En un contexto donde las empresas buscan mejorar su eficiencia y competitividad mediante tecnología, una nueva categoría de inteligencia artificial empieza a ganar terreno: la IA agentica o Agentes de IA.
Se trata de agentes autónomos capaces de actuar con iniciativa propia, razonar en múltiples etapas, adaptarse a su entorno y aprender continuamente. Todo ello sin requerir intervención humana constante.
Precisamente, desde la perspectiva de SAS, líder global en analítica avanzada, esta evolución representa un punto de inflexión en la manera en que las organizaciones abordan la automatización.
“La IA agentica representa un cambio radical porque pasa de una IA reactiva a una IA con iniciativa propia”, explicó Rubén Valdovinos, director de Customer Advisory para SAS México, Caribe y Centroamérica.
Según Valdovinos, los Agentes de IA se apoyan en modelos fundacionales y arquitectura avanzada que les permite no solo ejecutar comandos, sino planificar objetivos, tomar decisiones complejas y colaborar tanto con humanos como con otros agentes. Esta capacidad multipropósito los diferencia radicalmente de los chatbots o asistentes tradicionales.
Para el especialista, una de las aplicaciones más prometedoras es en la gestión de operaciones de las empresas. Allí, menciona, los Agentes de IA pueden detectar ineficiencias, proponer soluciones y actuar en tiempo real para optimizar recursos. En logística, por ejemplo, pueden rediseñar rutas o cadenas de suministro según condiciones cambiantes. En áreas como las de atención al cliente, pueden ofrecer respuestas personalizadas y tomar decisiones que tradicionalmente requerían de supervisores humanos.
“Las empresas que quieran mantenerse competitivas deben comenzar a explorar cómo estos agentes pueden integrarse en sus flujos de trabajo para automatizar procesos que hasta ahora requerían supervisión humana constante”, enfatizó Valdovinos.
Sin embargo, su implementación requiere más que capacidades técnicas. El experto de SAS mencionó que estas implican también repensar la gobernanza, los protocolos de intervención humana, la ética en el uso de datos y la integración con los sistemas empresariales existentes.
En este sentido, Valdovinos subraya que la IA agentica no debe entenderse como una tecnología autónoma e incontrolable. Sino como una herramienta avanzada que debe ser diseñada con responsabilidad, principios de confiabilidad y enfoque humano.
El especialista comentó que, para las organizaciones que deseen liderar esta nueva era, SAS recomienda comenzar con pilotos enfocados en áreas clave. Además de establecer marcos de gobernanza claros y trabajar junto a expertos en analítica e inteligencia artificial.
“La IA agentica es la próxima gran transformación en la automatización empresarial. Quienes la adopten con visión estratégica podrán escalar su eficiencia y diferenciación”, afirmó el director de Customer Advisory para SAS México, Caribe y Centroamérica.
Confianza para el uso de los Agentes de IA
Añadió que, con el crecimiento exponencial de las aplicaciones de Inteligencia Artificial, como lo son los Agentes de IA, la pregunta no es si las empresas adoptarán estas herramientas, sino cómo garantizarán que sean confiables.
Precisamente, en el caso de la IA agentica, la confianza se vuelve una condición indispensable, por lo que, dijo Valdovinos, el verdadero desafío no está en el desarrollo técnico, sino en el diseño centrado en el ser humano. “La confianza no es algo que ocurre después del desarrollo. Debe estar incrustada desde el diseño”, afirmó.
Para ello, los Agentes de IA deben ofrecer trazabilidad, transparencia y control. