TL;DR
|
¿Y si su software pudiera no solo asistirle, sino también completar tareas de forma independiente, coordinar sistemas y alcanzar objetivos empresariales por sí solo? Este es el cambio que están permitiendo las plataformas de IA agéntica. En lugar de esperar instrucciones en cada paso, estos sistemas pueden planificar, decidir y ejecutar flujos de trabajo a través de sus herramientas e infraestructura.
Este cambio está ocurriendo más rápido de lo que la mayoría de las organizaciones esperan. Investigaciones recientes del sector destacan la rapidez con la que las capacidades de IA autónoma se están convirtiendo en parte de los sistemas empresariales principales:
McKinsey estima que hasta el 60-70% de las actividades laborales de los empleados podrían automatizarse parcialmente mediante tecnologías de IA, especialmente tareas que implican procesamiento de datos, informes y coordinación.
Las organizaciones ya no evalúan la IA solo para obtener información; la están implementando para ejecutar trabajo real.
Sin embargo, elegir la plataforma de IA agéntica adecuada no es sencillo. Algunas plataformas están diseñadas para la experimentación, mientras que otras están creadas para la implementación empresarial, la integración de productos o la automatización de flujos de trabajo. Cada plataforma difiere en capacidad de razonamiento, soporte de integración, escalabilidad y flexibilidad de implementación.
Si elige la plataforma adecuada, puede automatizar flujos de trabajo complejos, mejorar la eficiencia operativa y reducir la coordinación manual entre sistemas. Si elige la incorrecta, puede enfrentarse a desafíos de integración, limitaciones de escalabilidad y mayor sobrecarga operativa.
Este artículo le ayudará a evaluar las mejores plataformas de IA agéntica según su caso de uso específico, requisitos técnicos y necesidades de escalabilidad a largo plazo, para que pueda tomar una decisión informada y práctica.
¿Qué es la IA agéntica?
La IA agéntica se refiere a sistemas de IA que pueden planificar de forma independiente, tomar decisiones, utilizar herramientas y ejecutar tareas de varios pasos para alcanzar un objetivo definido. En lugar de responder a una única instrucción, estos sistemas pueden gestionar una secuencia de acciones, ajustar su enfoque según los resultados y continuar hasta que se complete el objetivo.
Por ejemplo, en lugar de solo responder a una pregunta, un sistema agéntico puede recuperar datos de su base de datos, analizarlos, generar un informe y enviarlo al sistema correspondiente sin requerir intervención manual en cada paso.
Esta capacidad hace que la IA agéntica sea adecuada para la automatización de flujos de trabajo, tareas operativas, herramientas internas y procesos empresariales complejos.
Tipos de plataformas de IA agéntica
Algunas plataformas están diseñadas para desarrolladores que necesitan control total, mientras que otras se centran en la implementación empresarial o la automatización de flujos de trabajo. La clasificación siguiente le ayuda a identificar qué categoría se alinea con sus capacidades técnicas y requisitos empresariales.
1. Frameworks de agentes orientados a desarrolladores
Si está creando agentes personalizados o integrando profundamente la IA en su producto o sistemas internos, los frameworks orientados a desarrolladores ofrecen el mayor nivel de flexibilidad y control. Estas plataformas le permiten definir la lógica del agente, el uso de herramientas, la memoria y la orquestación mediante código, lo que las hace adecuadas para implementaciones complejas y personalizadas. Sin embargo, usted es responsable de la infraestructura, la implementación y la fiabilidad del sistema.
Características importantes:
- Alta flexibilidad para el desarrollo de agentes personalizados.
- Implementación centrada en código con control arquitectónico completo.
- Requiere configuración de infraestructura y soporte de ingeniería.
- Admite orquestación multiagente y encadenamiento de herramientas.
- Permite memoria personalizada y lógica de ejecución.
Estas plataformas son más adecuadas para crear sistemas de automatización internos, desarrollar productos SaaS personalizados con IA y apoyar la investigación o el desarrollo avanzado de agentes que requiere flexibilidad total y control arquitectónico.
