¿Qué propósito tiene este artículo?
Si tienes la necesidad de entender, sin muchos tecnicismos, qué es realmente un Agente de Inteligencia Artificial y cuándo debes introducirlo en tu empresa, estás leyendo el artículo correcto. Resolveremos estas cinco cuestiones estratégicas:
- ¿Cuál es la diferencia fundamental entre un chatbot simple y un agente de IA?
- ¿Qué es la «Gestión de la Intención» y por qué es el concepto clave que define si necesito o no un agente?
- ¿Qué es y cómo funciona la función “informativa” y la «ejecutiva» de un agente de IA?
- ¿Por qué es crucial definir una «personalidad» para un agente y cómo se debe adaptar a diferentes culturas?
- ¿Qué es un sistema multi agente y cómo funciona?
Humildemente considero que este artículo es de lectura obligatoria para todos los líderes de negocio y miembros “C-suite” que, sin ser técnicos, han de tomar decisiones estratégicas sobre la aplicación de la Inteligencia artificial en el ámbito empresarial. Vamos a descubrir en esta lectura el concepto fundamental en nuestra decisión: la «Gestión de la Intención», es decir, la capacidad de alinear proactivamente la inteligencia artificial con objetivos comerciales concretos, en otras palabras, cómo convertir una conversación en una oportunidad de negocio. Además, entenderemos la importancia de la definición de la «personalidad del agente», una decisión estratégica que debe reflejar tanto la cultura de la empresa como, y más importante, la cultura del público objetivo.
¿Te parece interesante? Vamos a por ello.
El Concepto Clave: “La Gestión de la Intención”
¿Cuál es la diferencia fundamental entre una aplicación conversacional y un agente de IA? ¿Qué es la «Gestión de la Intención» y por qué es el concepto clave que define si necesito o no un agente?
Vamos a salirnos un poco de lo técnico y verás como lo entiendes perfectamente. Imaginemos una cena de un grupo de amigos. En la mesa, un grupo de personas están charlando sobre la vida en general y si saber cómo la conversación llega, como no, a la inteligencia artificial. Resulta que sin que nadie lo supiera hay un experto en la mesa que nos empieza a contar cosas y a dar información muy interesante para el resto de los comensales. De forma natural todos empiezan a hacerle preguntas y el experto contesta a todas ellas de forma brillante. Todos regresan a casa con la sensación de haber disfrutado de una cena deliciosa y con una muy interesante conversación sobre inteligencia artificial. Por su puesto, el experto en AI ha triunfado y ahora todos tienen un amigo de referencia para sus dudas sobre esta tecnología. Ahora demos una vuelta de guión a esa cena: imagina que no todo es tan ingenuo ni tan espontáneo, aunque lo parezca, y ponte en el escenario de que el experto en AI sabe que hay otro comensal que tiene una gran capacidad de decisión en su empresa para comprar tecnología. En ese escenario el experto actuará de forma muy parecida al escenario anterior pero su “intención” premeditada será conseguir una cita con el potencial cliente para venderle su tecnología. En este caso, si el experto está acertado, todos volverán a casa con la misma sensación que en el otro escenario, sin embargo, una persona volverá con el compromiso de una cita para ver la solución que procura vender el experto. ¿Entiendes la diferencia entre los dos escenarios?
La gestión de la intención es el concepto fundamental que distingue a un verdadero agente de IA de un simple Chatbot conversacional. Mientras que un chatbot conversacional se limita a una función informativa —proporcionar respuestas basadas en un contexto—, un agente con “gestión de la intención” tiene un propósito predeterminado y un objetivo de negocio implícito, como generar una venta o identificar y segmentar a un cliente potencial. Un Chatbot es como el experto que simplemente responde preguntas para informar, mientras que un agente es como ese mismo experto que, sabiendo que hay un comprador potencial en la mesa, guía sutilmente la conversación para crear una oportunidad de venta. Por lo tanto, la gestión de la intención implementa implícitamente una conversación que genera un flujo de trabajo que reconduce la interacción para cumplir un objetivo, convirtiendo una simple cena en una oportunidad de negocio tangible.
La capacidad de gestionar la intención es crucial porque justifica la necesidad de desarrollar un agente en lugar de usar una herramienta más sencilla, enmarcándolo como una decisión estratégica.
