De vez en cuando surge algo que cambia la forma de trabajar de las empresas. Los flujos de trabajo agénticos son una de esas cosas.
El concepto de flujos de trabajo con agentes es sencillo: ¿qué pasaría si su software pudiera pensar y decidir, y actuar de forma independiente como un compañero de trabajo de confianza?
No estamos hablando de automatización básica que sigue un guión fijo. Se trata de agentes de IA que entienden lo que hay que hacer, lo desglosan y averiguan la mejor manera de conseguirlo.
En este blog, explicaré qué son los flujos de trabajo agénticos, en qué se diferencian de la automatización y, lo que es más importante, por qué son importantes.
Visión general de la IA
Los flujos de trabajo agenéticos representan una nueva generación de sistemas impulsados por IA en los que los agentes inteligentes pueden pensar, planificar y actuar de forma independiente para completar tareas complejas. Estos flujos de trabajo se construyen utilizando potentes componentes como agentes de IA, sistemas de memoria, acceso a herramientas y orquestación de flujos de trabajo.
Automatización agentica frente a automatización tradicional
- La automatización tradicional está sujeta a normas y es rígida.
- Los flujos de trabajo de los agentes son dinámicos. Toman decisiones, se adaptan a la nueva información y mejoran mediante la autorreflexión.
4 patrones básicos de los flujos de trabajo agenéticos
- La planificación, el uso de herramientas, la reflexión y la colaboración multiagente son los patrones fundamentales.
- Estos patrones se combinan para ayudar a los agentes a resolver problemas complejos de varios pasos, como lo harían los equipos humanos.
Aplicaciones reales en todos los sectores
- Desde la atención al cliente y las operaciones de TI hasta la incorporación de RR.HH. y el cumplimiento financiero, los flujos de trabajo agénticos ya están agilizando las operaciones, ahorrando tiempo y reduciendo el esfuerzo humano en áreas empresariales de gran impacto.
¿Qué son los flujos de trabajo agenéticos en la IA?
Los flujos de trabajo agenéticos en IA se definen como sistemas inteligentes que pueden iniciar y resolver tareas complejas por sí solos, sin ayuda humana o con muy poca. Estas soluciones inteligentes no siguen un simple paso o una serie de pasos preestablecidos. En su lugar, descomponen los problemas complicados en partes más pequeñas, razonan y se adaptan en tiempo real a medida que cambian las cosas.
Se basan en técnicas como el diseño avanzado de instrucciones, el razonamiento en cadena y la autorreflexión, que permiten a la IA analizar los problemas, tomar decisiones y actualizar los pasos siguientes.
Los flujos de trabajo agenéticos pueden implicar el trabajo conjunto de varios agentes de IA, cada uno con una función específica, formando un sistema bien orquestado que resuelva problemas con eficacia. Según Garnter en 2028, el 33% de las aplicaciones de software empresarial incluirán IA agéntica.
Esto es lo que diferencia los flujos de trabajo de los agentes de la automatización tradicional:
| Aspecto | Automatización tradicional | Flujos de trabajo de inteligencia artificial |
|---|---|---|
| Flexibilidad | Sigue reglas y caminos fijos; tiene dificultades con las excepciones | Se adapta en tiempo real a nuevas aportaciones y condiciones cambiantes |
| Toma de decisiones | Ejecuta acciones predefinidas; necesita ayuda humana para todo lo que se salga de las normas. | Toma decisiones de forma autónoma utilizando datos, contexto e interacciones anteriores. |
| Capacidad de aprendizaje | Los sistemas estáticos requieren actualizaciones manuales para los cambios | Aprende y mejora continuamente a través de la experiencia (reflexión y adaptación) |
| Proactividad | Reactivo; responde a los desencadenantes | Proactivo; puede anticiparse a los problemas y actuar antes de que surjan. |
| Personalización | Personalización limitada basada en criterios preestablecidos | Ofrece experiencias dinámicas e individualizadas mediante el análisis de datos en tiempo real |
Componentes clave de los flujos de trabajo agenéticos
Para que los flujos de trabajo de los agentes tengan éxito, es necesario que muchos componentes trabajen juntos. Se puede pensar en ellos como bloques de construcción que dan a los flujos de trabajo de los agentes su capacidad para razonar, actuar y adaptarse a las condiciones cambiantes del entorno. Estos son los componentes clave:
1. Agentes de IA
En el centro de todo flujo de trabajo agéntico se encuentran los agentes de IA. Habilitar agentes de IA puede garantizar que las empresas lleven a cabo tareas de forma autónoma, tomen decisiones y apliquen herramientas para realizar el trabajo. Muchos de estos sistemas utilizan grandes modelos de lenguaje (LLM) para razonar, interpretar el contexto y tomar decisiones.
