Un marco agéntico de IA es un sistema que permite a los agentes de IA actuar con autonomía, adaptabilidad y capacidad de decisión. En comparación, la IA tradicional sigue reglas preestablecidas y no puede adaptarse a nuevas situaciones ni hacer planes complejos. En resumen, estos marcos son como insuflar vida a tus flujos de trabajo para que la IA complete las tareas tediosas en tu nombre.
Estos marcos son especialmente importantes en el desarrollo de la IA, ya que son los guardarraíles que permiten que la IA funcione sin intervención humana. Piensa en ellos como en la vía del tren y en la IA como en el tren. Una vez que los humanos han construido la vía, el tren puede ir y venir con una intervención mínima.
Sin embargo, los marcos agénticos de IA van mucho más allá del mero desarrollo de IA. Su capacidad para automatizar flujos de trabajo sin problemas y tomar decisiones inteligentes sobre la marcha les está permitiendo transformar industrias enteras. En 2025, ya se puede ver que está ocurriendo, pero eso es sólo la punta del iceberg.
Antes de seguir adelante, profundicemos un poco más: ¿qué es realmente un marco agentivo de IA?
¿Qué es un Marco Agencial de IA?
En pocas palabras, un marco de IA agéntica es un enfoque estructurado que permite a los sistemas de IA tomar decisiones, planificar acciones y ejecutar tareas de forma autónoma. A diferencia de la IA tradicional, que sigue reglas predefinidas o se basa únicamente en el aprendizaje estadístico, la IA agéntica muestra autonomía, adaptabilidad y conciencia contextual.
¿Por qué es importante?
La forma en que interactuamos con la tecnología está cambiando. Los marcos agénticos de IA son cruciales para construir una IA de nueva generación que deje por el camino los modelos rígidos basados en reglas y el aprendizaje automático estándar.
Estos sistemas permiten a la IA manejar entornos complejos y dinámicos, lo que los hace esenciales para aplicaciones como los asistentes impulsados por IA, la robótica autónoma y los agentes de software auto-mejorables.
Conceptos clave
Hay tres conceptos clave que hay que tener en cuenta al pensar en los marcos de trabajo de la IA agéntica: autonomía, toma de decisiones y autoaprendizaje.
Básicamente, estos marcos soportan modelos de IA que pueden funcionar de forma independiente, tomar decisiones basadas en datos que han extraído ellos mismos, y adaptar y mejorar sus capacidades analizando resultados anteriores.
1. Autonomía
Los agentes de IA actúan de forma autónoma para conseguir sus objetivos. No necesitan depender de un humano que les induzca a hacer algo. Simplemente actúan.
2. Toma de decisiones
Los agentes de IA pueden analizar grandes cantidades de datos a la velocidad del rayo, lo que les permite elegir las acciones óptimas. Sopesan las distintas opciones y toman decisiones firmes con rapidez.
3. Aprendizaje y adaptabilidad
Los agentes de IA tienen la capacidad de refinar su comportamiento con el tiempo, aprendiendo y adaptándose a través de la experiencia. Cuanto más se utiliza un agente de IA, más inteligente se vuelve. Está constantemente autoanalizándose y revisando acciones pasadas para ver dónde puede hacer las cosas más eficientemente.
Mediante la integración de estos principios, los marcos agénticos de IA se están convirtiendo en sistemas más inteligentes y autosuficientes que revolucionan sectores que van desde la automatización al servicio al cliente.
¿Cómo funcionan los marcos agenéticos de IA?
En esencia, un marco agéntico de IA capacita a la IA para funcionar más como tomadores de decisiones autónomos que como herramientas pasivas. Podrías considerarlo como el primer paso serio hacia una IA autoconsciente. Actúa de forma independiente, piensa por sí misma, aprende continuamente y ajusta su estrategia para mejorar... Las posibilidades son infinitas.
Combinando múltiples técnicas avanzadas de IA, como el aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo y el razonamiento simbólico, los marcos de IA agéntica crean agentes de IA adaptables y dirigidos por objetivos.
