¿Qué es un agente de AI ? Breve explicación

¿Qué es exactamente un agente de AI ? A diferencia de AI tradicional, que funciona con reglas predefinidas, un agente de AI es un componente de software capaz de actuar en nombre de un usuario o sistema. Funciona en un marco de percepción-pensamiento-acción: percibe su entorno y data, razona sobre esa información para generar ideas y actúa mediante decisiones autónomas o asistidas. Esto permite a los agentes orquestar flujos de trabajo complejos, coordinar múltiples subagentes especializados y aplicar la lógica para resolver problemas con un alto grado de autonomía. Pueden anticiparse proactivamente a las necesidades y adaptarse a condiciones cambiantes, utilizando razonamientos contextuales avanzados para la toma de decisiones. Esta evolución de herramientas estáticas a socios dinámicos que resuelven problemas es lo que hace que los agentes de AI sean especialmente potentes para impulsar una transformación empresarial tangible.

Cómo los agentes de AI impulsan la transformación comercial

Los agentes de AI son una fuerza versátil para mejorar las operaciones comerciales y profundizar en las relaciones con los clientes. Al enmarcar sus capacidades en torno a funciones comerciales específicas, las organizaciones pueden desbloquear una eficiencia y un crecimiento sin precedentes. Un estudio reciente muestra que muchas empresas están integrando estas herramientas AI, con un 58% que ya despliega algún tipo en unidades comerciales específicas y otro 35% que explora activamente su implementación [3]. Considerando el panorama actual de las grandes empresas en muchos sectores, cuatro grandes áreas emergen como las más relevantes para aplicar agentes de AI en funciones comerciales. Estas áreas proporcionan una lente estructurada para comprender dónde pueden las organizaciones captar el mayor impacto.

1. Revolucionar la gestión de las relaciones con los clientes

El impacto de los agentes de AI es especialmente fuerte en el comercio y la gestión de las relaciones con los clientes. Bouygues Telecom se ha asociado con Artefact para ofrecer un ejemplo real convincente. Enfrentada a una compleja gama de Servicios móviles que provocaba la frustración de los clientes, la Compañia lanzó un asistente de ventas generativo AI[7]. Basado en el Agent Builder de Google, el asistente ofrece orientación 24 horas al día, 7 días a la semana, manteniendo conversaciones naturales y recomendaciones personalizadas. Sincroniza el chat con el sitio web, guiando a los usuarios a lo largo del proceso de compra como un asistente en una tienda.

"Pudimos convertir este comportamiento en un aviso para Vertex AI Agent Builder. Las primeras pruebas mostraron un potencial real". - François Gette, Lead Open Innovation, Bouygues Telecom sobre el uso de la plataforma de AI de Google Cloud[7].

Esta tecnología no es sólo para asistentes basados en texto. En otra implementación estratégica para una importante Compañia de CPG (Consumer Packaged Goods), se están desarrollando agentes de voz AI para que actúen como poderosos aliados del equipo de televentas B2B. El objetivo principal es ayudar al equipo a llegar a miles de clientes más pequeños a los que antes no se podía llegar por teléfono. Se les está entrenando para que hagan sugerencias inteligentes de upselling, como ofrecer un mejor precio en un paquete de productos más grande. Para crear una conexión más humana y local, los agentes pueden incluso hablar con acentos regionales diferentes, acordes con la ubicación del cliente. Los beneficios potenciales son considerables: aumento de las ventas en un mercado hasta ahora inexplorado, mayor eficacia operativa y un trato personal y de alta calidad en cada llamada.

Este cambio está validado por la investigación del sector, que muestra que casi la mitad (46%) de los compradores empresariales elegirían ahora un agente AI en lugar de una persona simplemente para obtener un servicio más rápido [10]. A gran escala, la asistente virtual de Bank of America, Erica, ha procesado más de 1500 millones de interacciones con clientes, lo que demuestra el poder de los agentes para mantener una gestión de las relaciones con los clientes siempre activa y eficaz [6].

La visión de la colaboración AI humanos e IA se hace tangible en el flujo de trabajo diario de los comerciales. En lugar de empezar la mañana escudriñando manualmente data de CRM, un vendedor recibe una sesión informativa proactiva de su agente de AI . "Buenos días. Tu principal prioridad es la renovación de ACME Corp, que está en riesgo debido a la baja adopción de funciones. He analizado sus data uso, he redactado un correo electrónico personalizado que destaca el valor de las funciones infrautilizadas y he sugerido una llamada de 15 minutos. ¿Quiere aprobarlo y enviarlo?". Este agente se encarga de la síntesis de data , liberando al vendedor para que se centre en conversaciones estratégicas de alto valor.

