Tenga cuidado con el caso: el lavado del agente expone: ¡el problema de marketing que pone en peligro sus proyectos de IA!
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Publicado el 27 de junio de 2025 / Actualización de: 27 de junio de 2025 - Autor: Konrad Wolfenstein
Tenga cuidado con el caso: el lavado del agente expone: ¡el problema de marketing que pone en peligro sus proyectos de IA! - Imagen: xpert.digital
Autonomía versus automatización: la diferencia decisiva que salva su proyecto de IA
Invierte correctamente: cómo reconocer agentes de IA reales y evitar fallas costosas
El rápido desarrollo de la inteligencia artificial ha llevado a un fenómeno notable que da forma a la industria de la tecnología y al mundo corporativo por igual: el lavado de agentes calificado. Este problema de marketing es uno de los desafíos más importantes para las empresas que desean implementar agentes reales de IA y contribuye significativamente a la confusión y altas tasas de fracaso en proyectos de IA.
Adecuado para:
Comprender el problema del lavado de agentes
Agent Washing describe una práctica generalizada en la industria de la tecnología, en la que los proveedores comercializan estratégicamente las tecnologías existentes como el asistente de IA, la automatización de procesos basada en robots o los chatbots como soluciones supuestamente basadas en agentes. Este cambio de nombre tiene lugar a pesar del hecho de que estos sistemas a menudo carecen de las características decisivas de los agentes reales de IA. Gartner, la reconocida compañía de consultoría, estima que los miles de proveedores solo ofrecen alrededor de 130 tecnologías de IA basadas en agentes auténticos.
Esta práctica no surgió por accidente, pero sigue un patrón de marketing establecido que ya se ha observado en otras áreas. Similar al lavado verde, en el que la compañía presta una imagen ecológica sin la base apropiada, los proveedores de tecnología del lavado de agentes intentan beneficiarse de la exageración actual para hacer agente de IA sin realizar las inversiones necesarias en tecnología de agentes reales.
Diferencias fundamentales entre agentes de IA reales y sistemas convencionales
Para comprender completamente el problema del lavado de agentes, es esencial capturar las diferencias fundamentales entre los agentes de IA auténticos y las soluciones de automatización tradicionales. Los agentes reales de IA se caracterizan por varias características clave que los distinguen fundamentalmente de los sistemas convencionales.
Autonomía y habilidades de decisión
Mientras que las herramientas de automatización tradicionales como la automatización de procesos robóticos (RPA) siguen reglas estrictamente predefinidas, los agentes de IA reales tienen la capacidad de tomar decisiones autónomas. Puede analizar grandes cantidades de datos en tiempo real, reconocer patrones y tomar decisiones bien fundadas basadas en estos hallazgos sin supervisión humana constante. Esta autonomía le permite reaccionar adecuadamente en situaciones impredecibles y adaptar sus estrategias en consecuencia.
Aprendizaje y adaptabilidad
Otra característica crucial de los agentes de IA reales es su capacidad de aprendizaje continuo. A diferencia de los sistemas basados regulares que permanecen estáticos, los agentes de IA analizan datos históricos, reconocen las tendencias y dibujan el conocimiento de grandes conjuntos de datos. Este proceso de aprendizaje continuo le permite adaptarse a la nueva información y refinar su rendimiento, lo que hace que sea cada vez más eficiente y más preciso con el tiempo.
Comprensión y flexibilidad del contexto
Si bien los chatbots convencionales siguen en gran medida los diálogos basados en regularidad y se limitan a responder preguntas predefinidas, los agentes de IA reales pueden argumentar y comprender relaciones complejas. No solo puede procesar datos estructurados como tablas, sino también analizar información no estructurada, como correos electrónicos o documentos en contexto. Esta capacidad le permite seguir instrucciones matizadas en períodos más largos y lograr objetivos comerciales complejos de forma independiente.
Efectos del agente lavado en las empresas
El lavado de agentes conduce a consecuencias negativas de gran alcance para las empresas que desean implementar soluciones de IA reales. La práctica crea expectativas poco realistas para los tomadores de decisiones que creen que ya adquieren tecnología de agentes maduros, mientras que en realidad solo reciben herramientas de automatización extendidas. Esta discrepancia entre la expectativa y la realidad contribuye significativamente a las altas tasas de falla en los proyectos de IA.
