El ser humano por su naturaleza está en permanente evolución. En su afán de mejorar continuamente su calidad de vida busca sacar el mayor y mejor provecho de su inventiva. Los nuevos desarrollos tecnológicos son una muestra contundente de esta evolución. Así las cosas, no es para nada circunstancial que la Inteligencia Artificial – IA haya llegado a complementar, mejorar y potenciar las soluciones digitales. Por lo cual, es comprensible y lógico que estemos en una transición de los Chatbots a los Sistemas Agénticos. En otras palabras, estamos pasando de herramientas que solo conversan y responden preguntas, a sistemas autónomos que razonan, planifican y ejecutan acciones. Por lo cual, vamos de interacciones sencillas a situaciones complejas con múltiples pasos para cumplir con un objetivo específico.
Como hemos referido en recientes artículos, 3 de cada 4 estrategias corporativos incluyen el centrarse en los clientes como prioridad ulterior. Por lo tanto, los interesados deben enfocar sus esfuerzos para que las soluciones agénticas sean un brazo ejecutor de la estrategia centrada en el cliente. Así las cosas, las capacidades creadas por la IA le permitirán a la compañía pasar de un enfoque pasivo a uno proactivo y predictivo. Adicionalmente, se habilitará la automatización de tareas y la personalización de la experiencia de los clientes a gran escala. Los sistemas agénticos pueden guardar una estrecha relación con la estrategia centrada en los clientes a través de los siguientes pilares:
- Resolución autónoma y proactiva: Los agentes no solo responden mensajes, sino que evalúan el contexto del cliente y ejecutan acciones. En consecuencia, pueden resolver problemas (ej. procesar reembolsos o gestionar envíos) sin intervención humana. Es de esta forma que podemos ir de los Chatbots a los Sistemas Agénticos.
Adicionalmente, los agentes de IA pueden ejecutar acciones de inicio a fin soportando: 1) la toma de decisiones: evalúan reglas de negocio para autorizar transacciones de forma segura. 2) la conectividad e integración entre sistemas y herramientas para operar en tiempo real. 3) la proacción o las acciones anticipadas ante necesidades (anomalías o requerimientos). Incluso la solución puede darse antes de que el cliente o usuario haga la solicitud. - Disponibilidad y velocidad: las soluciones agénticas permiten cumplir con la inmediatez que exige el consumidor actual. Es posible ofrecer atención 7×24 bajo un esquema omnicanal y multimodal. Algunos estudios confirman que la lealtad del cliente moderno depende directamente del tiempo de respuesta. Los agentes pueden alcanzar la “cero fricción” eliminando toda interacción innecesaria. La omnicanalidad y la multimodalidad son imprescindibles para mantener una comunicación fluida, continua y permanente. También es preciso considerar que las soluciones agénticas son fléxibles y escalables según la demanda y exigencias del negocio. Pueden atender picos en el servicio a través de los mecanismos dispuestos mediante un modelo de observabilidad.
- Hiperpersonalización contextual: los agentes se integran a todos los activos de información de la Arquitectura Empresarial – AE. Están habilitados para interactuar con todas las bases de datos (i.e. Core, ERP, CRM, HCM). Por lo tanto, tienen acceso a información en forma segura y perfilada según las normas de la compañía. De esta forma, conocen los detalles de todas las interacciones con los clientes (historial del usuario) lo que permite: 1) adaptar la comunicación. 2) anticipar necesidades o intenciones de compra. 3) solucionar requerimientos (PQRS). 4) presentar nuevos productos, servicios o canales.
Por otra parte, la IA agéntica no usa plantillas genéricas. Entiende quién es el cliente en cada momento y en cada interacción. Los agentes recuerdan y hacen uso de toda la información para analizar el comportamiento del cliente. Tienen en cuenta las interacciones pasadas, las compras previas y las preferencias declaradas.
