El auge de los modelos multimodales y los agentes de IA está liderando la próxima oleada de innovación en IA, ampliando drásticamente sus aplicaciones a casos de uso mucho más amplios que los que alcanzaron los modelos iniciales basados en texto (State of the Cloud 2024 - Bessemer Venture Partners, 2024).
En este artículo, exploraremos la era de los agentes de IA, sus diversas aplicaciones, cómo se comparan con los chats tradicionales de inteligencia artificial, los principales agentes en el candelero y una guía práctica sobre cómo crear su propio agente para optimizar sus actividades.
¿Cuál es la edad de los agentes de IA?
La era de los agentes de IA marca una evolución significativa en el uso de la IA, donde los sistemas son capaces de actuar de forma autónoma, razonar y realizar tareas complejas.
A continuación se ofrece un resumen de información reciente sobre personajes públicos conocidos que han mostrado su entusiasmo por el impacto de los Agentes de IA. ¡Échales un vistazo!
➡️ Mark Zuckerberg, consejero delegado de Meta, ha afirmado que viviremos en un mundo en el que habrá miles de millones de agentes de IA diferentes, posiblemente más que personas. Dice que el objetivo es dar a cada creador y empresa la capacidad de crear sus propios agentes de IA.
➡️ Jensen Huang, fundador y consejero delegado de NVIDIA, también hizo hincapié en los agentes de IA en CES 2025: "La IA ha avanzado a un ritmo increíble. Desde el principio con la IA Perceptiva, podemos entender imágenes, palabras y sonidos; la IA Generativa, podemos generar imágenes, textos y sonidos; y ahora la IA Agéntica, IAs que pueden percibir, razonar, planificar y actuar."
➡️ Mientras Martin Keen, inventor maestro de IBM, explica que los agentes pueden descomponer problemas complejos en planes de varios pasos e interactuar con herramientas y bases de datos para alcanzar sus objetivos.
Esta nueva era promete transformar la forma de operar de las empresas, ofreciendo importantes ventajas competitivas y mejorando la eficiencia de los procesos empresariales.
¿Qué son los agentes de IA?
Como puede ver, el interés por los agentes de inteligencia artificial no deja de crecer. Pero, ¿qué son los agentes de IA?
Los agentes de IA son sistemas avanzados de IA que funcionan con gran autonomía, perciben el entorno, toman decisiones y llevan a cabo acciones de forma independiente.
A continuación, exploraremos sus principales características:
- Autonomía: funcionan con una intervención humana mínima.
- Reactividad: responden rápidamente a los cambios del entorno.
- Proactividad: inician acciones para alcanzar objetivos.
- Aprendizaje continuo: mejoran su rendimiento con el tiempo.
- Especialización: pueden formarse para tareas específicas.
- Interoperabilidad: trabajan conjuntamente con otros sistemas y agentes.
¿Qué son los multiagentes de IA?
Los multiagentes de IA son sistemas formados por varios modelos de IA que colaboran para alcanzar objetivos complejos. Procesan datos en formatos como texto, imagen, vídeo y audio de forma integrada y coherente.
Estos agentes se comunican constantemente, intercambiando información, ajustando estrategias y aprendiendo de las interacciones. El intercambio continuo de datos les permite percibir y responder rápidamente a los cambios del entorno.
Este enfoque colaborativo hace que los multiagentes sean muy adaptables y aplicables en diversos sectores. Ofrecen soluciones integrales e innovadoras, combinando las capacidades individuales para obtener resultados más eficientes y precisos.
Agentes de IA frente a chats de IA: entender las diferencias
Los agentes de IA son sistemas avanzados que funcionan de forma autónoma, toman decisiones basadas en datos y realizan tareas complejas. Conservan la memoria entre interacciones y se integran fácilmente con herramientas externas y API.
Los chats de IA son interfaces conversacionales diseñadas para interactuar con los usuarios mediante texto o voz. Son predominantemente reactivas y dependen de la interacción humana continua para avanzar en las tareas.
Mientras que los agentes de IA automatizan procesos enteros y se especializan en tareas específicas, los chatbots tradicionales tienen una integración limitada con sistemas externos y son más generalistas, ya que requieren la dirección del usuario en cada interacción.