Consecuencias económicas y un desperdicio de recursos
Gartner predice que más del 40 por ciento de todos los proyectos en el campo del agente AI se suspenderán a fines de 2027. Las principales causas de esto son los costos aumentados, ventajas económicas poco claras y medidas inadecuadas para controlar el control de riesgos. Anushree Verma, analista directora senior de Gartner, explica que la mayoría de estos proyectos todavía están en una fase temprana y, a menudo, se han creado como experimentos o pruebas de conceptos por la exageración actual.
Técnicamente, los modelos subyacentes a menudo aún no son lo suficientemente maduros como para proporcionar los servicios prometidos. No tienen la capacidad necesaria para actuar para lograr objetivos comerciales complejos de forma independiente, ni pueden seguir instrucciones matizadas durante mucho tiempo. Estos límites técnicos significan que muchas soluciones anunciadas como soluciones basadas en el agente no ofrecen una ventaja sustancial o un retorno real de la inversión.
Pérdida de confianza y distorsión del mercado
El lavado de agentes no solo conduce a pérdidas económicas inmediatas, sino que también puede socavar la confianza en las tecnologías de IA a largo plazo. Las empresas que tienen experiencias decepcionantes con supuestos agentes de IA pueden estar más reservadas en la adopción de soluciones de IA reales en el futuro. Esto puede ralentizar todo el desarrollo de la industria e inhibir la innovación.
Adecuado para:
Características técnicas de demarcación e identificación
Para identificar y evitar el lavado de agentes, es crucial comprender las diferencias técnicas entre las diferentes tecnologías de automatización y reconocer agentes de IA reales.
Automatización de procesos robóticos (RPA) versus agente AI
Los sistemas RPA están diseñados para automatizar tareas regulares y repetidas. Imitan acciones humanas para leer y procesar datos estructurados, pero solo pueden actuar en situaciones claramente definidas. Tan pronto como se encuentre con una situación que se desvía de la norma, no puede adaptarse automáticamente y tiene que alertar a un agente humano.
Los agentes de IA, por otro lado, pueden llevar a cabo tareas múltiples y adaptarse a situaciones inesperadas gracias a su capacidad de toma de decisiones. Van más allá de la automatización básica y se convierten en unidades dinámicas de resolución de problemas que pueden continuar el proceso de forma independiente, incluso si las cosas no son las esperadas.
Chatbots versus agentes de IA reales
Los chatbots convencionales solo pueden responder al usuario y reenviar información a un agente humano. Sus opciones de respuesta a menudo se basan en scripts prefabricados o procesamiento del lenguaje natural, lo que limita significativamente sus beneficios. Solo puede reaccionar, pero no actúe de manera proactiva ni tome decisiones complejas.
Los verdaderos agentes de IA, por otro lado, reconocen problemas, encuentran soluciones e implementan automáticamente. Puede discutir, tomar decisiones relacionadas con el contexto y llevar a cabo acciones de forma independiente sin tener diálogos o configuraciones regulares.
Automatización de procesos de agente (APA) como tecnología futura
La automatización de procesos de agente representa el próximo nivel evolutivo de automatización. A diferencia de las herramientas de automatización convencionales, los sistemas APA pueden llevar a cabo la automatización de procesos específicos de los agentes de IA autónomos. Varios agentes realizan tareas de fases múltiples y están coordinados por una capa de orquestación, lo que permite la automatización flexible y adaptable.
Dinámica del mercado y desarrollo de la industria
El mercado para los agentes de IA actualmente está experimentando una fase de crecimiento intensivo, que, sin embargo, se caracteriza por la incertidumbre y la exageración. Una encuesta de Gartner menos de 3,412 participantes de un seminario web muestra claramente la situación actual del mercado: el 19 por ciento de los encuestados indicó que su compañía ya había invertido significativamente en el agente AGI, mientras que el 42 por ciento informó inversiones bastante cuidadosas.
Comportamiento de inversión y madurez del mercado
Las cifras ilustran una situación de mercado dividida: mientras que una proporción considerable de empresas ya ha invertido o está planeando inversiones, el 31 por ciento de los encuestados están indecisos o esperan. Esta renuencia está completamente justificada, dado el hecho de que muchas de las ofertas disponibles actualmente no proporcionan las ventajas prometidas.
