectar actividades sospechosas y generar automáticamente informes de actividades sospechosas (SAR) para su revisión por parte de profesionales. 
• En la fabricación, los sistemas agenticos monitorean los datos de los sensores de la maquinaria, detectan anomalías y activan tickets de servicio preventivo, evitando tiempos de inactividad no planificados. 

Lo que une estos casos de uso no es solo la automatización, sino también la asistencia basada en la intención . Estos agentes son cada vez más capaces de interpretar el contexto, adaptarse a los diferentes sistemas y tomar microdecisiones alineadas con los objetivos del negocio.

Cómo los agentes de IA impulsan el valor comercial en la empresa

A medida que las empresas van más allá de la experimentación con agentes de IA, comienzan a reportar resultados mensurables, especialmente en eficiencia, reducción de costos y productividad de los agentes. Si bien los primeros casos de uso se centraban en la contención y la desviación (especialmente en atención al cliente), los agentes de IA actuales están generando valor en un entorno operativo más amplio, que incluye finanzas, TI, RR. HH. y logística.

Para muchas empresas, las mejoras de eficiencia se deben a la reducción del tiempo dedicado a la toma de decisiones repetitivas. A gran escala, incluso las pequeñas mejoras se consolidan con el tiempo. Por ejemplo, las empresas que implementan agentes internos para ayudar con la programación, la generación de informes o la priorización de tareas suelen reportar una reducción en la carga administrativa. En los centros de contacto, se ha demostrado que los agentes generativos que apoyan a los representantes en vivo reducen el tiempo de atención, a la vez que mejoran la velocidad y la precisión de la documentación posterior a la llamada.

Los ahorros de costos suelen ser indirectos, pero sustanciales. Automatizar partes de los flujos de trabajo administrativos reduce las tasas de error, minimiza la repetición de tareas y permite una dotación de personal más eficiente sin sacrificar el rendimiento. Los agentes con IA pueden operar 24/7 sin interrupciones, lo que ayuda a las empresas a cumplir con las expectativas de los clientes de un soporte continuo sin un aumento proporcional en los costos laborales.

Dicho esto, el verdadero cambio podría residir en la mejora, más que en la automatización pura. En la mayoría de las implementaciones, los agentes de IA no reemplazan a las personas, sino que trabajan junto a ellas . Los agentes sugieren las mejores acciones a seguir, generan borradores o brindan asesoramiento en tiempo real. Los empleados humanos se mantienen al tanto, validando decisiones o aplicando su criterio a casos extremos más complejos. Este modelo colaborativo también ha mejorado la satisfacción laboral en algunos entornos, especialmente donde la IA reduce la sobrecarga cognitiva o la alternancia monótona de tareas.

Cuando se implementan con una supervisión clara, los agentes de IA pueden mejorar drásticamente el rendimiento del servicio al cliente sin sacrificar la calidad. Kyle Sobko, director ejecutivo de SonderCare , afirmó que el uso de agentes de IA en su empresa les ha permitido “reducir los tiempos de espera de los clientes en un 30 %, lo que reduce considerablemente los errores”. Añadió que los chatbots de IA ahora gestionan consultas comunes sobre productos, lo que permite a su equipo centrarse en problemas más complejos. Los planes futuros incluyen ampliar la gestión de inventario con análisis predictivo para minimizar la falta de stock y las ineficiencias.

Si bien las cifras de ROI varían según el sector y el caso de uso, los primeros usuarios reportan mejoras consistentes en la velocidad del servicio, la consistencia y la atención al cliente. En los próximos años, a medida que las herramientas de monitorización y evaluación comparativa se desarrollen, las empresas estarán mejor preparadas para monitorizar la contribución de los agentes de IA a los KPI de todos los departamentos.

Cómo los agentes de IA están cambiando los roles de la fuerza laboral y las estructuras de los equipos

El auge de los agentes de IA no solo está transformando los flujos de trabajo, sino que también está transformando la propia fuerza laboral. A medida que las empresas adoptan sistemas basados ​​en agentes, surgen nuevos roles y se redefinen los existentes. Desde ingenieros ágiles que perfeccionan las interacciones basadas en el lenguaje hasta gerentes de operaciones de IA que supervisan el rendimiento y la gobernanza, las empresas están construyendo la infraestructura para impulsar un futuro donde la IA y los humanos trabajen en conjunto.

Algunas empresas han comenzado a contratar o reasignar personal a puestos como arquitectos de espacios de trabajo digitales, quienes se centran en diseñar una colaboración fluida entre empleados, agentes de IA y sistemas empresariales. Estos puestos sirven como nexo de unión entre TI, operaciones comerciales y equipos de primera línea, garantizando que la integración de la IA mejore la productividad en lugar de interrumpirla.

A medida que los agentes de IA se integran más en las operaciones de los centros de contacto, las empresas comienzan a reorganizar sus roles y responsabilidades, no solo para mejorar la eficiencia, sino también para proteger a los empleados y permitir el crecimiento estratégico. Nikola Mrkšic, director ejecutivo y cofundador de PolyAI , afirmó: «Los agentes con IA pueden ayudar a convertir el centro de contacto en un centro de mando que extrae información de los clientes de forma exhaustiva. Estos sofisticados agentes de IA pueden contribuir a la reorganización automatizando puestos con alta tasa de abandono y capacitando a los agentes humanos para que se conviertan en arquitectos de IA que supervisan las operaciones y desarrollan estrategias de IA». Mrkšic señaló que los agentes de IA no solo están impulsando la eficiencia del servicio, sino que también están transformando la dinámica del entorno laboral. En algunos casos, actúan como un amortiguador frente a clientes volátiles, ayudando a resolver problemas antes de que escalen, protegiendo a los agentes humanos y dándoles espacio para centrarse en tareas de mayor valor.

Pero estos cambios internos no siempre son fluidos. La gestión del cambio sigue siendo uno de los desafíos más subestimados en la implementación de agentes de IA. Los empleados pueden percibir la automatización como una amenaza para la seguridad laboral, especialmente en puestos que históricamente dependían de la responsabilidad de los procesos. Otros pueden resistirse a usar herramientas de agentes que perciben como opacas o poco fiables. La transparencia en torno a las limitaciones de los agentes, y priorizar la mejora sobre la sustitución, puede contribuir significativamente a facilitar su adopción.

Cuando los agentes de IA reducen el trabajo repetitivo o minimizan los cambios de contexto, muchas marcas reportan un aumento en la participación y la productividad de sus empleados. Las empresas que involucran a sus equipos en el proceso de implementación, en lugar de imponerlo desde arriba, suelen ser más capaces de obtener valor a largo plazo de la adopción de la IA.

Cómo las empresas supervisan y controlan los agentes de IA en producción

A medida que los agentes de IA asumen mayor responsabilidad dentro de la empresa, la necesidad de una supervisión sólida se ha vuelto crucial. Las empresas no pueden permitirse resultados no autorizados, decisiones sesgadas ni respuestas erróneas , especialmente cuando los agentes interactúan con los clientes o influyen en las decisiones operativas. Por eso, muchas empresas están invirtiendo fuertemente en sistemas de monitorización, barreras de seguridad y flujos de trabajo con intervención humana para reducir el riesgo y preservar la confianza.

Las empresas están implementando mecanismos de supervisión para garantizar que los agentes de IA operen dentro de los límites establecidos, especialmente en funciones de soporte que afectan la confianza y el tiempo de actividad del cliente. “Todo lo que gestiona nuestro personal se registra en registros de auditoría y los operadores humanos participan en la facturación y las acciones relacionadas con las cuentas”, explicó Tito. Añadió que, si bien los agentes de IA gestionan el 70 % de los tickets de soporte y algunos procesos de backend como el reinicio de nodos, las acciones sensibles siguen en manos humanas. Esta combinación ha reducido el tiempo de respuesta de soporte de dos horas a 25 minutos y ha disminuido significativamente el volumen de tickets.

Una estrategia clave es el uso de bucles de retroalimentación que evalúan los resultados de los agentes en tiempo real. Esto puede implicar la retroalimentación directa del usuario final (como valoraciones positivas o negativas o puntuaciones de satisfacción), pero cada vez más incluye la puntuación automatizada con respecto a los parámetros empresariales. Se puede capacitar a los agentes para que reconozcan la incertidumbre y escalen la situación cuando la confianza es baja, lo que minimiza el riesgo de que información errónea o engañosa se filtre en los flujos de trabajo de producción.

La elección entre herramientas de monitorización internas o de proveedores suele depender de la madurez y la tolerancia al riesgo. Las empresas que utilizan plataformas como Azure OpenAI, Anthropic o Vertex AI de Google pueden basarse en capas de seguridad y moderación integradas, pero muchas incorporan herramientas de gobernanza propietarias para un mayor control. Esto suele incluir registros personalizados, umbrales de escalamiento o ejercicios de red teaming para evaluar el comportamiento de los agentes bajo indicaciones adversas o ambiguas.

Los marcos de gobernanza también se están formalizando cada vez más. Las empresas adoptan cada vez más políticas específicas para IA que reflejan los programas de gobernanza de datos, abarcando la transparencia, la explicabilidad, la documentación de modelos y los límites de uso. En las industrias reguladas, se están creando juntas de revisión interna para evaluar las implementaciones de IA antes del lanzamiento.

Y en todas las implementaciones, la participación humana sigue siendo importante. Los diseños con intervención humana (HITL) siguen siendo la norma en casos de alto riesgo, lo que garantiza que los agentes de IA complementen, en lugar de anular, la toma de decisiones humana. Este modelo no solo preserva la responsabilidad, sino que también permite a los agentes continuar aprendiendo de forma segura dentro de los límites establecidos. A medida que los agentes de IA se integren más en la lógica de negocio, es probable que las barreras que los rodean resulten tan importantes como los propios modelos.

Construir vs. Comprar: Cómo elegir la estrategia de agente de IA adecuada para su negocio

Las empresas que implementan agentes de IA hoy en día se enfrentan a una encrucijada estratégica habitual: desarrollar agentes personalizados internamente o adquirirlos de proveedores y plataformas externas. Ambas opciones ofrecen ventajas atractivas y compensaciones significativas. La decisión suele depender de las capacidades internas, la velocidad de comercialización y la complejidad del caso de uso.

Factor	Construir internamente	Comprar al vendedor
Velocidad de implementación	Más lento; requiere recursos de ingeniería internos	Más rápido; herramientas prediseñadas con una configuración mínima
Personalización	Alto; adaptado a los flujos de trabajo y datos internos	Moderado; limitado a las capacidades de la plataforma
Costo	Mayor inversión inicial; se requiere mantenimiento continuo	Precios iniciales más bajos; precios basados ​​en suscripción
Escalabilidad	Flexible, pero requiere planificación de infraestructura.	Inherentemente escalable con la infraestructura del proveedor
Bloqueo del proveedor	Ninguno; control interno completo	Alto; depende de la hoja de ruta y el tiempo de actividad del proveedor

Por un lado, se encuentran los laboratorios de innovación internos y los equipos de IA, que crean agentes personalizados utilizando modelos fundamentales de OpenAI, Anthropic o proveedores de código abierto como Mistral y Cohere. Estas empresas suelen utilizar datos internos, flujos de trabajo propietarios y experiencia en el sector para crear agentes perfectamente alineados que reflejan las necesidades específicas del negocio. La ventaja reside en el control (sobre el comportamiento, las integraciones y el ajuste del rendimiento), pero conlleva una mayor inversión en ingeniería, diseño ágil, pruebas de modelos y mitigación de riesgos.

Por otro lado, las empresas están adoptando plataformas de creación de agentes como Microsoft Copilot Studio, Google Vertex AI Agent Builder o Einstein 1 Studio de Salesforce. Estos entornos de bajo código o sin código ofrecen un andamiaje de agentes prediseñado, seguridad e integración nativa con las herramientas empresariales existentes. Permiten a los equipos sin conocimientos técnicos crear agentes orientados a tareas con mayor rapidez y escalarlos con menos gastos generales. Sin embargo, también introducen dependencia de proveedores y, a menudo, limitan la flexibilidad a la hora de personalizar el comportamiento o adaptarse a flujos de trabajo específicos.

La integración es un desafío clave en ambos modelos. Ya sea al desarrollar o adquirir, los agentes de IA deben integrarse con CRM, bases de conocimiento, data lakes e interfaces de usuario, sin crear nuevos silos ni brechas en los procesos. Para las empresas con sistemas heredados o requisitos de cumplimiento estrictos, esto puede retrasar los plazos de implementación o limitar qué agentes son confiables en producción.

La personalización es otro punto de presión. Los agentes estándar pueden cubrir la mayoría de los casos de uso, pero carecen de la especificidad necesaria para tareas específicas de la industria o experiencias de marca. Por otro lado, los agentes personalizados corren el riesgo de volverse frágiles o consumir muchos recursos si no se mantienen con una mentalidad de producto a largo plazo. Algunas empresas están optando por un enfoque híbrido: adquieren un marco de agente base y luego lo personalizan con datos, comportamientos o complementos propios. Esto les permite avanzar rápidamente sin sacrificar la diferenciación ni los datos específicos del dominio.

Operacionalización de agentes de IA: de la prueba de concepto a la integración empresarial

Los agentes de IA ya no son simples pilotos ni prototipos, sino participantes activos en el funcionamiento de las empresas, la atención al cliente y la evolución de sus sistemas internos. Ya sea apoyando procesos administrativos o optimizando la toma de decisiones humanas en tiempo real, estos agentes están demostrando su valor en diferentes sectores. A medida que las empresas perfeccionan sus estrategias de agentes, la próxima ola de valor podría provenir no de la tecnología en sí, sino de su correcta integración en los sistemas humanos que la rodean.

Acerca del autor

Scott Clark es un periodista experimentado radicado en Columbus, Ohio, que se ha consolidado cubriendo el panorama en constante evolución de la experiencia del cliente, el marketing y la tecnología. Cuenta con más de 20 años de experiencia en el área de Tecnologías de la Información y 27 años como desarrollador web. Su cobertura abarca temas como la experiencia del cliente, la inteligencia artificial, el marketing en redes sociales, la voz del cliente, la diversidad y la inclusión, entre otros. Scott es un firme defensor de la experiencia del cliente y la responsabilidad corporativa, recopilando estadísticas, datos y perspectivas de destacados líderes de opinión para ofrecer artículos informativos y que invitan a la reflexión.

Fuente: https://www.vktr.com/ai-technology/ai-agents-at-work-inside-enterprise-deployments/