Cómo los agentes inteligentes están evolucionando de asistentes conversacionales a sistemas autónomos capaces de ejecutar decisiones, interactuar con sistemas empresariales y transformar operaciones.
La inteligencia artificial aplicada dejó de centrarse en el «qué puede hacer» para enfocarse en el «cómo lo hace dentro del negocio». En ese tránsito, los agentes de IA han pasado de ser asistentes conversacionales básicos a convertirse en motores de automatización y decisión que ya están operando en flujos críticos dentro de empresas de todos los tamaños.
Esta transformación no se explica solo desde la tecnología,sino que esponde a un cambio de enfoque: pasar de soluciones que replican tareas humanas a plataformas que amplifican la capacidad operativa del equipo, reducen fricción y actúan de forma contextual, autónoma y confiable.
Un ejemplo de esta visión lo presentó Leonardo Landaeta, AI Commercial Lead de Google Cloud para la región Multi Country Region LATAM, durante su ponencia «Agentes de IA potenciados por la innovación de Google» en el Congreso América Digital 2025, donde compartió cómo estas soluciones están siendo implementadas con impacto real en sectores clave de la economía.
IA que actúa, no solo asiste
El modelo de «copiloto» —un agente que acompaña al usuario y automatiza tareas tácticas— está evolucionando hacia agentes autónomos que ejecutan acciones, interpretan datos y operan dentro de ecosistemas empresariales complejos.
Estos sistemas no se limitan a dar recomendaciones, sino que son capaces de:
- Consultar información dispersa en múltiples plataformas
- Tomar decisiones basadas en reglas, contexto y aprendizaje previo
- Activar flujos completos dentro de procesos de negocio
- Colaborar con otros agentes para gestionar tareas de múltiples etapas
A diferencia de la automatización tradicional, estos agentes no requieren que cada paso esté predefinido. Pueden adaptarse, corregir, proponer alternativas y retroalimentarse, lo que los convierte en actores activos dentro de la arquitectura operativa.
Modularidad, interoperabilidad y escalabilidad
Uno de los elementos diferenciales de los agentes construidos sobre la infraestructura de Google Cloud es su modularidad y capacidad de integración con sistemas existentes, incluyendo arquitecturas híbridas, entornos legados y aplicaciones SaaS empresariales.
Este enfoque permite a las empresas escalar su adopción de IA sin rediseñar toda su infraestructura. Cada agente cumple una función específica —desde análisis documental hasta seguimiento de órdenes o automatización financiera— y puede trabajar en conjunto con otros agentes, formando un ecosistema colaborativo de inteligencia aplicada.
La interoperabilidad, en este sentido, deja de ser un ideal y se vuelve una práctica tangible: se automatizan procesos con impacto, sin desconectar a las personas ni a los sistemas heredados que todavía cumplen funciones clave.
La variable crítica: datos con gobernanza
No hay agentes inteligentes sin datos relevantes. Pero no se trata solo de volumen: la calidad, trazabilidad y privacidad de los datos definen el nivel de confianza que un agente puede ofrecer.
Google propone marcos de gobernanza que permiten a las empresas mantener el control sobre los datos que alimentan a sus agentes, asegurando cumplimiento normativo, transparencia operativa y una base sólida para el aprendizaje continuo. Esto es especialmente importante en industrias reguladas o con flujos sensibles (como banca, salud o servicios públicos).
La IA es tan buena como los datos que recibe, y tan confiable como el marco que la regula.
Agentes que transforman, no que reemplazan
Uno de los mensajes más contundentes de la ponencia fue que la IA no está diseñada para reemplazar a las personas, sino para cambiar cómo trabajan, qué decisiones toman y qué tareas dejan de consumir tiempo valioso.
Los agentes bien diseñados permiten:
- Liberar tiempo operativo para tareas estratégicas
- Aumentar la calidad y velocidad de las decisiones
- Mejorar la experiencia de cliente y la eficiencia de procesos internos
- Hacer visible lo que antes estaba disperso o enterrado en datos
Y lo hacen sin alterar el modelo de negocio, porque la arquitectura está pensada para integrarse, no para imponer ruptura.
IA aplicada con propósito y arquitectura
La evolución de los agentes de IA marca una transición importante: de asistentes conversacionales a arquitectos invisibles del cambio operativo. Su valor no está en hablar como humanos, sino en pensar y ejecutar como parte del negocio.El reto para las organizaciones no es adoptar IA, sino hacerlo con propósito, visión técnica y gobernanza empresarial. Porque los agentes ya existen. Lo que define su impacto es cómo se diseñan, para quién trabajan y con qué nivel de confianza se integran al ecosistema real de cada compañía.