El uso de inteligencia artificial en las empresas está evolucionando hacia sistemas que no solo responden consultas, sino que también ejecutan tareas operativas y comerciales. Este avance plantea nuevas oportunidades, pero también exige mayor control antes de su implementación.
En abril de 2026, el desarrollo de agentes de inteligencia artificial marca un cambio en la forma en que las compañías integran tecnología en sus operaciones.
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Estos sistemas ya no se limitan a responder preguntas, sino que pueden realizar seguimiento a clientes, programar citas, confirmar pedidos e incluso gestionar interacciones comerciales.
En áreas como servicio al cliente, ventas y operación, el debate ha pasado de si usar IA a cómo implementarla con seguridad.
A diferencia de los chatbots tradicionales, que operan con respuestas predefinidas, los agentes de IA pueden interpretar contexto, conectarse con diferentes herramientas, consultar bases de datos y ejecutar acciones dentro de flujos de trabajo.
Esta capacidad amplía su alcance, pero también incrementa los riesgos si no se establecen reglas claras desde el inicio.
Señala que el interés empresarial se está desplazando hacia la automatización. Foto:Cortesía.
Juan Camilo Silva, cofundador de la firma colombiana LucidBot, señala que el interés empresarial se está desplazando hacia la automatización de tareas concretas.
En ese contexto, plantea siete preguntas que las organizaciones deberían resolver antes de implementar estos sistemas en procesos sensibles.
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Definir tareas, datos y niveles de autonomía
El primer punto consiste en establecer con precisión qué función asumirá el agente. Según Silva, es recomendable iniciar con tareas repetitivas y de bajo riesgo, como responder preguntas frecuentes o confirmar citas.
Delegar funciones complejas desde el inicio puede generar errores si aún requieren criterio humano.
Otra cuestión clave es identificar a qué datos tendrá acceso el sistema. No es lo mismo operar con información general que conectarse a bases de datos sensibles, historiales de clientes o sistemas de pago.
En estos casos, se deben definir permisos, niveles de acceso y mecanismos de control sobre el uso de la información.
También es necesario delimitar qué acciones puede ejecutar de forma autónoma y cuáles requieren validación humana.
Mientras algunas tareas pueden automatizarse completamente, otras —como decisiones comerciales o resolución de casos complejos— deben mantenerse bajo supervisión.
Las empresas deben poder reconstruir las acciones del agente. Foto:ISTOCK
Seguimiento, experiencia del cliente y medición
La capacidad de auditoría es otro elemento central. Las empresas deben poder reconstruir las acciones del agente: qué información utilizó, qué decisiones tomó y cómo respondió ante cada situación. Esto permite corregir errores y mantener trazabilidad en los procesos.
El impacto en la experiencia del cliente también debe evaluarse. Una respuesta rápida no garantiza una buena atención. Si el sistema genera interacciones confusas o repetitivas, puede aumentar la fricción en lugar de reducirla.
En el caso de agentes que utilizan voz o llamadas automatizadas, el análisis debe ser más cuidadoso. Aunque pueden ser útiles para recordatorios o seguimientos, su uso requiere pertinencia y claridad para evitar incomodidad en los usuarios.
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Finalmente, antes de su implementación, es necesario definir indicadores de desempeño. Métricas como tiempos de respuesta, reducción de tareas manuales, número de citas confirmadas o nivel de satisfacción del cliente permiten evaluar si el sistema cumple su objetivo.
*Este contenido fue escrito con la asistencia de una inteligencia artificial, basado en información de conocimiento público divulgado a medios de comunicación. Además, contó con la revisión de la periodista y una editora.
JOS GUERRERO
REDACCIÓN ALCANCE DIGITAL