2. Aumentar la eficiencia comercial

A menudo pasado por alto, el back-office comercial es un área primordial para que los agentes de AI impulsen mejoras significativas de la eficiencia. Los agentes destacan en la automatización de tareas repetitivas de gran volumen que consumen un tiempo valioso, como el registro de clientes y productos, la gestión de pedidos y las consultas de estado.

Por ejemplo, un distribuidor de fabricación puede utilizar un agente AI para procesar pedidos de compra enviados por correo electrónico. El agente lee el PDF adjunto, valida la cuenta del cliente, coteja las SKU con el inventario del ERP e introduce el pedido en el sistema. Esto no sólo reduce el tiempo de procesamiento de los pedidos de horas a minutos, sino que también elimina los costosos errores de introducción manual de data , lo que se traduce en una importante reducción de los costes operativos en las funciones relacionadas.

Otra aplicación convincente de los agentes de AI en la eficiencia comercial es la mejora de la productividad de la fuerza de ventas mediante personas sintéticas y el aumento de la inteligencia empresarial (BI). La primera consiste en aplicaciones AI generativa que, entrenadas con data históricos de interacción con el cliente, pueden simular una variedad de perfiles de clientes. Los representantes de ventas interactúan con estos personajes virtuales a través de escenarios basados en chat, lo que les permite practicar y perfeccionar enfoques personalizados en un entorno de formación sin riesgos. La segunda aplicación aborda un reto común al que se enfrentan muchas organizaciones: democratizar la toma de decisiones data sin sobrecargar al personal de ventas con cuadros de mando o reports estáticos que requieren mucho tiempo. Los asistentes de BI aumentada ofrecen una solución elegante al proporcionar información personalizada sobre el rendimiento a través de interfaces conversacionales. Por ejemplo, un vendedor de campo podría acceder a métricas de ventas en tiempo real a través de una herramienta familiar como WhatsApp, haciendo que la información crítica esté disponible sin problemas dentro de su flujo de trabajo diario.

3. Optimización de la gestión del crecimiento de los ingresos (RGM) y la fijación de precios

Los agentes de AI están equipados de forma única para abordar la complejidad de la RGM. Analizando data mercado en tiempo real, precios de la competencia, logística de la cadena de suministro y tendencias históricas de ventas, los agentes pueden recomendar e incluso ejecutar estrategias óptimas de precios y promociones. Pueden simular el impacto de un ajuste de precios o una oferta promocional tanto en los ingresos como en el margen, lo que permite a los equipos tomar decisiones basadas en data, no sólo en la intuición.

Por ejemplo, pensemos en una Compañia bienes de consumo que utiliza un agente de AI para supervisar los precios de la competencia en las plataformas de comercio electrónico. El agente podría ajustar de forma autónoma el precio de su producto estrella en unos céntimos para ganar el estante digital, o marcar una oportunidad promocional de alto margen cuando un competidor clave se quede sin existencias, maximizando directamente los ingresos sin intervención humana constante.

4. Mejorar el rendimiento de la fuerza de ventas y la estrategia de ruta al mercado (RTM)

Aquí es donde los agentes de AI dejan de ser herramientas analíticas para convertirse en socios estratégicos del personal de ventas. Para la estrategia de RTM, pueden perfeccionar las campañas de marketing sirviendo como generadores de personas AI[8], analizar vastos conjuntos de datos para identificar segmentos desatendidos y modelar oportunidades de expansión.

Un ejemplo convincente de este potencial lo encontramos en Sanofi, que está utilizando AI agéntica para transformar sus actividades comerciales y de marketing. En lugar de limitarse a crear un sistema de preguntas y respuestas, Sanofi está desplegando agentes de AI que pueden acceder directamente a grandes cantidades de data procedentes de estudios de mercado y analizarlos con el fin de proporcionar ideas estratégicas para el lanzamiento de nuevos productos, un proceso que promete acelerar el tiempo de comercialización y optimizar el impacto comercial [9].

De la aplicación al impacto: Una perspectiva estratégica

La adopción de agentes de AI ofrece un rendimiento claro y cuantificable. Las investigaciones indican que las organizaciones que implementan estas soluciones alcanzan un ROI esperado del 13,7% [3]. Esto pone de relieve el valor tangible de AI agéntica, reforzando su potencial como motor estratégico de eficiencia e impacto empresarial.