2. Plataformas de agentes empresariales
Si planea implementar agentes en operaciones empresariales, las plataformas de agentes empresariales proporcionan capacidades listas para producción con gobernanza, seguridad y monitorización integradas. Estas plataformas se centran en la fiabilidad, la escalabilidad y la integración con sistemas empresariales, lo que las hace adecuadas para uso operativo.
Características importantes:
- Gobernanza, cumplimiento y controles de acceso integrados.
- Integraciones nativas con herramientas empresariales (CRM, ERP, plataformas de comunicación).
- Funciones de monitorización, registro y observabilidad.
- Opciones de implementación seguras y escalables.
- Diseñadas para fiabilidad en producción.
Estas plataformas son más adecuadas para automatización de flujos de trabajo empresariales, automatización de atención al cliente, automatización de ventas y operaciones, y mejora de la productividad interna mediante procesos automatizados.
3. Plataformas de agentes integradas en flujos de trabajo
Si su objetivo es automatizar flujos de trabajo sin una gran implicación de ingeniería, las plataformas integradas en flujos de trabajo proporcionan capacidades de agentes mediante interfaces de bajo código o sin código. Estas plataformas permiten a los equipos empresariales implementar agentes más rápidamente e integrarlos directamente en flujos de trabajo existentes.
Características importantes:
- Implementación de bajo código o sin código.
- Constructores de flujos de trabajo visuales con capacidades de agentes.
- Integración nativa con herramientas empresariales y de productividad.
- Implementación más rápida con mínimo esfuerzo de ingeniería.
- Diseñadas para automatización de flujos de trabajo operativos.
Estas plataformas son más adecuadas para automatización de marketing, flujos de trabajo de operaciones con clientes, automatización de tareas y procesos internos, e iniciativas de automatización impulsadas por equipos empresariales que requieren mínimo esfuerzo de ingeniería.
4. Plataformas de investigación de agentes autónomos
Si está experimentando con comportamiento avanzado de agentes o creando prototipos, las plataformas orientadas a la investigación proporcionan flexibilidad para pruebas y desarrollo. Estas plataformas admiten funciones experimentales, pero pueden carecer de fiabilidad y gobernanza a nivel de producción.
Características importantes:
- Admite arquitecturas de agentes experimentales y avanzadas.
- Permite planificación de varios pasos y pruebas de ejecución autónoma.
- Alta flexibilidad para creación de prototipos e investigación.
- Capacidades limitadas de gobernanza y monitorización empresarial.
- No siempre optimizadas para implementación en producción.
Estas plataformas son más adecuadas para investigación y experimentación, creación de prototipos de sistemas basados en agentes, prueba de nuevas arquitecturas de agentes y evaluación de viabilidad antes de pasar a la implementación en producción.
Capacidades principales para evaluar en plataformas de IA agéntica
A continuación se presenta una lista de capacidades técnicas y operativas en las que debe centrarse antes de tomar una decisión.
1. Capacidades de razonamiento y planificación
La capacidad de razonamiento y planificación determina con qué eficacia el agente puede comprender objetivos y ejecutar tareas complejas. Esta es la base del comportamiento agéntico. Una plataforma capaz permite a los agentes dividir grandes objetivos en pasos más pequeños, ejecutarlos en secuencia y ajustar su enfoque según los resultados.
Debe evaluar si la plataforma puede gestionar la ejecución de varios pasos sin requerir intervención manual. El agente debe poder mantener el contexto a través de los pasos y continuar trabajando hasta que se complete la tarea. También debe gestionar fallos de forma elegante reintentando tareas, seleccionando enfoques alternativos o solicitando información adicional cuando sea necesario.
Preguntas que debe hacer:
- ¿Admite la plataforma planificación autónoma de varios pasos?
- ¿Pueden los agentes ajustar sus acciones según los resultados intermedios?
- ¿Proporciona el sistema razonamiento fiable en flujos de trabajo complejos?
Esta capacidad es fundamental si desea que los agentes realicen automatización significativa más allá de respuestas simples.
2. Integración de herramientas y soporte del ecosistema
La IA agéntica crea valor real solo cuando puede interactuar con sus sistemas empresariales. La integración de herramientas permite a los agentes recuperar información, actualizar registros, activar flujos de trabajo y realizar tareas operativas.
Debe evaluar si la plataforma admite la integración con su infraestructura existente, incluidas bases de datos, API, herramientas de comunicación y software empresarial. Las plataformas que proporcionan conectores nativos pueden reducir el tiempo de implementación, mientras que el soporte para herramientas personalizadas permite una integración más profunda.
Sin una integración sólida de herramientas, los agentes no pueden realizar acciones reales y se limitarán a generar respuestas en lugar de ejecutar tareas.
3. Arquitectura de memoria
La memoria permite a los agentes retener y utilizar información a través de tareas. Esto mejora la coherencia, la eficiencia y la calidad de las decisiones. Una arquitectura de memoria robusta permite a los agentes mantener el contexto, recordar información relevante y evitar repeticiones innecesarias.
Debe comprender cómo gestiona la plataforma los diferentes tipos de memoria y si admite almacenamiento persistente.
Tipos de memoria para evaluar:
- Memoria a corto plazo para gestionar el contexto de la sesión actual
- Memoria a largo plazo para almacenar conocimiento persistente e interacciones pasadas
- Memoria basada en recuperación para acceder a información relevante cuando sea necesario
La memoria es especialmente importante para atención al cliente, automatización operativa y flujos de trabajo que requieren continuidad a lo largo del tiempo.
4. Observabilidad y monitorización
La observabilidad le permite comprender qué están haciendo sus agentes e identificar problemas cuando ocurren. Dado que el comportamiento del agente es probabilístico, necesita visibilidad de los pasos de ejecución, el uso de herramientas y los procesos de toma de decisiones.
Sin observabilidad, depurar y mantener agentes en producción se vuelve difícil. La observabilidad garantiza fiabilidad, mejora el rendimiento y le ayuda a mantener el control operativo sobre el comportamiento del agente.
5. Flexibilidad de implementación e infraestructura
La flexibilidad de implementación determina con qué facilidad la plataforma puede integrarse en su infraestructura existente. Algunas plataformas están alojadas en la nube, mientras que otras permiten implementación autohospedada o híbrida.
Debe evaluar si la plataforma se alinea con su infraestructura, requisitos de seguridad y objetivos de escalabilidad. Algunas de las consideraciones son:
- Riesgo de dependencia del proveedor
- Capacidad para controlar la infraestructura y el acceso a datos
- Implicaciones de latencia y rendimiento
La flexibilidad de implementación es particularmente importante si opera en entornos regulados o requiere control de infraestructura.
6. Seguridad, cumplimiento y gobernanza
Si está implementando IA agéntica en operaciones empresariales, la seguridad y la gobernanza son esenciales. Los agentes a menudo interactúan con datos sensibles y sistemas críticos, por lo que necesita controles de acceso y monitorización adecuados.
Debe evaluar si la plataforma proporciona mecanismos para proteger datos, controlar el acceso y mantener el cumplimiento. Estas funciones son fundamentales para implementaciones empresariales e industrias reguladas.
7. Escalabilidad y rendimiento
A medida que crece su uso, la plataforma debe gestionar cargas de trabajo crecientes de forma eficiente. La escalabilidad garantiza que los agentes puedan operar de forma fiable en múltiples flujos de trabajo, usuarios y sistemas.
Debe evaluar si la plataforma puede admitir la ejecución concurrente de agentes sin degradación del rendimiento. La escalabilidad es importante para la adopción a largo plazo y la fiabilidad operativa.
8. Experiencia del desarrollador y facilidad de implementación
La facilidad de implementación afecta a la rapidez con la que su equipo puede implementar y mantener agentes. Una plataforma con buena experiencia de desarrollador reduce el tiempo de integración y mejora la mantenibilidad a largo plazo.
Debe evaluar lo fácil que es crear, implementar y gestionar agentes utilizando la plataforma. Una experiencia de desarrollador sólida reduce el riesgo de implementación y acelera la implementación.
