La Agentic AI representa una nueva etapa en la historia de la inteligencia artificial, donde los sistemas ya no se limitan a ejecutar instrucciones, sino que razonan, deciden y colaboran para maximizar la eficiencia y la precisión en los procesos de negocio.
En lugar de enfocarse únicamente en la interacción con los usuarios, la atención se desplaza hacia sistemas capaces de coordinar múltiples agentes autónomos que operan en conjunto para ejecutar tareas críticas en sectores como finanzas, seguros y operaciones comerciales.
¿Qué es Agentic AI?
La Agentic AI se basa en la creación de agentes digitales especializados, capaces de ejecutar tareas de forma independiente y tomar decisiones informadas dentro de objetivos definidos. Estos agentes no se limitan a procesar información: comprenden contextos, establecen planes de acción y colaboran con otros sistemas o con humanos para alcanzar resultados medibles.
A diferencia de la AI tradicional, la Agentic AI se concibe como un ecosistema dinámico donde cada agente puede aprender, adaptarse y contribuir al resultado global.
El ABC: conceptos básicos de Agentic AI
A de Autonomía
Es la capacidad de los agentes para operar con mínima intervención humana. Pueden detectar un problema, proponer una solución y ejecutarla, aunque en la práctica muchas implementaciones actuales aún requieren supervisión o intervención en casos excepcionales. Este matiz es clave para mantener control y trazabilidad sobre los resultados
B de Búsqueda
Los agentes aprenden mediante la exploración de su entorno y el análisis de resultados. Esto les permite adaptarse a nuevas condiciones, detectar patrones emergentes y mejorar su desempeño sin necesidad de reprogramación manual, siempre dentro de límites definidos por el negocio.
C de Coordinación
La verdadera potencia surge cuando múltiples agentes cooperan y comparten información en tiempo real. La coordinación entre agentes permite construir redes distribuidas de decisión, donde cada unidad contribuye a la eficiencia colectiva.
Agente único vs. sistemas multiagente
Si bien un agente AI puede manejar tareas complejas, cuando se le asignan demasiadas responsabilidades al mismo tiempo, su rendimiento se degrada. A medida que aumenta la cantidad de procesos que gestiona, también lo hace su margen de error, afectando la precisión y eficiencia de los resultados.
¿Cuál es la diferencia de los sistemas multiagente? En lugar de depender de un solo modelo que intenta hacer todo, estos sistemas dividen las tareas entre diferentes agentes especializados, permitiendo que cada uno se enfoque en una función específica y optimice su desempeño.
¿Qué beneficios presenta este tipo de sistema?
- Mayor eficiencia: Al distribuir tareas entre agentes especializados, se evita la sobrecarga de un único modelo, mejorando el tiempo de respuesta y la precisión.
- Reducción de errores: Cada agente se enfoca en una tarea concreta, disminuyendo la posibilidad de fallos por sobrecarga de información.
- Escalabilidad: Se pueden agregar nuevos agentes según las necesidades del negocio, sin afectar el rendimiento del sistema.
- Optimización de recursos: Se aprovecha mejor la capacidad computacional al distribuir procesos de manera más equitativa.
- Automatización avanzada: Permiten la ejecución de procesos complejos de principio a fin.
Colaboración entre agentes
La clave para un sistema multiagente eficiente no es solo la especialización de cada agente, sino su capacidad de colaboración y orquestación dentro del ecosistema empresarial. Para lograrlo, las empresas deben contar con:
- Infraestructura tecnológica adecuada: Integraciones fluidas con bases de datos, APIs y herramientas de gestión empresarial.
- Mecanismos de comunicación entre agentes: Protocolos que permitan compartir información y tomar decisiones coordinadas en tiempo real.
- Supervisión y aprendizaje continuo: Sistemas que evalúen el desempeño de cada agente y ajusten sus modelos según nuevas condiciones del negocio.
Un sistema bien orquestado no solo mejora la eficiencia, sino que también garantiza mayor confiabilidad en los resultados generados por los agentes AI.
El agente Orquestador
En un sistema eficiente existe una figura clave: el Agente Orquestador. Este agente no ejecuta tareas específicas del negocio, sino que coordina la interacción entre los demás agentes especializados, asegurando que el flujo de trabajo general se mantenga alineado con los objetivos empresariales.
El Agente Orquestador actúa como el “director de orquesta” del ecosistema AI. Recibe la solicitud del usuario o de otro sistema, define qué agentes deben intervenir, en qué orden, y supervisa la ejecución completa del proceso. Además, gestiona excepciones, reasigna tareas si un agente falla y asegura que todos los resultados parciales se integren correctamente para ofrecer una respuesta coherente y eficaz.
Este rol es fundamental para evitar cuellos de botella, prevenir redundancias y garantizar que el sistema funcione como una unidad sincronizada. Un buen orquestador permite que múltiples agentes colaboren de manera armónica, incluso cuando operan sobre sistemas dispares o procesos altamente complejos.
Desafíos y consideraciones clave
Si bien los sistemas multiagente ofrecen múltiples ventajas, su implementación requiere superar ciertos desafíos:
- Gestión de datos: Asegurar que cada agente acceda a información actualizada y relevante sin generar redundancias o inconsistencias.
- Ciberseguridad: Proteger la comunicación y los procesos entre agentes para evitar vulnerabilidades en la infraestructura.
- Adaptabilidad: Diseñar sistemas que puedan evolucionar a medida que cambian las necesidades del negocio y surgen nuevas tecnologías.
Las empresas que aborden estos desafíos de manera estratégica podrán aprovechar al máximo el potencial de la AI en sus procesos.
Agentic AI en la industria FSI
La industria FSI se beneficia del uso de Agentes AI, especialmente en procesos que requieren validaciones minuciosas y toma de decisiones basada en múltiples variables. En la suscripción de pólizas, por ejemplo, un agente AI puede dedicarse a revisar y validar documentos proporcionados por el cliente, mientras que otro analiza riesgos basándose en datos históricos y modelos predictivos. Un tercer agente puede calcular tarifas personalizadas en función del perfil del asegurado y los factores de riesgo asociados.
Algo similar ocurre en la gestión de siniestros. Mientras un agente revisa las solicitudes de indemnización, otro puede evaluar la consistencia de la información proporcionada, detectando posibles fraudes. A su vez, un tercer agente puede acelerar la liquidación de pagos en casos que cumplan con todos los requisitos predefinidos, reduciendo los tiempos de espera para los asegurados.
Este modelo no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también fortalece la seguridad y confiabilidad de los procesos.
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