Hoy en día se habla mucho de “agentic AI” como si fuera la evolución natural de la inteligencia artificial generativa pero, ¿qué significa esto para quienes están tirando código en proyectos reales?
La IA agéntica no solo genera texto, sino que actúa de manera autónoma siguiendo objetivos. Para un desarrollador, esto significa trabajar con sistemas que pueden tomar decisiones, ejecutar tareas y adaptarse sin requerir intervención constante. Ya no es un “prompt in, response out”, sino arquitecturas que se integran a APIs, procesan datos en múltiples pasos y aprenden del contexto operativo.
En la práctica, esto se traduce en menos glue code y menos hardcoding para flujos repetitivos. Un equipo que antes invertía semanas en automatizar un proceso de onboarding ahora puede desplegar un agente que coordine interacciones entre CRMs, ERPs y canales de mensajería en cuestión de días. Según Gartner (2024), las empresas que adopten agentic AI podrían reducir hasta 30% del tiempo de desarrollo en integraciones complejas.
También significa que puedes usar estas mismas herramientas para asistirte en tareas que antes te llevaban mucho más tiempo o más esfuerzo. Es una herramienta de apalancamiento tanto para tu trabajo como para la productividad de las empresas.
Más allá de la automatización básica, ¿qué retos reales de productividad se están resolviendo con esta tecnología?
El reto ya no es solo automatizar tareas, sino lograrlo sin romper la arquitectura existente. Agentic AI permite que un agente no solo llene formularios, sino que detecte errores de datos, sugiera correcciones y actualice varios sistemas en paralelo. Esto reduce las horas de QA y los ciclos de retrabajo.
También vemos que ayuda a disminuir la carga cognitiva de los equipos. En lugar de que un analista dedique tiempo a buscar datos dispersos, el agente puede unificarlos y presentarlos en dashboards listos para la toma de decisiones. IDC estima que esta integración inteligente puede aumentar la productividad en hasta un 20% en equipos de TI en los próximos tres años.
Todas las tareas que tengan que ver con reunir, analizar y transformar información se verán cada vez más beneficiadas por esta automatización.
¿Cómo cambia el panorama en la experiencia de cliente?
Antes, la personalización dependía de scripts y reglas predefinidas; ahora los agentes pueden aprender de interacciones pasadas y adaptarse a cada usuario casi en tiempo real. Esto significa que un cliente no recibe respuestas “enlatadas”, sino interacciones contextualizadas y proactivas.
Por ejemplo, en retail, un agente puede detectar que un cliente abandona su carrito, evaluar el inventario, aplicar una promoción dinámica y enviar el mensaje mucho más personalizado en el canal más efectivo, todo sin intervención humana. También puedes tener sistemas que se adaptan mucho mejor a ti, al lenguaje o la visualización que prefieres. Podemos tener software utilitario de pocos usos mucho más rápido que antes y eso cambia completamente el panorama para los usuarios internos de una empresa. McKinsey reporta que las empresas que personalizan en tiempo real pueden aumentar ingresos en hasta 15% y reducir la tasa de abandono en 30 por ciento.
¿Qué cambios se requieren para que un equipo de desarrollo adopte agentic AI sin caos técnico?
Lo primero es entender que esto no es una bala de plata; requiere una base sólida de APIs, orquestadores y manejo de datos. El equipo de desarrollo debe adoptar patrones de diseño orientados a servicios y arquitecturas basadas en eventos para que los agentes puedan interactuar con sistemas sin bloquear procesos.
También implica una nueva mentalidad en pruebas: no basta con unit tests, ahora debemos evaluar comportamientos emergentes y cómo un agente toma decisiones bajo escenarios ambiguos. Esto demanda herramientas de simulación y sandboxing más sofisticadas que las que usamos para bots tradicionales. Probar que un sistema probabilístico, como los son los basados en LLM’s, se comporta como deseamos es muy diferente a lo que estamos acostumbrados, por lo que debemos, más que nunca, estar listos para aprender.
Competitividad empresarial: ¿en qué tendencias específicas aporta la agentic AI a las empresas que quieren destacar?
La tendencia más clara es la capacidad de escalar operaciones sin escalar costos al mismo ritmo. Un solo agente puede coordinar procesos que antes requerían varios operadores humanos, y hacerlo en múltiples idiomas y horarios. Esto acelera la entrada a nuevos mercados.
Otra tendencia es la resiliencia operativa: los agentes pueden redistribuir cargas, encontrar rutas alternas de proceso y adaptarse a cambios regulatorios en tiempo récord. Boston Consulting Group estima que empresas con este tipo de IA pueden reducir el tiempo de respuesta ante disrupciones en hasta 40% frente a la competencia.
Finalmente, para las empresas que tienen bien organizados sus datos operativos y analíticos, la Agentic AI les da superpoderes, pueden aprovechar todo esto para hacer eficientes sus operaciones o crecer su negocio a nuevas verticales.
El futuro inmediato de la Agentic AI en Latinoamérica
En Latinoamérica hay una oportunidad enorme porque muchas empresas están en plena transformación digital y aún no han consolidado arquitecturas rígidas. Esto permite adoptar agentic AI de forma más ágil que en mercados donde el legado tecnológico es más pesado. Lo que veremos es una adopción híbrida: agentes para backoffice, experiencia de cliente y hasta en optimización de cadenas logísticas. El reto será asegurar que el talento técnico local tenga las habilidades en prompt engineering, APIs y gobernanza de IA necesarias para escalar proyectos sin depender exclusivamente de proveedores externos.
Algunos consejos para los programadores…
- Domina los fundamentos: Ten clara la base: estructuras de datos, algoritmos, Python, APIs y control de versiones; la IA avanza rápido, pero se construye sobre bases sólidas.
- Aprende LLMs y frameworks clave: Familiarízate con modelos como GPT, Claude, Llama, y herramientas como LangChain, AutoGen, LlamaIndex, DSPY, etc para construir agentes autónomos y herramientas con los LLM’s como su core.
- Integra datos del mundo real: Diseña agentes que interactúen con APIs, bases de datos y sistemas externos para aumentar su valor práctico, en este punto volvemos al primero: las bases de data science son más importantes que nunca.
- Piensa en flujos y no en respuestas: Un agente útil sabe decidir, delegar tareas y mantener contexto; diseña arquitecturas con memoria, herramientas y planificación.
- Sé consciente de la ética y el sesgo: La IA autónoma puede amplificar errores o prejuicios; incluye validaciones, supervisión humana y criterios de transparencia.
La agentic AI está dejando de ser promesa futurista para convertirse en ventaja competitiva tangible. Desde la línea de código hasta la experiencia de cliente, su capacidad de ejecutar, aprender y adaptarse está redefiniendo lo que entendemos por productividad. Las empresas que entiendan este potencial y lo integren con visión estratégica no solo mejorarán su operación, sino que liderarán la siguiente ola de innovación en la región.
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