Cómo elegir la mejor plataforma de IA agéntica según su caso de uso
Debe elegir una plataforma de IA agéntica según lo que desea que el agente haga en su negocio, no solo según la popularidad o las listas de funciones. A continuación se explica cómo puede elegir la mejor plataforma de IA agéntica para sus necesidades:
Caso de uso 1: Automatización de flujos de trabajo empresariales
Si su objetivo es automatizar procesos empresariales internos como operaciones, informes o coordinación entre sistemas, necesita una plataforma diseñada para fiabilidad y gobernanza empresarial. Estos flujos de trabajo a menudo implican datos sensibles, múltiples sistemas y requisitos de cumplimiento, por lo que la estabilidad y el control de la plataforma son esenciales.
Debe priorizar:
- Gobernanza, control de acceso y auditabilidad.
- Capacidades sólidas de seguridad y protección de datos.
- Integraciones nativas con herramientas e infraestructura empresariales.
- Monitorización, registro y visibilidad de ejecución.
Debe evitar:
- Plataformas experimentales u orientadas a la investigación.
- Plataformas sin monitorización o gobernanza de nivel empresarial.
Caso de uso 2: Creación de productos SaaS con IA
Si está creando funciones con IA en su producto de software, necesita una plataforma que le proporcione flexibilidad y control total sobre el comportamiento del agente. Sus agentes deben integrarse con la arquitectura de su producto, escalar con el crecimiento de usuarios y admitir personalización según los requisitos de su aplicación.
Debe priorizar:
- Configuración y personalización flexibles del agente.
- Escalabilidad para admitir cargas de trabajo de usuarios crecientes.
- Acceso completo a API y control de integración.
- Capacidad para integrarse con la infraestructura de su producto existente.
Debe evitar:
- Plataformas cerradas con personalización limitada.
- Plataformas que restringen la flexibilidad de implementación o integración.
Caso de uso 3: Automatización de atención al cliente
Si desea automatizar tareas de atención al cliente, su agente debe acceder de forma fiable a los datos del cliente, mantener el contexto y responder rápidamente. Los agentes de soporte necesitan recuperar información de sistemas CRM, bases de conocimiento y herramientas internas para resolver problemas de usuarios de forma eficaz.
Debe priorizar:
- Integración nativa con sistemas CRM y herramientas de soporte.
- Ejecución fiable de herramientas y acceso a datos.
- Memoria persistente para mantener el contexto del cliente.
- Tiempos de respuesta rápidos y baja latencia.
Estas capacidades garantizan que los agentes puedan apoyar de forma fiable interacciones reales con clientes.
Caso de uso 4: Automatización de productividad interna
Si su objetivo es automatizar tareas internas como informes, recuperación de datos o coordinación de flujos de trabajo, la facilidad de implementación y la eficiencia operativa son consideraciones clave. Estos casos de uso a menudo se centran en mejorar la productividad del equipo en lugar de crear sistemas orientados al cliente.
Debe priorizar:
- Implementación fácil.
- Integración con herramientas de productividad y empresariales internas.
- Operación rentable a escala.
- Requisitos mínimos de gestión de infraestructura.
Estas plataformas le ayudan a automatizar tareas repetitivas sin introducir complejidad innecesaria.
Caso de uso 5: Investigación y agentes experimentales
Si está explorando capacidades de IA agéntica, probando arquitecturas o creando prototipos, la flexibilidad y el soporte para la experimentación son más importantes que la estabilidad en producción. Necesita una plataforma que le permita probar estrategias de planificación, patrones de uso de herramientas y modelos de coordinación de agentes.
Debe priorizar:
- Flexibilidad para experimentar con lógica y flujos de trabajo de agentes.
- Soporte para funciones avanzadas de planificación y razonamiento.
- Capacidades de coordinación multiagente.
- Capacidad para probar e iterar rápidamente.
Debe evitar:
- Plataformas empresariales altamente restrictivas.
- Plataformas que limitan la personalización y la experimentación.