Los agentes de IA pueden dividirse en cuatro clases en función de sus capacidades:
- Agentes reflejos simples: Actúan únicamente en respuesta a una entrada inherente.
- Agentes reflejos basados en modelos: Mantienen alguna representación interna del entorno cuando toman decisiones.
- Agentes basados en objetivos: Responden a los cambios del entorno para lograr un resultado.
- Agentes basados en la utilidad: Actúan sobre aquellas acciones que producen el mayor valor o beneficio.
- Agentes de aprendizaje: Con el tiempo, los agentes de inteligencia artificial se vuelven más eficientes en la realización de tareas a medida que aprenden de la experiencia.
2. Redes de IA generativa e ingeniería de prompts
Las Redes Generativas de Inteligencia Artificial (GAIN) son importantes para los flujos de trabajo de los agentes relacionados con la producción de resultados individualizados y dinámicos.
Los LLM interpretan y generan respuestas textuales contextualmente relevantes basadas principalmente en las instrucciones de ese texto. Las GAIN, por su parte, permiten que los flujos de trabajo produzcan automáticamente recomendaciones personales, guías personales, visuales personales y guiones personales, todo ello basado en las necesidades y contextos individuales del usuario.
La forma de comunicarse con la IA importa mucho. Las técnicas avanzadas de ingeniería de instrucciones influyen en el modo en que el agente interpreta y responde a las instrucciones.
Los métodos avanzados, como la cadena de pensamiento, la planificación y la autorreflexión, también pueden incorporarse al proceso de pensamiento del agente para mejorar sus resultados.
3. Descomposición de tareas y proceso de toma de decisiones
Las grandes tareas rara vez se completan de una vez. Los agentes descomponen las tareas grandes en trozos más pequeños y manejables. Descomponer las tareas ayuda a planificar cada paso de la tarea, con lo que se puede mejorar la velocidad y la precisión.
Los agentes deben tener la capacidad de tomar decisiones racionales si quieren operar sin supervisión constante. Los agentes pueden tomar decisiones procesando datos de su entorno e integrándolos con sus datos previos, para después seleccionar la acción más eficaz.
4. Herramientas y memoria
Los agentes de IA utilizan herramientas externas para ampliar sus horizontes. Estas herramientas pueden ser:
- Búsqueda en la Web
- APIs
- Bases de datos
- Intérpretes de código
Los agentes pueden interactuar con el mundo exterior en tiempo real mediante la llamada a funciones, más allá de su formación. La memoria es importante para mantener el contexto y el aprendizaje:
- Memoria a corto plazo permite a los agentes recordar la conversación/tarea en curso.
- La memoria a largo plazo permite a los agentes recordar y almacenar conocimientos útiles para utilizarlos en el futuro.
Esto es efectivamente lo que hace que las respuestas sean más inteligentes, personalizadas y coherentes a lo largo del tiempo.
5. Orquestación e integración de flujos de trabajo
La orquestación del flujo de trabajo dicta cómo las tareas fluyen secuencialmente de una acción a otra, coordinando agentes, acciones y elecciones en el orden adecuado. Está definiendo la secuenciación y la arquitectura de todo el proceso.
Los flujos de trabajo de Agentic deben integrarse a la perfección con los sistemas que se utilicen, incluidos CRM, helpdesk, bases de datos y comunicaciones. Esto garantiza que los datos fluyan correctamente y que las tareas se realicen según lo previsto.
- Según McKinsey, la integración de la IA podría aumentar la productividad anual entre 200.000 y 340.000 millones de dólares más. Cuando las personas y los sistemas basados en IA colaboran, la eficiencia general aumenta considerablemente.
Patrones de flujo de trabajo agentico
En varias guías del sector y a partir de las opiniones de expertos en investigación y práctica de la IA, surgieron cuatro patrones distintos que estructuran los flujos de trabajo de los agentes. Cada uno de ellos tiene diferentes funciones y repercusiones en el modo en que los agentes de IA pueden abordar problemas complejos de forma precisa e independiente.
1. Planificación (o descomposición de tareas)
Este patrón se centra en dividir las grandes tareas en pasos más pequeños de forma secuencial. En lugar de abordar el problema complejo de una sola vez, un agente de IA lo hará de forma sistémica. Divide el problema en subtareas, secuenciando las acciones y pasando al siguiente paso en el orden correcto.