En resumen, los marcos de IA agéntica crean agentes de IA que:
Gobernarse a sí mismos. Los agentes de IA definen sus propios objetivos y ajustan sus estrategias en respuesta a los cambios del entorno.
Son conscientes del contexto. Interpretan y reaccionan a las condiciones cambiantes en tiempo real.
Planifican múltiples pasos por adelantado. Desarrollan enfoques estructurados para la resolución de problemas, en lugar de reaccionar aisladamente a las entradas.
Interactúan y colaboran. Trabajan junto a otros agentes de IA o humanos, compartiendo información y perfeccionando tareas.
¿Cómo ejecutan las tareas los agentes de IA?
Para funcionar eficazmente, la IA agéntica debe seguir un flujo de trabajo estructurado que le permita procesar información, tomar decisiones y ejecutar acciones de forma coherente e inteligente. He aquí cómo lo hacen:
Percepción y procesamiento de datos
Los agentes de IA recogen e interpretan datos de su entorno utilizando una combinación de datos de visión, audio, texto o sensores. Por ejemplo, un coche autoconducido con IA recopila datos de cámaras, LIDAR, GPS y otros sensores para comprender su entorno.
Del mismo modo, un agente de IA para reuniones digerirá la conversación, monitorizará el vídeo para detectar expresiones faciales y lo utilizará para identificar el tono y las emociones más matizadas. Si la plataforma de reuniones utiliza inteligencia multirreunión, como tl;dv, la IA también podrá utilizar llamadas anteriores como contexto, remitiéndose a discusiones, puntos de acción y relaciones de reuniones anteriores.
Razonamiento y planificación
Una vez procesados los datos, la IA utiliza varios métodos de razonamiento, como el modelado predictivo, la lógica basada en restricciones o el aprendizaje profundo por refuerzo. Pueden parecer complicados, pero todo lo que necesitas saber es que utilizan estos métodos para determinar el mejor curso de acción.
Un agente de IA en la gestión de proyectos, por ejemplo, puede analizar los flujos de trabajo del equipo, predecir los cuellos de botella y optimizar la asignación de recursos. Para ello, aprovecha los datos históricos del proyecto, el seguimiento del progreso en tiempo real y las métricas de rendimiento del equipo.
Ejecución y adaptación de decisiones
Por último, el agente de IA actúa basándose en su razonamiento. Ya se trate de ejecutar una operación bursátil, recomendar contenidos personalizados o conducir un vehículo autónomo, la IA perfecciona continuamente su enfoque basándose en los resultados del mundo real.
Por ejemplo, los agentes de ventas con IA pueden analizar las interacciones con los clientes, predecir qué clientes potenciales tienen más probabilidades de convertirse y adaptar las estrategias de contacto en consecuencia. Los bucles de retroalimentación y el recuerdo de la memoria ayudan a optimizar sus decisiones futuras, haciéndolas cada vez más eficientes y fiables con el tiempo.
Casos prácticos y aplicaciones
Hay varios casos de uso para los marcos de IA agéntica. Presenta un cambio tan revolucionario que es factible encontrar un caso de uso para la IA agéntica en cualquier parte. He aquí las industrias más populares en las que los marcos de IA agéntica ya están empezando a crear grandes cambios:
1. Atención al cliente
Atrás quedaron los días de los chatbots inútiles que ni siquiera entienden tu petición. Los asistentes virtuales con IA proporcionan respuestas en tiempo real y adaptadas al contexto, reduciendo los tiempos de espera y mejorando la satisfacción del usuario.
Pueden entender el lenguaje natural, como si estuvieras chateando con ChatGPT, aunque también pueden comprender los problemas a un nivel mucho más profundo. Cuando un agente de IA para el éxito del cliente se encuentra con un problema, puede obtener rápidamente información de la política de la empresa, artículos en línea o resoluciones de problemas anteriores para solucionarlo.
Los asistentes de reuniones con IA, como Otter.ai, Fireflies.ai y tl;dv, transcriben las conversaciones, resumen los puntos clave y generan tareas de seguimiento. En un entorno de atención al cliente, un asistente de reuniones con IA puede hacer un seguimiento de los problemas recurrentes de los clientes, resaltar elementos de acción e incluso sugerir respuestas basadas en interacciones anteriores. Sus chatbots pueden responder a consultas, programar seguimientos y proporcionar información contextual, garantizando una colaboración fluida y una mayor eficacia en la atención al cliente.
2. Análisis de datos e inteligencia empresarial
El análisis rápido de datos es lo que mejor hace la IA. Es su pan de cada día. Automatiza el procesamiento de datos, identifica patrones y proporciona perspectivas procesables para aumentar la velocidad y la eficiencia de las empresas.
Para volver a utilizar los asistentes de reuniones con IA como ejemplo, tl;dv puede analizar múltiples reuniones de diferentes equipos, identificando temas recurrentes y generando informes automatizados. En el éxito del cliente, esto permite a los gestores hacer un seguimiento de los puntos de dolor comunes, controlar las tendencias del sentimiento del cliente y abordar de forma proactiva los problemas recurrentes antes de que se agraven.
3. Automatización de procesos
La IA agiliza y automatiza los flujos de trabajo repetitivos, mejorando la eficacia y reduciendo la intervención humana. Esto supone un salvavidas para muchas personas, ya que elimina la necesidad de realizar manualmente tareas tediosas.
Por ejemplo, cuando un representante de ventas termina una llamada de ventas, normalmente tiene que rellenar un CRM para gestionar los registros de clientes de su empresa. No hay muchos representantes de ventas que disfruten con esta parte del trabajo. Prefieren hablar con la gente, negociar e intentar cerrar más ventas.
Sin embargo, con el flujo de trabajo agéntico de la IA de tl;dv, pueden llamar a un cliente potencial tras otro, con la seguridad de que su CRM se rellenará con mayor precisión que si hubieran perdido el tiempo en hacerlo ellos mismos. La IA de tl;dv automatiza este proceso extrayendo las notas de las reuniones, los puntos de vista y los resúmenes, e importándolos directamente a tu CRM después de cada llamada dirigida a un cliente.
4. Desarrollo de software
La IA ayuda a codificar, depurar y optimizar los procesos de ingeniería de software. Se trata de un gran avance que puede provocar innovaciones en muchas áreas diferentes. Los programadores ahora pueden utilizar agentes de IA para ahorrarles tiempo en las cosas más tediosas, mientras que los no programadores pueden construir cosas sin aprender una sola línea de código. Bienvenido al futuro.
Github Copilot, OpenAI Codex y Cursor sugieren complementos de código inteligentes, optimizan funciones e incluso generan casos de prueba, acelerando el ciclo de desarrollo.
5. Optimización de ventas con IA
La IA mejora los procesos de venta automatizando la puntuación de los clientes potenciales, personalizando el alcance y optimizando las estrategias de fijación de precios. Puede entender a tus clientes potenciales y ayudarte a dirigirte a ellos con más eficacia.
Los asistentes de ventas basados en IA analizan las interacciones con los clientes, predicen la intención de compra y sugieren propuestas personalizadas basadas en el comportamiento. Si estos asistentes tienen acceso a la inteligencia de reuniones, también pueden ofrecer consejos de gestión de objeciones y formación en ventas.
Componentes clave de un marco genético de IA
En términos generales, un marco agéntico de IA se compone de cuatro partes clave: memoria, planificación, razonamiento y adaptabilidad. En pocas palabras, puede recordar interacciones, establecer objetivos para el futuro, sopesar los pros y los contras de una decisión y actuar, y aprender a través de la experiencia y el autoanálisis para poder hacerlo mejor la próxima vez.
Veamos más detenidamente cada componente por separado:
1. Memoria
Los agentes de IA retienen y recuerdan el contexto a través de las interacciones, mejorando la eficacia a largo plazo. Esto permite a la IA seguir el progreso, recordar las preferencias del usuario y refinar las respuestas a lo largo del tiempo.
Esto la convierte en una herramienta increíble para las funciones de cara al cliente, ya que puede recordar las preferencias del cliente y personalizar las respuestas la próxima vez. Un asistente de ventas con IA podría recordarte conversaciones anteriores con un cliente potencial para que puedas mencionar detalles relevantes y hacer que el cliente se sienta más valorado.
