¿Te imaginas que cada persona de tu empresa, desde el CEO hasta el representante más nuevo de ventas, tuviera un asistente personal? Un colaborador inteligente, siempre disponible, que conoce a fondo a tus clientes y que además puede ejecutar tareas complejas de forma autónoma. Esto ya no es una visión futurista: se trata de los AI Agents, y están cambiando la forma en que las empresas operan, venden y se relacionan con sus clientes.En Expand Latam, como partner autorizado de Salesforce en Latinoamérica, promovemos tecnologías que impulsen la transformación digital. Los AI Agents son una de las herramientas más prometedoras de los últimos años, y queremos contarte cómo funcionan, qué beneficios traen y cómo puedes empezar a implementarlos en tu organización.
¿Qué son los AI Agents y cómo funcionan?
Los AI Agents (Agentes de Inteligencia Artificial) son sistemas autónomos impulsados por tecnologías como machine learning, natural language processing (NLP) y modelos de lenguaje de gran escala (LLMs). Su propósito es comprender y responder a preguntas, ejecutar tareas, aprender de la experiencia y mejorar continuamente, sin necesidad de intervención humana.
Su funcionamiento se puede dividir en cuatro etapas principales:
- Percepción y recopilación de datos: analizan información de múltiples fuentes como historiales de clientes, redes sociales, CRM y más.
- Toma de decisiones: utilizan modelos de IA para identificar patrones, interpretar contextos y decidir la mejor acción a seguir.
- Ejecución de acciones: responden a solicitudes, completan tareas, generan contenido o escalan casos a humanos cuando es necesario.
- Aprendizaje continuo: ajustan sus respuestas y comportamiento a partir de cada interacción, haciéndose cada vez más efectivos.
Este ciclo perpetuo de percepción-decisión-acción-aprendizaje convierte a los AI Agents en herramientas vivas, adaptables y cada vez más inteligentes.
Los AI Agents responden en tiempo real, con respuestas personalizadas y empáticas.
Tipos de AI Agents: ¿cuál es el ideal para tu negocio?
No todos los AI Agents son iguales. Existen diferentes tipos, con distintos niveles de complejidad y autonomía:
- Agentes reflejo simples: reaccionan a estímulos inmediatos con reglas predefinidas. Son útiles en tareas simples como respuestas básicas en chats.
- Agentes basados en modelo: tienen una representación interna del mundo y pueden inferir información faltante o interpretar situaciones complejas.
- Agentes basados en utilidad: evalúan múltiples acciones posibles y escogen la que maximiza el beneficio para el usuario o el negocio.
- Agentes orientados a objetivos: toman decisiones en función de lograr metas específicas, incluso en entornos cambiantes.
- Agentes de aprendizaje: mejoran su desempeño con cada experiencia, gracias al aprendizaje reforzado.
- Agentes jerárquicos: se organizan en niveles, donde agentes de mayor jerarquía coordinan a otros para cumplir tareas complejas divididas en subtareas.
Beneficios de los AI Agents en la empresa moderna
Adoptar agentes de inteligencia artificial puede transformar radicalmente tus operaciones y estrategia. Estos son algunos de los beneficios más relevantes:
- Disponibilidad 24/7: sin importar la hora o el huso horario, tus clientes recibirán atención inmediata.
- Escalabilidad sin límites: maneja miles de interacciones simultáneamente sin necesidad de contratar más personal.
- Reducción de costos: al automatizar tareas repetitivas, los equipos humanos pueden enfocarse en labores estratégicas.
- Mayor precisión y coherencia: eliminan errores humanos y mantienen una experiencia uniforme para todos los clientes.
- Decisiones más inteligentes: procesan grandes volúmenes de datos para ofrecer insights valiosos al instante.
- Mejor experiencia del cliente: responden en tiempo real, con respuestas personalizadas y empáticas.
- Adaptabilidad: se ajustan fácilmente a nuevas necesidades, productos o mercados.
Según McKinsey, más del 72% de las empresas ya están desplegando soluciones de IA, y muchas están considerando agentes inteligentes como una parte clave de sus hojas de ruta tecnológicas.