Así mismo, ya están incorporando algoritmos que realizan un análisis de sentimiento. Revisan la situación y las circunstancias en contexto para adoptar el tono (más formal, más empático). Por último, hacen recomendaciones o sugerencias de productos o servicios basados en necesidades reales y personalizadas según el cliente. - Optimización del talento humano: al delegar las consultas repetitivas a la IA, los agentes humanos se liberan. En consecuencia, les es posible dedicar su tiempo para atender casos complejos. Los clientes requieren el uso de mayor empatía y conexión emocional en ciertas circunstancias.
Como premisa hemos establecido que el objetivo ulterior de las soluciones agénticas debe ser potenciar su impacto en la experiencia del cliente. Así las cosas, se precisa que el agente de IA resuelve oportunamente los casos repetitivos y de bajo valor. No obstante, si el caso requiere un humano, la IA lo transfiere junto con un resumen completo (contexto) de lo hablado. Por ende, los equipos humanos atienden menos volumen de llamadas, enfocándose en casos críticos donde, como ya lo referimos, la empatía es clave. - Gobernanza Confiable y Ética Agéntica: es preciso garantizar que los resultados y las decisiones sean seguras, justas y comprensibles para el consumidor. Por lo tanto, se requieren cuatro elementos:
1) Transparencia proactiva: el sistema siempre se identifica como una IA de forma clara. El cliente sabe exactamente cuándo interactúa con un humano y cuándo con un agente digital autónomo. Además, se le informa qué datos personales se están utilizando para tomar decisiones en su caso.
2) Explicabilidad conversacional (XAI): si el agente de IA toma una decisión (ej. denegar un crédito o rechazar una devolución), debe ser capaz de explicar el ¿por qué? en lenguaje natural y sencillo si el cliente lo solicita. No puede operar como una “caja negra”.
3) Auditoría y trazabilidad: cada acción, consulta a bases de datos y decisión tomada por el agente queda registrada en un historial inmutable (logs de auditoría). Esto permite a los supervisores humanos revisar el “hilo de pensamiento” de la IA para corregir sesgos, resolver disputas legales o mejorar el sistema.
4) Mecanismos de control humano: los agentes operan bajo límites estrictos de seguridad. Si se enfrenta a un escenario ambiguo o a una decisión de alto riesgo financiero/emocional, el sistema frena de forma autónoma y solicita la validación de un supervisor humano antes de actuar.
Las compañias tienen diversos retos y desafíos cuando su estrategia contempla estar centrados en el cliente. Uno de los más relevantes es la forma como la empresa mantiene una conversación fluida y continua con su cliente. En otras palabras, la manera como se gestiona la comunicación y las interacciones siempre y en cada momento. Las personas no solo hacen preguntas puntuales. También generan paneles interactivos, flujos de trabajo e informes. Por otro lado, a nivel interno de la organización se formulan estrategias y se toman decisiones directamente a partir de los datos empresariales.
Los agentes de IA amplían el rango de acción de los chatbots. Pasan de una o dos bases de datos a utilizar la información en forma transversal, multiplataforma y desde varios sistemas de la organización. Por lo cual, se enriquece el contexto y la data, pero, a su vez crece la complejidad en el manejo de reglas y el control de riesgos. Las soluciones agénticas en parte son la evolución de los chatbots. Por lo cual, requieren de sistemas conectados, bodegas de datos gobernadas y seguras, una capa semántica bien definida y mantenida. Así mismo, la estrategia de implementación debe garantizar confianza para todos los interesados y propender por no ralentizar los servicios y sus procesos.
