11 Ejemplos reales de agentes de IA en 2025

Los agentes de IA pueden ejecutar de forma autónoma tareas complejas, tomar decisiones con conocimiento de causa y adaptarse sin problemas a los cambios en tiempo real. A medida que la IA evoluciona, las empresas descubren aplicaciones innovadoras en diversos sectores. En Trengo, nos comprometemos a potenciar a las empresas con soluciones de vanguardia.

Para 2025, nos centramos en integrar agentes de IA que mejoren las interacciones con los clientes y agilicen las operaciones. Aquí examinaremos 11 ejemplos de agentes de IA y exploraremos cómo están transformando diversos sectores, destacando su potencial para impulsar el crecimiento y la eficiencia.

¿Qué son los agentes de IA?

Un agente de IA es un sofisticado programa informático que puede interactuar con su entorno, recopilar datos y tomar decisiones para alcanzar objetivos específicos. A diferencia del software tradicional, los agentes de IA funcionan de forma autónoma, aprendiendo de las experiencias y adaptando su comportamiento a lo largo del tiempo. Esta autonomía les permite mejorar continuamente su rendimiento y eficacia.

Los agentes de IA integran varios componentes para funcionar con eficacia. Utilizan sensores o interfaces para recopilar datos, procesadores avanzados para analizar esta información y actuadores o interfaces para interactuar con su entorno. Por ejemplo, un chatbot utiliza las consultas de los clientes como entrada, las analiza y responde en consecuencia, mientras que un coche autoconducido se basa en sensores para navegar entre el tráfico.

A medida que exploramos ejemplos de agentes de IA, queda claro que su impacto es transformador. Líderes del sector como Satya Nadella y Jeff Bezos han destacado el potencial de los agentes de IA para revolucionar nuestra forma de interactuar con la tecnología, haciéndola más intuitiva y eficiente. Estos agentes están preparados para agilizar tareas, mejorar la productividad y transformar sectores como la atención al cliente, la sanidad y las finanzas. Con su capacidad de adaptación y aprendizaje, los agentes de IA están llamados a desempeñar un papel fundamental en la configuración del futuro de la tecnología y los negocios.

Tipos de agentes de IA

Al explorar las diversas aplicaciones de la IA, es esencial comprender los tipos de agentes de IA que impulsan estas innovaciones. Cada tipo de agente de IA está diseñado con capacidades y aplicaciones únicas, lo que lo hace adecuado para diversas tareas e industrias.

• Los agentes reflejos simples son la forma más básica de agentes de IA. Funcionan basándose en reglas predefinidas y datos inmediatos, sin tener en cuenta experiencias pasadas ni consecuencias futuras. Un ejemplo típico es un termostato que enciende o apaga la calefacción basándose únicamente en la temperatura actual. Estos agentes son ideales para tareas sencillas que no requieren una gran formación o toma de decisiones.
• Los agentes reflejos basados en modelos son más avanzados, ya que mantienen un modelo interno de su entorno. Esto les permite operar con eficacia incluso en condiciones parcialmente observables. Por ejemplo, los coches autónomos utilizan sensores para construir un modelo de su entorno, lo que les permite navegar por escenarios de tráfico complejos.
• Los agentes basados en metas están diseñados para alcanzar objetivos específicos. Evalúan los posibles resultados de sus acciones y eligen el camino más eficaz para alcanzar su objetivo. Una aplicación de fitness personal que crea planes de entrenamiento en función de tus objetivos de salud es un buen ejemplo de agente basado en objetivos. Estos agentes son beneficiosos en aplicaciones que requieren planificación estratégica y previsión.
• Los agentes basados en la utilidad toman decisiones basándose en una función de utilidad que mide la deseabilidad de los distintos estados. Su objetivo principal es maximizar el beneficio global o la "felicidad". Un ejemplo de agente basado en la utilidad es un sistema inteligente de gestión de la energía que equilibra el confort, el coste y el impacto medioambiental. Estos agentes son muy útiles en situaciones en las que hay que optimizar varios factores a la vez.
• Los agentes que aprenden pueden mejorar su rendimiento con el tiempo gracias a la experiencia. Pueden aprender y adaptarse a nuevas situaciones sin programación explícita. Por ejemplo, los filtros de spam mejoran continuamente su precisión en función de los comentarios de los usuarios. Esta capacidad de adaptación hace que los agentes de aprendizaje sean cruciales en aplicaciones en las que los datos y las condiciones cambian constantemente.

