La IA Agenética o Agentic AI, derivada de la palabra “agente”, es un sistema que permite a los agentes de IA realizar distintas tareas prácticas de forma autónoma. Esto significa que pueden tomar decisiones y actuar para alcanzar objetivos sin intervención humana. Estos sistemas pueden gestionar flujos de trabajo complejos que se componen de varios pasos, así como planificar y ejecutar tareas para alcanzar sus objetivos. Al conectar la toma de decisiones con la ejecución, la IA agenética puede brindar un soporte significativo y conversacional a los clientes
¿Cómo funciona la Agentic AI?
La IA agéntica cuenta con un proceso estructurado que le permite tomar decisiones independientes pero inteligentes. Utiliza árboles de decisión que le ayudan a clasificar los problemas y a determinar un plan de acción que agilice su resolución. A continuación, se muestra un ejemplo (en inglés) de un árbol de decisión de Agentic AI para una agencia de viajes con IA:
A primera vista, esto puede parecer abrumador, así que simplifiquemos su funcionamiento. Consideremos el ejemplo de un cliente que contacta con un problema técnico. ¿Cómo ayudará la IA agéntica a resolver este ticket sin intervención humana?
Basada en una amplia gama de datos
En primera instancia, la IA recopila datos de múltiples fuentes para generar contexto y ayudar a tomar decisiones:
- Bases de datos y APIs
- Datos de clientes (datos de comportamiento e historial conversacional)
- Prompts de usuarios
Ejemplo: Un cliente minorista se contacta al presentar un problema al conectar su nuevo reloj inteligente a su teléfono. La Agentic AI extraerá el historial de compras del cliente, la información del producto, las pautas de solución de problemas y casos similares resueltos previamente. En este caso, la IA podría identificar que este modelo de reloj inteligente ha tenido problemas de conectividad después de la última actualización de software.
Conecta con agentes de IA específicos para cada tarea
La IA agéntica determinará la ruta de servicio al cliente a la que dirigir al cliente. Según la configuración, las marcas pueden tener varios chatbots de atención al cliente que se centran en problemas y casos de uso específicos, o varios flujos de mensajes que pueden guiar a los clientes en la resolución de su problema.
- Chatbot de diagnóstico de dispositivo
- Chatbot de resolución de problemas
- Chatbot de atención al cliente
Ejemplo: La agentic IA dirigirá al cliente, fácilmente, a un chatbot de resolución de problemas que le dará instrucciones paso a paso sobre cómo reiniciar su smartphone o reloj inteligente.
Encuentra la solución idónea
Con el uso de algoritmos avanzados, el sistema de IA evaluará los datos y decidirá la mejor manera de proceder:
- Ejecutar modelos predictivos
- Evaluar riesgos y beneficios
- Adaptarse a la información y/o datos cambiantes
Ejemplo: La agentic IA determinará las mejores maneras de solucionar el problema. La herramienta de IA puede ejecutar árboles de decisión o diagnósticos basados en IA y priorizará la solución más rápida y eficaz para el cliente. En este caso, la IA inteligente determina que reiniciar y volver a emparejar ambos dispositivos funciona en el 85% de los casos similares.
Toma medidas si está autorizado
Antes de tomar decisiones, la IA agéntica siempre verifica los mecanismos de aprobación, como:
- Confirmación humana para acciones críticas
- Reglas predefinidas que generan respuestas automáticas
- Escalar el problema a un agente humano
Ejemplo: Si la resolución de problemas y el diagnóstico del dispositivo siguen sin resolver el problema, el sistema de Agentic IA determina que el dispositivo debe estar defectuoso y ofrece un reemplazo bajo garantía. El agente de IA puede proporcionar una etiqueta de devolución y dirigir al cliente a un chatbot de atención al cliente que le ayudará con el reemplazo.
En una situación tan compleja como esta, un agente humano habría intervenido después de que el chatbot de resolución de problemas no lograra resolver el problema. Pero la IA agéntica no se limita a responder a las consultas de los clientes como un chatbot tradicional, sino que trabaja activamente para resolver el problema. Es por ello que está transformando la experiencia conversacional entre la marca y el usuario al resolver, por sí sola, tareas complejas tanto para el usuario como para la marca.
IA agéntica vs. IA generativa
IA veces es difícil mantenerse al día con todos los términos y palabras de moda que circulan en torno a la IA. Con la multitud de herramientas y sistemas disponibles, ¿cómo saben las marcas qué usar y cuándo? La IA generativa (GenAI) es posiblemente una de las herramientas más populares del mercado. Entonces, ¿qué es exactamente y cómo se compara con la IA agéntica vs. la IA generativa?
IA Generativa
Ideal para crear contenido nuevo y único, como texto, imágenes, videos y detectar patrones.
- Nivel de independencia: Medio
- Aprende vía: datos de entrenamiento y algoritmos
- Ideal para: Marketing
- Fortalezas: Creatividad y flexibilidad en la generación de resultados
IA Agéntica
Ideal para tomar decisiones y completar tareas para alcanzar un objetivo.
