La IA Agentica: ejecuta, interactua y participa en la atención, procesos y operaciones de la empresa
>> miércoles, 19 de agosto de 2026
Qué es IA agéntica y cómo puede impulsar un nuevo modelo de atención y gestión empresarial
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Jacqueline Netto
Jacqueline Netto
Su adopción permite implementar nuevos modelos de atención y gestión empresarial al automatizar tareas, asistir a equipos humanos y mejorar el seguimiento de procesos en tiempo real. Según especialistas del sector, el desafío ya no pasa únicamente por incorporar inteligencia artificial, sino por implementarla de manera estratégica.
La evolución de la inteligencia artificial está marcando un cambio estructural en la forma en que las empresas interactúan con sus clientes y gestionan sus procesos internos. En este contexto surge lo que especialistas del sector denominan la “era agéntica”, un nuevo paradigma en el que los agentes de IA dejan de ser herramientas pasivas para convertirse en actores activos dentro de los flujos empresariales.
“Hablamos de cuando los agentes de IA empiezan a ser parte de este camino que transcurren nuestros clientes”, explicó Mica Beleni, chief aI officer de Quabund.ai en entrevista con MarketData. Al mismo tiempo resaltó cómo cambia el recorrido del usuario desde el primer contacto con una marca hasta la atención y conversión final.
Según la ejecutiva, este proceso impacta directamente en la experiencia del cliente y en la operación interna de las compañías. “El proceso hoy en día ya deja de ser 100% humano o quizás usando chatbots o botones que son tediosos, sino que pasa a ser agéntico, donde los agentes de IA pueden intervenir tanto en la atención al cliente como en el soporte a equipos comerciales y operativos”, señaló.
A criterio de la experta, el concepto de automatización evolucionó desde los primeros sistemas de atención telefónica hasta los chatbots basados en menús. Sin embargo, la irrupción de la inteligencia artificial generativa cambió el punto de partida, pero no resolvió completamente la ejecución de procesos.
Cabe mencionar que la diferencia principal radica en que la IA generativa tradicional se limita a responder preguntas, normalmente las repetitivas que reciben los clientes, mientras que la IA generativa agéntica deja de solamente responder y pasa a hacer.
Específicamente, la IA generativa agéntica se caracteriza por la capacidad de acción y ejecución, es decir, puede procesar pedidos, verificar stock, conectarse con sistemas de CRM, revisar si se aprueba o no un crédito en Informconf, y conectarse con archivos de excel. Además, realiza estas tareas por sí sola, asiste al usuario, lee conversaciones, audita y registra la información de manera automática.
“En esta nueva etapa, los agentes no solo responden consultas, sino que se integran con sistemas empresariales para ejecutar acciones concretas y te lo hace todo solo”, agregó Wally Castro, director de innovación IA en Quabund.ai.
Los expertos señalaron que, uno de los cambios centrales que introduce este modelo es el rediseño del enfoque de automatización, que deja de centrarse exclusivamente en la eficiencia interna para incorporar la experiencia del usuario. “Pasamos a dejar atrás los chatbots de botones para tener la oportunidad de no solo pensar en la eficiencia a la empresa, sino también en el cliente”, señaló Beleni.
La especialista también remarcó que la implementación de estos sistemas requiere un proceso técnico avanzado de entrenamiento y diseño. “No se trata de solo poner un buen prompt, sino de saber entrenar de manera técnica y avanzada la inteligencia artificial”, afirmó.
DESAFÍO DE ADOPCIÓN E IMPLEMENTACIÓN
De acuerdo con ambos expertos, las causas principales del fracaso en los proyectos de implementación de inteligencia artificial corporativa suelen guardar relación con la falta de una implementación adecuada, o porque los sistemas cometen errores durante su funcionamiento.
Asimismo, existen casos donde los proyectos no se conectan de manera correcta a los sistemas de la empresa y donde muchas compañías solo se enfocan en hacer que la inteligencia artificial sepa la información de la empresa, descuidando otros aspectos, como entender los procesos de la empresa, definir cómo debe hablar y responder, y aplicar técnicas avanzadas de ingeniería.
El éxito también depende de la mentalidad, señalaron, específicamente de cómo los líderes logran implementar estas tecnologías y hacer que el equipo coexista con ellas Además, Castro sostuvo que “del 100% de proyectos de IA solo el 20% llegan a producción, y de este 20% que entra en producción, el 95% fracasa cuando lo prenden”.
En este sentido, ambos especialistas coincidieron en que el éxito depende de la integración técnica, el entendimiento de los procesos internos y la adopción organizacional. “La clave es pasar por un proceso de consultoría, de entender los procesos empresariales, y enseñar la inteligencia artificial los procesos de la empresa”, sostuvo Beleni.
