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Los agentes de IA ya son actores claves en la automatización y la toma de decisiones en el universo corporativo. Expertos reunidos en el Foro UNIR analizaron cómo estas soluciones redefinen procesos, roles y estrategias en las organizaciones.
Los 7 puntos claves del Foro UNIR
- Del chatbot al agente: Los agentes no solo conversan, actúan y ejecutan procesos completos, integrándose en sistemas corporativos.
- Cambio de paradigma: Pasamos de automatizaciones rígidas a soluciones autónomas que razonan y toman decisiones.
- Arquitectura crítica: Modelo de lenguaje, orquestación, conexión con herramientas y memoria son piezas esenciales.
- Casos de uso reales: Onboarding, back-office, soporte IT, RRHH, análisis y reporting son áreas con ROI inmediato.
- Gobernanza y regulación: La autonomía exige trazabilidad, control y cumplimiento normativo.
- Competencias emergentes: Se demandan perfiles híbridos, con visión end-to-end y habilidades en prompt engineering.
- Estrategia antes que moda: Implementar IA donde aporte valor real, con pilotos y métricas claras.
El Foro UNIR ‘Agentes de IA: cómo transforman el trabajo de las empresas’ puso de relieve que los agentes inteligentes no son una moda pasajera, sino una pieza estratégica para la competitividad empresarial. “Pasamos de herramientas que esperan órdenes a compañeros digitales que proponen, actúan y se explican”, resumió Emiliano Pozuelo de Gracia, director académico en UNIR y experto en IA aplicada al mundo de las finanzas. La sesión evidenció que la adopción de estos sistemas implica un cambio cultural y organizativo tan profundo como el tecnológico.
El encuentro reunió a Emiliano Pozuelo de Gracia, director académico en UNIR y responsable de IA en Kutxabank y Cajasur; Felipe Sánchez García, CEO de WeCall, empresa líder en telefonía en la nube e inteligencia artificial conversacional; y Íñigo Sanz Egurrola, director de tecnología en Atmira. La periodista Ana Gugel moderó el foro.
Pozuelo explicó que la diferencia entre un chatbot y un agente de IA es radical: “Un chatbot se queda en la conversación. No entiende el proceso y no toca sistemas. Pero las empresas no solo quieren responder preguntas, quieren cerrar expedientes, reconciliar, abrir cuentas, resolver incidencias”. El agente, en cambio, percibe el contexto, razona y actúa para cumplir un objetivo, integrándose en los flujos corporativos y conectando con herramientas como ERP o CRM.
Este salto tecnológico implica pasar de automatizaciones rígidas a sistemas que toman decisiones en tiempo real. “Un RPA pulsa botones siempre que todo sea perfecto. Un agente analiza quién eres, aplica la política de seguridad y te devuelve la contraseña ya cambiada”, explicó Pozuelo. La clave está en la autonomía y la capacidad de aprendizaje: los agentes no improvisan, siguen estrategias de razonamiento y se ajustan según métricas.
Arquitectura y patrones: la inteligencia detrás del agente
La arquitectura típica de estas soluciones incluye cuatro piezas esenciales: un modelo de lenguaje como núcleo, la orquestación que implementa el bucle de pensar y actuar, la conexión con herramientas corporativas y la memoria para la trazabilidad. “En banca, esta capacidad de observación es esencial para auditoría y los reguladores”, subrayó Pozuelo. Frameworks como LangChain, Flowise o AutoGen facilitan la construcción de agentes sin partir de cero, mientras que servicios en la nube como Azure AI aceleran la implementación.
Los patrones más comunes son el ciclo “pienso, uso herramienta, observo resultado y vuelvo a pensar” y también el modelo planificador-ejecutor. “Lo importante no es el nombre del patrón, sino entender que el agente sigue una estrategia end-to-end”, insistió.
Casos de uso: del onboarding al análisis de riesgos
El foro mostró ejemplos concretos donde los agentes ya aportan valor:
- Onboarding bancario: extraen datos, verifican documentación y lanzan altas en sistemas, dejando a la persona la validación final.
- Back-office financiero: concilian facturas, detectan discrepancias y documentan decisiones.
- Incidencias IT: resuelven problemas simples y escalan los complejos.
- Recursos humanos: responden sobre nóminas, vacaciones y políticas internas.