- Nivel de independencia: Alto
- Aprende vía: Experiencia y retroalimentación
- Ideal para: Atención al cliente
- Fortalezas: autonomía al completar tareas
Así pues, si bien GenAI puede ser excelente para generar nuevos contenidos para correos electrónicos de marketing, anuncios e incluso respuestas creativas para chatbots; la IA agéntica se centra más en resolver los problemas de los clientes y reducir la carga de trabajo de los agentes humanos, que ya de por sí suelen estar sobrecargados. Cada una es muy útil para sus casos de uso específicos, tanto para agilizar procesos y operaciones como para aliviar la carga de trabajo de los empleados, manteniendo al cliente satisfecho.
Agentic AI vs. Chatbots basados en reglas
Por lo tanto, GenAI podría ser más adecuada para tareas creativas y no para la resolución de problemas administrativos en materia de atención al cliente; para ello, necesitamos una IA diferente. Hasta ahora, la mayoría de las marcas han confiado en chatbots básicos basados en reglas para resolver las consultas de atención al cliente. Y si bien esta solución puede ser una excelente opción en algunos casos, no puede ofrecer la experiencia del cliente con el mismo nivel de facilidad que la IA agéntica.
70%
de las marcas usan chatbots
74%
continúan dependiendo ampliamente de agentes humanos para resolver la mayoría de inconvenientes
Comparemos la IA Agéntia con un chatbot tradicional para atención al cliente:
Agentic AI
Ideal para la toma de decisiones y la resolución de tareas complejas.
- Intervención humana: Mínima
- Fortalezas: Independencia, adaptabilidad, orientación a objetivos
- Casos de uso de atención al cliente: Resolución proactiva de problemas, retención personalizada, resolución en varios pasos
- Diferencias clave: Piensa, se adapta y actúa de forma autónoma
Bot basado en reglas
Ideal para resolver tareas simples y repetitivas
- Intervención humana: Alta
- Fortalezas: Estabilidad, fiabilidad, previsibilidad de las respuestas
- Casos de uso de atención al cliente: FAQs, seguimiento de pedidos, reserva de citas
- Diferencias clave: Sigue guiones estrictos y flujos predefinidos
El chatbot tradicional es ideal para casos de uso sencillos y directos, en los que los clientes pueden confiar para obtener respuestas rápidas. La Agentica AI lleva la experiencia del cliente al siguiente nivel al comprender cómo resolver problemas más complejos, identificar proactivamente oportunidades y riesgos, y trabajar para alcanzar un objetivo para el cliente. Esta es la herramienta que permitirá a las marcas mejorar su madurez en la experiencia conversacional del cliente, al confiar plenamente en los asistentes de IA y, al mismo tiempo, brindar experiencias fluidas al cliente.
Beneficios de la IA agéntica
La IA agéntica es una herramienta con beneficios tangibles para empresas de nivel empresarial y mediano:
Para grandes empresas
- Experiencia del cliente mejorada: los agentes de IA ofrecen interacciones consistentes y personalizadas a escala, lo que aumenta la satisfacción y la retención del cliente.
- Reducción de costos operativos: la automatización de flujos de trabajo complejos reduce la dependencia de agentes humanos y recorta los gastos operativos.
- Cumplimiento normativo y residencia de datos: una sólida infraestructura de IA garantiza que los datos se procesen en centros de datos regionales que cumplen con las normativas, incluso con los requisitos regulatorios más estrictos.
Para empresas medianas
- Escalabilidad sin gastos adicionales: estas empresas pueden ofrecer soporte al cliente 24/7 y gestionar bases de clientes en crecimiento sin necesidad de grandes equipos.
- Mejora de la productividad: la automatización reduce el tiempo dedicado a tareas repetitivas, lo que permite a los equipos centrarse en las prioridades estratégicas.
- Tiempo de comercialización más rápido: implementa soluciones de IA predefinidas y componibles para ofrecer servicios como preguntas frecuentes inteligentes, calificación de clientes potenciales y compras conversacionales.
Casos de uso de la IA Agéntica
Resolución de problemas
Para reducir el esfuerzo del cliente y acelerar el tiempo de resolución, la Agentic AI puede identificar rápidamente los problemas técnicos y cómo resolverlos basándose en la información y los datos contextuales que obtiene. Permite clasificar los tickets de soporte para redirigirlos al chatbot o agente de IA adecuado para una mejor asistencia técnica.
Soporte proactivo
La Agentic AI puede ayudar a las marcas a anticiparse a cualquier problema al identificar posibles problemas como entregas tardías, cortes de red e incluso identificar clientes inactivos que corren el riesgo de abandonar el servicio.
Envío de garantías y reclamaciones
La Agentic AI puede liberar a los agentes humanos de la tediosa tarea de remitir garantías o reclamaciones, guiando a los clientes a través del proceso y garantizando que sus reclamaciones de seguro o garantías se presenten correctamente.
