Los casos de uso de las soluciones agénticas

El diseño, desarrollo, implementación y evolución de los agentes digitales inteligentes – ADIs continua creciendo vertiginosamente. En menos de dos años hemos visto la explosión de los casos de uso de las soluciones agénticas. En este artículo revisaremos cómo la IA agéntica van más allá de los asistentes tradicionales. Hoy por hoy somos testigos de la forma como los sistemas autónomos son capaces de razonar, planificar, tomar decisiones y ejecutar acciones. Para todo esto se requiere la conexión de diferentes datos y aplicaciones que permitan el cumplimiento de objetivos complejos sin intervención humana constante. Los ADIs superan a la automatización tradicional al interpretar documentos, resolver discrepancias y ejecutar tareas operativas, financieras o administrativas de principio a fin.

Las organizaciones están implementando tecnología en constante evolución para ayudar en temas funcionales y no funcionales. Por ejemplo, con la programación de software, la inteligencia de negocios y analítica, la experiencia del usuario y las funciones de recursos humanos. No obstante y sin pretender generalizar, podemos agrupar los casos de uso de las soluciones agénticas en cuatro grandes frentes de trabajo en una organización:

1) operaciones financieras y contabilidad: procesamiento de facturas, generación de registros contables en línea, aplicación de reglas de negocio y ejecución de órdenes de pago de forma autónoma. Por otro lado realizan la gestión de tesorería, las conciliaciones y la detección de posibles fraudes.

2) atención y servicio al cliente: gestión de los procesos de comercialización y ventas. Atención de PQRs con conexión en línea al CRM. Agendamiento de citas automático.

3) gestión del conocimiento y talento humano: apoyo en resolución de dudas y en los procesos de selección y contratación. Evaluación dinámica de los empleados.

4) estrategia de datos y analítica: informes ejecutivos estructurados en línea mediante consultas en lenguaje natural. Responden según el contexto con base en datos corporativos.

Con la aparición de los ADIs en tantas situaciones y plataformas, las organizaciones interesadas en esta tecnología pueden tener dificultades para saber por dónde empezar. Algunos casos de uso se han destacado ya que los agentes de IA se están integrando sin problemas con los sistemas ERP, CRM y de inteligencia empresarial. De esta forma es posible automatizar flujos de trabajo, gestionar el análisis de datos y generar informes valiosos. A diferencia de algunas tecnologías de automatización anteriores, los agentes de IA pueden tomar decisiones en tiempo real, lo que convierte la automatización de procesos en una de sus principales aplicaciones .

Por otro lado, los ADIs tienen la capacidad de adaptarse a la situación según las condiciones cambiantes de los ecosistemas. En consecuencia pueden gestionar datos inesperados sin intervención humana cumpliendo las reglas y el contexto, el entrenamiento dado y el nuevo aprendizaje adquirido. Desde nuestra consideración presentamos a continuación SIETE casos de uso de las soluciones agénticas más representativos:

1. Automatización de la atención, el servicio y el relacionamiento con el cliente: estamos pasando de la gestión de solicitudes básicas a través de chatbots a la interacción inteligente con ADIs que responden en lenguaje natural y según el contexto corporativo. Por lo cual, los agentes IA están en capacidad de manejar procesos de toma de decisiones complejos y adaptativos. Así mismo, los ADIs comprenden y ofrecen respuestas contextuales para una amplia gama de necesidades de los clientes: contestar llamadas, agendar citas, redirigir a un agente especializado, recopilar información, iniciar un proceso de ventas, etc.
   
   Los ADIs también gestionan la relación con el cliente analizando las interacciones y conversaciones, los productos y servicios a los que acceden los clientes, los datos del CRM, los canales usados y el ciclo de vida del producto o servicio. Por lo tanto, la empresa esta en capacidad de anticipar las necesidades de sus clientes. Incluso puede prevenir alguna situación no deseada o el ajuste inmediato de un proceso (producto o servicio) defectuoso. Por otro lado, los ADIs pueden ser configurados para asistir al cliente en la renovación de cualquier producto o servicio en las mejores condiciones. Los agentes IA pueden redirigir al cliente al flujo de trabajo adecuado sin intervención humana.
   
   En los procesos de comercialización y ventas los agentes comprenden el comportamiento del cliente, identifican audiencias potenciales, crean campañas de marketing personalizadas y determinan el mejor momento y los mejores canales para la comunicación y promoción. En consecuencia, algunas empresas están llegando a tasas de conversión 3 veces mayores y concentrándose en el 20% de clientes que realmente les compran.
   
2. Automatización de procesos y flujos de información para aumentar la productividad: los agentes IA permiten desde convertir las notas de las reuniones en órdenes de proyecto hasta activar un pedido a un proveedor en respuesta a una predicción de la oferta y la demanda. Todo lo anterior en forma autónoma y sin intervención humana. Sin embargo, será fundamental que las empresas centralicen todos sus datos (repositorio de contexto) y eviten la fragmentación de la información.
   
   Por ejemplo un caso de éxito se ha visto en los procesos de los bufets de abogados en donde los ADIs completan el proceso de contratación más rápido. Por otra parte pueden responder a los clientes con mayor rapidez y realizar transacciones con mayor agilidad que cualquier otra persona. Al trabajar con la información corporativo en contexto se tiene un registro histórico de sus procedimientos habituales y acceso a las mejores respuestas posibles.
   
   Sin lugar a dudas la robótica (RPA) es otra área que se fortalece considerablemente con las soluciones agenticas. Los ADIs pueden adicional a la automatización, abordar problemas más complejos que requieren una mayor capacidad de toma de decisiones. La robótica puede ahora alcanzar procesos autónomos y adaptables incrementando la productividad incluso aplicando la lógica de excepciones. Por lo tanto los agentes IA trabajarán junto con la RPA para lograr nuevos niveles de automatización.
   
3. Inteligencia de negocios, generación de informes y observabilidad: la información es el principal activo de toda organización y debe estar dispuesta con oportunidad, calidad, efectividad y seguridad. Los agentes de IA pueden acelerar enormemente el proceso de creación de contenido. Por ejemplo en el procesos o servicio de gestión de riesgos de terceros es recomendable apoyarse en agentes IA para realizarlo más rápido y mejor. Así las cosas los informes son más precisos y detallados. Los ADIs pueden contestar en lenguaje natural cualquier inquietud con base en un contexto determinado de forma tal que pueden vislumbrar nuevas oportunidades de negocio y por ende, de ingresos.
   
   En línea con lo anterior, las soluciones agénticas habilitan la inteligencia de negocios y la analítica. Los ADIs permiten obtener información que va más allá de las categorías estándar en un tablero BI para realizar análisis más completos y detallados. Por ejemplo, un agente de IA podría asesorar a un equipo de marketing sobre cómo invertir su presupuesto o proponer nuevas formas de cruzar la información. Los ADIs pueden resolver ambigüedades realizando contra preguntas que validan lo que el usuario verdaderamente requiere o quiere conocer.
   
4. Agentes en procesos de transformación del ciclo de vida de productos y servicios: los ADIs permitirán a las empresas optimizar sus procesos mediante la automatización de tareas rutinarias. Por ejemplo, un agente de IA podría activar un pedido a un proveedor o la cotización y propuesta comercial hacia un cliente. Por ejemplo en manufacturera es posible controlar o supervisar los equipos, flujos y procesos de producción a través de los agentes de IA. 9 de cada 10 empresas manufactureras ya están adoptando o experimentando con herramientas de IA generativa para crear entornos de producción auto optimizados y usar en forma inteligente el historial de los procesos y mantenimiento de equipos.
   