Aplicaciones prácticas de los agentes de IA
Para ilustrar mejor cómo funcionan los agentes de IA, hemos reunido tres ejemplos prácticos de sus aplicaciones. Vea a continuación cómo estos agentes pueden operar y transformar procesos en diferentes sectores.
1. Agente de comercio electrónico
En las tiendas en línea, los agentes de IA pueden utilizarse para crear experiencias de compra personalizadas.
Por ejemplo, maniquíes virtuales que utilizan el reconocimiento facial para mostrar cómo quedarían distintas prendas en el cliente. Estos agentes también pueden recomendar productos basándose en las preferencias y el historial de compras del usuario.
2. Agente de Blog:
Los multiagentes de IA son extremadamente útiles en la gestión de blogs. Pueden buscar artículos relevantes, generar resúmenes y optimizar el SEO.
Esto mejora la visibilidad del blog en los motores de búsqueda y atrae a más lectores. Además, estos agentes pueden ayudar con la creación de contenidos, garantizando que los temas tratados sean pertinentes y estén bien estructurados.
3. Agente de ventas:
En el sector de las ventas, los agentes de IA pueden transcribir reuniones, generar comentarios detallados para gerentes y vendedores, y proponer los siguientes pasos para los clientes.
Registran la información pertinente en el CRM, lo que facilita el seguimiento y la gestión de los clientes. Estos agentes mejoran la eficiencia y la precisión de las operaciones de venta, aportando información valiosa para el equipo.
El impacto de los agentes de IA en el futuro del trabajo
Como hemos visto, el auge de los agentes de IA en las empresas está llamado a tener un profundo impacto. Aunque muchos temen la sustitución de puestos de trabajo, la realidad es más diversa y positiva. Estos son algunos de los efectos positivos de los agentes de IA:
Transformación de funciones y tareas: Los agentes de IA se harán cargo de las tareas rutinarias, liberando a los humanos para un trabajo más creativo y estratégico, lo que permitirá una mayor velocidad y precisión.
Nuevas oportunidades y retos: crecerá la demanda de formación (Upskilling y Reskilling) para ayudar a los trabajadores a colaborar con los agentes de IA. Las empresas tendrán que replantearse estructuras y procesos para maximizar el potencial de la IA.
Colaboración entre humanos e IA: el futuro del trabajo se caracterizará por la simbiosis entre humanos y agentes de IA, que complementarán sus puntos fuertes.
Descubra los 8 mejores agentes de IA del mercado
A continuación encontrará una lista de los principales agentes de IA del mercado, destacando sus principales características. ¡Compruébelos!
1. tess AI
Tess AI es una plataforma multiagente sin código que le permite crear sus propios agentes de IA de forma intuitiva, sin necesidad de programación. Con más de 1 millón de usuarios en todo el mundo, ofrece facilidad, seguridad y rentabilidad.
Utiliza varios modelos de IA, como DeepSeek, ChatGPT, Gemini, Claude, Llama, Google Imagen, Flux AI, DALL-E, Stable Diffusion y muchos otros, simultáneamente en la misma conversación.
La ventaja de contratar Tess AI es que se trata de una plataforma que centraliza el uso de la IA generativa, eliminando múltiples firmas y problemas de seguridad.
Además, Tess AI genera imágenes, textos, vídeos, audios, avatares y ofrece formación en IA, proporcionando todo lo que una empresa necesita para ser competitiva con la IA Generativa.
2. AutoGPT
AutoGPT es un proyecto de código abierto que transforma los modelos GPT en agentes autónomos, permitiéndoles realizar tareas complejas de forma independiente.
Utilizando GPT-4, AutoGPT descompone los grandes objetivos en tareas más pequeñas, ejecutándolas en secuencia para lograr los resultados deseados.
Aún en sus primeras fases, AutoGPT ya está demostrando el potencial de los agentes autónomos. Los desarrolladores están explotando sus capacidades para crear aplicaciones avanzadas, desde asistentes de búsqueda a gestores automatizados de flujos de trabajo.
3. BabyAGI
BabyAGI es un agente autónomo de código abierto, impulsado por GPT-4, diseñado para gestionar y ejecutar tareas de forma inteligente. Descompone grandes objetivos en subtareas, las prioriza y las completa en secuencia.
