Todas las soluciones informáticas tienen la capacidad de cumplir autónomamente un objetivo, ya que están diseñadas y programadas para ello. Sin embargo, la inteligencia artificial dota a los software con un nivel de autonomía sorprendentemente mayor. Tenemos como ejemplo al agente de IA, un tipo de herramienta capaz de “razonar” y, por tanto, de tomar sus propias decisiones.
Además de ser racional, el agente de IA también es sensorial y perceptivo: ya que tiene sensores que le permiten percibir el mundo a su alrededor. Gracias a estas capacidades tan disruptivas, los agentes de IA se están convirtiendo en una de las más importantes tendencias de IA para 2025.
Un agente IA (o AI agent) es un sistema autosuficiente que recopila información de su entorno, la analiza y actúa en función de esa información para cumplir un objetivo.
A diferencia de los asistentes inteligentes convencionales (como chatbots), los agentes de IA están diseñados para adaptarse perfectamente al entorno de manera autónoma, tomando decisiones complejas para cumplir objetivos avanzados sin necesidad de intervención humana.
Las principales características de los agentes de IA son:
Autonomía: los AI agents aprenden y operan sin intervención o supervisión humana. En términos de aprendizaje humano, podemos decir que son “autodidactas”.
Adaptabilidad: los AI agents ajustan su comportamiento según datos nuevos. Es decir, con el tiempo, un mismo agente comienza a ser cada vez mejor por sí mismo.
Percepción del entorno: los AI agents pueden estar equipados con elementos de hardware (como sensores) y software (como bases de datos) que les permiten percibir información de todo tipo de entornos (físicos, digitales e híbridos).
Toma de decisiones: los AI agents analizan múltiples opciones y, posteriormente, eligen la acción óptima para alcanzar los objetivos. Esta es una de las características más destacadas, la capacidad de tomar decisiones bajo razonamiento propio.
Interacción: los AI agents son extensamente versátiles, pueden comunicarse y colaborar con otros sistemas o agentes para tareas aún más complejas.
Cada uno de los siguientes componentes le permite al agente de IA trabajar de forma autónoma y, en conjunto, optimizan su capacidad de reacción, adaptación y rendimiento. Veamos:
Sensores: los sensores son los “ojos y oídos” del agente IA, encargados de captar información de su entorno. Pueden ser hardware físico (como cámaras y micrófonos en robots) o módulos de software que recopilan datos digitales (de fuentes como llamadas, chats, correos, redes sociales, etc.). Esta información puede incluir parámetros como ubicación, comportamiento de usuarios, datos de productos, etc.
Actuadores: los actuadores son los elementos de salida o las “manos” del agente que ejecutan acciones en el entorno, basándose en las decisiones tomadas. Por ejemplo, en un robot, los actuadores incluyen motores que permiten movimiento, mientras que en un agente IA digital, las acciones pueden ir desde responder a un usuario en un chat hasta activar procesos automatizados en un CRM.
Procesador, sistema de control y mecanismos de toma de decisiones: el procesador central del agente de IA recibe datos de los sensores y los transforma en información útil. El sistema de control organiza estos datos para analizar la situación y usa algoritmos de toma de decisiones para seleccionar la mejor acción. Este sistema puede aplicar reglas fijas, modelos de aprendizaje o probabilidades para decidir, y adapta las decisiones en función del entorno actual y los objetivos del agente.
Sistemas de conocimiento y aprendizaje: son los módulos que almacenan el conocimiento adquirido y los modelos de aprendizaje. El sistema de conocimiento guarda información histórica, reglas de decisión y patrones detectados, mientras que los sistemas de aprendizaje permiten al agente IA ajustar sus decisiones a partir de experiencia. A través del aprendizaje automático, el agente mejora su precisión, eficiencia y adaptabilidad al desarrollar “memoria” y capacidades predictivas basadas en datos previos.
Los tipos de agentes de IA se clasifican según su función y nivel de interacción con los usuarios y el entorno:
Agentes IA reactivos simples: son los más básicos. Solo responden a determinada instrucción en función de las reglas con los que han sido programados, sin aprender autónomamente.
