{"id":7570,"date":"2025-04-04T16:51:00","date_gmt":"2025-04-04T16:51:00","guid":{"rendered":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/?p=7570"},"modified":"2026-05-08T12:20:58","modified_gmt":"2026-05-08T12:20:58","slug":"que-son-los-agentes-de-la-ai","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/es\/que-son-los-agentes-de-la-ai\/","title":{"rendered":"\u00bfQu\u00e9 son los agentes de IA? Todo lo que necesita saber"},"content":{"rendered":"

Los agentes de IA se utilizan cada vez m\u00e1s en los lugares de trabajo modernos para ayudar a tomar decisiones, automatizar tareas y optimizar la eficiencia. <\/p>\n\n\n\n

Implica varias soluciones de IA, soluciones de aprendizaje autom\u00e1tico y procesos de aprendizaje natural para adaptarse a distintos entornos.<\/p>\n\n\n\n

Este art\u00edculo abordar\u00e1 la pregunta: \u00bfqu\u00e9 son los agentes de IA? <\/p>\n\n\n\n

Hemos reunido todo lo que necesita saber sobre el funcionamiento de los agentes de IA para que pueda elegir la aplicaci\u00f3n correcta para su modelo de negocio. <\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s informaci\u00f3n a continuaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es un agente de IA?<\/h2>\n\n\n\n

Un agente de IA es un software automatizado que puede ayudar a un profesional del trabajo a realizar diversas tareas. <\/p>\n\n\n\n

Se trata de un sistema de inteligencia artificial basado en el aprendizaje autom\u00e1tico y el procesamiento del lenguaje natural para absorber informaci\u00f3n de su entorno inmediato y tomar decisiones sin intervenci\u00f3n humana. <\/p>\n\n\n\n

A diferencia de la mayor\u00eda de los programas inform\u00e1ticos tradicionales, los agentes de IA no necesitan un conjunto programado de reglas o instrucciones para realizar tareas y dar respuestas. <\/p>\n\n\n\n

Disponen de un sistema avanzado que les permite observar sus circunstancias y resolver los problemas sin intervenci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Son incre\u00edblemente vers\u00e1tiles, y el componente esencial de un agente var\u00eda en funci\u00f3n de las tareas que deba realizar. <\/p>\n\n\n\n

Mientras que los humanos pueden fijar objetivos, el agente de IA decide los pasos adecuados para alcanzarlos. Desarrollo de agentes de IA<\/a> plays a key role in ensuring these systems can adapt, learn efficiently, and perform complex tasks autonomously.<\/p>\n\n\n\n

Tipos de agentes de IA<\/h3>\n\n\n\n

Exploremos los distintos ejemplos de agentes de IA para comprender c\u00f3mo act\u00faan los agentes de IA<\/a> y sus aplicaciones en diferentes circunstancias. <\/p>\n\n\n\n

Agentes de clientes <\/h4>\n\n\n\n

Los agentes de atenci\u00f3n al cliente ayudan a las empresas a interactuar con su base de usuarios, responder a consultas y ayudar en las tareas de atenci\u00f3n al cliente las 24 horas del d\u00eda, los 7 d\u00edas de la semana, lo que los convierte en una opci\u00f3n pr\u00e1ctica junto a los servicios tradicionales. externalizaci\u00f3n del servicio de atenci\u00f3n al cliente<\/a> modelos para gestionar grandes vol\u00famenes de interacciones rutinarias.<\/p>\n\n\n\n

Este tipo de agente de IA utiliza un sistema de procesamiento de aprendizaje natural que le permite comunicarse con los clientes en un tono conversacional y ofrecer una atenci\u00f3n al cliente fluida. Como resultado, se han convertido en una herramienta esencial en la moderna automatizaci\u00f3n del servicio de atenci\u00f3n al cliente<\/a> y se integran cada vez m\u00e1s con soluciones como CRM Ag\u00e9ntico<\/a> to manage interactions more intelligently, often working alongside a reliable Tel\u00e9fono VoIP<\/a> sistema de asistencia vocal en tiempo real y Agentes de voz con IA<\/a> que aportan conversaciones naturales y humanas a las llamadas de los clientes.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, Volkswagen US colabor\u00f3 con Gemini de Google para lanzar su propia Asistente virtual de inteligencia artificial<\/a> para su aplicaci\u00f3n MyVW. <\/p>\n\n\n\n