Comprender estos agentes de IA ayuda a las empresas y a los particulares a aprovechar la IA de forma más eficaz, adaptando soluciones a necesidades y retos específicos en diversos sectores. Exploremos 11 agentes de IA del mundo real.

11 Ejemplos reales de agentes de IA en acción

He aquí algunos ejemplos convincentes en distintos sectores:

1. Agentes de IA en atención al cliente

La atención al cliente con IA está evolucionando más allá de los chatbots básicos. Los modernos agentes de atención al cliente con IA, como los integrados en Trengo, pueden realizar diversas tareas para mejorar la experiencia del cliente. Estos agentes pueden:

• Actúan en nombre de los usuarios: Pueden encargarse de tareas como actualizar la información de los clientes, tramitar reembolsos o incluso cambiar contraseñas.
• Proporcionar recomendaciones de productos personalizadas: Los agentes de IA pueden sugerir productos o servicios relevantes analizando las interacciones y preferencias de los clientes, lo que aumenta la probabilidad de ventas.
• Gestionan problemas complejos de asistencia técnica: Pueden diagnosticar y resolver problemas técnicos intrincados, reduciendo la necesidad de intervención humana y mejorando los tiempos de respuesta.

Al aprovechar los agentes de IA de Trengo, las empresas pueden agilizar significativamente sus operaciones de soporte. Por ejemplo, las empresas que utilizan Trengo han observado una notable reducción de las solicitudes de asistencia, lo que les permite centrarse en la participación y la satisfacción del cliente de forma más estratégica. Esto mejora la eficiencia y aumenta la felicidad del cliente, que está en el corazón de la misión de Trengo.

2. Agentes de IA en el comercio electrónico

Las plataformas de comercio electrónico utilizan cada vez más agentes de IA para mejorar la experiencia de compra. Estos agentes pueden realizar varias tareas para que las compras en línea sean más fluidas y personalizadas. Por ejemplo, pueden:

• Automatice el procesamiento de pedidos: Los agentes de IA pueden agilizar el proceso de pago realizando pedidos automáticamente y gestionando las actualizaciones de inventario.
• Realice el seguimiento y proporcione actualizaciones de los envíos: Pueden supervisar los envíos en tiempo real, enviar actualizaciones a los clientes y garantizar la transparencia durante todo el proceso de entrega.
• Facilite la búsqueda visual de productos: El reconocimiento de imágenes basado en IA permite a los clientes buscar productos mediante imágenes, lo que facilita encontrar lo que buscan.
• Envíe recordatorios sobre carritos abandonados: Los agentes de IA pueden recordar proactivamente a los clientes las compras inacabadas, lo que ayuda a reducir las tasas de abandono de carritos.
• Ofrecer recomendaciones de productos personalizadas: Al analizar el comportamiento y las preferencias de los clientes, los agentes de IA pueden sugerir productos relevantes, mejorando la experiencia general de compra y aumentando las ventas.

3. Agentes de IA en ventas y marketing

Los agentes de IA están revolucionando las ventas y el marketing mediante la automatización y optimización de los procesos clave. Estos agentes pueden:

• Crear listas de clientes potenciales: Pueden recopilar y organizar datos de clientes potenciales de forma eficiente, garantizando que los equipos de ventas dispongan de un flujo constante de clientes potenciales cualificados.
• Envíe comunicaciones personalizadas: Los agentes de IA pueden crear y enviar mensajes personalizados a los clientes potenciales, lo que aumenta el compromiso y las tasas de conversión.
• Cualificar clientes potenciales: Los agentes de IA a menudo pueden evaluar el potencial de los clientes potenciales y priorizar el seguimiento de forma más eficaz que los humanos, ahorrando tiempo y recursos.
• Elaboran estrategias y ejecutan campañas de marketing: Pueden analizar las tendencias del mercado, el comportamiento de los clientes y las actividades de la competencia para desarrollar y aplicar estrategias de marketing eficaces.
• Analice las actividades de la competencia: Los agentes de IA pueden supervisar los esfuerzos de marketing de los competidores, proporcionando información valiosa para mantenerse a la cabeza del mercado.

Por ejemplo, plataformas como Trengo pueden mejorar la generación de prospectos integrando agentes de IA que entienden las necesidades matizadas de los clientes. Al permitir a los usuarios definir criterios de búsqueda específicos, estos agentes pueden identificar y cualificar clientes potenciales con gran precisión, yendo más allá de las simples búsquedas de palabras clave para ofrecer resultados específicos. Esto no solo agiliza el proceso de ventas, sino que también garantiza que los esfuerzos de marketing estén más centrados y sean más eficaces, lo que conduce a un mejor compromiso del cliente y tasas de conversión.

4. Agentes de IA en la asistencia sanitaria

Los agentes de IA están transformando el sector sanitario al mejorar el diagnóstico, el tratamiento y la atención al paciente. En sanidad, los agentes de IA se utilizan para:

• Diagnosticar enfermedades: Pueden analizar síntomas e historiales médicos para ofrecer diagnósticos precisos, a menudo con mayor rapidez que los médicos humanos.
• Análisis de imágenes médicas: Los agentes de IA pueden interpretar radiografías, resonancias magnéticas y otras exploraciones para identificar anomalías, ayudando a los médicos a tomar decisiones más informadas.
• Creación de planes de tratamiento personalizados: Mediante el análisis de los datos y el historial médico del paciente, los agentes de IA pueden sugerir opciones de tratamiento a medida que mejoren los resultados del paciente.
• Asistencia en cirugías robóticas: Los agentes de IA pueden ayudar a los cirujanos a realizar procedimientos complejos con precisión, reduciendo los tiempos de recuperación y mejorando las tasas de éxito.

Por ejemplo, las herramientas de diagnóstico basadas en IA han demostrado una notable precisión en la detección de enfermedades. El agente de IA de Google, por ejemplo, alcanzó una alta sensibilidad en el diagnóstico del cáncer de piel, superando a menudo a los dermatólogos humanos. 

5. Vehículos autónomos

Los vehículos autónomos representan una de las aplicaciones más sofisticadas de los agentes de IA, ya que integran múltiples tipos para garantizar un funcionamiento seguro y eficiente. Estos vehículos utilizan:

• Agentes basados en la utilidad para la toma de decisiones, que equilibran factores como la seguridad, la velocidad y la eficiencia del combustible para optimizar los desplazamientos.
• Agentes basados en objetivos para la navegación, el establecimiento y la consecución de rutas y destinos específicos.
• Agentes reflejos basados en modelos para respuestas en tiempo real, que utilizan sensores para construir un modelo de su entorno y reaccionar ante acontecimientos inesperados.
• Agentes de aprendizaje para mejorar el rendimiento a lo largo del tiempo, adaptarse a nuevos escenarios y mejorar la seguridad y la eficiencia general del vehículo.

Por ejemplo, empresas como Waymo son pioneras en este campo, con coches autoconducidos ya operativos en ciudades como Phoenix, San Francisco y Los Ángeles. En una línea similar, los agentes de IA pueden ayudar a las empresas a agilizar procesos complejos mediante la integración de tecnologías similares, garantizando que las operaciones sean más eficientes y centradas en el cliente. Al aprovechar la IA de este modo, las empresas pueden centrarse en la innovación y la satisfacción del cliente, impulsando el crecimiento y el éxito en sus respectivos sectores.

