Los agentes digitales son sistemas de software diseñados para realizar tareas específicas, interactuar con personas y conectarse con múltiples plataformas y aplicaciones empresariales. A diferencia de las herramientas de automatización tradicionales, estos agentes cuentan con capacidades avanzadas de razonamiento y aprendizaje que les permiten adaptarse a diferentes escenarios y actuar de forma dinámica según las necesidades de cada organización.
Su funcionamiento se basa en Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés), que les permiten comprender instrucciones, interpretar información contextual y responder de forma coherente a solicitudes complejas. Gracias al aprendizaje automático, pueden analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificar patrones, generar recomendaciones y determinar cuándo utilizar herramientas o sistemas externos para completar una tarea, sin requerir supervisión constante.
El potencial de esta tecnología está impulsando un crecimiento acelerado del mercado. Actualmente, la industria global de agentes digitales está valorada en aproximadamente 7.380 millones de dólares y se proyecta que alcance los 47.100 millones de dólares para 2030, impulsada por una tasa de crecimiento anual compuesta cercana al 45%.
Para las organizaciones, la adopción de agentes digitales representa una oportunidad para incrementar la productividad, optimizar recursos y acelerar la toma de decisiones. Al asumir procesos repetitivos o de alta complejidad operativa, estos sistemas permiten que los colaboradores concentren sus esfuerzos en actividades de innovación, estrategia y generación de valor.
Las aplicaciones son cada vez más amplias y abarcan áreas como atención al cliente, automatización de procesos de Tecnologías de la Información (TI), generación de código, análisis documental, gestión de conocimiento corporativo y soporte especializado para distintas funciones de negocio. Entre los principales beneficios destacan:
• Respuesta en tiempo real basada en el contexto de cada interacción.
• Optimización de procesos y automatización de flujos de trabajo complejos.
• Mayor precisión en la toma de decisiones gracias al análisis de datos confiables.
• Reducción de tiempos operativos y mejora de la experiencia de usuarios y colaboradores.
En este contexto, GBM impulsa su práctica de Inteligencia Artificial, GIA (GBM Inteligencia Artificial), una propuesta desarrollada con el respaldo tecnológico de IBM que integra capacidades avanzadas de inteligencia artificial, automatización y analítica para acelerar la transformación digital de las organizaciones. A través de esta iniciativa, GBM e IBM llevan la Inteligencia Artificial de la experimentación a la realidad operativa mediante decisiones inteligentes, ejecución con agentes y gobierno escalable, permitiendo a las empresas adoptar estas capacidades de forma segura, rápida y alineada con sus objetivos de negocio. Como parte de esta oferta, la compañía pone a disposición un portafolio de 17 agentes digitales diseñados para implementarse rápidamente en entornos empresariales reales.
“A diferencia de los proyectos experimentales o pruebas de concepto, estas soluciones están preparadas para integrarse con los sistemas y datos existentes de una organización en cuestión de semanas. Nuestro objetivo es que la inteligencia artificial deje de ser una promesa y se convierta en una capacidad operativa tangible que genere resultados medibles para el negocio”, explicó Dany Estéves, gerente regional de Práctica de Digital Solutions para GBM.
Los agentes digitales de GIA están agrupados en siete áreas estratégicas: experiencia y servicio al cliente, productividad empresarial y gestión del conocimiento, operaciones corporativas, ventas y desarrollo comercial, legal, cumplimiento y gestión de riesgos, servicios financieros y seguros. En cada una de estas categorías existen múltiples agentes especializados que pueden adaptarse a las necesidades específicas de cada organización.
Estos agentes pueden responder a desafíos específicos de distintos sectores. En banca y servicios financieros, por ejemplo, ayudan a optimizar procesos de evaluación crediticia, detección de fraude y gestión de riesgos mediante modelos avanzados de análisis de datos. En retail y telecomunicaciones, permiten atender de forma automática altos volúmenes de consultas mediante agentes multicanal disponibles 24/7, reduciendo tiempos de espera y mejorando la experiencia del cliente. Asimismo, en sectores como gobierno y salud, contribuyen a agilizar trámites, gestionar documentación y optimizar la atención de reclamos, reduciendo tiempos de respuesta y aumentando la eficiencia operativa.
Además de acelerar la adopción de inteligencia artificial, estas soluciones han sido diseñadas bajo una arquitectura empresarial que prioriza la escalabilidad, la gobernanza de datos y modelos, así como la trazabilidad de las decisiones asistidas por IA, aspectos fundamentales para empresas que operan en sectores altamente regulados o entornos de alta competitividad.
“Las organizaciones necesitan incorporar inteligencia artificial de forma segura, escalable y alineada con sus objetivos de negocio. Por eso desarrollamos una oferta que simplifica la adopción de esta tecnología y permite implementar capacidades que generan valor desde las primeras etapas. A través de la combinación de agentes digitales, analítica avanzada y gobierno de datos, ayudamos a las empresas a mejorar decisiones críticas relacionadas con fraude, riesgo y generación de reportes, conectando sus datos con inteligencia real y medible, sin necesidad de desarrollar soluciones desde cero”, concluyó Estéves.