Agentes AI: Función informativa y ejecutiva
¿Qué es y cómo funciona la función “informativa” y la «ejecutiva» de un agente de IA?
Un Agente de inteligencia artificial tiene dos funcionalidades o responsabilidades principales a la hora de implementar su intención: la informativa y la ejecutiva. La función informativa se refiere a la capacidad del agente para proporcionar información a través del contexto que se le suministra. Técnicamente, esto se logra mediante una arquitectura conocida como RAG (Retrieval-Augmented Generation) o la gestión del contexto aumentado. Este proceso consiste en complementar el conocimiento base del modelo de IA con información específica de la organización o del usuario, asegurando que la parte informativa del agente esté cubierta y sea precisa para su dominio.
La función ejecutiva es la que dota al agente de su poder operativo, permitiéndole no solo dialogar, sino también realizar operaciones y ejecutar tareas. Un punto clave a destacar es que no es necesario volver a implementar todos los procesos empresariales existentes ya automatizados para que la inteligencia artificial y los agentes los utilicen. En su lugar, el agente actúa como una nueva capa de inteligencia que se superpone y aprovecha los procesos que ya han sido automatizados en las aplicaciones corporativas o sistemas internos. La gran ventaja de esta función es que el agente puede decidir, como lo haría una persona, cuándo es el momento adecuado para utilizar una operación automatizada específica. Para lograr implementar la función ejecutiva las plataformas de desarrollo de agentes disponen de conectores que se integran con herramientas empresariales existentes, como un CRM. Por lo tanto, mientras la función informativa maneja el contexto y el conocimiento, la función ejecutiva permite que los departamentos, como el de operaciones, se beneficien directamente de la IA, ya que el agente puede interactuar con los sistemas existentes para materializar una intención, como por ejemplo registrar a un cliente potencial en un CRM o iniciar un pedido en el ERP.
Agentes AI: La personalidad del Agente
¿Por qué es crucial definir una «personalidad» para un agente y cómo se debe adaptar a diferentes culturas?
La personalidad del agente es un concepto fundamental, junto con la gestión de la intención, que determina si un agente de inteligencia artificial tendrá o no éxito en su propósito. Se define como un elemento implícito que debe estar presente en todas las conversaciones e intenciones del agente, reflejando tanto la cultura de la empresa como, de manera crucial, la cultura del público objetivo al que se dirige. El objetivo de definir una personalidad es que la conversación sea agradable y culturalmente adecuada para el cliente o posible cliente, lo cual es clave para que el agente pueda materializar su intención, ya sea informar, vender o cualquier otro objetivo. Técnicamente, esta personalidad puede implementarse mediante prompt engineering, instruyendo al modelo para que adopte un personaje, rol, tono o estilo específico, como, por ejemplo, «actúa como un experto analista financiero».
Las diferencias culturales son el factor más determinante en la configuración de la personalidad de un agente. Por ejemplo, un agente diseñado para un mercado del norte de Europa, como Holanda o Alemania, puede ser muy directo y proponer una venta rápidamente («¿quieres hacer un pedido?»), lo cual sería bien recibido en esa cultura. Sin embargo, si ese mismo agente, con su personalidad directa, interactúa con un cliente en el sur de España o en Italia, es muy probable que el cliente desconfíe y abandone la conversación, ya que la cultura latina valora un diálogo más pausado y relacional antes de llegar a una transacción comercial. De manera similar, un agente para el mercado japonés podría necesitar incorporar prácticas culturales específicas, como solicitar una tarjeta de visita digital al inicio de la interacción, para alinearse con las costumbres locales de negocios.
En definitiva, la personalidad no es un mero adorno, sino un componente estratégico que condiciona la efectividad del agente. Una personalidad mal definida, que no se alinea con las expectativas culturales del usuario, puede llevar al fracaso de la intención del agente. Por ello, es imprescindible tener en cuenta los aspectos culturales para dotar al agente de un estilo conversacional y un comportamiento que generen confianza y permitan conducir la interacción hacia el objetivo predefinido, ya sea cerrar una venta o simplemente recopilar información de un cliente potencial de manera sutil y adecuada.
Agentes AI: Modelos multi-agente
¿Qué es un sistema multi-agente y cómo funciona?