6. Sistemas dinámicos de fijación de precios

Los sistemas de precios dinámicos, utilizados a menudo en servicios como las aplicaciones de viajes compartidos, funcionan con agentes de IA basados en servicios públicos. Estos agentes ajustan los precios en tiempo real en función de factores como la demanda, la competencia y el momento de la reserva. Por ejemplo, tu viaje en Uber puede costar más en hora punta o con mal tiempo porque el agente de IA ha analizado estas condiciones y ha ajustado el precio en consecuencia.

Esta estrategia de precios en tiempo real ayuda a las empresas a maximizar sus ingresos respondiendo a las cambiantes condiciones del mercado. Gracias a los agentes de IA, las empresas pueden garantizar que sus precios sean siempre competitivos y se ajusten a la demanda de los clientes, lo que se traduce en operaciones más eficientes y una mayor satisfacción de los clientes.

7. Agentes de IA en hostelería

Los agentes de IA transforman las experiencias de los huéspedes en el sector de la hostelería proporcionando servicios personalizados y eficientes. Estos agentes pueden:

• Agilice las solicitudes de servicio de habitaciones: Pueden procesar rápidamente los pedidos y garantizar una entrega puntual, mejorando la satisfacción de los huéspedes.
• Recomendar atracciones y servicios cercanos: Los agentes de IA pueden sugerir experiencias locales basadas en las preferencias de los huéspedes, ayudándoles a maximizar su estancia.
• Mejorar las ventas de los servicios del hotel: Mediante el análisis del comportamiento y las preferencias de los huéspedes, los agentes de IA pueden ofrecer mejoras o servicios relevantes, aumentando los ingresos de los hoteles.
• Ayudan al personal a coordinar las necesidades de los huéspedes: Pueden ayudar al personal del hotel a gestionar las peticiones de los huéspedes de forma más eficaz, garantizando que todos ellos se sientan bien atendidos.

Estos agentes de IA son especialmente valiosos porque son multilingües y están disponibles 24 horas al día, 7 días a la semana, lo que los hace ideales para empresas hoteleras globales que atienden a huéspedes de todo el mundo. Con los agentes de IA en la hostelería, los hoteles pueden ofrecer una experiencia más personalizada y fluida, lo que los distingue en un mercado competitivo.

8. Sistemas de recomendación de contenidos

Plataformas de streaming como Netflix y Spotify utilizan agentes de aprendizaje para ofrecer recomendaciones de contenidos personalizadas. Estos sistemas analizan el historial de visionado o escucha de los usuarios y se adaptan a las preferencias cambiantes a lo largo del tiempo. Al aprender continuamente del comportamiento de los usuarios, estos agentes de IA pueden sugerir películas, programas de televisión o música que tengan más probabilidades de interesar al usuario, mejorando su experiencia general de entretenimiento.

Por ejemplo, el motor de recomendaciones de Netflix utiliza la IA para analizar las interacciones de los usuarios, como las puntuaciones y el historial de visionado, para ofrecer sugerencias personalizadas. Esto aumenta el compromiso del usuario y ayuda a las plataformas a seguir siendo competitivas ofreciendo contenidos únicos y relevantes a sus usuarios. Mediante la integración de tecnologías de IA similares, las empresas pueden mejorar la satisfacción y la fidelidad de los clientes ofreciendo experiencias personalizadas que satisfagan las necesidades cambiantes de los usuarios.

9. IA en robots de fabricación

En el sector manufacturero, los agentes robóticos impulsados por IA están revolucionando los procesos de producción al realizar tareas como:

• Soldadura: Pueden soldar con precisión piezas de forma consistente y rápida, reduciendo el error humano.
• Pintura: Los agentes AI garantizan una aplicación uniforme de la pintura, manteniendo acabados de alta calidad.
• Montaje de piezas: Estos robots pueden ensamblar eficazmente componentes complejos, optimizando el tiempo de producción y manteniendo unos estándares de calidad constantes.