Esta soluci\u00f3n puede responder a las peticiones de los conductores para utilizar el veh\u00edculo y explicarles c\u00f3mo usar funciones como los intermitentes con la c\u00e1mara de un tel\u00e9fono.<\/p>\n\n\n\n

Agentes jer\u00e1rquicos <\/h4>\n\n\n\n

Los agentes jer\u00e1rquicos siguen una estructura definida en varios niveles, cada uno centrado en una tarea diferente. <\/p>\n\n\n\n

Implica una combinaci\u00f3n de m\u00faltiples agentes agrupados en una jerarqu\u00eda en la que los agentes de bajo nivel se centran en tareas espec\u00edficas. <\/p>\n\n\n\n

En cambio, los agentes de nivel superior son m\u00e1s responsables de gestionar tareas amplias. <\/p>\n\n\n\n

Esta organizaci\u00f3n garantiza que Agentes de IA<\/a> puede gestionar tareas con eficacia, por complejas que sean.<\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, los agentes jer\u00e1rquicos han demostrado su utilidad en empresas manufactureras donde los agentes de bajo nivel se centran en m\u00e1quinas individuales. <\/p>\n\n\n\n

En cambio, los agentes de alto nivel se encargan de tareas relacionadas con el flujo de producci\u00f3n global. Analizan los datos para identificar patrones que ayuden a mejorar la calidad de la producci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Agentes basados en la utilidad <\/h4>\n\n\n\n

Los agentes basados en la utilidad tambi\u00e9n se denominan agentes basados en el rol porque analizan la deseabilidad de los resultados potenciales antes de tomar una decisi\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Con esta funci\u00f3n de utilidad, los agentes ai pueden maximizar su escala de preferencias y evaluar soluciones para determinar el mejor resultado posible. <\/p>\n\n\n\n

Un ejemplo son las instituciones financieras, donde los gestores de cartera evaluar las inversiones<\/a> en funci\u00f3n de distintas variables como la rentabilidad, la diversificaci\u00f3n y los factores de riesgo. <\/p>\n\n\n\n

Estos agentes basados en la utilidad pueden ayudar a analizar los datos para encontrar opciones de inversi\u00f3n que rindan m\u00e1s. <\/p>\n\n\n\n

Agentes basados en reflejos <\/h4>\n\n\n\n

Existen dos categor\u00edas de agentes basados en reflejos: <\/p>\n\n\n\n

Agentes reflejos simples y Agentes reflejos basados en modelos. <\/p>\n\n\n\n

Los agentes reflejos simples siguen un conjunto predefinido de programas para responder a situaciones espec\u00edficas. <\/p>\n\n\n\n

No tienen en cuenta los resultados pasados ni las acciones futuras y s\u00f3lo trabajan dentro de las reglas definidas. <\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, en los negocios de hosteler\u00eda, unos simples agentes basados en reflejos pueden enviar autom\u00e1ticamente mensajes de confirmaci\u00f3n cuando los clientes hacen una reserva. <\/p>\n\n\n\n

O en las compa\u00f1\u00edas de seguros, donde los agentes env\u00edan inmediatamente correos electr\u00f3nicos de acuse de recibo en respuesta a cada solicitud de reembolso.   <\/p>\n\n\n\n

Mientras tanto, los agentes basados en modelos adoptan un proceso de toma de decisiones m\u00e1s sofisticado. <\/p>\n\n\n\n

Desarrollan un modelo interno del entorno y recopilan informaci\u00f3n teniendo en cuenta las acciones pasadas para tomar decisiones de cara al futuro. <\/p>\n\n\n\n

Un ejemplo es la industria de la cadena de suministro; los rastreadores de inventario utilizan agentes basados en modelos para controlar las existencias, ajustar los pedidos,<\/a> y predecir futuras demandas. <\/p>\n\n\n\n

Tienen en cuenta la historia y deciden los pr\u00f3ximos movimientos analizando patrones anteriores.<\/p>\n\n\n\n

Agentes de datos <\/h4>\n\n\n\n

Los agentes de datos ofrecen a los usuarios soluciones para el tratamiento de datos complejos y la comprensi\u00f3n de conjuntos de datos. <\/p>\n\n\n\n