2. Planificación y fijación de objetivos
Los marcos agénticos de IA utilizan el aprendizaje por refuerzo y la planificación heurística para crear estrategias a largo plazo. Esto les permite priorizar objetivos, asignar recursos de forma eficiente y ajustarse dinámicamente a escenarios en evolución.
Este enfoque dinámico de las situaciones es lo que hace que la IA agéntica destaque como un cambio de juego. Puedes pedirle a la IA que comprenda tu modelo de negocio específico y puede crear planes detallados para el futuro, adaptándose sobre la marcha si cambian las circunstancias.
3. Razonamiento y toma de decisiones
Los modelos de IA evalúan múltiples variables, sopesan las compensaciones y optimizan las acciones para alcanzar sus objetivos. Emplean árboles de decisión avanzados, modelos probabilísticos y marcos basados en la lógica para evaluar sus opciones de forma inteligente.
Un sistema que puede hacer este tipo de trabajo en una fracción de segundo tiene un valor evidente. Puede utilizarse para prever las ventas, predecir la pérdida de clientes y establecer objetivos empresariales realistas.
4. Adaptabilidad y aprendizaje
El aprendizaje continuo mediante bucles de retroalimentación garantiza que la IA siga siendo eficaz a lo largo del tiempo. Esto implica refinar los modelos basándose en nuevos datos, ajustar las estrategias en respuesta a los cambios del entorno y mejorar el rendimiento mediante el aprendizaje autosupervisado.
Una IA que puede aprender y adaptarse es una IA que puede marcar la diferencia. Antes, si un sistema cometía un error, había que reprogramarlo. Ahora, se reprograma a sí misma.
Reunirlo todo
Cuando tienes un agente de IA que recuerda experiencias pasadas, puede planificar las futuras, puede tomar decisiones difíciles sobre la marcha analizando los datos disponibles, y luego aprender a mejorar para la próxima vez, sólo puedes imaginar la cantidad de tiempo que te ahorrará.
Esto es lo que crea un marco de IA agéntica: un potente asistente de IA que nunca se cansa ni se aburre. Puede hacer todas las tareas serviles en tu nombre y maximizar su potencial para aumentar su eficacia.
Retos y limitaciones
A pesar de su potencial, los marcos agénticos de IA se enfrentan a importantes retos. Desde las preocupaciones éticas a los riesgos de seguridad, la IA no es una revolución laboral exenta de riesgos. Puede haber inconvenientes:
Cuestiones éticas
Es fundamental garantizar que la IA funcione dentro de unos límites éticos. Deben abordarse cuestiones como las violaciones de la intimidad, el trato injusto y las lagunas en la rendición de cuentas para fomentar la confianza en los sistemas autónomos de IA.
Por no mencionar que Goldman Sachs cree que la IA desplazará 300 millones de puestos de trabajo para 2030. Para eso sólo faltan cinco años... Aunque seguramente creará muchos más puestos de trabajo en nuevos campos que aún no comprendemos, la preocupación ética de que la IA sustituya a los trabajadores humanos es real.
Prejuicios e imparcialidad
Los modelos de IA pueden heredar sesgos de sus datos de entrenamiento, lo que conduce a la discriminación o a una toma de decisiones errónea. Al fin y al cabo, la IA sólo la programan los humanos.
Estrategias como las auditorías de sesgo, los protocolos de transparencia y la representación diversa de los datos ayudan a mitigar este riesgo. Sin embargo, nunca puede eliminarse realmente, como tampoco puede eliminarse de un ser humano.
Limitaciones tecnológicas
Construir una IA verdaderamente autónoma requiere razonamiento avanzado, conciencia contextual y adaptabilidad, que siguen siendo obstáculos tecnológicos. Aunque la IA está mejorando, dista mucho de ser una inteligencia general similar a la humana.
Dicho esto, la IA avanza ahora tan rápidamente que supera a los humanos en casi todos los puntos de referencia. Esto no contradice necesariamente los obstáculos tecnológicos mencionados, pero subraya nuestra necesidad de diseñar nuevas pruebas para diferenciar la inteligencia humana de la artificial.
Riesgos de seguridad
Los agentes autónomos de IA pueden ser vulnerables a la piratería informática, los ataques de adversarios o la manipulación. Para salvaguardar estos sistemas son esenciales medidas de ciberseguridad sólidas, encriptación y supervisión constante.
También es un riesgo que OpenAI, la mayor empresa de IA del mundo, sea en realidad de código completamente cerrado. También infringió notoriamente los derechos de autor de casi todo el material protegido que existe y se salió con la suya. Quién sabe lo que estarán haciendo ahora con tus datos.
Por no mencionar que la semana pasada OpenAI informó de que más de 20 millones de cuentas de usuario habían sido pirateadas y sus datos puestos a la venta en la web oscura. Si tus agentes de IA se ven comprometidos, puede ser una carnicería.
Comparación con los modelos tradicionales de IA
La IA tradicional sigue algoritmos predefinidos. Es incapaz de tomar decisiones por sí misma, adaptarse a nuevas situaciones o planificar con antelación. La IA Agenética, en cambio, lleva las cosas en una dirección nueva y audaz. Ofrece:
Mayor autonomía. Los agentes de IA operan de forma independiente, requiriendo una intervención humana mínima mientras se ajustan dinámicamente a las condiciones cambiantes.
Adaptabilidad mejorada. Estos sistemas aprenden de la experiencia, lo que les permite perfeccionar las estrategias, adaptarse a la evolución de los datos y mejorar el rendimiento a lo largo del tiempo.
Toma de decisiones más complejas. Los agentes de IA pueden planificar, razonar y ejecutar procesos de varios pasos, lo que los hace muy eficaces en áreas como la gestión de la cadena de suministro, el marketing personalizado y la investigación impulsada por la IA.
IA Agenética RAG (Generación Mejorada por Recuperación). Combinando los LLM con la recuperación en tiempo real de vastos conjuntos de datos, la IA agéntica puede proporcionar ideas precisas y contextualmente relevantes y mejorar la calidad de la toma de decisiones.
He aquí una tabla que facilita la comprensión de las diferencias entre los marcos agénticos de IA y los modelos tradicionales de IA:
Función | Marco Agentico de IA | IA tradicional |
Autonomía | Altamente autónomo, puede tomar decisiones independientes y adaptarse dinámicamente | Requiere intervención humana para las decisiones importantes |
Toma de decisiones | Orientado a objetivos, capaz de planificación estratégica a largo plazo | Normalmente reactivos, toman decisiones basadas en una lógica preprogramada |
Enfoque de aprendizaje | Aprende y se mejora continuamente a través de la interacción | Entrenado en conjuntos de datos estáticos, requiere reentrenamiento para las actualizaciones |
Flexibilidad | Puede generalizar en múltiples tareas y entornos | Especializado para tareas específicas, le cuesta generalizar |
Adaptabilidad | Se adapta a nuevos datos, entornos y objetivos en tiempo real | Adaptabilidad limitada, requiere ajuste manual para los cambios |
Implicación humana | Se necesita una supervisión mínima; funciona con una toma de decisiones similar a la humana | Requiere supervisión y ajustes humanos |
Ejecución de tareas | Puede ejecutar de forma autónoma flujos de trabajo complejos de varios pasos | Ejecuta tareas predefinidas sin adaptarse a nuevos retos |
Cómo los marcos genéticos de IA mejoran la productividad
Los marcos agénticos de IA agilizan los flujos de trabajo automatizando la toma de decisiones, reduciendo la intervención manual y optimizando las tareas complejas. Te facilitan la vida ocupándose de las cosas que desearías no tener que hacer en primer lugar. Impulsa así la innovación, ya que libera tu tiempo para que te centres en tareas que te motivan más.
De hecho, la GenAI está llamada a contribuir entre 2,6 y 4,4 billones de dólares anuales al PIB mundial en 2030. El mismo estudio subraya que el futuro de la GenAI es agéntico, donde los agentes de IA colaboran en tiempo real para automatizar tareas complejas y mejorar la toma de decisiones.
Varias industrias ya han empezado a beneficiarse de ello, ya que las empresas pueden funcionar de forma más eficiente y eficaz. Echemos un vistazo a tres formas clave en las que los marcos de trabajo de los agentes de IA mejoran la productividad:
1. Ejecución de tareas más rápida
Al delegar tareas repetitivas y lentas en agentes de IA, las empresas pueden acelerar la ejecución del flujo de trabajo. Por ejemplo, los chatbots de atención al cliente potenciados por IA pueden gestionar miles de consultas simultáneamente, reduciendo los tiempos de espera y liberando a los agentes humanos para cuestiones más complejas.
En entornos de trabajo remote y asíncronos, los asistentes de reuniones con IA pueden transcribir, resumir y extraer automáticamente puntos de acción clave de las discusiones. Permiten a los equipos mantenerse alineados sin tener que pasar horas revisando notas.
2. Reducción de los costes operativos
La automatización impulsada por la IA reduce la necesidad de trabajo manual en muchas tareas, lo que supone un ahorro sustancial de costes. En los sectores que dependen en gran medida de la documentación y el cumplimiento, las herramientas de IA pueden agilizar la introducción de datos, automatizar los informes y garantizar el cumplimiento de la normativa con una intervención humana mínima. Básicamente, ¡se convertirán en tus nuevos mejores amigos!
Del mismo modo, las empresas que dependen de la colaboración virtual pueden utilizar la IA para reducir el tiempo y los recursos dedicados al seguimiento administrativo. Cuando las pequeñas cosas se vuelven automáticas, no agotan tu cartera.
3. Mejora de la precisión y la eficacia
Los sistemas de IA se programan con grandes conjuntos de datos y algoritmos avanzados para minimizar los errores humanos. Como resultado, toman decisiones más precisas con mayor frecuencia. Por ejemplo, los asistentes de reuniones con IA garantizan que los puntos clave de las discusiones se capturen y organicen correctamente, evitando malentendidos y reduciendo la necesidad de repetir las discusiones.
En empresas jurídicas y de consultoría, la IA puede ayudar en la revisión de documentos, el análisis de contratos y el resumen, mejorando la precisión y liberando a los profesionales para que se centren en tareas estratégicas. Siempre que haya datos de por medio, la IA es una maestra. Puede tomar enormes conjuntos de datos y condensarlos en su esencia en cuestión de segundos.
El papel de los LLM en los sistemas de IA Agenética
Los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) desempeñan un papel crucial en los sistemas de IA agéntica, ya que actúan como motor central de razonamiento y toma de decisiones. Sin los LLM, la IA agéntica no estaría ni cerca del nivel que tiene actualmente. He aquí por qué los LLM son vitales para los sistemas de IA agéntica:
Comprensión del Lenguaje Natural. Los LLM permiten a la IA interpretar y generar respuestas similares a las humanas con una comprensión matizada. Sin esto, los agentes de IA serían robóticos y monótonos.
Retención del Contexto. Permiten a la IA realizar un seguimiento de las interacciones, mantener la continuidad y mejorar el rendimiento a lo largo del tiempo mediante el aprendizaje potenciado por la memoria. Si eliminas los LLM de la ecuación, obtendrás agentes de IA que no son capaces de retener información ni de superarse a sí mismos.
Mejora de la toma de decisiones. Utilizan vastas bases de conocimientos, recuperación de datos en tiempo real y razonamiento contextual para dar respuestas más inteligentes y dinámicas. Si faltara esto, los agentes de IA tendrían muchos menos conocimientos.
Resolución autónoma de problemas. Pueden generar soluciones a consultas complejas, adaptando las estrategias en función de los comentarios del usuario y refinando los resultados mediante el aprendizaje iterativo. Los agentes de IA no son lo mismo sin esta característica clave.
Las mejores herramientas de IA para flujos de trabajo autónomos
Los marcos agénticos basados en IA permiten una automatización autónoma, adaptable y orientada a objetivos. A continuación, puedes encontrar algunas grandes herramientas clasificadas por sectores, destacando su papel en los flujos de trabajo autónomos.