Parte de la planificación implica la capacidad de cambiar la secuencia o la metodología cuando una tarea no va como se esperaba. Esta es una de las razones por las que los agentes de IA pueden razonar en varios pasos con mayor eficacia.
Por ejemplo, si a un agente se le asigna la reparación de un fallo de software, primero leerá el informe del fallo, descubrirá qué áreas de la base de código están implicadas y, a continuación, empezará a depurar, paso a paso.
2. Uso de herramientas
Los agentes de IA no se limitan a lo que ya conocen. Mediante el uso de herramientas, pueden acceder a sistemas externos. Puede tratarse de búsquedas web en directo, llamadas a API, consultas de bases de datos, ejecuciones de código; en esencia, cualquier cosa que conceda acceso interactivo al mundo que les rodea en tiempo real.
Cuando un agente selecciona una herramienta, participa en lo que se conoce como llamada a la función. Básicamente, está utilizando recursos ajenos a su formación para completar tareas de forma más eficaz.
Un ejemplo especialmente potente es Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation), donde los agentes pueden buscar, recuperar y amalgamar múltiples fuentes de datos para ofrecer una respuesta más precisa y actual.
3. Reflexión
Mediante la reflexión, los agentes pueden juzgar su rendimiento. Después de que un agente termine una tarea, puede reflexionar y determinar si su enfoque era válido (o correcto), descubrir errores y ajustar su enfoque. Esto significa que el agente puede seguir mejorando sin necesidad de que un humano le proporcione información correctiva.
Por ejemplo, un agente escribe un código. El agente puede ejecutar ese código en un entorno de pruebas seguro (sandbox), detectar los errores y adaptarse para ejecutar otra versión del código. Este proceso iterativo de mejora acerca un poco más al agente a la forma en que un ser humano capaz podría aprender y adaptarse.
4. Colaboración multiagente
En algunos casos, resolver un problema requiere un equipo de personas con habilidades y funciones dispares. Esto es lo que hacen los agentes múltiples de IA. Agentes con diferentes puntos fuertes y débiles pueden trabajar juntos para realizar tareas complejas.
Cada agente realiza una tarea distinta y coordinan sus actividades para alcanzar el objetivo final con mayor eficacia de la que podría conseguir un agente por sí solo.
Por ejemplo, una cadena de suministro está relacionada con la capacidad de un agente para controlar los niveles de inventario y de otro agente para comunicarse con los proveedores de manera oportuna y eficaz. Los dos agentes cumplirán las funciones de forma sincronizada con una intervención humana mínima.
¿Por qué son importantes los patrones de flujo de trabajo agenético?
Los cuatro patrones son la fuerza que hay detrás de los flujos de trabajo agénticos modernos. A menudo se utilizan juntos en función de las necesidades de la empresa. Su potencia combinada confiere a los flujos de trabajo agénticos la flexibilidad, autonomía y adaptabilidad necesarias para afrontar los retos del mundo real.
En Andrew Ng, fundador de DeepLearning. AI estos patrones representan el próximo gran impulso de la IA. Ya no nos limitamos a conseguir que las IA realicen tareas. Estamos consiguiendo que las IA realicen tareas de forma inteligente e independiente.
Aquí tienes una sencilla tabla que te ayudará a entender que, aunque se usen como sinónimos, la arquitectura de flujo de trabajo agéntico y los patrones de flujo de trabajo agéntico son diferentes.
| Aspecto | Arquitectura Agentic Workflow | Patrones de flujo de trabajo agentico |
|---|---|---|
| Qué es | La configuración del sistema proporciona a los agentes herramientas, memoria y razonamiento. | Los métodos habituales que utilizan los agentes para realizar sus tareas. |
| Propósito | Sienta las bases del trabajo de los agentes. | Moldea el comportamiento de los agentes dentro de esa base. |
| Ejemplo | Un agente con acceso a herramientas y memoria para completar tareas. | Planificación, uso de herramientas, reflexión y trabajo con otros agentes. |
Ventajas de adoptar flujos de trabajo agenticos
Los flujos de trabajo agenéticos representan un importante paso adelante en la automatización. Estos flujos de trabajo son adaptables, dinámicos y pueden gestionar la complejidad con poca intervención humana. A continuación resumimos las ventajas más importantes:
- Operaciones más rápidas y menor esfuerzo manual: Los flujos de trabajo agenéticos permiten a los agentes de IA simplificar las tareas y realizarlas paso a paso. Aumenta la velocidad de ejecución, minimiza la comunicación manual de ida y vuelta y es especialmente valioso en tareas repetitivas en curso.