Sin embargo, Gartner predice un considerable potencial de crecimiento para soluciones de IA de agentes reales. Para 2028, al menos el 15 por ciento de todas las decisiones comerciales diarias deben ser tomadas de forma autónoma por agente AGI en comparación con cero porcentaje en 2024. Además, se espera que tenga alrededor del 33 por ciento de todas las aplicaciones de software de la compañía a través de los componentes AGI de Agent AGI en 2028, en comparación con menos del uno por ciento en 2024.
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Control de calidad y ajuste del mercado
La discrepancia entre los miles de proveedores y las 130 compañías estimadas con tecnologías auténticas basadas en agentes indica una próxima limpieza del mercado. Las empresas que ofrecen innovaciones reales se destacarán de aquellos que solo operan el lavado de agentes.
Adecuado para:
Desafíos en la implementación de IA
La implementación de agentes reales de IA trae varios desafíos que van más allá del problema del lavado de agentes. Estos desafíos a veces explican por qué muchas empresas usan soluciones menos exigentes, pero también menos efectivas.
Requisitos de complejidad técnica e infraestructura
La integración de los agentes de IA reales en los sistemas de la empresa existentes es técnicamente exigente y puede interrumpir significativamente los procesos existentes. Muchas compañías no tienen la infraestructura de TI requerida para administrar efectivamente las cargas de trabajo de IA. Un estudio de CISCO muestra que solo casi una cuarta parte de las empresas en Suiza tienen redes flexibles que son adecuadas para las implementaciones de IA.
Debido a la limitación o la falta de escalabilidad, la mayoría de las empresas no pueden administrar nuevos procesos de IA con su infraestructura de TI actual. Casi todos necesitan procesadores gráficos adicionales (GPU) para cumplir con el mayor rendimiento y requisitos aritméticos.
Calidad de datos y disponibilidad de datos
Los datos de alta calidad, diversos y accesibles son un requisito básico para todas las actividades de IA. Sin embargo, la mayoría de las empresas son débiles cuando se trata de proporcionar dichos datos. El principal problema es que los datos corporativos no se distribuyen en toda la organización en una base de datos administrada centralmente, sino en silos.
Estos silos de datos no solo dificultan implementar agentes de IA, sino que también pueden conducir a modelos defectuosos y conclusiones falsas. Los datos incompletos o inexactos socavan la efectividad de cada solución de IA, independientemente de si es un agente real o una solución de automatización convencional.
Barreras culturales y organizativas
La introducción de los agentes de IA no es solo un desafío técnico, sino sobre todo un desafío cultural. Los empleados deben estar dispuestos a renunciar a los viejos métodos de trabajo y aceptar nuevas tecnologías. La resistencia a los cambios, la falta de comprensión de las ventajas de la transformación y la falta de entrenamiento puede poner en peligro significativamente el éxito.
La escasez de trabajadores calificados en el área de TI y digital representa otro obstáculo importante. Sin el talento adecuado, que tienen conocimientos técnicos y una comprensión de los modelos de negocios digitales, el potencial completo de la tecnología de IA a menudo sigue sin usar.
Estrategias para evitar el lavado de agentes
Las empresas que desean implementar agentes de IA reales deben aprender a reconocer y evitar el lavado de agentes. Esto requiere un enfoque sistemático y los criterios de evaluación correctos.
Identificación de agentes de IA reales
Los agentes reales de IA se caracterizan por características específicas que los distinguen de las soluciones de automatización convencionales. Actúan de forma independiente y pueden manejar situaciones inesperadas sin una intervención humana constante. Tienen la capacidad de aprender de su entorno y adaptar sus estrategias en tiempo real.
Una característica distintiva importante es la capacidad de percepción autónoma y recopilación de datos. Los agentes de IA reales recopilan continuamente datos de diferentes fuentes y analizan el comportamiento del usuario, así como la información de texto y lenguaje utilizando el procesamiento del lenguaje natural. Sobre la base de este análisis, crea planes de acción, desmonta tareas complejas en subcases y las prioriza en consecuencia.
Adecuado para:
Diligencia debida en la selección del proveedor
Al elegir soluciones de IA, las empresas deben llevar a cabo una diligencia exhaustiva. Esto incluye la revisión detallada de las especificaciones técnicas, referencias y estudios de casos por parte de los proveedores. Las empresas deben hacer preguntas críticas: ¿puede el sistema aprender de forma independiente y adaptarse? ¿Tiene habilidades de decisión reales? ¿Puede hacer frente a tareas complejas de fases múltiples sin intervención humana?