Su diseño modular permite personalizar los flujos de trabajo e integrarlo con diversas bases de datos. Adaptable y ligero, BabyAGI ofrece capacidades esenciales de IA sin exigir demasiados recursos, lo que lo hace ideal para organizaciones con presupuestos limitados.
4. El agente milagroso de Oracle
Miracle Agent de Oracle es un conjunto de más de 50 agentes de IA especializados para entornos empresariales, centrados en la gestión de bases de datos y la inteligencia empresarial.
Integrado con el ecosistema en la nube de Oracle, automatiza el procesamiento y la visualización de datos con una intervención manual mínima.
5. API de agente de MultiOn
La API de agentes de MultiOn facilita la integración de agentes de IA en diversas aplicaciones, automatizando tareas web y mejorando la experiencia del usuario. Lanzada en beta pública en abril de 2024, permite incorporar agentes de IA para navegación, extracción de datos y transacciones en línea.
La API admite SDK en Python y JavaScript, integrándose con marcos como LangChain y LlamaIndex. Los desarrolladores utilizan la API para crear asistentes de voz en dispositivos inteligentes y optimizar procesos en plataformas de compras y viajes, reduciendo las fricciones en la navegación.
6. AgenteGPT
AgentGPT es un agente de IA autónomo y de código abierto que permite a los usuarios desplegar agentes directamente en el navegador. Ha sido diseñado para ser sencillo y accesible, permitiendo la creación y gestión de agentes capaces de realizar tareas complejas con una intervención mínima.
Lo que hace único a AgentGPT es su funcionalidad directamente en el navegador, eliminando la necesidad de extensas configuraciones o software externo. Esto reduce la barrera de entrada para la experimentación con flujos de trabajo basados en IA.
7. Aomni
Aomni transforma las ventas y la investigación B2B automatizando la planificación de cuentas y el descubrimiento de clientes potenciales. Lleva a cabo una investigación detallada, identifica perfiles de cliente ideal (ICP) y genera planes de cuentas estratégicos.
Aomni puede entrenar a un agente de IA personalizado con datos específicos de la empresa, creando estrategias precisas y ahorrando tiempo. Su diseño ligero y escalable permite a empresas de todos los tamaños simplificar la investigación y mejorar el compromiso.
8. Agentes de Amazon Bedrock
Los agentes Bedrock de Amazon le permiten crear soluciones de IA sin complicaciones. Combinan modelos avanzados con una integración sencilla a herramientas y datos, lo que facilita la creación de flujos de trabajo personalizados.
Estos agentes son flexibles para diversas aplicaciones, como chatbots y automatización de procesos. Utilizan sus datos de forma segura y se conectan fácilmente a sus API existentes.
Al no tener servidor, los Agentes Bedrock escalan automáticamente, simplificando la gestión y ejecución de las tareas empresariales.
9. GPTs (OpenAI)
Los GPT (Generative Pre-trained Transformers) de OpenAI son modelos lingüísticos avanzados que pueden generar texto, responder preguntas y realizar tareas conversacionales complejas.
Su capacidad para comprender y generar lenguaje natural con eficacia hace que se utilicen ampliamente en diversos sectores. Es más, las GPT se mejoran continuamente, lo que amplía sus capacidades y aplicaciones.
¿Cómo crear sus propios agentes de inteligencia artificial sin código?
En el mundo de las plataformas de creación de agentes de IA, muchos sistemas siguen requiriendo conocimientos avanzados de programación. Sin embargo, el futuro apunta a una realidad en la que cualquier profesional podrá crear sus propios agentes de IA sin necesidad de programar.
Estamos en la era de los agentes de IA sin código, una revolución que democratiza el acceso y el uso de la IA. Para crear tus propios Agentes, sigue estos pasos:
- Registro y configuración: crear una cuenta en la plataforma sin código, como Tess AI, y acceder al entorno de desarrollo.
- Definición de objetivos: determine las funcionalidades que debe tener su agente de IA, como responder preguntas, realizar transcripciones o gestionar datos.
- Pruebe y ajuste: después de construir su agente, pruébelo dentro de la plataforma para comprobar que funciona como se espera. Realice los ajustes y mejoras necesarios.
- Lanzamiento e integración: cuando esté satisfecho con su agente, láncelo e intégrelo en los sistemas donde vaya a ser utilizado.