AI Agent puede ayudarte a gestionar la agenda y coordinar flujos de trabajo.
AI Agents vs. Chatbots: ¿en qué se diferencian?
Aunque a veces se confunden, un chatbot no es lo mismo que un AI Agent.
- Los chatbots siguen scripts y reglas preprogramadas. Son útiles para tareas sencillas como responder preguntas frecuentes.
- Los AI Agents tienen autonomía, capacidad de mantener contexto entre conversaciones, aprender de la experiencia e integrarse con múltiples plataformas.
Un AI Agent puede ayudarte a gestionar la agenda, hacer recomendaciones personalizadas o coordinar flujos de trabajo complejos, mientras que un chatbot tiene respuestas limitadas y estático.
¿Entonces, cómo saber si necesitas un AI Agent?
Los AI Agents son impresionantes: pueden gestionar devoluciones complejas en retail, apoyar a investigadores en ensayos clínicos o ayudar a compradores de vivienda a comparar opciones de crédito. Sin embargo, igual de importante que saber cuándo implementarlos es reconocer cuándo no es el momento adecuado. Estos son cinco escenarios que conviene tener en cuenta antes de dar el paso:
1. Cuando tu empresa aún no está lista
Adoptar un AI agent es como sembrar un jardín: antes de plantar, necesitas preparar el terreno. Si tu organización no ha definido claramente flujos de trabajo, reglas de negocio y objetivos específicos, lo recomendable es esperar. Un caso de uso pequeño, concreto y alcanzable puede ser la mejor manera de empezar con éxito.
2. Cuando tus datos necesitan limpieza y organización
Un agente solo será tan bueno como los datos con los que se entrene. Si tu información de clientes o ventas está desactualizada, dispersa en distintos sistemas o incompleta, los resultados serán imprecisos.
Con Agentforce, la capa agentic de Salesforce, tus agentes se apoyan en Data Cloud, un motor de datos unificado y en tiempo real que reduce este riesgo y asegura decisiones más confiables.
3. Cuando no tienes guardrails suficientemente fuertes
Los agentes necesitan límites claros: qué pueden hacer, a qué datos pueden acceder y cuáles son sus restricciones. De lo contrario, podrían replicar sesgos o exponer información sensible.
La Einstein Trust Layer de Salesforce ayuda a establecer estas protecciones, detectando y enmascarando datos sensibles, aplicando políticas de cero retención y evaluando posibles sesgos en los resultados.
4. Cuando la intervención humana es crítica
En industrias como la salud o las finanzas, las decisiones que afectan vidas o condiciones económicas no deben dejarse solo a la IA. En estos casos, los AI Agents son un gran apoyo para resumir información, analizar historiales o automatizar procesos repetitivos, pero el juicio humano sigue siendo indispensable.
5. Cuando existe riesgo de incumplir regulaciones
La regulación de la IA avanza rápidamente. La Unión Europea ya cuenta con la AI Act, y en EE. UU. varios estados aplican normativas que obligan a la transparencia en el uso de inteligencia artificial. Antes de implementar agentes, asegúrate de cumplir con las regulaciones aplicables en tu industria y región.
Casos de uso de AI Agents por industria
Ahora que sabes cuando NO implementar un AI Agent y los aspectos que debes de tomar en cuenta, veamos algunas de sus aplicaicones y cómo ya están transformando distintas áreas de negocio:
Finanzas
- Generan resúmenes automáticos de casos, órdenes e interacciones.
- Ofrecen recomendaciones personalizadas basadas en metas financieras.
- Preparan al equipo humano para reuniones con datos relevantes.
Manufactura
- Predicen mantenimientos en maquinaria.
- Identifican desviaciones entre acuerdos y resultados reales.
- Optimización de procesos productivos con agentes de análisis.
Bienes de consumo
- Mejoran la gestión de inventario.
- Generan promociones automatizadas y contenido personalizado.
- Monitorean diferencias entre carga esperada y real.
Automotriz
Automatiza con AI agents en todas las industrias.
- Analizan datos de telemetría para alertas críticas.
- Automatizan promociones y soporte postventa en concesionarios.
Salud
- Ayudan a agendar citas con base en cobertura médica.
- Recomiendan médicos, resumen historiales y gestionan tratamientos.
- Identifican pacientes elegibles para ensayos clínicos.
Servicio al cliente
- Responden de forma autónoma por todos los canales (web, WhatsApp, email).
- Escalan casos complejos al humano más calificado, con todo el contexto.
- Ofrecen soporte 24/7 sin sacrificar calidad.
Ventas
- Responden preguntas sobre productos y agendan reuniones.
- Ejecutan tareas como SDRs automáticos que escalan leads calientes a tu equipo humano.
Comercio electrónico
- Recomiendan productos personalizados.
- Actúan como asistentes de compra dentro del sitio o por mensajería.
Marketing
- Generan campañas, definen audiencias y crean contenido automáticamente.
- Construyen customer journeys y analizan desempeño en tiempo real.
Mejores prácticas para implementar AI Agents
¿Listo para dar el paso? Aquí algunos consejos clave:
- Define objetivos claros: ¿Qué tareas quieres que tu AI Agent resuelva?
- Asegura calidad de datos: sin buena data, no hay buen desempeño.
- Selecciona el tipo adecuado de agente: según el reto o función a resolver.
- Integra con tus sistemas existentes: como tu CRM, ERP o herramientas de mensajería.
- Diseña pensando en el usuario final: que la experiencia sea fluida e intuitiva.
- Supervisa y ajusta continuamente: monitorea métricas e implementa mejoras.
- Considera la intervención humana: para casos sensibles o decisiones críticas.
- Cuida la seguridad y privacidad: implementa políticas robustas de protección de datos.
Agentforce permite crear AI Agents, sin necesidad de saber programar.
Salesforce + AI Agents = Agentforce
Uno de los entornos más potentes para construir y desplegar agentes inteligentes es Salesforce. Su herramienta Agentforce permite crear AI Agents que operan de forma autónoma en ventas, marketing, servicio y comercio, sin necesidad de saber programar.
Basta con describir en lenguaje natural qué quieres que haga tu agente, y Agentforce se encarga del resto.
¿Te interesa saber más? Te invitamos a leer nuestro artículo completo sobre Agentforce, donde exploramos esta poderosa solución en detalle y cómo puede ayudarte a transformar tus procesos de negocio.
El futuro es hoy: cómo los AI Agents están redefiniendo la empresa
El uso de IA se ha convertido en una necesidad en el escenario empresarial actual. Los AI Agents representan un punto de inflexión: pasamos de automatizar tareas con reglas fijas, a delegar decisiones y ejecuciones a sistemas autónomos que aprenden y mejoran su desempeño cada día.
En Expand Latam, te acompañamos a dar ese salto con confianza, ayudándote a implementar soluciones como Salesforce y Agentforce, adaptadas a tu industria, tus metas y tu equipo. Si necesitas asesoría en este tema, no dudes en contactarnos.
Preguntas Frecuentes sobre AI Agents (FAQ’s)
Glosario de términos sobre AI Agents
Antes de cerrar, queremos compartirte un recurso práctico que te ayudará a moverte con mayor confianza en este tema. Sabemos que al hablar de AI Agents y de inteligencia artificial agentic (Agentic AI) surgen muchos términos nuevos que pueden parecer complejos al inicio. Por eso, en Expand Latam hemos preparado un glosario de conceptos clave que te servirá como guía rápida para entender el vocabulario esencial y así poder visualizar mejor cómo estas tecnologías pueden transformar tu negocio con Salesforce.
En Expand Latam sabemos que el mundo de la inteligencia artificial evoluciona muy rápido, y con ello también el vocabulario que la acompaña. Para ayudarte a comprender mejor este universo, preparamos un glosario con los términos más relevantes sobre AI Agents y agentic AI, adaptado al contexto empresarial de Latinoamérica.
Agentic AI
Un tipo de inteligencia artificial que utiliza agentes autónomos (AI agents) para ejecutar tareas de manera independiente, con mínima intervención humana.