Realizan varias funciones, como la limpieza de datos, el an\u00e1lisis y la recuperaci\u00f3n de informaci\u00f3n de una base de datos masiva. <\/p>\n\n\n\n

En las organizaciones financieras, los analistas de datos utilizan agentes para procesar datos burs\u00e1tiles en tiempo real, analizar patrones y ofrecer ideas para futuras operaciones.<\/p>\n\n\n\n

Agentes empleados <\/h4>\n\n\n\n

Los agentes de personal ayudan a las organizaciones a gestionar sus RRHH y tareas administrativas. <\/p>\n\n\n\n

Agentes de contrataci\u00f3n de IA<\/a> Ayudar a las organizaciones a gestionar sus tareas administrativas y de recursos humanos.<\/p>\n\n\n\n

Automatizan las tareas rutinarias y ayudan a los empleados a gestionar sus horarios, ejercicios de incorporaci\u00f3n y talleres diarios. <\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n descritos como trabajadores digitales aut\u00f3nomos, mejoran la productividad y la eficiencia de los empleados. <\/p>\n\n\n\n

Los agentes de IA de incorporaci\u00f3n ayudan a formar a los nuevos empleados mediante ejercicios de orientaci\u00f3n, tr\u00e1mites burocr\u00e1ticos, comprobaci\u00f3n de antecedentes y otras funciones administrativas, lo que reduce la carga de trabajo del personal de RR. HH. En la pr\u00e1ctica, la eficacia de estos sistemas aut\u00f3nomos est\u00e1 estrechamente relacionada con las capacidades de la tecnolog\u00eda subyacente. Plataformas de agentes de IA<\/a>, que determinan la facilidad con que los agentes pueden crearse, personalizarse y desplegarse en todo el mundo. Flujos de trabajo de RRHH<\/a>.<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n ayuda a reducir el tiempo de tramitaci\u00f3n de los nuevos empleados y a mejorar la eficacia.<\/p>\n\n\n\n

Agentes de aprendizaje <\/h4>\n\n\n\n

Los agentes que aprenden tambi\u00e9n se consideran agentes predictivos porque toman decisiones y mejoran su comportamiento bas\u00e1ndose en actuaciones anteriores. <\/p>\n\n\n\n

Ajustan sus acciones en funci\u00f3n de las situaciones pasadas y las tendencias actuales para determinar los acontecimientos futuros. <\/p>\n\n\n\n

Normalmente, estos agentes de aprendizaje utilizan t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico para obtener nuevos conocimientos y adaptar sus comportamientos mediante la revisi\u00f3n de datos anteriores. <\/p>\n\n\n\n

Por ejemplo, en muchos comercios electr\u00f3nicos y dropshipping<\/a> las empresas, los agentes de aprendizaje organizan sugerencias de productos y muestran anuncios en funci\u00f3n de las preferencias e interacciones de los usuarios.<\/p>\n\n\n\n

Otro ejemplo es cuando un filtro de b\u00fasqueda de empleo puede predecir opciones bas\u00e1ndose en selecciones anteriores, adapt\u00e1ndose a las necesidades de los usuarios.<\/p>\n\n\n\n

\"\"<\/figure>\n\n\n\n

C\u00f3mo funcionan los agentes de IA <\/h2>\n\n\n\n

Por si a\u00fan se lo pregunta, \u00bfqu\u00e9 son los agentes de IA? <\/p>\n\n\n\n

Debe aprender c\u00f3mo funcionan los agentes de IA para elegir la herramienta adecuada a sus necesidades. <\/p>\n\n\n\n

A continuaci\u00f3n se explican las caracter\u00edsticas esenciales de los agentes de IA y sus sistemas operativos. <\/p>\n\n\n\n

Los agentes de IA hacen uso de llamadas a funciones, que requieren que los usuarios introduzcan datos en los que implica la introducci\u00f3n de datos en grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos<\/a> incluyendo Google Gemini o Chat GPT- 4<\/a> para recibir las respuestas generadas.<\/p>\n\n\n\n

El proceso de llamada a funciones incluye varios componentes esenciales. <\/p>\n\n\n\n