Observaciones sobre casos de uso de Agentic AI a nivel empresarial: desde la generación de código hasta la automatización de la interacción con el cliente

Agentic AI empresarial: la ruta del valor comercial, desde la generación de código hasta la interacción con el cliente

Contexto de la industria: de la IA generativa a la IA autónoma

La IA empresarial está experimentando un importante cambio de paradigma: pasar de la generación de contenido a la toma de decisiones y la acción autónomas. El entusiasmo inicial por la IA generativa (Generative AI), tras sufrir el impacto de una serie de expectativas poco realistas, está siendo reemplazado por la IA agéntica (Agentic AI), más orientada a la operación. A diferencia de simplemente generar texto, imágenes o código, la Agentic AI enfatiza la intervención activa en los procesos de negocio, pudiendo tomar decisiones basadas en datos en tiempo real y ejecutar tareas de múltiples pasos.

Rodrigo Madanes, líder global de IA e innovación en EY, señaló que los agentes de IA pueden integrarse sin problemas con los sistemas ERP, CRM y de inteligencia de negocio, automatizar flujos de trabajo, gestionar el análisis de datos y generar informes. A diferencia de las tecnologías de automatización anteriores, los agentes de IA pueden tomar decisiones en tiempo real, lo que convierte la automatización de procesos en su principal caso de uso. Madanes afirmó: "Los agentes de IA pueden automatizar tareas repetitivas que antes requerían intervención humana, como el servicio al cliente, la gestión de la cadena de suministro y las operaciones de TI. Su singularidad radica en que pueden adaptarse a los cambios y manejar entradas inesperadas, sin necesidad de supervisión humana."

Impacto en el mercado: mejora de la eficiencia y reestructuración de costos

Las prácticas de los primeros usuarios ya han confirmado de forma preliminar el valor comercial de la IA agéntica. El AI Receptionist (recepcionista de IA) de RingCentral procesó automáticamente el 93% de las llamadas entrantes para Integral Recruiting Services, reduciendo en gran medida las interrupciones de los reclutadores y acelerando la colocación de los candidatos. En el ámbito minorista, 260 Sample Sale logró un aumento de 2,4 veces en la tasa de conversión gracias al agente de marketing Loomi de Bloomreach, al dirigirse con precisión a clientes de alta intención. Estas cifras revelan el enorme potencial de los agentes de IA para reducir los costos operativos, mejorar la velocidad de respuesta y el marketing de precisión.

Al mismo tiempo, Gartner predice que los agentes de IA más inteligentes escribirán la mayor parte del código en un plazo de tres años, lo que obligará a la mayoría de los ingenieros de software a readaptar sus habilidades. Para las empresas, esto implica que el modelo de entrega de TI podría experimentar un cambio fundamental y que la estructura de costos laborales del desarrollo de software se ajustará en consecuencia.

Análisis de cuatro casos de uso de alto valor

El artículo de CIO.com enumera 11 casos de uso prometedores. El contenido público actual detalla varios de estos escenarios; a continuación analizamos cuatro áreas que ya han mostrado un claro valor comercial.

Desarrollo de software: de la codificación asistida a la gestión autónoma del código Los asistentes de codificación con IA ya no son una novedad, pero los agentes de IA los llevan a un nivel superior. Sheldon Monteiro, vicepresidente ejecutivo y director de producto de Publicis Sapient, considera que los agentes de codificación no solo escriben código, sino que también hay agentes independientes que revisan errores en el código. Con la cadena de herramientas de DevOps, los agentes de IA pueden aplicar automáticamente ingeniería inversa al código a partir de especificaciones, o generar casos de prueba mediante ingeniería directa, y certificar los artefactos finales.

MITRE ha desarrollado sus propios agentes de IA para la gestión de código. El CTO Charles Clancy señala que funcionan mejor en la gestión de repositorios de código, por ejemplo, para corregir problemas de compilación en código antiguo. El agente de IA descarga el código fuente de hace diez años, intenta compilarlo y, si falla, corrige los scripts de compilación y el código; luego lo vuelve a registrar en el repositorio y marca que fue realizado por el agente de IA.La plataforma de comercio electrónico con IA Bloomreach integra análisis, generación de contenido y herramientas de productividad en agentes que identifican el comportamiento del cliente, segmentan audiencias, construyen campañas de marketing personalizadas y optimizan el momento y el canal de contacto. Este modelo proactivo de gestión de clientes está reescribiendo la forma en que operan los equipos de marketing y de éxito del cliente.

