Roadmap AI – ¿Por qué debes integrar la IA agéntica en tu hoja de ruta?

La ambición principal de Roadmap AI Marketing Day 2025 era proyectarse en 2030, para permitir a los participantes construir y activar su propia hoja de ruta de IA para los próximos años… Ahora bien, la principal evolución que se avecina es la emergencia de la IA agéntica. Pero, ¿de qué se trata? ¿Qué implica esta nueva etapa en el desarrollo de la inteligencia artificial para las organizaciones?

Para recordar:

• La IA agéntica es una nueva etapa para la IA generativa, que permite ir más allá de los chatbots: las herramientas son ahora autónomas y capaces de actuar para el ser humano, planificando, razonando y tomando decisiones para resolver problemas de principio a fin.
• En una aproximación multiagente, varios agentes especializados pueden colaborar de forma coordinada, e incluso algunos de ellos pueden ser utilizados para monitorizar a otros agentes y así mejorar la pertinencia de los resultados.
• El impacto organizacional podría ser importante: los equipos humanos deberán colaborar con agentes de IA, lo que transformará profundamente las profesiones y los modos de trabajo.
• En cuanto a la experiencia del cliente, estamos pasando de una web diseñada para el ser humano a una web diseñada para los agentes, lo que implica repensar progresivamente los contenidos, las interfaces y la analítica.
• Sin embargo, como en todo lo relacionado con la IA, la calidad de los datos es clave: el 40% de los proyectos de IA agéntica fracasarán, principalmente por falta de datos estructurados y coherentes según Gartner.

«La adopción de la IA agéntica se acelerará drásticamente en los próximos 12 a 18 meses», predijo Julie Rochette, Head of Partner Management en Amazon Web Services France durante su keynote en el Roadmap AI Marketing Day 2025. Ni mucho menos fue la única en hablar del tema, todo lo contrario: la palabra estuvo en boca de (casi) todo el mundo durante el día. Pero, ¿de qué se trata?

«Un software autónomo capaz de actuar para el ser humano»

«Un agente de IA es simplemente un software autónomo capaz de actuar para el ser humano. Podrá realizar búsquedas, hacer resúmenes, comparar, decidir, comprar», resume Stéphanie Maziol, Senior Director of Product Marketing en Contentsquare.

¿La diferencia con un ChatGPT clásico? Ya no se trata de simples chatbots que responden a preguntas, sino de asistentes «que son capaces de efectuar, de resolver problemas hasta el final», explica Julie Rochette, quien añade que «lo que singulariza un sistema agéntico es su autonomía, su capacidad de aprender y de poder rectificar su plan de acción para alcanzar el objetivo» que se le ha dado.

Ella describe en tres palabras los mecanismos propios de los agentes de IA: la planificación, la acción y el razonamiento. En efecto, un agente de IA opera, siguiendo tres etapas: planifica (descomponiendo un objetivo en tareas ejecutables), actúa (utilizando su entrenamiento y las herramientas puestas a su disposición), y razona (evaluando sus resultados de manera autónoma y ajustando su plan de acción para alcanzar el objetivo fijado).

«Nunca hay un solo agente»

Una precisión importante: «nunca hay un solo agente. Es la garantía de hacer algo que funciona bastante mal y que ofrece una experiencia muy degradada», como precisa Pierre-Eric Beneteau, Partner IA & Customer Experience en Converteo, durante su intervención sobre el impacto de la IA en la experiencia del cliente.

Porque esa es la fuerza y la especificidad de la IA agéntica: diferentes agentes llegan a trabajar juntos, de forma coordinada y orquestada. «Vamos a tener una serie de agentes para un problema dado, y luego podemos incluso añadir una capa de complejidad adicional, con agentes que pueden servir para monitorizar a otros agentes y mejorar la pertinencia de las respuestas», añade, explicando que varios tipos de agentes podrán colaborar, ya sean desarrollados por la empresa o comprados a terceros.

Para las empresas, el impacto de la IA agéntica debería observarse rápidamente en dos frentes: primero internamente, con impactos en la organización, ya que los primeros casos de uso de la IA agéntica se refieren a la productividad y la automatización de procesos, especialmente en el marketing y la compra de medios; y luego externamente, en cuanto a la experiencia de usuario.

«Vamos a tener que cambiar nuestros modelos de trabajo»

Dan Lugassy, Expert Customer Data Platform en Oracle, describe por ejemplo un mundo donde los agentes «pueden guiar automáticamente al usuario paso a paso para resolver una problemática compleja o crear una campaña de marketing de la A a la Z en todos los canales, mezclando la adtech y la martech. Estos agentes pueden pujar automáticamente, crear campañas en las plataformas publicitarias, todo ello acoplado con las plataformas de automatización de marketing».

Así, desde un punto de vista organizacional, «vamos a tener que cambiar nuestros modelos de trabajo, ya que los equipos humanos van a tener que colaborar con agentes en una serie de tareas», estima Julie Rochette, quien también predice que «los agentes se convertirán en una parte muy importante de la propiedad intelectual de las marcas en el futuro».

«El agente se convierte en un colaborador interno, lo que nos obliga a repensar nuestras profesiones de manera potencialmente muy profunda, con impactos muy fuertes en ciertos equipos y ciertas funciones», observa por su parte Pierre-Eric Beneteau.

«El usuario del mañana quizás ni siquiera sea humano»

En el frente de la experiencia del cliente, Stéphanie Maziol explica que «estamos viviendo una evolución, con un cambio de usuario. El usuario del mañana quizás ni siquiera sea humano: pasamos de una web diseñada para el ser humano a una web diseñada para los agentes». Por lo tanto, se pasaría de enfoques de UX a lógicas de AX (de «Agent Experience»).

Y detalla: «los agentes no navegan como nosotros. No hacen scroll, no hacen clic. Y de hecho, lo que hacen es que apuntan, interpretan y actúan instantáneamente». Esto se traduce en un paso «de la solicitud a la decisión instantáneamente», e impone a las marcas revisar la construcción de sus contenidos, la arquitectura de sus interfaces y sus métodos de analítica. Entre otras cosas.

Para Dan Lugassy, pocas empresas tienen actualmente «la madurez y la voluntad» de dar el paso hacia la IA totalmente autónoma y agéntica, «pero técnicamente, estas soluciones ya existen. Podremos pasar muy rápidamente a este nivel de madurez en 4 o 5 años, con agentes verdaderamente multitarea».

Todos estos elementos incitan fuertemente la IA agéntica en una hoja de ruta para el horizonte 2030… Pero sin olvidar lo esencial. Porque, como recuerda Ghislain Lefebvre, Senior Strategic Account Executive en Treasure Data, citando un estudio reciente de Gartner: «el 40% de los proyectos de IA agéntica fracasarán debido a la falta de calidad y coherencia de los datos».

Ya se trate de IA generativa o de IA agéntica, la constatación es siempre la misma: como recuerda Mathias Chaillou, Chief Media Officer del grupo L’Oréal: «podemos hablar de la IA todo el día, pero a partir del momento en que no tenemos un dato estructurado y limpio, es complicado de implementar».