Proyectos piloto e implementación gradual
Gartner recomienda usar el agente AI solo donde proporciona un valor agregado claro o un retorno de la inversión verificable. Un buen comienzo es el uso de agentes de IA para situaciones de toma de decisiones, para procesos de rutina de automatización o para procesar, consultas antes de abordarse antes de abordar casos de uso más complejos.
Perspectivas futuras y desarrollo del mercado
A pesar de los desafíos actuales y el problema del lavado del agente, el agente AGI marca un paso de desarrollo significativo en las habilidades de IA y abre nuevas oportunidades de mercado. La tecnología ofrece el potencial de usar recursos de manera más eficiente, automatizar tareas complejas y promover innovaciones en los negocios cotidianos.
Efectos transformadores en las industrias
Los agentes de IA tendrán efectos transformadores, especialmente en marketing y ventas. Permiten empresas basadas en la compra de muestras y preferencias con eficiencia sin precedentes y crean experiencias personalizadas. A diferencia de las plataformas de automatización de marketing tradicionales que funcionan de acuerdo con las reglas fijas, los agentes de IA reales pueden reaccionar dinámicamente al comportamiento del cliente y adaptar sus estrategias en consecuencia.
Evolución de los trabajos
El desarrollo de agentes reales de IA también tendrá un impacto significativo en el mundo del trabajo. Según las estimaciones de inteligencia de Bloomberg, 200,000 empleos solo podrían eliminarse entre los bancos más grandes del mundo debido al mayor uso de agentes de IA. Este desarrollo subraya la necesidad de que las empresas y la sociedad desarrollen de manera proactiva programas de capacitación y educación superior.
Desarrollos regulatorios
Con la creciente propagación de agentes reales de IA, el marco regulatorio también desempeñará un papel más importante. Las empresas deben tener en cuenta la protección de datos, la soberanía de los datos, el conocimiento y el cumplimiento de las regulaciones globales, así como los conceptos de sesgo y transparencia tanto en términos de datos como en algoritmos.
Recomendaciones de actuación para las empresas
En vista de la complejidad del problema de lavado de agentes y los desafíos de implementar agentes de IA reales, las empresas deben seguir un enfoque sistemático.
Planificación estratégica y objetivo
Las empresas primero deben desarrollar una estrategia digital clara que define cómo los agentes de IA pueden contribuir a lograr los objetivos comerciales. Los objetivos vagos como "queremos usar la IA" no son suficientes. En cambio, se deben definir objetivos específicos y medibles que se adapten a la estrategia comercial.
Estructura de competencia y educación superior
La promoción de una capacitación adicional es necesaria para permitir que los empleados de todos los niveles sean de IA. Las empresas deben invertir en más capacitación, procesos de toma de decisiones impulsados por datos y áreas innovadoras de aplicación para implementar aumentos de eficiencia, optimización de procesos y nuevas oportunidades comerciales.
Centrarse en la protección de datos y la seguridad
Asegurar la protección de datos y la seguridad de TI es esencial para minimizar los riesgos, como el uso indebido de los datos y aumentar la confianza en la tecnología. Estas medidas no solo contribuyen al aumento de la eficiencia, sino que también promueven la aceptación y el uso sostenible de la IA.
Navegue a través del agente de dilema de lavado
El lavado de agentes es un desafío importante para las empresas que desean beneficiarse de las ventajas de los agentes reales de IA. La práctica generalizada de cambiar el nombre de las tecnologías existentes a supuestamente soluciones basadas en agentes conduce a expectativas poco realistas, un desperdicio de recursos y, en última instancia, a altas tasas de fracaso en proyectos de IA.
Para tener éxito, las empresas tienen que aprender a distinguir a los agentes de IA reales de las soluciones de automatización convencionales. Esto requiere una comprensión profunda de las diferencias técnicas, la debida diligencia cuidadosa en la selección de proveedores y un enfoque estratégico para la implementación.
A pesar de los desafíos actuales, el desarrollo de agentes de IA reales ofrece un enorme potencial de innovación y aumento de la eficiencia. Las empresas que ahora crean los conceptos básicos correctos y no son engañados por el bombo de lavado de agentes podrán beneficiarse de las posibilidades transformadoras de esta tecnología a largo plazo.
El futuro no está en la simple automatización de tareas individuales, sino en la cooperación inteligente entre las personas y los agentes de IA reales que pueden aprender de forma independiente, adaptar y resolver problemas comerciales complejos. La clave del éxito es hacer este futuro con claridad, realismo y previsión estratégica.
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