Suscríbete al blog y recibe recomendaciones para
impulsar tu CX
Imagina que la inteligencia artificial es un vehículo. Durante años hemos conducido nosotros, con la IA como un amable copiloto que nos muestra los mapas y nos ofrece datos y consejos. Ahora, con la llegada de la Agentic AI, ese copiloto ha aprendido a conducir solo. Y no solo eso: puede elegir la mejor ruta, ajustar el destino si surgen obstáculos y, al final del viaje, incluso sugerir una parada en un lugar que no sabías ni que existía, pero que mejora definitivamente la experiencia.
Suena futurista, pero te contamos qué es, en qué se diferencia de la Generative AI (GenAI) y cómo se aplica en la vida real. Porque sí, ya forma parte de nuestro presente.
¿Qué es la Agentic AI?
La Agentic AI es la evolución natural de la inteligencia artificial y su desarrollo está profundamente conectado con el concepto de Deep Learning. Si hasta ahora estábamos acostumbrados a herramientas que necesitaban instrucciones detalladas o diagramas de flujo para funcionar correctamente, ahora hablamos de sistemas que pueden pensar, decidir y actuar por sí mismos.
En el contexto de la experiencia de cliente, la diferencia clave entre los bots con inteligencia artificial generativa tradicionales y la Agentic AI se encuentra, pues, en la autonomía. Esta nueva tecnología ya no necesita que un flujo le diga cada paso a seguir: actúa con iniciativa propia. Y es que ahora puede evaluar cada situación, tomar decisiones, planificar acciones y ejecutarlas con total habilidad incluso si estas implican interactuar con distintos sistemas de negocio, y todo ello sin intervención humana constante (solo actuaría en los casos complicados). Este concepto, conocido como agency, permite que la IA decida sus propios flujos de trabajo y los ejecute de manera completamente independiente.
Según Gartner®, en el año 2028 el 15 % de las decisiones cotidianas en el trabajo serán tomadas de forma autónoma por sistemas de Agentic AI. Con este avance, entramos en una nueva era donde la IA actúa como un colaborador proactivo, capaz de transformar la productividad y los modelos operativos tradicionales.
GenAI y Agentic AI: ¿Qué las diferencia?
Los conceptos GenAI y Agentic AI crecen a partir de una misma raíz pero su capacidad y su enfoque son muy distintos. Analizamos, a continuación, sus principales diferencias.
1. Resolviendo problemas: de pasos individuales a procesos completos
Los sistemas de GenAI son buenos en tareas específicas, como categorizar mensajes o responder preguntas concretas. Pero si necesitas una mano en un proceso más complejo, como gestionar una reclamación, tendrás que estar encima de cada paso: descomponer el mensaje del cliente, evaluar las imágenes, comprobar la cobertura… y luego decidir qué hacer. Todo esto con tu supervisión continua.
La Agentic AI, en cambio, toma las riendas. Esta tecnología puede completar por sí misma todo el proceso: no necesita que le digas qué debe hacer en cada momento, y eso es lo que lo hace tan especial y marca la enorme diferencia que va a transformar definitivamente la manera de operar en CX tal y como la conocemos hoy en día.
2. Autonomía y Agentic AI: del “dime qué hacer” al “yo me encargo”
Tal vez, la diferencia más importante sea la autonomía. Mientras que los sistemas tradicionales necesitan instrucciones humanas para funcionar, la Agentic AI es capaz de identificar cuándo actuar, decidir cuáles son los pasos adecuados y ejecutarlos sin necesidad de asistencia. Gracias a esta independencia y a su avanzada capacidad de razonamiento, estos sistemas pueden desenvolverse de forma proactiva, incluso en entornos que cambian constantemente.