   Lo anterior también esta ocurriendo con las empresas de servicios como lo vimos en el numeral 1 de atención y servicio a los clientes. Los ADIs ayudan a las personas a tomar decisiones más rápidas y mejor informadas en entornos donde la información incompleta, la complejidad de los equipos y los tiempos de inactividad tienen importantes consecuencias operativas, de experiencia del cliente y de servicio.
   
5. Agentes en procesos de evolución del ciclo de vida de los activos de información: para el caso del desarrollo de SW los ADIs transformarán los asistentes de codificación de IA hacia herramientas más inteligentes que escriben grandes fragmentos de código. Por lo anterior se requiere una reinvención profesional en las funciones de los ingenieros. Serán usados varios agentes especializados (diseño, desarrollo, pruebas, implantacion y evolución).que a su vez serán orquestados por otros ADIs.
   
   Incluso ya se han desarrollado agentes de IA que verifican permanentemente la “salud” del SW y realizan los ajustes correspondientes en línea. Lo anterior hace parte del modelo de observabilidad que se están habilitando como caso de éxito las soluciones agénticas. Así mismo, las herramientas DevOps ya automatizan los flujos de trabajo. y aprueban artefactos que cumplan ciertos criterios mínimos, mejorando así el nivel general de automatización.
   
6. Gestión del conocimiento y del talento humano: el caso de uso tal vez con mayor proliferación ha sido los ADIs encargados de asistir a los empleados con preguntas y gestionar tareas sencillas. Los desarrollos no son complejos, son de bajo riesgo y alto valor para la organización en cuento a cultura y productividad. 1 de cada 2 empresas ya hacen uso de estas soluciones agénticas. Dentro de las principales funciones que apoyan está la recuperación de conocimientos internos, el etiquetado y la documentación, y los procesos automatizados de los servicios a los empleados (vacaciones, reporte de permisos, evaluación ambiente laboral, programa de desarrollo profesional y plan de carrera, etc.). Por lo cual algunas empresas también utilizan los agentes IA para potenciar los programas de formación de sus empleados ofreciendo una forma rentable de personalizar la capacitación
   
   La integración de múltiples agentes de propósito específico facilita la incorporación y creación de un sistema multi agente. Los ADIs pueden gestionar muchas preguntas de forma autónoma teniendo como base las políticas, normas y procedimientos de la empresa. Por lo tanto si están a la base de conocimientos de la arquitectura empresarial pueden responder cualquier aspecto de funcionamiento operativo. Así mismo, pueden ofrecer alternativas de mejoras a los procesos con base en el análisis de los mismos.
   
7. Gestión (control y mitigación) de riesgos: las soluciones agénticas pasan de un enfoque reactivo (analizar datos históricos tras un incidente) a uno proactivo. Los sistemas autónomos monitorean variables continuamente, simulan escenarios de estrés y ejecutan acciones de mitigación en tiempo real sin intervención humana. Por ejemplo están en capacidad de proteger los activos detentando y bloqueando el fraude en tiempo real. En consecuencia los agentes IA no solo identifican transacciones sospechosas sino que coordinan de forma autónoma las acciones necesarias para evitar un siniestro. Por lo cual existen casos en los que se puede evaluar la volatilidad del mercado o una caida abrupta para ejecutar coberturas automáticas y el rebalanceo de portafolios.
   
   Por otro lado, los ADIs pueden ajustar de forma autónoma los límites de crédito de clientes corporativos o minoristas en función de su comportamiento financiero en tiempo real. Para el caso de las operaciones reducen las interrupciones en la continuidad del negocio mediante la anticipación logística y el mantenimiento predictivo de activos. A través de sensores IoT el agente IA puede detectas anomalías y realizar los ajustes necesarios en forma autónoma.
   
   Por último y no menos importante están el control y mitigacion de los riesgos de cumplimiento normativo para garantizar que la organización opere bajo los marcos legales vigentes. Por lo tanto se evitan o reducen las sanciones o multas. Ante cambios en las regulaciones los ADIs pueden actualizar los procedimientos, las normas y las claúsulas obsoletas en los contratos. Otros casos de uso de las soluciones agénticas: 1) automatización de procesos AML y KYC. 2) ciberseguridad y riesgo tecnológico. 3) aislamiento y respuesta ante incidentes (SOAR Agéntico). 4) simulación continua de adversarios (Pentesting Autónomo). 5) actualizaciones y parchado autónomo.
   