Panorama competitivo: quién se beneficia y quién está bajo presión

El auge de la IA agéntica está remodelando el ecosistema de software empresarial. Proveedores de aplicaciones empresariales como Genesys, que ofrece plataformas de experiencia del cliente; RingCentral, proveedor de servicios de comunicaciones en la nube; y Bloomreach, plataforma de comercio electrónico con IA, ya han integrado funciones de agentes en sus productos, aumentando así el valor de sus plataformas. Al mismo tiempo, consultoras como EY y Publicis Sapient están ayudando a las empresas a planificar hojas de ruta de implementación, ampliando sus servicios de transformación digital.

Para los proveedores tradicionales de RPA, la presión es evidente. Si los agentes de IA pueden eventualmente manejar la mayoría de las tareas que antes eran de RPA, los productos de RPA puramente basados en reglas podrían quedar marginados. Los grandes proveedores de servicios en la nube y los proveedores de modelos de IA también se convertirán en beneficiarios clave de la infraestructura de agentes, porque el funcionamiento de estos requiere potencia informática subyacente, servicios de inferencia y soporte de datos.

Por otro lado, los equipos de TI empresariales pueden tener que asumir una mayor carga de actualización de habilidades. Las predicciones de Gartner sugieren que en el futuro la mayor parte del desarrollo de código será realizada por agentes, y la naturaleza del trabajo de los desarrolladores junior cambiará drásticamente.

Implicaciones para las empresas: por dónde empezar

Para las empresas que están evaluando la adopción, los expertos recomiendan comenzar por procesos maduros, con alto grado de repetición y con una buena base de datos. El desarrollo de software, la atención al cliente, las operaciones de TI y las operaciones de marketing son áreas donde actualmente la implementación encuentra menos resistencia. Las empresas deberían validar primero el ROI de los agentes de IA en procesos puntuales y luego expandirse gradualmente a la coordinación entre sistemas.

Al mismo tiempo, las empresas deben rediseñar los mecanismos de gobernanza y monitoreo de la IA. La toma de decisiones autónoma de los agentes de IA implica la necesidad de barreras de protección y procesos de manejo de excepciones más estrictos. Las empresas deben establecer límites claros de responsabilidad antes del despliegue, asegurando la explicabilidad y el cumplimiento normativo del comportamiento de los agentes.

Perspectivas futuras: 12 meses, 24 meses, 3 años

• Próximos 12 meses: Los pilotos se centrarán en casos de uso de alto valor y bajo riesgo, como asistencia interna de código y clasificación de tickets de soporte. La mayoría de las empresas evaluará la fiabilidad, el costo y el cumplimiento de los agentes.
• Próximos 24 meses: Se espera que los agentes de IA se integren profundamente con los sistemas RPA, ERP y CRM existentes, y comiencen a aparecer despliegues a escala. Algunas empresas crearán puestos de operación y mantenimiento de agentes de IA.
• Próximos 3 años: Si las predicciones de Gartner se cumplen, los agentes de IA se convertirán en componentes estándar de la entrega de software y la automatización de procesos. La arquitectura de TI empresarial pasará de estar "centrada en sistemas" a "centrada en agentes", y los marcos de gobernanza y seguridad madurarán en paralelo.En general, la IA agéntica no es una exageración, sino el próximo salto clave en la automatización de procesos empresariales. Como dijo Monteiro: “Esta es la evolución natural de DevOps.” Las empresas que primero aprendan a dominar a los agentes construirán una ventaja estructural en costos y eficiencia.

Fuente de información

Los hechos de este artículo provienen del informe de CIO.com: Agentic AI: 11 promising use cases for business (Grant Gross y Maria Korolov, 23 de junio de 2026).