Sin embargo, para hacer realidad este potencial se requiere un enfoque estratégico que vaya más allá de la mera tecnología. Aunque muchas organizaciones están experimentando con AI Agéntica, es notable que la mayoría de estos proyectos no avanzan más allá de la fase de prueba de concepto. El viaje exige una planificación meticulosa:

  • Adopción estratégica: Las organizaciones deben identificar las áreas de mayor impacto para su implantación. Según los estudios internos Artefact , el valor suele obtenerse en 13 meses, con una media de implantación de 4 a 6 meses.
  • Integración con los sistemas existentes: Fundamentalmente, los agentes de AI requieren una integración perfecta con los sistemas empresariales existentes, como CRM y ERP, para liberar todo su potencial.
  • Combinar la tecnología con el cambio cultural: Para que la implantación tenga éxito es necesario cultivar una cultura que acepte AI como un aumento de las capacidades humanas.

Por supuesto, este viaje no está exento de importantes fricciones. Integrar perfectamente a los agentes con los sistemas CRM y ERP heredados es una empresa técnica y financiera monumental, que a menudo representa una inversión multimillonaria en un profundo trabajo de arquitectura y gobernanza de data . Igualmente difícil es el cambio cultural; no se trata simplemente de una cuestión de formación sobre el nuevo software, sino de recablear los flujos de trabajo básicos y generar confianza en las recomendaciones automatizadas. Superar con éxito estos obstáculos requiere un patrocinio ejecutivo sostenido y una estrategia deliberada de gestión del cambio, que confirme que la implantación de agentes de AI es una transformación profunda y estratégica, no una simple solución "plug-and-play".

El futuro de esta tecnología es innegablemente agéntico. Gartner prevé que, para 2028, el 33% de las aplicaciones de software empresarial incluirán AI agéntica [5]. Al mismo tiempo, se espera que los flujos de trabajo AI se extiendan rápidamente por las organizaciones, dejando de ser nichos piloto para convertirse en partes integrales de las principales operaciones empresariales.

A pesar del potencial transformador de AI agéntica, su ampliación sigue siendo un reto importante. Gartner destaca que, aunque la creación de prototipos es relativamente fácil, más del 40% de los proyectos corren el riesgo de cancelarse en 2027 debido a un valor poco claro o al aumento de los costes, y solo una cuarta parte supera la fase de prueba de concepto [4]. Esto pone de manifiesto la brecha existente entre la experimentación y la adopción sostenible a nivel de producción.

Conclusión

Los agentes de AI están llamados a redefinir la eficiencia comercial y catalizar una verdadera transformación empresarial. Al pasar de un debate sobre tecnología a centrarse en resolver los principales problemas comerciales, las empresas pueden alcanzar niveles de productividad sin precedentes, importantes reducciones de costes y una mayor satisfacción del cliente. Adoptar la transformación digital de forma estratégica, fomentar una sólida colaboración entre las personas AI la IA e invertir de forma inteligente en estos sistemas inteligentes permitirá a las empresas aprovechar plenamente el poder transformador de los agentes de AI , asegurando una ventaja competitiva decisiva y garantizando un crecimiento sostenible de los ingresos en la era de la AI.

Referencias

  1. Investigación de precedencias. (2024). AI Agents Market. https://www.ai
  2. Gartner. (2025). Innovation Insight for the AI Agent Platform Landscape (Leinar Ramos, Gabriel Rigon, et al.). 26 de marzo de 2025.
  3. BCG. (2025a). AI Shifts IT Budgets to Growth Investments. https://www.ai
  4. Gartner. (2025). Gartner predice que más del 40% de los proyectos AI agéntica se cancelarán a finales de 2027. https://www.ai
  5. Gartner. (2025). AI Agents - The Next Evolution in Automation. https://www.ai
  6. Voicebotai. (2023). Erica, la asistente AI de Bank of America, supera los 1.500 millones de interacciones. https://voicebot.ai
  7. Artefact. (2025). Bouygues Telecom lanza su asistente de ventas Agentic AI https://www.ai
  8. Artefact. (2024). Retail Media, GenAI Persona Generator - e-Commerce Berlin Expo 2024 in a nutshell. https://www.artefact
  9. Artefact. (2024). Del conocimiento al mercado: El impacto de los agentes de AI en el éxito comercial de Sanofi. 15 de mayo de 2024. https://www.ai
  10. Investigación de Salesforce. (2024). State of the AI Connected Customer (Séptima edición).Septiembre de 2024