COEXISTENCIA HUMANOS-IA
En la implementación práctica, Quabund.ai propone un enfoque gradual conocido como coexistencia, donde la IA no reemplaza al equipo humano, sino que lo complementa mediante asistencia y auditoría de procesos. “Yo recomendaría primero arrancar por coexistencia, es decir, con un copiloto que no le contesta a tu cliente, pero te facilita el proceso para hacerlo”, explicó Castro.
Según remarcó, este modelo permite, por ejemplo, generar respuestas sugeridas, detectar demoras en la atención o auditar interacciones sin intervenir directamente en la conversación con el cliente.
También destacó que la coexistencia de este tipo de tecnología en los teléfonos corporativos de la empresa aporta beneficios estratégicos en la gestión de los equipos comerciales, como la trazabilidad, el monitoreo de atención y métricas y la automatización de tareas.
En esa línea, explicó que mediante la coexistencia humano – IA, es posible contar con control y visibilidad completa de lo que ocurre en los canales de comunicación de la empresa como WhatsApp, donde se puede identificar si el vendedor deja de responder y por cuánto tiempo, lo que ayuda a mejorar la experiencia del cliente.
Por otro lado, se facilita el registro automático de las operaciones, identificando qué pasó, quién es el cliente, en qué instancia se encuentra la atención y de esa manera realizar el seguimiento correspondiente. También es posible envíar alertas automáticas al líder del equipo si un vendedor no contesta a un cliente tras un periodo de tiempo determinado.
Asimismo, esta herramienta funciona como copiloto agéntico de asistencia, facilitando el trabajo del vendedor mediante la optimización de su tiempo. Por ejemplo, la IA puede escuchar un audio largo de un cliente y redactar automáticamente una respuesta en borrador para que el vendedor solo tenga que revisarla.
IMPACTO EN OTROS SECTORES
Por otro lado, Castro aseguró que la adopción de agentes de IA no se limita a un solo sector, sino que su aplicación se extiende a industrias como el retail, las finanzas, la logística y los servicios. También existen casos de uso que van desde e-commerce hasta sistemas financieros integrados con CRM y bases de datos operativas.
En este escenario, remarcó, que las empresas enfrentan una decisión estratégica sobre cómo avanzar en la implementación, que se basa en desarrollar capacidades internas, trabajar con proveedores especializados o adoptar modelos híbridos, ya que de cara al futuro, la adopción de estas tecnologías es inevitable, especialmente en el mediano plazo.
Finalmente, el especialista agregó que la diferencia competitiva será determinante entre las empresas que adopten estos sistemas y las que no lo hagan, especialmente en un entorno donde la automatización agéntica ya comienza a redefinir la productividad. “No es la IA la que te va a reemplazar, sino una persona que sepa utilizar IA”, concluyó Mica Belen.
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“Hablamos de cuando los agentes de IA empiezan a ser parte de este camino que transcurren nuestros clientes”, explicó Mica Beleni, chief aI officer de Quabund.ai en entrevista con MarketData. Al mismo tiempo resaltó cómo cambia el recorrido del usuario desde el primer contacto con una marca hasta la atención y conversión final.
Según la ejecutiva, este proceso impacta directamente en la experiencia del cliente y en la operación interna de las compañías. “El proceso hoy en día ya deja de ser 100% humano o quizás usando chatbots o botones que son tediosos, sino que pasa a ser agéntico, donde los agentes de IA pueden intervenir tanto en la atención al cliente como en el soporte a equipos comerciales y operativos”, señaló.
A criterio de la experta, el concepto de automatización evolucionó desde los primeros sistemas de atención telefónica hasta los chatbots basados en menús. Sin embargo, la irrupción de la inteligencia artificial generativa cambió el punto de partida, pero no resolvió completamente la ejecución de procesos.
Cabe mencionar que la diferencia principal radica en que la IA generativa tradicional se limita a responder preguntas, normalmente las repetitivas que reciben los clientes, mientras que la IA generativa agéntica deja de solamente responder y pasa a hacer.
Específicamente, la IA generativa agéntica se caracteriza por la capacidad de acción y ejecución, es decir, puede procesar pedidos, verificar stock, conectarse con sistemas de CRM, revisar si se aprueba o no un crédito en Informconf, y conectarse con archivos de excel. Además, realiza estas tareas por sí sola, asiste al usuario, lee conversaciones, audita y registra la información de manera automática.
“En esta nueva etapa, los agentes no solo responden consultas, sino que se integran con sistemas empresariales para ejecutar acciones concretas y te lo hace todo solo”, agregó Wally Castro, director de innovación IA en Quabund.ai.