Agentes IA reactivos basados en modelos: son capaces de crear un modelo inteligente del contexto que los rodean y sobre el cual van a trabajar. Utilizan ese modelo para analizar los resultados de sus acciones y, con base en ello, optimizar su toma de decisiones.
Agentes IA basados en objetivos: tienen una capacidad de razonamiento aun mayor. No solo analizan los datos de su entorno, también estudian distintos enfoques en tiempo real para determinar cómo pueden alcanzar los objetivos más eficientemente.
Agentes IA basados en la utilidad: están diseñados para perseguir resultados con las máximas utilidades posibles para los usuarios. Por “utilidades” nos referimos a beneficios. Para conseguir este tipo de resultados, los agentes comparan diferentes escenarios y evalúan el aporte de utilidades de cada uno.
Agentes de aprendizaje: son completamente autodidactas. Van aprendiendo de todas sus experiencias e interacciones pasadas a lo largo del tiempo. Incluso, son capaces de generar problemas y, posteriormente, de resolverlos; a modo de entrenamiento propio.
Agentes IA jerárquicos: en realidad, se refiere a un conjunto de agentes que trabajan de forma sincronizada entre sí mismos, pero ordenados por jerarquías o niveles. Los agentes de mayor jerarquía desglosan las tareas complejas en tareas más simples, y las asignan a los agentes de menor jerarquía, al mismo tiempo que supervisan su trabajo.
El funcionamiento de un AI agent se basa en la siguiente secuencia de procesos:
Determinación de objetivos: cuando tú como usuario le das una instrucción al agente de IA, este convierte dicha instrucción en su objetivo. Entonces, el agente planifica todas las tareas que tendrá que ejecutar para poder cumplir con dicho objetivo. Dependiendo de la complejidad, el agente se encarga de desglosar las tareas necesarias en tareas más pequeñas.
Recopilación de datos: para poder cumplir con su planificación, el agente de IA comienza a buscar todos los datos que necesita, ya sea obteniendo los datos en tiempo real, revisando su data histórica, accediendo a su base de conocimientos, conectándose a internet, o intercambiando información con otros sistemas.
Ejecución de acciones: con los datos ya “en mano”, el agente de IA empieza a ejecutar por orden cada una de las tareas propuestas. A medida que las va ejecutando, el agente va analizando si está cumpliendo con su objetivo asignado o no. Para ello, busca información externa o interna que sirva para la autoevaluación. Dependiendo del resultado de su propio análisis en tiempo real, el agente puede decidir crear más tareas o replantear las tareas actuales para así optimizar el resultado final.
Para entender mejor las aplicaciones prácticas de esta tecnología en marketing digital, veamos el ejemplo de los AI agents de HubSpot.
AI Agents de HubSpot
En 2024, HubSpot desarrolló su propio ecosistema de agentes de IA y lo llamó Breeze. Dentro de este ecosistema están los siguientes 4 agentes especializados en marketing digital:
Breeze Content Agent: se especializa en la generación de contenidos en todo tipo de formatos (landing pages, blog posts, podcasts, casos de éxito, infografía, emails, etc.). Para garantizar la personalización y efectividad de los contenidos, este AI agent obtiene y analiza datos del CRM.
Breeze Social Media Agent: es capaz de encargarse de la gestión de los contenidos para las campañas en redes sociales. Esto incluye la planificación, la creación, la publicación y el análisis del rendimiento de dichos contenidos.
Breeze Prospecting Agent: tiene por objetivo acelerar las conversiones y los procesos de venta. Para lograrlo, este AI agent se sincroniza con el CRM y automatiza la identificación y priorización de prospectos más avanzados en el funnel. Con base en ello, genera masivamente emails personalizados y ejecuta su distribución.
Breeze Customer Agent: su función es la de asumir la total interacción con los clientes que buscan soporte. Es posible entrenar a este agente de IA para que se adapte a tu estilo de marca y pueda mantener conversaciones naturales y completas con tus clientes, utilizando la información de tus bases de datos (contenidos, guías, manuales, etc.).
