Agentes de IA: cómo funcionan y cómo elegir la mejor plataforma para su empresa

El reto no es entender si la IA transformará los negocios, sino si su empresa está preparada para esa transformación.

Por Rennan Sánchez, CTO de Skyone. Foto: cortesía. Portal ERP México.

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa futurista para convertirse en una tecnología de uso generalizado, transformando sectores industriales, cadenas de valor y modelos de negocio con un impacto comparable al de revoluciones anteriores como la electricidad e Internet. Datos recientes muestran que más del 60 % de las empresas ya adoptan alguna forma de IA en sus procesos, con expectativas de crecimiento exponencial a medida que se consolidan las soluciones de agentes autónomos.

En el universo corporativo, las empresas que buscan capturar el valor de la IA se enfrentan a un doble desafío: prepararse cultural y técnicamente. El cambio cultural implica educar a los líderes sobre el potencial de la tecnología y crear una mentalidad orientada a los datos. La preparación técnica requiere adoptar soluciones de IA basadas en datos corporativos privados, respetando los requisitos de seguridad, privacidad y cumplimiento normativo.

La principal barrera para el éxito de estas iniciativas radica en la calidad y la organización de los datos corporativos. La metáfora de que los datos son el nuevo petróleo adquiere una extensión práctica: al igual que el petróleo crudo necesita ser refinado, los datos corporativos deben ser tratados y organizados para que la IA extraiga información relevante. Los modelos de lenguaje de gran tamaño funcionan como refinerías digitales, pero sin una base de datos estructurada, incluso los algoritmos más avanzados se vuelven ineficaces.

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En la práctica, los datos suelen estar dispersos en ERP, CRM, hojas de cálculo y bases de datos aisladas, creando silos que deben superarse. Cuando se rompe esta barrera y los agentes obtienen acceso a datos organizados, los resultados son transformadores. Surgen casos de uso que multiplican hasta por 10 la productividad, redefiniendo la forma en que se realiza el trabajo.

En el área financiera, los agentes extraen datos de múltiples fuentes financieras para realizar conciliaciones automáticas, predecir flujos de caja y sugerir optimizaciones fiscales. Las actividades que antes requerían semanas de trabajo manual se completan en horas. En el soporte técnico, los agentes acceden a bases de conocimiento internas e historiales de atención al cliente para resolver más del 80 % de las consultas sin intervención humana, lo que libera a los equipos para casos complejos.

En ventas B2B, los agentes utilizan datos de CRM e historiales de compra para sugerir enfoques personalizados y priorizar las oportunidades con mayor probabilidad de cierre. En sectores como el farmacéutico y el de la ingeniería, los agentes analizan millones de documentos técnicos y patentes para acelerar las hipótesis de innovación. En operaciones industriales, integran datos de sensores IoT e historiales de mantenimiento para predecir fallos y optimizar las líneas de producción.

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La elección de la plataforma tecnológica es fundamental para el éxito. Las soluciones que integran de forma nativa la conexión con diversas fuentes de datos, el almacenamiento escalable, los pipelines de ETL/ELT y las herramientas de desarrollo de IA ofrecen ventajas prácticas: simplifican la arquitectura, reducen las integraciones múltiples, proporcionan agilidad en la implementación y garantizan la gobernanza de los datos.

Observamos que las organizaciones con estas plataformas aceleran su transformación digital, generando valor a partir de los datos de forma más rápida y segura. Teniendo en cuenta que las proyecciones indican una contribución de hasta 15,7 billones de dólares de la IA a la economía global para 2030, las empresas deben adoptar la tecnología de forma estructurada y orientada a los resultados.

El camino práctico implica adoptar agentes de IA corporativos, construir almacenes de datos inteligentes, integrar procesos de ETL/ELT y desarrollar modelos basados en datos privados. Cada etapa representa una transformación en la forma en que las organizaciones operan y compiten.

El reto no es entender si la IA transformará los negocios, sino si su empresa está preparada para esa transformación. La respuesta está en la capacidad de transformar los datos en inteligencia accionable mediante agentes bien implementados y plataformas tecnológicas adecuadas.