Mediante el uso de la IA en la fabricación, las empresas pueden mejorar significativamente la productividad y la fiabilidad. Por ejemplo, los robots con IA pueden trabajar las veinticuatro horas del día sin interrupciones, garantizando que las líneas de producción funcionen sin problemas y cumplan plazos ajustados. Esto aumenta la eficiencia y ayuda a mantener estándares de alta calidad, lo que es crucial para la satisfacción del cliente y la reputación de la marca.

10. Sistemas de domótica

Los sistemas de domótica se basan en agentes de inteligencia artificial que vigilan continuamente el entorno del hogar y se adaptan a él. Estos sistemas utilizan los datos de varios sensores para tomar decisiones que garanticen el confort y la eficiencia del hogar. Por ejemplo, un termostato puede detectar cambios de temperatura y ajustar la configuración en consecuencia. Del mismo modo, un sistema de iluminación puede detectar la oscuridad en el exterior -ya sea de noche o por una tormenta inesperada- y ajustar los niveles de iluminación en el interior de la casa.

Esta automatización inteligente requiere agentes de IA que anticipen los cambios ambientales y reaccionen ante ellos, lo que hace que las casas sean más inteligentes y respondan mejor a las necesidades de sus ocupantes. Al integrar la IA en los sistemas domésticos, los propietarios pueden disfrutar de un espacio vital más cómodo y eficiente desde el punto de vista energético, con ajustes automatizados que mejoran el confort y reducen el derroche de energía.

11. Agentes de IA de comercio financiero

Los agentes de IA para el comercio financiero son herramientas especializadas diseñadas para navegar por el complejo y dinámico mundo de los mercados financieros. A diferencia de los agentes de IA de uso general, se centran en analizar grandes cantidades de datos financieros, como las tendencias del mercado, el rendimiento de las acciones y las noticias económicas. Esto es crucial porque los mercados financieros operan a escala mundial y son muy susceptibles a los cambios rápidos.

Estos agentes de IA ofrecen una mejor toma de decisiones, una mejor gestión del riesgo y la posibilidad de obtener mayores rendimientos en comparación con el análisis manual. Automatizan tareas complejas como la optimización de carteras, la generación de estrategias de negociación y la detección de anomalías del mercado. Por ejemplo, las plataformas de negociación impulsadas por IA pueden analizar miles de valores en tiempo real para ofrecer a los usuarios perspectivas de inversión optimizadas. Al utilizar la IA en la negociación financiera, los inversores pueden tomar decisiones más informadas, reducir los riesgos y aumentar sus posibilidades de obtener mejores rendimientos.

Reflexiones finales

Desde la atención al cliente y el comercio electrónico hasta la asistencia sanitaria y los vehículos autónomos, los ejemplos de agentes de IA muestran su impacto en diversos sectores.

A medida que sigamos desarrollando y perfeccionando estas tecnologías, está claro que los agentes de IA desempeñarán un papel cada vez más importante en nuestra vida personal y profesional. Aunque persisten retos como la ética y la parcialidad, los beneficios potenciales de los agentes de IA son significativos. Las empresas especializadas en IA pueden aportar la experiencia necesaria para abordar estos retos con eficacia.

Comprender los agentes de IA es crucial para cualquier persona interesada en el futuro de la tecnología, ya sea un líder empresarial que busca optimizar las operaciones o un individuo curioso sobre el panorama digital. Los agentes de IA representan no solo un avance tecnológico, sino un cambio fundamental en nuestra forma de abordar la resolución de problemas y la toma de decisiones. Al adoptar los agentes de IA, las empresas pueden agilizar los procesos, mejorar la experiencia del cliente e impulsar la innovación, dando forma en última instancia a un futuro más eficiente y conectado.

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