Empresa y Productividad
En esta sección encontrarás un montón de herramientas de IA que optimizan los flujos de trabajo, las reuniones y la toma de decisiones.
- tl;dv. Es un asistente de reuniones con IA que graba, transcribe y resume tus reuniones de forma gratuita. Actualízalo para desbloquear los flujos de trabajo del asistente de IA posteriores a la llamada, donde las notas de la reunión se pueden sincronizar con tus CRM en un santiamén. Explora su inteligencia multireunión para realizar análisis contextuales de varias llamadas a la vez.
- Fireflies. Fireflies , otro asistente de reuniones con IA, automatiza las notas de las reuniones, resume los debates de las reuniones y resalta los elementos de acción para mantener la responsabilidad. También se integra con tu CRM y otras herramientas de productividad. Es bastante limitado en su plan gratuito y las opiniones de los usuarios apuntan a la disponibilidad de su equipo de soporte. Para más variedad, consulta los mejores agentes de IA para reuniones.
- Reclama. Esta herramienta es una plataforma de programación inteligente impulsada por IA para optimizar las reuniones de equipo, las sesiones de trabajo en profundidad y las pausas.
- ClickUp. Automatiza la generación de flujos de trabajo, la priorización de tareas y la redacción de documentos. Puede crear para cualquier tipo de trabajo y te ayuda a organizar todas tus diferentes tareas en un orden centrado.
Finanzas y Comercio
Los agentes de la IA pueden analizar los mercados, automatizar las operaciones y gestionar los riesgos, lo que los convierte en una excelente incorporación a los modelos de negocio financiero. He aquí algunos ejemplos de potentes herramientas de IA para las finanzas y el comercio:
- Kavout. Predice la bolsa y automatiza las operaciones con esta potente herramienta.
- AlphaSense. Esta herramienta de investigación financiera con IA analiza de forma autónoma las convocatorias de beneficios, los archivos de la SEC y las noticias en busca de información.
- Numerai. Es un fondo de cobertura de inteligencia artificial que utiliza modelos de aprendizaje automático para operar.
Marketing y Ventas
Aquí encontrarás agentes de IA para la captación de clientes, la generación de contactos y la personalización. Esta área está explotando con agentes de IA recientemente, por lo que es una sabia idea mantenerse al día con la competencia. Aquí tienes algunas de las mejores herramientas a las que echar un vistazo:
- Jasper IA. Esta herramienta proporciona generación de contenidos impulsada por IA para blogs, correos electrónicos y anuncios.
- Drift. Es una herramienta de marketing conversacional de IA que califica de forma autónoma a los clientes potenciales y concierta reuniones. Puede ahorrar horas a tu equipo cada semana.
- People.ai. Esta plataforma de inteligencia de ingresos impulsada por IA está construida para equipos de ventas. Es una plataforma de ventas personalizada que te ayuda a escalar tu negocio.
Legal y Cumplimiento
Si buscas análisis de contratos, investigación jurídica y automatización del flujo de trabajo impulsados por IA, necesitarás una de estas herramientas épicas:
- Harvey AI. Consigue tu asistente de IA para investigación jurídica, análisis de contratos y predicción de casos.
- Sistemas Kira. Es una herramienta de revisión de contratos con IA que automatiza tu diligencia debida.
- Evisort. Es una herramienta de gestión del ciclo de vida de los contratos y de supervisión del cumplimiento que ayuda a ahorrar tiempo a tu equipo de cumplimiento. También aumenta la eficacia.
El futuro de los marcos genéticos de IA
Con la inteligencia artificial, el futuro aún se está escribiendo. ¿Veremos una revolución al estilo Terminator, una distopía a lo Matrix o algo más positivo para la humanidad?
En cualquier caso, hay algunas cosas que podemos esperar con seguridad:
Marcos normativos más sólidos
Como nueva tecnología, la IA tiene muy pocas regulaciones. Las empresas se apresuran a crear el próximo gran avance, pero nadie da un paso al frente para regular el desarrollo. El miedo reside en el hecho de que hay múltiples competidores de diferentes empresas y diferentes países, todos compitiendo para conseguir el mismo objetivo: si aparecen normativas en un lugar, eso no frena el desarrollo en otro.