3. Memoria y uso de herramientas: un salto en cuestión de adaptabilidad a negocio
Otra limitación clave de los sistemas tradicionales es su falta de memoria a largo plazo y su capacidad limitada para usar herramientas externas. En cambio, la Agentic AI es lo que se denomina ‘stateful’: puede mantener el contexto durante días, semanas o incluso más tiempo, lo que le permite aprender de forma automática y mejorar su rendimiento con cada interacción. Además, utiliza APIs y bases de conocimiento para tomar decisiones informadas, lo que la hace aún más resolutiva y eficiente.
Aplicaciones prácticas y el cambio en la dinámica empresarial en CX
La Agentic AI tiene la capacidad de automatizar flujos de trabajo completos. ¿Cómo? Personalizando cada interacción. Es capaz de analizar el historial de compras, evaluar y predecir comportamientos, y ofrecer recomendaciones o seguimientos. Como resultado tendremos clientes más fieles y satisfechos y mejores resultados para la empresa.
Estas son algunas aplicaciones prácticas que lo demuestran:
1. Automatización con toque humano en campañas promocionales de telecomunicaciones
En el competitivo sector de los operadores de telecomunicaciones, los agentes virtuales dotados de tecnología Agentic AI están rompiendo moldes. Son capaces de gestionar campañas de marketing telefónico de principio a fin, y lo hacen con un toque de humanidad que cuesta creer (aquí un ejemplo).
¿Cómo lo logran? Gracias a su capacidad de personalizar cada conversación al instante. A pesar de contar con un guion de referencia, no son rígidos sino que adaptan su mensaje según la interacción con el cliente y a partir de la información que extraen de sus bases de conocimiento y sistemas de negocio. De esta forma, logran que la conversación en llamada sea empática y suene natural, a lo que se añade el realismo de las voces y regionalismos (más de 200 idiomas en el caso de Inconcert), permitiendo perfilar cada campaña promocional en función del mercado y cliente objetivo.
2. Gestión de seguros más ágil
Vamos a suponer que un cliente de una compañía aseguradora reporta un incidente a través de un correo electrónico, en el que adjunta fotos del daño. Sin necesidad de que ninguna persona intervenga, un agente virtual IA basado en Agentic AI puede:
- Analizar el mensaje y clasificarlo según su contenido.
- Extraer datos estructurados de los documentos adjuntos (como imágenes y PDFs).
- Consultar bases de datos internas para verificar la información del cliente y los términos de la póliza.
- Solicitar datos adicionales si es necesario, manteniendo el contexto de la interacción.
- Calcular el reembolso y actualizar el estado de la reclamación en el sistema.
En resumen, estaríamos agilizando el proceso y mejorando de manera significativa la experiencia del cliente, que encontraría una solución a su problema o preocupación en cuestión de minutos.
3. Optimización en el sector del transporte
En la industria del transporte que tanto afecta al sector retail y a la gestión de e-commerce, los agentes con Agentic AI ya están resolviendo problemas complejos como localizar envíos perdidos. Por ejemplo, si un paquete se extravía o el cliente lo notifica, el agente puede comunicarse de manera automática con transportistas, almacenes y clientes hasta dar con su localización. Y, si no se encuentra una solución, el sistema puede gestionar la reclamación correspondiente con el socio responsable, sin necesidad de intervención humana.
Entramos en la era de la autonomía inteligente aplicada a customer experience
Con todo lo visto hasta ahora no es de extrañar que la Agentic AI se perfile como un nuevo paradigma que cambia, una vez más, nuestra manera de interactuar con las empresas y la forma en la que esta tecnología se integra en la gestión del CX para inaugurar una nueva realidad operativa.
Aprender a sacarle el máximo partido es casi una obligación para todas aquellas compañías que quieran crecer en un mercado cada vez más competitivo, en el que la autonomía inteligente va a marcar el ritmo del progreso. Hacer uso —o no— de sus ventajas puede ser el punto de inflexión entre evolucionar junto al mercado o quedarse rezagadas.
Sea como sea, la Agentic AI no es el destino final, sino el comienzo de un viaje hacia un mañana más autónomo, inteligente y conectado. ¿Estamos preparados para dejarle el volante? Sin duda, el futuro pinta muy emocionante…