Se habla cada vez más de cómo los «agentes» –específicamente agentes de inteligencia artificial (IA)– serán una gran tendencia en este 2025 y próximos años.
Esto tiene bastante sentido si nos atenemos al desarrollo acelerado en los campos de IA generativa , modelos fundacionales (como GPT-4, GPT-5 o similares) y las infraestructuras cada vez más avanzadas para el diseño, despliegue y operación de estos agentes autónomos.
Los agentes suponen un paso más, puesto que hablamos de una evolución de los sistemas de IA actuales para conseguir que estos sistemas, estas “máquinas” interactúen con personas y permitan automatizar tareas más complejas, integrándose en procesos reales más dinámicos e incluso consiguiendo que los agentes se comuniquen y colaboren entre sí.
Esto agentes no solo responden ya preguntas, sino que pueden razonar, planificar y ejecutar tareas de manera autónoma.
Teniendo en cuenta que empresas y AAPP están apostando cada vez más fuerte por la automatización para reducir costes, alcanzar mayor escalabilidad y responder de manera ágil a necesidades complejas, los agentes van a actuar ahí como «asistentes hiper-especializados» en este contexto, integrándose con datos preexistentes y ejecutando tareas con intervención mínima de humanos.
Los agentes ya están empezando a conectarse con APIs, CRMs, ERP, herramientas de análisis, y RAGs.
Nosotros ya los estamos implementando por ejemplo en sistemas de pregunta-respuesta sobre datos propios de las organizaciones.
Y esto va a aumentar en estos meses.
En el mundo industrial, por ejemplo, los agentes pueden desempeñar un papel importante si se integran adecuadamente en los procesos productivos, gestión de operaciones y toma de decisiones.
Algunos ejemplos de uso de los agentes de IA en el caso de la Industria:
1. Automatización del mantenimiento predictivo
Los agentes pueden analizar datos en tiempo real provenientes de sensores en maquinaria industrial (IoT), cruzarlos con históricos y aplicar algoritmos de machine learning para predecir cuándo podría ocurrir un fallo.
Estos agentes no solo identificarían anomalías sino que además propondrían o tomarían acciones correctivas automáticamente (como programar tareas de mantenimiento o ajustar parámetros operativos).
2. Optimización de la cadena de suministro
Gestionar cadenas de suministro dinámicas implica tomar en cuenta factores como precios de materias primas, interrupciones logísticas (climáticas, políticas, etc.), y demanda fluctuante.
Un agente conectado a un sistema ERP podría monitorizar estas variables en tiempo real, proponer cambios (o ejecutarlos), e incluso proponer compras automáticamente utilizando datos históricos o tendencias futuras.
3. Control de procesos industriales
En entornos altamente automatizados, como líneas de producción, un agente puede actuar como supervisor autónomo, tomando decisiones basadas en datos (como cambiar velocidades, rutinas o configuraciones en tiempo real) para garantizar una mayor eficiencia.
4. Capacitación y soporte técnico automatizado
Como soporte técnico, pueden diagnosticar problemas en tiempo real y proporcionar soluciones rápidamente.
Pero esto no solo aplica a la Industria. Es posible también sacar partido de los agentes en el sector público.
En este campo, los agentes de IA pueden democratizar el acceso a los servicios, mejorar la eficiencia y facilitar la interacción entre la Administración y los ciudadanos.
Algunos ejemplos del uso de los agentes de IA en el sector público:
1. Atención ciudadana automatizada
Crear agentes conversacionales que respondan preguntas comunes sobre trámites, impuestos o servicios públicos (como renovación de licencias, solicitud de ayudas, etc.).
Por ejemplo, un agente podría analizar las solicitudes de subvenciones en base a criterios establecidos y proponer cuáles deben aprobarse.
Además, estos agentes podrían integrarse con plataformas web, aplicaciones móviles o incluso canales como WhatsApp o Telegram.
2. Gestión de documentos
Las administraciones públicas manejan un volumen masivo de documentos.
Los agentes pueden clasificarlos automáticamente, realizar búsquedas avanzadas, generar resúmenes o clasificar información específica para apoyar la toma de decisiones.
3. Detección de fraudes y auditorías automáticas
Un agente puede monitorizar actividades financieras relacionadas con contratos públicos, pagos de impuestos o subvenciones, identificando patrones que sugieran actividades fraudulentas.
Al combinar técnicas de machine learning, podría destacar áreas que requieren auditorías más detalladas.
4. Optimización del urbanismo y tráfico
Los agentes pueden interpretar datos de transporte (sensores de tráfico, cámaras, GPS, etc.) y planificar intervenciones como ajustar semáforos, cambiar rutas de transporte público o diseñar mejores infraestructuras.
También pueden ayudar a los gobiernos locales a prever impactos de crecimiento urbano o de cambios en infraestructura.
5. Cuidado
En caso de emergencias o anomalías en el comportamiento de personas mayores (como ya implementamos con sensores en el domicilio de personas mayores que viven solas con Kwido Home) pueden coordinar respuestas y ofrecer priorización de acciones o visitas.
En un mundo cada vez más impulsado por datos y automatización, ser pionero en la adopción de estos agentes puede proporcionar ventajas competitivas significativas tanto para empresas como para administraciones públicas.
Desde Ideable nos ofrecemos a acompañar a nuestros clientes en este camino.
Recent Comments