Ayesa ve en los ecosistemas de agentes autónomos la siguiente revolución de la IA

Los agentes autónomos serán capaces de trabajar en red, colaborando, negociando y resolviendo problemas complejos de forma distribuida.

La evolución tecnológica redefine el potencial de la IA, pero también la forma en que las empresas diseñan procesos, productos y servicios.

Ayesa, proveedor global de servicios de IT e ingeniería, ha apuntado a los ecosistemas de agentes autónomos como la tecnología que protagonizará la próxima revolución de la Inteligencia Artificial. “Una revolución que ocurrirá cuando múltiples agentes autónomos trabajen en red, colaborando, negociando y resolviendo problemas complejos de forma distribuida”, apuntan desde la compañía.

Para Ayesa, en el universo acelerado de la inteligencia artificial generativa (GenAI), un concepto está ganando terreno con fuerza: los agentes autónomos de IA. No se trata simplemente de chatbots más inteligentes, sino de entidades que combinan comprensión contextual, toma de decisiones y ejecución de tareas complejas sin intervención humana constante. “Se trata de una evolución que redefine no solo el potencial de la IA, sino la forma en que las empresas diseñan procesos, productos y servicios”, asegura Marian Aradillas, Data & AI Director de Ayesa.

Aradillas explica que los agentes autónomos de IA conforman un sistema capaz de percibir su entorno, “por ejemplo, a través de APIs, bases de datos o texto natural”, tomar decisiones basadas en objetivos predefinidos o aprendidos, actuar sobre su entorno “enviando correos, realizando análisis, automatizando tareas, etcétera” y aprender de la retroalimentación y mejora con el tiempo.

“A diferencia de los asistentes tradicionales, estos agentes pueden orquestar múltiples herramientas, interactuar con otros sistemas y colaborar entre sí, incluso de forma continua”, añade la responsable de Data & AI.

De esta manera, los ecosistemas de agentes autónomos conforman una inteligencia organizacional descentralizada, donde el valor emergente no está en la individualidad de cada agente, sino en su interacción. “Los agentes autónomos son mucho más que una moda: representan una capa intermedia entre los humanos y la automatización total, permitiendo que la GenAI pase de ser consultiva a ser ejecutiva. Prepararse para su adopción no es opcional, sino estratégico”, asegura Marian Aradillas.

Aplicaciones reales en entornos corporativos

El auge de los agentes de IA se debe a la convergencia de varios avances, como son los modelos de lenguaje multimodales (GPT-4, Claude, Gemini) con capacidades de razonamiento mejorado; frameworks como Auto-GPT, LangChain o LangGraph, que permiten diseñar y desplegar arquitecturas de agentes colaborativos; integración nativa con APIs, bases de datos y herramientas de terceros, lo que convierte a la IA en un actor operativo real; y memoria de largo plazo y gestión de contexto, claves para la autonomía sostenible.

Así, los agentes autónomos ya están siendo desplegados en sectores clave como pueden ser:

• Compras y supply chain: agentes que analizan ofertas de proveedores, simulan escenarios y generan recomendaciones de adjudicación.
• Atención al cliente: sistemas que resuelven incidencias complejas integrando información de múltiples canales sin necesidad de escalar a un humano.
• Finanzas: agentes que monitorean indicadores de riesgo, ajustan estrategias de inversión o detectan anomalías contables.
• IT y DevOps: IA que detecta fallos en despliegues, corrige errores y ejecuta pruebas automáticamente.

Aradillas concluye que, “aunque el potencial es enorme, los agentes autónomos presentan desafíos críticos que deben ser considerados”, como la seguridad y control para que no tomen decisiones dañinas o erróneas; la auditoría y trazabilidad para poder explicar cómo llegaron a una conclusión o acción; la interacción con humanos de forma efectiva sin generar fricción; o el sobrecoste de una infraestructura con agentes sofisticados que requieren monitorización, entrenamiento continuo y supervisión.