   Como referimos anteriormente los ADIs están en capacidad de detectar, reaccionar e incluso mitigar de forma autónoma las amenazas a la seguridad y al fraude prácticamente en tiempo real. En consecuencia se reduce los tiempos de respuesta ante posibles ataques y mejora la seguridad general. Los agentes de IA pueden impulsar la productividad en la gestión de riesgos mediante la automatización de tareas rutinarias y respuestas de seguridad.
   

niik ha venido trabajando con su unidad CAS BPO en el ecosistema para el cuidado y la atención de las mascotas. Si revisamos con detenimiento encontramos que esta industria conocida con PetTech, ha evolucionado desde los accesorios básicos a una red interconectada de tecnología. Para este ecosistema, los agentes autónomos y la IA procesan datos de múltiples dispositivos en tiempo real para tomar decisiones independientes, garantizar la salud del animal y aligerar la carga de sus cuidadores. Por otra parte, podemos decir que los pilares para la estructuración del ecosistema agéntico para mascotas son:

1. Alimentación y nutrición inteligente: los dispensadores electrónicos inteligentes son agentes de salud nutricional. Reconocen las facciones de la mascota y tienen en cuenta su historial alimenticio y nutricional. El agente monitorea los niveles de consumos diarios. Si detecta que el alimento está por terminarse, realiza un pedido de reposición automática mediante plataformas de comercio electrónico.
   
2. Monitoreo de salud y bienestar preventivo: dispositivos portátiles y sensores ambientales actúan en conjunto para detectar anomalías físicas antes de que se conviertan en emergencias médicas. Se controlan y monitorean los signos vitales permanentemente. Automatización de los procesos de higiene y detección de posibles infecciones.
   
3. Seguridad, rastreo y conectividad: uso del posicionamiento global y análisis de comportamiento para proteger a la mascota dentro y fuera de casa. Los dispositivos GPS permiten delimitar zonas seguras. Evaluación y análisis de la ansiedad de las mascotas mediante revisión de imágenes. Por lo cual es posible activar estímulos de forma remota, como música relajante o la liberación de un premio.
   
4. Gestión de servicios y telemedicina: los ADIs están en capacidad de centralizar el historial clínico, las vacunas y las necesidades administrativas de la mascota. Reserva citas de control cuando se detecta un cambio de salud o cuando se vence el calendario de vacunación. Así mismo, los datos recopilados permiten a las aseguradoras ofrecer pólizas personalizadas basadas en el estilo de vida real y el cuidado preventivo del animal.

En niik contamos con la experiencia y conocimiento para implementar proyectos que involucren soluciones agénticas. De igual forma ayudamos a nuestros clientes a priorizar los casos de uso y sacar el mejor y mayor provecho de los ADIs. Como hemos visto las soluciones agénticas se están desplazando hacia ecosistemas multi agente interconectados que colaboran entre sí.

niik puede apoyar a sus clientes para que su prioridad esté centrada en la estrategia de datos y adopción de la IA para una efectiva automatización de procesos y flujos de información de alto impacto y bajo riesgo. Así mismo, desde la Arquitectura Empresarial – AE podemos enfocar los recursos y esfuerzos en consolidar la confianza y la seguridad. Establecer barreras de seguridad operativas (guardrails) es indispensable antes de otorgar autonomía a los agentes. Podemos acompañarlos en la definición e implementación de esta ruta de adopción estratégica.

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Fuentes: 1) Los desafíos de la IA agéntica en la transformación digital. Intereconomia Media. 08/06/2026. 2) Casos de uso prometedores de la IA agéntica. CIO. 23/06/2026.