Marco de evaluación para seleccionar las mejores plataformas de IA agéntica
Puede comparar plataformas utilizando los siguientes criterios:
| Criterios de evaluación | Qué debe evaluar |
| Tipo de plataforma | Si está orientada a desarrolladores, lista para empresas o integrada en flujos de trabajo |
| Opciones de implementación | Flexibilidad de implementación alojada en la nube, autohospedada o híbrida |
| Integraciones de herramientas | Soporte para API, bases de datos, sistemas CRM y herramientas internas |
| Soporte de memoria | Disponibilidad y fiabilidad de memoria a corto y largo plazo |
| Observabilidad | Acceso a registros, trazas de ejecución y herramientas de depuración |
| Seguridad | Protección de datos, control de acceso y funciones de gobernanza |
| Escalabilidad | Capacidad para gestionar cargas de trabajo crecientes y agentes concurrentes |
| Facilidad de uso | Calidad de la documentación, disponibilidad de SDK y complejidad de implementación |
| Más adecuada para | Alineación con su caso de uso específico y objetivos de implementación |
Errores comunes que debe evitar al elegir una plataforma de IA agéntica
Muchas organizaciones seleccionan plataformas basándose en evaluaciones incompletas, lo que genera desafíos de implementación y limitaciones operativas. Evitar errores comunes le ayuda a elegir una plataforma que respalde el éxito a largo plazo.
1. Elegir según la popularidad en lugar de la idoneidad
No debe elegir una plataforma simplemente porque se discute ampliamente o se recomienda con frecuencia. Las plataformas populares pueden no alinearse con su infraestructura, requisitos de integración u objetivos de implementación.
En su lugar, debe evaluar si la plataforma admite sus flujos de trabajo, sistemas y necesidades de escalabilidad específicos.
2. Ignorar la preparación para producción
Algunas plataformas están diseñadas principalmente para experimentación y pueden carecer de funciones necesarias para la implementación en producción. Usar tales plataformas en entornos operativos puede crear problemas de fiabilidad.
Los riesgos comunes incluyen monitorización y observabilidad limitadas, falta de herramientas de depuración y fiabilidad de ejecución inconsistente. Debe asegurarse de que la plataforma proporcione estabilidad de nivel de producción antes de implementar agentes en flujos de trabajo operativos.
3. Subestimar la complejidad de integración
Los sistemas de IA agéntica dependen en gran medida de las integraciones con sus herramientas e infraestructura existentes. El esfuerzo de implementación necesario para conectar sistemas puede variar significativamente entre plataformas.
Debe evaluar la disponibilidad de integraciones nativas, la facilidad de conexión de API y bases de datos, y el soporte para implementación de herramientas personalizadas. Las plataformas con soporte de integración sólido reducen el tiempo de implementación y la complejidad operativa.
4. No considerar la escalabilidad a largo plazo
Es probable que el uso de su agente crezca con el tiempo, por lo que necesita una plataforma que pueda escalar con sus necesidades. Elegir una plataforma sin una arquitectura escalable puede generar problemas de rendimiento y mayores costes.
Debe considerar la escalabilidad de la infraestructura y el entorno de ejecución, la flexibilidad para migrar o expandir la implementación, y el riesgo de dependencia del proveedor. Esto garantiza que su plataforma pueda admitir el crecimiento futuro.
¿Cómo le ayuda Avahi a convertir la IA en resultados empresariales reales?
Si su objetivo es aplicar la IA de manera práctica que ofrezca un impacto empresarial medible, Avahi ofrece soluciones diseñadas específicamente para los desafíos del mundo real.Avahi permite a las organizaciones adoptar de forma rápida y segura capacidades avanzadas de IA, respaldadas por una sólida base en la nube y una profunda experiencia en AWS.
Las soluciones de IA de Avahi ofrecen beneficios empresariales como:
- Interacción con el cliente las 24 horas del día
- Captura automatizada de clientes potenciales y gestión de llamadas
- Creación de contenido más rápida
- Conversión rápida de documentos en datos utilizables
- Planificación más inteligente a través de información predictiva
- Comprensión más profunda del contenido visual
- Acceso sin esfuerzo a los datos a través de consultas en lenguaje natural
- Protección de datos integrada y cumplimiento normativo
- Comunicación global fluida a través de la traducción y localización avanzadas
Al asociarse con Avahi, las organizaciones obtienen acceso a un equipo con amplia experiencia en IA y la nube comprometido con la entrega de soluciones personalizadas. El enfoque se mantiene en los resultados medibles, desde la automatización que ahorra tiempo y reduce los costes hasta el análisis que mejora la toma de decisiones estratégicas y las interacciones impulsadas por la IA que elevan la experiencia del cliente.
Descubra la plataforma de IA de Avahi en acción
EnAvahi, capacitamos a las empresas para implementar IA generativa avanzada que agiliza las operaciones, mejora la toma de decisiones y acelera la innovación, todo ello con cero complejidad.
Como su socio de consultoría de AWS Cloud de confianza, capacitamos a las organizaciones para que aprovechen todo el potencial de la IA, garantizando al mismo tiempo la seguridad, la escalabilidad y el cumplimiento con las soluciones en la nube líderes del sector.
Nuestras soluciones de IA incluyen
- Adopción e integración de la IA : aproveche Amazon Bedrock y GenAI para mejorar la automatización y la toma de decisiones.
- Desarrollo de IA personalizado : cree aplicaciones inteligentes adaptadas a las necesidades de su negocio.
- Optimización de modelos de IA – Cambie sin problemas entre modelos de IA con comparaciones automatizadas de costes, precisión y rendimiento.
- Automatización de la IA – Automatice las tareas repetitivas y libere tiempo para el crecimiento estratégico.
- Seguridad avanzada y gobernanza de la IA – Garantice el cumplimiento, detecte el fraude e implemente modelos seguros.
¿Quiere desbloquear el poder de la IA con seguridad y eficiencia de nivel empresarial?
¡Comience hoy mismo su transformación de la IA con avahi!
Preguntas frecuentes
1. ¿Cuáles son las mejores plataformas de IA agéntica disponibles actualmente?
Las mejores plataformas de IA agéntica admiten ejecución autónoma de tareas, integración de herramientas, gestión de memoria e implementación escalable. La plataforma adecuada depende de su caso de uso: automatización empresarial, integración SaaS, automatización de flujos de trabajo o investigación y creación de prototipos.
2. ¿Cómo se eligen las mejores plataformas de IA agéntica para su negocio?
Debe elegir las mejores plataformas de IA agéntica en función de sus requisitos específicos, incluidos la integración con sus herramientas existentes, la escalabilidad, la flexibilidad de implementación, los controles de seguridad y las capacidades de razonamiento. Priorice siempre las plataformas que se alineen con su infraestructura y sus objetivos operativos a largo plazo.
3. ¿Qué características debe evaluar en las mejores plataformas de IA agéntica?
Al evaluar las mejores plataformas de IA agéntica, debe centrarse en las capacidades de razonamiento y planificación, las integraciones de herramientas, la arquitectura de memoria, la observabilidad, la seguridad, la escalabilidad y la facilidad de implementación. Estas características determinan si la plataforma puede respaldar de forma fiable la automatización en el mundo real.
4. ¿Son mejores las soluciones de código abierto o empresariales entre las mejores plataformas de IA agéntica?
Las plataformas de IA agéntica de código abierto ofrecen más flexibilidad y personalización, lo que las hace adecuadas para desarrolladores y equipos de producto. Las plataformas empresariales ofrecen una gobernanza, seguridad y supervisión más sólidas, lo que las hace más adecuadas para la implementación en producción y la automatización empresarial.
5. ¿Por qué las empresas están adoptando las mejores plataformas de IA agéntica?
Las empresas están adoptando las mejores plataformas de IA agéntica para automatizar flujos de trabajo complejos, reducir el esfuerzo manual, mejorar la eficiencia operativa y permitir que los sistemas ejecuten tareas de forma autónoma en herramientas e infraestructuras. Esto ayuda a las organizaciones a escalar sus operaciones de manera más eficiente.