- Escalabilidad y rentabilidad mejoradas: Las crecientes demandas empresariales pueden ampliar los flujos de trabajo de los agentes sin problemas. Los agentes de IA distribuyen la carga de trabajo y aprovechan los flujos de trabajo compartidos, lo que reduce los gastos generales derivados de la contratación de más personal o la construcción de infraestructuras adicionales.
- Mejora de la coherencia y la toma de decisiones: Los agentes de IA utilizan flujos de trabajo estructurados para tomar decisiones con lógica y datos en tiempo real. Esto significa que los agentes de IA son más coherentes de forma fiable, reducen los errores humanos y permiten a los equipos tomar decisiones más informadas y basadas en datos, a gran velocidad, en áreas críticas como las finanzas, las operaciones o la seguridad.
Retos y limitaciones de los flujos de trabajo agenéticos
Aunque los flujos de trabajo agénticos ofrecen importantes oportunidades, también tienen sus inconvenientes. Pueden ser problemáticos desde el punto de vista técnico, ético y operativo. Por ello, las empresas deben conocer los problemas y planificar la hoja de ruta en consecuencia.
- Altos requisitos de infraestructura: La creación de flujos de trabajo agénticos exige una gran potencia informática, una integración perfecta y un mantenimiento continuo, por lo que requiere muchos recursos.
- Dependencia de los datos y problemas de integración: Estos sistemas de IA dependen en gran medida de datos de alta calidad y en tiempo real. Unos datos deficientes o sesgados pueden dar lugar a resultados inexactos o injustos. Algunas empresas también se quejan de que estos modelos de IA no se integran bien con los sistemas existentes.
- Riesgos de seguridad y privacidad: Los agentes de IA suelen acceder a datos confidenciales, lo que aumenta la necesidad de medidas de seguridad estrictas para evitar infracciones y garantizar el cumplimiento de la normativa.
Recordatorio importante
En ControlHippo, nos aseguramos de que nuestros flujos de trabajo de agentes cumplan las normas de conformidad GDPR y SOC2. Todos los datos de los clientes que manejan los agentes de IA son anónimos y se procesan en entornos seguros y aislados.
También creemos en la transparencia. Nuestros agentes inteligentes registran todas las decisiones que toman, por lo que siempre hay un rastro legible por humanos disponible para auditorías o mejoras.
Casos de uso industrial de los flujos de trabajo agenéticos
Los flujos de trabajo de IA agenética se están implantando en varios sectores. Ahora incorporan tareas más complejas que requieren cierto nivel de toma de decisiones, razonamiento, planificación y adaptación con un alcance y un plazo limitados. Exploremos ahora cómo los flujos de trabajo agénticos resuelven problemas del mundo real.
1. Automatización del servicio de atención al cliente mediante IA agéntica
La atención al cliente representa uno de los procesos que más recursos consume en cualquier empresa. Las empresas tienen personas que se ponen en contacto con ellas a través de correos electrónicos, chats, redes sociales y llamadas telefónicas. Puede ser una gran tarea. Aquí es donde ayudan los flujos de trabajo agénticos.
Los agentes se encargan de muchos procesos de asistencia de tipo flujo de trabajo, como responder preguntas, guiar a los usuarios a través de pasos comunes y recopilar información esencial como números de pedido o capturas de pantalla. Todo ello antes de que intervenga una persona. Empresas como Papier también han sido capaces de utilizar agentes en la atención al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana, en distintas zonas horarias.
2. Flujos de trabajo de resolución de incidentes de TI y DevOps
Los equipos de TI están sometidos a una presión constante para arreglar las cosas rápidamente. Pero la realidad es que no todas las alertas requieren una persona. A través de flujos de trabajo agénticos, los agentes de IA se comportan como primeros intervinientes digitales. Pueden diagnosticar problemas, reiniciar sistemas e incluso probar soluciones antes de que intervenga un humano.
Estos agentes no son simplemente los "por favor, pulse 1 para obtener asistencia". chatbots. Estas IA entablan diálogos reales de varios turnos y pueden adaptarse a medida que aprenden más.
Saben cómo explorar los registros del sistema, experimentar con varias posibles soluciones y proporcionar informes si es necesario escalar el problema. Esto ahorra a los equipos de TI horas de idas y venidas, especialmente en problemas comunes como el restablecimiento de contraseñas o la instalación de software.