Por otro lado, en la plataforma agent.ai puedes ver muchas más aplicaciones prácticas de esta tecnología. Por ejemplo, verás que hay agentes de IA especialmente diseñados para:
Analizar páginas de precios
Cualificar leads para ventas
Optimizar contenidos SEO
Generar ideas de contenidos en tendencia
Crear guiones para vídeos
Analizar la competencia
Investigar palabras claves
Los principales beneficios que obtienes al usar agentes IA son:
Impulsan la productividad, ya que los agentes de IA son completamente autónomos, no simples chatbots o asistentes virtuales convencionales. Esto significa que se pueden encargar de ejecutar tareas y procesos muy complejos sin necesidad de que tú o tu equipo estén interviniendo.
Reducen costes de todo tipo, debido a que, al usar agentes de IA, se eliminan los márgenes de error, la ineficiencia en los procesos y las actividades manuales. Las empresas pueden operar con absoluta confianza en esta tecnología, al mismo tiempo que se disminuyen los gastos asociados a los imprevistos típicos de las operaciones humanas.
Apoyan una toma de decisiones informada, considerando que los agentes de IA analizan de forma muy efectiva enormes conjuntos de datos en tiempo real. Los resultados de estos análisis sirven para realizar predicciones muy precisas y rápidas, lo cual es crítico para el diseño de estrategias y la toma de decisiones gerenciales.
Mejoran la experiencia de tus clientes, ya que los agentes de IA son expertos en las interacciones personalizadas, persuasivas y resolutivas. Esta tecnología opera 24/7, optimizando internamente todo tipo de tareas y procesos de cara a los clientes.
Los agentes de IA están transformando el marketing digital y muchos otros sectores, pero hay que tener en cuenta que también presentan una serie de desafíos y consideraciones éticas, como, por ejemplo:
Privacidad de datos: normalmente, los agentes de IA requieren datos personales para funcionar de manera eficiente y personalizar sus respuestas. Sin embargo, recolectar, almacenar y procesar grandes cantidades de datos plantea riesgos significativos para la privacidad de los usuarios. Si no se gestionan adecuadamente, estos datos pueden ser vulnerables a brechas de seguridad y accesos no autorizados.
Es fundamental que los usuarios comprendan cómo se recopilan, almacenan y usan sus datos. Hay que informarles claramente y obtener su consentimiento explícito, lo cual debe incluir detalles sobre el uso previsto y los riesgos potenciales.
Sesgos sobre los datos: los agentes de IA aprenden a partir de grandes conjuntos de datos, que pueden estar sesgados o reflejar desigualdades sociales. Esto puede llevar a que reproduzcan o incluso amplifiquen sesgos de género, raza u otros, creando desigualdades en sus respuestas y decisiones.
Es necesario que las empresas asuman responsabilidad sobre los resultados de la IA. Una solución es aplicar filtros para eliminar datos sesgados y monitorear continuamente las respuestas del agente pueden reducir problemas de sesgo. Sin embargo, la supervisión constante es costosa en términos de tiempo y recursos.
Escasez de especialización técnica: las tecnologías de IA detrás de los agentes (como redes neuronales profundas y aprendizaje automático) son bastante complejas. Desarrollar, implementar, entrenar y mantener este tipo de soluciones requiere de profesionales técnicos muy experimentados. En este mercado laboral, la demanda supera por mucho a la oferta.
Recursos computacionales limitados: el entrenamiento y despliegue de modelos de IA avanzados requieren recursos computacionales muy elevados, generando un alto consumo energético y costes operativos considerables. Esto plantea problemas de accesibilidad, ya que solo las grandes empresas suelen tener los recursos necesarios.
Como has visto, los AI agents son capaces de aprender por sí mismos, incluso de autoentrenarse.
¿Podría ser esto el inicio de una red de inteligencia artificial autónoma como la de Skynet en Terminator o solo de una nueva generación de un marketing más automatizado, personalizado, escalable y efectivo? En Cyberclick apostamos por el segundo escenario.
Plataformas líderes en nuestra industria, como HubSpot, ya están introduciendo esta tecnología en todas sus soluciones. Pronto, veremos expandirse esta tendencia hacia el resto de empresas desarrolladoras de soluciones martech.
Los marketers tendremos que irnos aventurando cada vez más en la implementación y uso de este nuevo tipo de tecnología, para poder disfrutar de procesos mucho más optimizados.