Retención personalizada
Para mantener el interés y la fidelidad de los clientes, las marcas pueden lanzar campañas de retención personalizadas con las que los clientes puedan interactuar. Por ejemplo, la IA de un servicio de streaming detecta que un cliente no ha usado su suscripción en meses. Se pone en contacto con él y le ofrece un descuento personalizado o recomendaciones de contenido basadas en sus hábitos de consumo anteriores.
Modificaciones de pedidos
Puede ocurrir que los clientes quieran cambiar su pedido o modificar la entrega después de realizarlo. La IA Agéntica permite al cliente solicitar cualquier cambio vía chat y enviar confirmaciones de que las modificaciones se han actualizado, en lugar de sobrecargar a los agentes del centro de llamadas con trabajos o tareas repetitivas.
Comercio conversacional
Los agentes de IA pueden aprovechar el comercio conversacional para ofrecer experiencias de compra hiperpersonalizadas al recomendar productos de forma proactiva, guiar a los usuarios en los procesos de compra y ejecutar transacciones, todo ello basándose en su comprensión del cliente a partir de sus datos personales.
Desafíos en la implementación de IA agéntica
Como con cualquier IA, existen riesgos y desafíos que deben considerarse y mitigarse para garantizar que los clientes disfruten de las mejores y más seguras experiencias.
Autonomía
Si bien la toma de decisiones autónoma es una fortaleza de la IA agéntica, también puede representar un desafío importante. En definitiva, la IA agéntica puede ser propensa a los mismos desafíos que otras soluciones de IA, como las alucinaciones.
Solución: Es fundamental que las marcas logren un equilibrio entre la IA y las interacciones humanas, y que siempre mantengan a un humano al tanto para supervisar la toma de decisiones.
Privacidad
La IA agéntica obtiene una gran cantidad de datos, incluidos datos de clientes. Las marcas deben priorizar la privacidad de los datos de los clientes en su estrategia de IA para implementar medidas de seguridad en la recopilación y el uso de datos.
Solución: Trabajar con un proveedor de IA con experiencia que comprenda los pormenores del cumplimiento normativo en materia de comunicación para garantizar que los mensajes cumplan con las normativas regionales.
Integración
Muchas marcas utilizan una amplia gama de plataformas y sistemas para comunicarse con sus clientes, y a menudo se trata de sistemas heredados y obsoletos que dificultan la integración de la IA.
Solución: Empieza a modernizar gradualmente tu infraestructura con plataformas compatibles con IA y proveedores que ofrezcan soporte de primera línea para la integración.
Confianza del usuario
Los clientes aún pueden mostrarse bastante reticentes a interactuar con chatbots de IA. Es posible que no confíen en que su problema se esté resolviendo activamente ni en que su información esté segura.
Solución: Asegúrate de que tu IA esté capacitada para ofrecer información clara y concisa que brinde tranquilidad a los clientes e incluya siempre la opción de hablar con un agente humano si es necesario para aumentar la confianza en la conversación.
¿Cómo podría ser el futuro de la experiencia del cliente (CX) con Agentic AI?
Vivimos en un futuro que quizás no esperábamos que llegara tan rápido. La IA puede pensar, tomar decisiones autónomas e incluso comprender el lenguaje, la intención y las emociones humanas. Pero un agente de IA inteligente no es el final de esta evolución. Esperamos ver a la IA agéntica crecer y desarrollarse de diversas maneras.
IA explicable (XAI)
Para contrarrestar las dudas que puedan tener los usuarios al interactuar con agentes de IA inteligentes, la IA explicable puede ser un punto de inflexión. A medida que otorgamos más responsabilidad a la IA, la transparencia se vuelve crucial. La XAI permitirá a los agentes de IA dar explicaciones infalibles sobre sus decisiones.
Por ejemplo, una IA bancaria rechaza un préstamo, pero también puede justificarlo respondiendo: “Su utilización del crédito es del 80%, lo cual supera el umbral de aprobación del 50%”. Esto generará confianza, reducirá los sesgos y proporcionará explicaciones claras de sus decisiones.
Auto-optimización
La IA de Agentic ya puede aprender de la experiencia y el feedback, pero la auto-optimización de las respuestas es el futuro. La IA podría reconocer que varios clientes abandonan la conversación en un momento determinado, determinar el motivo y ajustar el flujo o las respuestas para mejorarla, todo ello sin intervención humana.
Colaboración de super apps
Las superapps facilitan la conexión entre las marcas y los clientes, ofreciendo a los usuarios una solución integral para todas sus necesidades. La IA Agéntica podría utilizarse para optimizar la experiencia del cliente dentro de una superapp. Por ejemplo, un cliente usa su superapp para pedir una pizza un viernes por la noche a las 8 p. m. a su domicilio. Lleva varias semanas inactivo en su plataforma de streaming, por lo que la Agentica AI le envía una notificación del proveedor de streaming a la misma superapp indicando que hay un nuevo lanzamiento disponible esa noche que podría gustarle al cliente según su historial. De este modo, la IA Agéntica puede proporcionar colaboración multiplataforma en las superapps, las cuales son cada vez más populares.