3. Automatización de RRHH y Onboarding con flujos de trabajo autónomos
Incorporar a alguien nuevo a su organización siempre es emocionante. Pero a menudo es una tarea tras otra: cuentas, formularios, herramientas y lectura de documentación. Los flujos de trabajo de Agentic pueden ayudar en este sentido, ya que se encargan de todo entre bastidores.
Los agentes de inteligencia artificial pueden escanear currículos, filtrar candidatos en función de los requisitos del puesto e incluso programar entrevistas. Una vez que se contrata a una persona, el flujo de trabajo no se detiene. El inicio de sesión, los módulos de formación, las preguntas habituales de RRHH, etc., surgen un montón de cosas.
El uso de este tipo de flujo de trabajo automatiza estas tareas básicas de incorporación, ayuda a minimizar la variabilidad y crea una mejor experiencia tanto para la organización contratante como para el nuevo empleado.
4. Cumplimiento e informes financieros con sistemas agenticos
El trabajo de cumplimiento en finanzas y contabilidad puede ser aburrido, detallista y de alto riesgo. Los flujos de trabajo de los agentes tienen el potencial de inyectar algo de inteligencia en este ámbito. Son capaces de examinar datos, identificar posibles áreas de riesgo y poner de relieve incoherencias en informes tan complejos.
Por ejemplo, Petrobras utilizó flujos de trabajo agénticos y fue capaz de identificar oportunidades de ahorro fiscal a partir de patrones financieros complejos en datos transaccionales preexistentes. De otro modo, los humanos habrían tardado mucho más en identificarlas.
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¿Cómo aprovecha ControlHippo los flujos de trabajo Agentic para la atención al cliente multicanal?
En ControlHippo, hemos dado un gran paso adelante para hacer que la atención al cliente sea más inteligente y flexible. Nuestro Flow Builder actualizado incluye ahora una potente función de agente de IA, diseñada para ayudar a las empresas a gestionar las conversaciones con los clientes de forma más natural, incluso cuando las cosas no salen exactamente como se habían planeado.
He aquí cómo utilizamos los flujos de trabajo agénticos para mejorar la atención al cliente:
Agentes de IA personalizados incorporados
- Añada fácilmente agentes de IA a su flujo de trabajo.
- Elige entre una sencilla configuración paso a paso o una configuración más manual y detallada.
- Utilice agentes para recopilar información del cliente (como nombre, correo electrónico) o responder a preguntas de su base de conocimientos.
Maneja entradas inesperadas sin problemas
- Si un cliente dice algo imprevisto, la IA no interrumpirá el flujo.
- Establece respuestas alternativas para que la conversación se desarrolle con naturalidad.
Apoya dos objetivos clave
- Recopilar información - Perfecto para la captación de clientes potenciales, la incorporación y la cumplimentación de formularios.
- Responder preguntas - Ideal para la atención al cliente, ya que utiliza su base de conocimientos para responder con precisión.
Altamente personalizable
- Añada variables, marque los campos como obligatorios y defina acciones específicas en función de las respuestas de los clientes.
- Adapte el flujo a las distintas necesidades de la empresa, como la asistencia, la captación de clientes potenciales o las encuestas.
Asistencia multicanal inteligente y sin fisuras
- Independientemente de cómo o dónde se ponga en contacto un cliente (chat, correo electrónico, etc.), el agente mantiene conversaciones fluidas, receptivas y conscientes del contexto.
Conclusión
Los flujos de trabajo agenéticos presentan una forma más inteligente de trabajar. Al dar a los agentes de IA la oportunidad de tomar decisiones y llevar a cabo acciones por sí mismos, las empresas pueden ahorrar tiempo, ampliar sus operaciones y mejorar la forma en que atienden a los clientes.
Como alguien que ha visto cuánto esfuerzo manual pueden suponer las tareas rutinarias, puedo afirmar con seguridad que este cambio debería haberse producido hace tiempo. ¿Y lo mejor? No se trata de sustituir a las personas. Se trata de liberarlas para que trabajen en lo que importa.
Si sigue haciendo las cosas manualmente, quizá haya llegado el momento de dejar que los flujos de trabajo de los agentes dirijan sus esfuerzos de trabajo. Por qué no empezar una prueba gratuita con ControlHippo?
Actualizado : 28 de abril de 2025
Priya Naha is a skilled technical content writer with a specialization in business communication and omnichannel communication platforms. Her expertise lies in translating complex concepts into clear, engaging content that resonates with diverse audiences. Focused on business communication solutions, Priya excels in delivering informative and practical insights through her writing.