Verás como todo encaja. Ya hemos visto que la necesidad de desarrollar un agente de inteligencia artificial, en lugar de un simple bot conversacional, se define por un concepto clave: la gestión de la intención. Mientras que un bot se limita a informar utilizando un contexto predefinido, un agente tiene un propósito o una «intención implícita» detrás de la conversación, como vender un producto o recopilar datos de un cliente potencial. Para desarrollar esta intención, el agente cuenta con dos grandes responsabilidades: una informativa, que gestiona a través del contexto (conocida técnicamente como RAG), y una ejecutiva, que le permite realizar acciones concretas, como conectarse con otras herramientas corporativas (por ejemplo, un CRM).
¿Por qué necesitamos un sistema multi-Agente? Si has entendido lo que explica el artículo, la necesidad de tener distintos agentes viene dado por la necesidad de implementar distintas intenciones. Por ejemplo, en un sistema multi-agente que interactúa con un cliente potencial no identificado, un primer agente tiene la intención específica de identificar y segmentar al prospecto. Este agente inicia una conversación con una personalidad «tranquila» y no agresiva, diseñada para no generar desconfianza, y poco a poco va recopilando datos clave como el nombre, el apellido y la empresa. Durante este proceso, el agente puede realizar acciones ejecutivas, como consultar el CRM para ver si la persona ya es un cliente o incluso delegar en otro agente especializado la búsqueda de información pública en internet, como un perfil de LinkedIn, para obtener datos de contacto. El aspecto multiagente se manifiesta claramente cuando el primer agente ha cumplido su objetivo y el cliente potencial expresa, explícita o implícitamente, la intención de comprar un producto o servicio. El primer agente puede entonces transferir la conversación a un segundo agente especializado, como un «agente de ventas». Este nuevo agente tiene una intención y una implementación de la conversación completamente diferente, optimizada para cerrar una venta. Este ejemplo demuestra cómo un sistema multi-agente puede orquestar un flujo de trabajo complejo, donde diferentes agentes con intenciones y personalidades distintas colaboran para llevar a un cliente desde un contacto anónimo hasta una oportunidad de negocio concreta.
Conclusión
En definitiva, la implementación exitosa de agentes de inteligencia artificial en el ámbito empresarial trasciende la mera adopción de tecnología conversacional y requiere una comprensión profunda de cuatro pilares fundamentales. Primero, la gestión de la intención, que marca la diferencia estratégica entre un simple chatbot informativo y un verdadero agente comercial capaz de convertir conversaciones en oportunidades de negocio tangibles. Segundo, el equilibrio entre las funciones informativa y ejecutiva, donde la capacidad de proporcionar información contextualizada debe complementarse con la habilidad de ejecutar acciones concretas en los sistemas empresariales existentes. Tercero, la definición cuidadosa de una personalidad culturalmente adaptada, elemento crítico que determina la confianza y efectividad del agente según las expectativas del mercado objetivo. Y finalmente, la orquestación de sistemas multi-agente que permiten especialización y colaboración entre diferentes intenciones comerciales. Para los líderes empresariales, estas consideraciones no son meramente técnicas, sino decisiones estratégicas que definen si la inteligencia artificial se convertirá en una herramienta transformadora o simplemente en otra tecnología subutilizada en su organización.
¿Cómo ha sido escrito este artículo?
Antes de que empieces a leer el contenido principal de este artículo me gustaría explicarte como fue elaborado, dado que se han combinado varias herramientas de Inteligencia Artificial. El artículo se grabó con voz en varios trayectos en coche utilizando el teléfono. Una vez descargada la transcripción, se generó un nuevo proyecto en NotebookLM y se subió la transcripción junto con otras fuentes complementarias en internet. Se pidió a NotebookLM que generara un esquema para el artículo que fue copiado y adaptado en Microsoft Word. Se generó un borrador de cada apartado del artículo con NotebookLM que fue adaptado y reescrito por el autor. Una vez terminado se le subió el texto a Claude y con el modelo Sonnet4 se le pidió un resumen en un párrafo que pueda ser utilizado como conclusión del texto. La sección conclusión se ha copiado y pegado directamente de lo generado por Claude porque me ha resultado muy bien hecha. Finalmente, se ha subido el artículo a un nuevo proyecto de NotebookLM y se le ha pedido que genere un podcast en tono formal y profesional. Espero que te guste el resultado.
Por Miguel Ángel Sánchez, Digital Transformación Learning Facilitator en MIT Profesional