- Toma de decisiones: integran datos internos y externos para generar informes con recomendaciones.
- Gestión de riesgos: monitorizan fuentes y lanzan alertas tempranas.
“Estamos ante una oportunidad estratégica: combinar talento humano y agentes para lograr organizaciones más rápidas, precisas y menos cansadas”, afirmó Pozuelo.
Retos y aprendizajes de la visión empresarial
Felipe Sánchez aportó la perspectiva de negocio: “Si eres una compañía grande que maneja millones de transacciones, necesitas asegurarte de que la idea no falle. Si falla, afectas al cliente, pierdes dinero y te enfrentas a problemas legales”. Para Sánchez, la clave está en empezar con pilotos y medir el ROI: “No implementes IA por moda. Hazlo donde impacte en el negocio: ventas, cobros y servicio al cliente”.
El CEO de WeCall advirtió sobre el error de centrarse solo en la tecnología: “Muchos proyectos fracasan porque se enfocan en la herramienta y no en la estrategia”. Y recordó la importancia del human in the loop: “La IA debe tener un fallback al humano para evitar la frustración del cliente”.
Íñigo Sanz coincidió en que el reto no es solo técnico, sino humano: “El 95% de los proyectos de IA fracasan por sobreexpectativas y falta de gestión del cambio”. Para el director de tecnología de Atmira, el éxito depende de equipos multidisciplinares y de una visión clara de integración: “No basta con probar ChatGPT y pensar que todo será igual en producción. Hay que involucrar negocio desde el día cero”, dijo
Sanz alertó sobre la gobernanza de agentes: “Actúan de forma autónoma y son no deterministas. Necesitamos modelos de control y regulación”. También subrayó la importancia de la privacidad: “Si el dato no puede salir de tu infraestructura, no uses servicios externos sin garantías. El futuro será de modelos privados y pequeños, desplegados en entornos seguros”.
Competencias y perfiles híbridos
El debate terminó con una reflexión sobre las habilidades. Pozuelo habló de la brecha entre perfiles clásicos y los que demanda la IA: “No es Python, es mentalidad end-to-end. Nace un nuevo rol: arquitecto de decisiones asistidas por IA”. Sánchez añadió la necesidad de expertos en prompt engineering y capacidad para experimentar. Sanz, por su parte, destacó la curiosidad y el criterio: “Las empresas necesitan gente inquieta que entienda el negocio y sepa cuándo confiar en la IA”.
Los ponentes coincidieron en que los agentes no son una moda pasajera, sino una evolución inevitable. “Hay demasiado dinero invertido. Esto va a pasar, como ocurrió con las puntocom”, concluyó Sánchez. Sin embargo, advirtieron sobre el riesgo de sobredimensionar el concepto: “Estamos verdes. Mañana puede salir una noticia que lo cambie todo”, señaló Sanz.
Entre las tendencias emergentes, se mencionó la creación de arquitecturas Agent Mesh, donde diferentes áreas desarrollan sus propios agentes bajo un modelo de gobernanza común. También se anticipa el auge de modelos pequeños y privados, adaptados a contextos específicos, y la integración de agentes en soluciones críticas como CRM y ERP.
El Foro UNIR dejó como conclusión que la IA agéntica no es un simple avance tecnológico, sino un cambio cultural y estratégico. Las empresas que sepan combinar talento humano y agentes inteligentes estarán mejor preparadas para un entorno donde la velocidad, la precisión y la adaptabilidad serán factores decisivos.
Los mensajes principales de los participantes
Emiliano Pozuelo de Gracia:
- “Los agentes de IA no son un juguete conversacional, sino una nueva forma de ejecutar procesos de negocio”.
- “El movimiento más inteligente no es poner agentes en todo, sino elegir procesos clave y aprender qué funciona”.
Felipe Sánchez García:
- “Muchos proyectos fracasan porque se enfocan en la tecnología y no en la estrategia del negocio”.
- “La IA debe tener un fallback al humano para evitar la frustración del cliente”.
Íñigo Sanz Egurrola:
- “El 95% de los proyectos de IA fracasan por sobreexpectativas y falta de gestión del cambio”.
- “Necesitamos gobernanza para agentes autónomos y no deterministas, además de garantizar la privacidad de los datos”.
- Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología
