La pregunta ya no es si vas a usarlo, sino cuándo y para qué parte de tu negocio será más rentable empezar

Imaginá por un momento que le pedís a tu asistente virtual algo más que un dato: “Buscá competidores que hayan lanzado productos parecidos al nuestro en los últimos seis meses, compará precios y prepará un breve informe con riesgos y oportunidades”.

Un minuto después recibís un memo ordenado, con enlaces a fuentes y un par de diapositivas listas para mostrar. Ese salto —de la respuesta a la ejecución autónoma de tareas— es el corazón de la nueva Inteligencia Artificial en “modo agente” que OpenAI, entre otros, acaba de mostrar públicamente.

¿Qué cambia frente a los modelos que ya conocemos?

Los grandes modelos de lenguaje (LLMs) como ChatGPT, Gemini o Claude funcionan, de forma simplificada, “adivinando” la siguiente palabra en una conversación. Son brillantes hablando, pero dependen de que el usuario guíe cada paso. Un agente añade una capa decisiva: autonomía orientada a objetivos. En lugar de limitarse a contestar, puede:

• Investigar en la web o en bases de datos internas.
• Planificar la secuencia de acciones más lógica.
• Ejecutar esas acciones con herramientas de software (un navegador, una hoja de cálculo, la API de tu CRM).
• Entregar el resultado en el formato que mejor sirva: texto, tabla, presentación o código.

La diferencia práctica es similar a contratar a un pasante que hace el trabajo “manual” versus un analista senior que entiende la meta, decide cómo llegar y reporta conclusiones.

Cómo funciona, sin tecnicismos

Los agentes combinan tres técnicas:

• Autosupervisión (la base de los LLM).
• Aprendizaje por refuerzo: durante el entrenamiento reciben “premios” cuando una acción acerca al objetivo y “castigos” cuando se aleja.
• Herramientas externas: un “computador virtual” donde pueden navegar, ejecutar código o usar APIs.

Cuando le planteás una tarea, el agente la descompone en subtareas (“buscar datos”, “filtrar relevancia”, “volcar en PowerPoint”) y avanza paso a paso, midiendo si lo que hace lo acerca a la meta. El resultado final se revisa con feedback humano para mejorar la próxima vez. Así aprende a trabajar como lo haría un colaborador novato que gana experiencia.

Tres usos empresariales que ya son viables

• Análisis de mercado express. El agente lee reportes públicos, blogs sectoriales y redes sociales, extrae cifras clave y devuelve un comparativo con alertas de tendencias emergentes. Perfecto para pymes sin equipo de inteligencia competitiva.
• Automatización de flujos de ventas. Conecta tu CRM y tu bandeja de entrada. Puede detectar correos de clientes que piden una demo, generar la respuesta personalizada, agendar la reunión en tu calendario y actualizar la oportunidad en el pipeline.
• Gestión de cadena de suministro. Vigila precios de insumos en portales mayoristas, genera órdenes de compra cuando detecta niveles mínimos de stock y avisa si algún proveedor se retrasa. No reemplaza al responsable de compras, pero libera horas de seguimiento y reduce errores.

¿Cómo experimentar hoy?

• ChatGPT Agent (versión beta) está llegando de forma escalonada a los planes Plus y Pro (OpenAI). Si te aparece el modo “agent”, probalo con tareas acotadas: “Creá un resumen de mis reuniones para la semana y añadí la noticia más reciente de cada cliente”.
• Herramientas open‑source como Auto‑GPT requieren algo de instalación, pero permiten montar un agente personalizado en una computadora propia. Ideal para proyectos piloto sin exponer datos sensibles.
• Plataformas SaaS verticales (marketing, RR HH, finanzas) ya incorporan agentes preconfigurados. Suscripción mediante, podés delegar la preparación de reportes o la creación de campañas.

Recomendación: empezá con procesos de bajo riesgo —investigación de mercado, borradores internos, clasificación de documentos— y revisá siempre los resultados. Los agentes aún cometen errores y no es buena idea soltarlos sobre información confidencial sin controles.

Buenas prácticas de adopción

• Definí objetivos claros: el agente trabaja mejor con metas concretas (“preparar informe x”) que con pedidos vagos (“hacé algo creativo”).
• Supervisá la primera versión: revisá outputs, corregí enfoques y enseñale los criterios de calidad de tu empresa.
• Poné límites técnicos: acceso solo a las carpetas o APIs necesarias. Así evitás que navegue donde no debe.
• Mantené trazabilidad: guardá logs de las acciones que realiza. Sirven para auditoría y para depurar fallas.

Mirando al futuro cercano

En 2023 democratizamos el acceso a la IA conversacional. En 2025 empezamos a democratizar algo aún más valioso: la capacidad de ejecutar trabajo complejo sin intervención humana directa. Esto no elimina puestos; cambia la naturaleza del trabajo. Las horas liberadas de tareas mecánicas se pueden redirigir a la estrategia, la creatividad y la relación con clientes.

Las organizaciones que se animen a experimentar temprano, con un enfoque de “ensayo y aprendizaje controlado”, sacarán ventaja. La pregunta ya no es si vas a usar IA en modo agente, sino cuándo y para qué parte de tu negocio será más rentable empezar.

Empezá por un proyecto piloto, medí resultados y, sobre todo, aprendé rápido. El agente ideal no es uno que haga magia, sino el que, paso a paso, se convierte en el mejor asistente que tu equipo jamás tuvo.

El autor es Director de Ingeniería en IA de Ucema