- Según el informe “The Rise of Agents” de Agentic, el mercado de agentes AI crecerá 44% anual hacia 2035.
- OpenAI, Anthropic y Google ya lanzaron herramientas con funciones “agénticas”, aunque aún no completamente autónomas.
- La adopción laboral “regular” de inteligencia artificial no supera el 20%, pese al entusiasmo generalizado.
Una nueva etapa para la inteligencia artificial
Tras el auge de las plataformas generativas como ChatGPT, Midjourney o Runway, la inteligencia artificial se adentra en una etapa distinta: la de los agentes autónomos.
Estos sistemas no solo procesan instrucciones, sino que actúan por cuenta propia, adaptándose al entorno y tomando decisiones.
El cambio, aunque silencioso, empieza a tener repercusiones en sectores como el marketing, la atención al cliente, la educación y la gestión empresarial.
El informe “The Rise of Agents”, publicado por la firma británica Agentic, describe esta transición como el paso de una IA reactiva a una IA proactiva. Ya no se trata solo de recibir una orden y ejecutarla, sino de que el sistema entienda un contexto, proponga soluciones y las ejecute.
Las empresas de tecnología ya están en movimiento: OpenAI lanzó Operator, un sistema que navega en la web y completa tareas; Anthropic presentó Computer Use, una interfaz que controla una computadora como lo haría un humano; y Google actualizó su suite Gemini con funciones multimodales que reconocen pantallas y ofrecen retroalimentación en tiempo real.
Qué es un agente AI y en qué se diferencia del resto
El concepto de agente AI se puede entender como un sistema que, a partir de ciertos objetivos definidos, es capaz de percibir su entorno, tomar decisiones y ejecutar acciones sin que cada paso esté programado.
En palabras simples: no necesita supervisión constante.
Agentic distingue tres niveles de automatización:
- Automatización tradicional: tareas predecibles y secuenciales, como enviar una notificación.
- Flujos de trabajo con IA: incluyen modelos de lenguaje (LLM) que permiten cierto grado de adaptación.
- Agentes AI: pueden modificar su comportamiento según nuevos datos, ejecutan acciones sin instrucciones paso a paso y simulan razonamiento.
Un ejemplo aplicado al marketing: en lugar de programar manualmente cada publicación en redes sociales, un agente AI podría analizar las tendencias del momento, redactar un post con el tono adecuado, generar una imagen, revisar el contenido, y luego publicarlo en el mejor horario.
Todo sin intervención humana más allá del objetivo inicial.
El informe completo en PDF: “The Rise of Agents”
Aplicaciones concretas y lo que viene
Los agentes autónomos ya comienzan a implementarse en tareas específicas dentro de empresas que manejan grandes volúmenes de contenido. Algunos ejemplos destacados:
- Atención al cliente: agentes que pueden mantener conversaciones naturales y resolver problemas sin necesidad de escalar a humanos.
- E-commerce: bots que comparan precios, realizan compras y reordenan productos con base en patrones de consumo.
- Educación personalizada: sistemas que adaptan el contenido al rendimiento del alumno en tiempo real.
- RR.HH. y reclutamiento: entrevistas automatizadas con avatares generados por IA y análisis de perfiles ajustados a criterios de desempeño.
En palabras del CEO de Nvidia, Jensen Huang, “el área de IT de una empresa pronto se convertirá en el departamento de Recursos Humanos para los agentes digitales”.
Qué significa esto para la industria del marketing
Para quienes trabajan en marketing y publicidad, los agentes AI representan tanto una oportunidad como una advertencia.
La oportunidad está en automatizar tareas operativas (como generación de reportes, creación de contenidos o seguimiento de leads) y enfocarse más en la estrategia, la creatividad y la relación con el cliente.
La advertencia, en cambio, es que los perfiles profesionales que solo operan plataformas o ejecutan tareas repetitivas estarán bajo presión.
Un informe del Fondo Monetario Internacional advierte que el 40% de los empleos podrían ser “impactados” por la IA en los próximos años.
Agentic sugiere comenzar con lo básico: identificar las tareas más tediosas del día a día e implementar flujos de trabajo que usen agentes como copilotos.
Plataformas como Zapier, Make.com o CrewAI ya permiten crear agentes con funciones específicas, sin necesidad de saber programar.
Una lista para empezar a construir agentes
Si estás considerando implementar inteligencia artificial autónoma en tu equipo de marketing, estos pasos pueden ayudarte a estructurar el proceso, según el enfoque del experto Jack Roberts:
- Definir el problema: ¿Qué proceso te quita más tiempo?
- Establecer los disparadores: ¿Qué evento debe iniciar el flujo?
- Definir los resultados esperados: ¿Qué debe ocurrir al final?
- Elegir las herramientas: ¿Qué plataformas usarás?
- Estructurar el flujo: ¿En qué orden se ejecutan los pasos?
- Optimizar y medir: ¿Cómo mejorar los resultados con el tiempo?
Este enfoque no solo mejora la eficiencia, también ayuda a documentar mejor los procesos y a escalar el conocimiento dentro del equipo.
Mientras la adopción de agentes sigue siendo incipiente (menos del 20% de los trabajadores los utilizan regularmente, según el informe de Agentic), el avance tecnológico es vertiginoso. Empresas como OpenAI y Google ya están diseñando herramientas que pronto podrán ejecutar decisiones complejas sin intervención humana.
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