Los expertos señalaron que, uno de los cambios centrales que introduce este modelo es el rediseño del enfoque de automatización, que deja de centrarse exclusivamente en la eficiencia interna para incorporar la experiencia del usuario. “Pasamos a dejar atrás los chatbots de botones para tener la oportunidad de no solo pensar en la eficiencia a la empresa, sino también en el cliente”, señaló Beleni.
La especialista también remarcó que la implementación de estos sistemas requiere un proceso técnico avanzado de entrenamiento y diseño. “No se trata de solo poner un buen prompt, sino de saber entrenar de manera técnica y avanzada la inteligencia artificial”, afirmó.
DESAFÍO DE ADOPCIÓN E IMPLEMENTACIÓN
De acuerdo con ambos expertos, las causas principales del fracaso en los proyectos de implementación de inteligencia artificial corporativa suelen guardar relación con la falta de una implementación adecuada, o porque los sistemas cometen errores durante su funcionamiento.
Asimismo, existen casos donde los proyectos no se conectan de manera correcta a los sistemas de la empresa y donde muchas compañías solo se enfocan en hacer que la inteligencia artificial sepa la información de la empresa, descuidando otros aspectos, como entender los procesos de la empresa, definir cómo debe hablar y responder, y aplicar técnicas avanzadas de ingeniería.
El éxito también depende de la mentalidad, señalaron, específicamente de cómo los líderes logran implementar estas tecnologías y hacer que el equipo coexista con ellas Además, Castro sostuvo que “del 100% de proyectos de IA solo el 20% llegan a producción, y de este 20% que entra en producción, el 95% fracasa cuando lo prenden”.
En este sentido, ambos especialistas coincidieron en que el éxito depende de la integración técnica, el entendimiento de los procesos internos y la adopción organizacional. “La clave es pasar por un proceso de consultoría, de entender los procesos empresariales, y enseñar la inteligencia artificial los procesos de la empresa”, sostuvo Beleni.
COEXISTENCIA HUMANOS-IA
En la implementación práctica, Quabund.ai propone un enfoque gradual conocido como coexistencia, donde la IA no reemplaza al equipo humano, sino que lo complementa mediante asistencia y auditoría de procesos. “Yo recomendaría primero arrancar por coexistencia, es decir, con un copiloto que no le contesta a tu cliente, pero te facilita el proceso para hacerlo”, explicó Castro.
Según remarcó, este modelo permite, por ejemplo, generar respuestas sugeridas, detectar demoras en la atención o auditar interacciones sin intervenir directamente en la conversación con el cliente.
También destacó que la coexistencia de este tipo de tecnología en los teléfonos corporativos de la empresa aporta beneficios estratégicos en la gestión de los equipos comerciales, como la trazabilidad, el monitoreo de atención y métricas y la automatización de tareas.
En esa línea, explicó que mediante la coexistencia humano – IA, es posible contar con control y visibilidad completa de lo que ocurre en los canales de comunicación de la empresa como WhatsApp, donde se puede identificar si el vendedor deja de responder y por cuánto tiempo, lo que ayuda a mejorar la experiencia del cliente.
Por otro lado, se facilita el registro automático de las operaciones, identificando qué pasó, quién es el cliente, en qué instancia se encuentra la atención y de esa manera realizar el seguimiento correspondiente. También es posible envíar alertas automáticas al líder del equipo si un vendedor no contesta a un cliente tras un periodo de tiempo determinado.
Asimismo, esta herramienta funciona como copiloto agéntico de asistencia, facilitando el trabajo del vendedor mediante la optimización de su tiempo. Por ejemplo, la IA puede escuchar un audio largo de un cliente y redactar automáticamente una respuesta en borrador para que el vendedor solo tenga que revisarla.
IMPACTO EN OTROS SECTORES
Por otro lado, Castro aseguró que la adopción de agentes de IA no se limita a un solo sector, sino que su aplicación se extiende a industrias como el retail, las finanzas, la logística y los servicios. También existen casos de uso que van desde e-commerce hasta sistemas financieros integrados con CRM y bases de datos operativas.
En este escenario, remarcó, que las empresas enfrentan una decisión estratégica sobre cómo avanzar en la implementación, que se basa en desarrollar capacidades internas, trabajar con proveedores especializados o adoptar modelos híbridos, ya que de cara al futuro, la adopción de estas tecnologías es inevitable, especialmente en el mediano plazo.
Finalmente, el especialista agregó que la diferencia competitiva será determinante entre las empresas que adopten estos sistemas y las que no lo hagan, especialmente en un entorno donde la automatización agéntica ya comienza a redefinir la productividad. “No es la IA la que te va a reemplazar, sino una persona que sepa utilizar IA”, concluyó Mica Belen.