Una normativa más estricta permitiría desarrollar marcos de agentes de IA de forma más ética. Sólo podemos suponer que esto se convertirá en una cuestión más acuciante a medida que pase el tiempo.
Mayor integración con la informática cuántica
La resolución avanzada de problemas alcanzará niveles totalmente nuevos cuando la informática cuántica se desarrolle lo suficiente como para combinarse con la IA. En lugar del binario ordinario -unos o ceros-, la informática cuántica utiliza partículas cuánticas para funcionar como unos y ceros simultáneamente.
La velocidad a la que la informática cuántica puede resolver problemas es alucinante. El ordenador cuántico actual más potente puede superar al superordenador más potente del mundo ¡en 100 billones de veces en un experimento concreto! Es una cifra incomprensible. Para intentar ponerlo en perspectiva, si contaras de 1 a 100 billones, tardarías unos 3 millones de años.
Mejora de la colaboración entre humanos e IA
A medida que pase el tiempo, la IA comprenderá a los humanos a un nivel más profundo. Queda por ver si llegarán a replicar plenamente las emociones, o si eso es algo bueno. Sin embargo, está bastante claro que el acelerador está pisando a fondo en lo que se refiere al desarrollo de la IA. Lo que esto significa para nosotros es una mayor personalización, mejor comprensión y creatividad colaborativa.
Si las grandes industrias adoptan el uso de la IA a gran escala, podríamos ver cambios globales espectaculares en muy poco tiempo. Por ejemplo, los equipos IA-humanos pueden revolucionar la investigación médica, el tratamiento personalizado y las soluciones de salud pública.
Cómo implantar un marco agenético de IA en tu empresa
Si estás convencido del poder de la IA, querrás implantarla en tu empresa lo antes posible. Para integrar eficazmente un marco agéntico de IA:
Evalúa tus necesidades. Determina qué tareas se benefician más de la automatización. Utilízala donde sea más eficaz. Piensa en: análisis de datos, automatización de tareas y precisión y eficacia.
Elige los modelos de IA adecuados. Selecciona soluciones de IA que se ajusten a tus necesidades empresariales. Si quieres automatizar los flujos de trabajo posteriores a la llamada, utilizarás un asistente de reuniones de IA como tl;dv. Otros problemas requieren otras soluciones.
Integra la IA con los sistemas existentes. Garantiza una comunicación fluida entre la IA y tus procesos empresariales existentes. Si es posible, encuentra una forma de unir tus herramientas en un hilo cohesivo. Esto te ayudará a la hora de automatizar.
Implementa bucles de retroalimentación. Asegúrate de que los sistemas de IA aprenden y mejoran con el tiempo. De este modo, tu sistema puede evolucionar con el tiempo.
Establecer barandillas y supervisión humana. Define consideraciones éticas y puntos de intervención. Quieres mantener la privacidad y la seguridad del usuario. Es importante que exista un mecanismo de seguridad para tomar el control si algo va mal.
- Supervisar y optimizar. Evalúa periódicamente el rendimiento de la IA y haz los ajustes necesarios.
Aprovechando los marcos agénticos de IA, las empresas pueden mejorar la toma de decisiones, acelerar la ejecución de tareas e impulsar la innovación en un panorama digital competitivo.
¡Empieza hoy mismo con los marcos agenticos de IA!
Los marcos agénticos de IA son la savia que permite a los agentes de IA funcionar como lo hacen. Al emplear marcos agénticos de IA, estás llevando tu negocio al siguiente nivel. Y lo que es más importante, te estás posicionando a ti y a tu empresa como líderes del sector. Los que no hagan el cambio a los marcos de trabajo de los agentes de IA probablemente se quedarán atrás a medida que se agraven los resultados.
tl;dv, por ejemplo, tiene un plan freemium que desbloquea grabaciones, transcripciones y resúmenes ilimitados de reuniones, así como un montón de funciones limitadas de IA. Regístrate y comienza hoy mismo tu viaje por la IA agéntica.