AI agent
Aplicación de software que usa modelos de lenguaje (LLMs), machine learning y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para tomar decisiones y ejecutar acciones. Puede responder preguntas sencillas o resolver procesos de alta complejidad.
Agent-to-human handoff
El traspaso de una interacción desde un agente de IA a un agente humano. Un traspaso exitoso asegura que todo el contexto, historial de conversación y datos relevantes pasen junto con el cliente, evitando que deba repetir información.
Agentic workflow
Proceso impulsado por IA en el que uno o varios agentes trabajan para completar una tarea.
Complexity threshold
Punto en el que la dificultad de una tarea supera las capacidades del sistema de IA, requiriendo una tecnología más avanzada o la intervención de un humano.
Context awareness
Capacidad de un agente de IA para usar interacciones previas y datos en tiempo real (hora, ubicación, dispositivo, etc.) con el fin de dar respuestas más relevantes y personalizadas.
Deterministic reasoning
Razonamiento basado en reglas fijas que siempre genera la misma salida ante la misma entrada. Herramientas como Salesforce Flow utilizan este enfoque para automatizar procesos complejos de manera predecible.
Digital labor
Uso de tecnologías como la automatización con IA y los AI agents para replicar habilidades cognitivas humanas, ampliando la capacidad y velocidad del trabajo.
Digital worker
Un “trabajador digital” es un AI agent que actúa como un empleado virtual, capaz de desempeñar roles que antes solo podían realizar humanos.
Dynamic resource allocation
Técnica que distribuye recursos (como capacidad de cómputo o memoria) en tiempo real según prioridades. Hace que la IA sea más rápida, eficiente y sostenible.
Explainability y transparency
-
Explainability: la capacidad del sistema de explicar por qué tomó una decisión.
-
Transparency: la claridad con la que muestra sus procesos y fuentes de datos.
Headless AI agent
Agente de IA que funciona sin interfaz de usuario, operando en segundo plano mediante APIs para ejecutar tareas y automatizar flujos de trabajo en tiempo real.
Intent recognition
Capacidad de la IA para identificar la intención detrás de lo que dice un usuario (ejemplo: saber si una consulta se refiere a facturación, soporte técnico o estado de una orden).
Long-term coherence
Habilidad de los AI agents para mantener la coherencia en interacciones prolongadas, recordando conversaciones pasadas y actuando de forma proactiva.
Multi-agent system
Sistema donde varios agentes trabajan de manera coordinada para resolver tareas complejas en diferentes áreas del negocio.
Multimodal AI
IA capaz de procesar y actuar sobre múltiples tipos de entrada: texto, imágenes, audio y video.
Ontology
Estructura que organiza la información para que las computadoras la comprendan y la utilicen de forma consistente.
Polyphonic AI
Sistema en el que múltiples agentes especializados colaboran para atender un proceso. Ejemplo: un agente de servicio recibe una solicitud, otro valida inventario y otro gestiona la logística.
Probabilistic reasoning
Forma de razonamiento que predice resultados en función de probabilidades, incluso con información incompleta o ambigua.
Reasoning engine
Mecanismo de decisión de un AI agent, inspirado en los tres tipos de razonamiento humano:
-
Deductivo: conclusiones a partir de hechos.
-
Inductivo: inferencias desde patrones.
-
Abductivo: la mejor suposición posible.
Reinforcement learning
Técnica de aprendizaje en la que el agente mejora sus decisiones a través de ensayo, error y retroalimentación, maximizando resultados positivos con el tiempo.
Sentiment analysis
Capacidad de la IA para interpretar el tono emocional en el lenguaje de un usuario: positivo, negativo o neutral.
Utterance
Cada entrada que un usuario da a un agente de IA (ejemplo: una pregunta o un comando).
¿Estás listo para dar el siguiente paso en la evolución de tu empresa?
Contáctanos en Expand Latam y descubre cómo los AI Agents pueden ayudarte a mejorar tu eficiencia, experiencia de cliente y resultados de negocio.
Si tienes preguntas sobre algún producto de Salesforce, no dudes en contactarnos.
