{"id":47558,"date":"2025-02-18T09:00:36","date_gmt":"2025-02-18T08:00:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/?p=47558"},"modified":"2025-02-17T18:03:47","modified_gmt":"2025-02-17T17:03:47","slug":"ai-agents-agentes-de-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.hiberus.com\/crecemos-contigo\/ai-agents-agentes-de-ia\/","title":{"rendered":"AI Agents: qu\u00e9 son los agentes de IA y c\u00f3mo aportan valor a tu empresa"},"content":{"rendered":"

Las organizaciones utilizan cada vez m\u00e1s la inteligencia artificial (IA)<\/strong> para optimizar operaciones, predecir tendencias del mercado, mejorar la experiencia de su clientela y automatizar procesos complejos. La combinaci\u00f3n de ciencia de datos e Inteligencia Artificial<\/a> permite proporcionar informaci\u00f3n \u00fatil la convierte en un componente esencial de la innovaci\u00f3n digital actual. En este panorama surgen los AI agents o agentes de IA<\/strong>, una nueva herramienta basada en Inteligencia Artificial con el potencial de aportar mucho valor a las empresas.<\/p>\n

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\u00bfQu\u00e9 son los AI Agents o agentes de IA?<\/h2>\n

Un AI Agent es un<\/strong> programa inteligente que interact\u00faa de forma aut\u00f3noma con su entorno para recopilar datos, tomar decisiones y realizar tareas.<\/strong> Estos agentes mejoran su rendimiento con el tiempo y han evolucionado para mejorar el desempe\u00f1o de funciones para hacer m\u00e1s robusta la toma de decisiones y la planificaci\u00f3n estrat\u00e9gica.<\/p>\n

La tecnolog\u00eda en el coraz\u00f3n de un AI Agent son los modelos ling\u00fcisticos de gran tama\u00f1o (LLM Large Language Model)<\/strong>, que son una poderosa clase de sistemas de aprendizaje autom\u00e1tico o machine learning<\/em><\/a> (ML)<\/strong> dise\u00f1ados para procesar y generar lenguaje natural. Estos modelos son el motor detr\u00e1s de la capacidad de un agente de IA para comprender objetivos, dividirlos en tareas y comunicar sus soluciones de manera efectiva.<\/p>\n

Sin embargo, los LLM por s\u00ed solos no son suficientes para que los agentes de IA ejecuten completamente tareas complejas de varios pasos. Los AI agents pueden ampliar sus capacidades mediante el uso de herramientas externas, como API, bases de datos o incluso otros modelos de IA<\/strong>, para recopilar informaci\u00f3n en tiempo real, analizar datos y adaptar sus flujos de trabajo, estos evolucionan continuamente a trav\u00e9s de bucles de retroalimentaci\u00f3n y refinamiento iterativo, aprendiendo de sus acciones y ajust\u00e1ndose en funci\u00f3n de los resultados y las aportaciones humanas, cuando sea necesario.<\/p>\n

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\u00bfEs lo mismo un AI Agent y un chatbot<\/a>?<\/h2>\n

Los agentes de IA son m\u00e1s avanzados que los chatbots, ya que ofrecen conversaciones din\u00e1micas que se adaptan al contexto y respuestas personalizadas<\/strong>, adem\u00e1s de aprender de forma continua. Se integran perfectamente con los sistemas, se escalan de manera eficiente y pueden tomar decisiones aut\u00f3nomas basadas en datos en tiempo real. Por el contrario, los chatbots son m\u00e1s adecuados para interacciones simples, dependen de acciones predefinidas y carecen de la adaptabilidad y las capacidades de toma de decisiones de los agentes de IA.<\/p>\n

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Proceso de los Agentes de Inteligencia Artificial<\/h2>\n

ServiceNow integra dentro de su sistema Now Platform<\/strong>, agentes de Inteligencia Artificial que funcionan de forma nativa con los flujos de trabajo y datos para conseguir una automatizaci\u00f3n integral. Cuentan con un ciclo de vida de cinco pasos.<\/p>\n

\"Ciclo

Ciclo de vida de los agentes de IA.<\/p><\/div>\n

1. Definici\u00f3n de metas y planificaci\u00f3n de tareas:<\/h3>\n