Ir de los Chatbots a los Sistemas Agénticos es sinónimo de pasar del diálogo a la acción autónoma. Por lo general los chatbots obedecen a una heurística. Responden preguntas frecuentes a través de guiones predeterminados (árboles de decisión). En resumen, procesan lenguaje natural estático en un contexto limitado. Por el contrario, los sistemas agénticos operan bajo modelo “Meta-Acción”. Entienden un objetivo global; lo descomponen en subtareas; acumulan información y conocimiento; analizan, aprenden y se retroalimentan. Para al final evaluar y entregar los resultados y realizar ajustes en caso de ser necesario. Recordemos que las soluciones agénticas usan modelos MCP (Model Context Protocol). Estos protocolos de código abierto y universal actúan como un puente estandarizado entre la IA (i.e., LLMs) y las herramientas o fuentes de datos externas
Los Sistemas Agénticos basan su arquitectura en tres capacidades: 1) razonamiento y planificación que le permite a los agentes responder usando marcos estructurados. De esta forma, se asemejan al pensamiento humano y les es posible evaluar la situación y decidir qué paso tomar. Para al final planificar el camino más eficiente para llegar a la meta. 2) selección y optimización en el uso de herramientas. Los agentes IA pueden interactuar con APIs externas, navegar por la web, leer archivos, conectar con tu CRM o utilizar calculadoras. Por lo tanto, se convierten en una extensión de los sistemas operativos y software empresarial. 3) memoria y adaptación para recordar el historial de interacciones. A su vez, aprenden de los resultados obtenidos (éxitos o errores) y adaptan su estrategia mediante una reconfiguración autónoma.
Por último y no menos importante, para ir de los Chatbots a los Sistemas Agénticos es preciso tener en consideración: 1) los marcos regulatorios actuales que exigen estas nuevas tecnologías. 2) las mejores prácticas y los estándares de los diferentes ecosistemas e industrias. 3) las técnicas para el diseñar interfaces en la que la IA explique sus decisiones al usuario. 4) la utilización de herramientas técnicas para realizar la auditoría de algoritmos en tiempo real.
Por otro lado, también es vital considerar que el camino es algo sinuoso. No se trata simplemente de conectar soluciones LLMs como Claude o ChatGPT a los datos corporativos. Ya lo vimos, desde el gobierno hasta la obvervabilidad pasando por calidad de los datos, las integraciones, la interoperabilidad y un análisis del costo-beneficio-riesgo es que se llega a una solución adecuada. Definitivamente es un proceso donde se construye confianza para todos los interesados, en particular para los clientes.
En niik somos conscientes de que las soluciones agénticas son la puerta de entrada al trabajo productivo y colaborativo. Sin embargo, solo pueden ofrecer inteligencia empresarial confiable cuando los datos están organizados, integrados y son de calidad. Ponemos a disposición de nuestros clientes y aliados la experiencia y conocimiento en la implementación de proyectos estratégicos para estar centrados en los clientes. Por ejemplo: diseño y desarrollo de sistemas integrales de gestión de información y automatización de procesos y sus flujos de datos. Lo anterior asegura que los sistemas agénticos puedan interpretar los datos correctamente y de manera coherente teniendo como base un contexto claro y especifico.
Estas soluciones están transformando los modelos de negocio y habilitando a las organizaciones para que sus servicios y procesos estén verdaderamente centrados en el cliente. Los agentes humanos fungen más como supervisores. Los agentes digitales trabajan sin descanso (7×24) y pueden orquestarse y organizarse entre sí. Desde ahora debemos irnos preparando para una IA que evoluciona hacia una autonomía adaptativa donde se integra lo físico y digital en forma continua y coordinada. Los próximos sistemas agenticos pasarán de la ejecución de planes predefinidos hacia inteligencias capaces de reescribir sus propios objetivos. A su vez, tendrán la capacidad de mejorar su arquitectura en tiempo real y colaborar a nivel macroeconómico con el objeto de mejorar la calidad de vida de las personas.
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Fuente: The future is proactive banks. Jim Marous. Mayo 2026. 2) Beyond the chatbot. Evan Kirstel. Mayo 2026. 3) Diversas investigaciones alrededor del futuro de las soluciones agénticas por parte del equipo de NIIK.
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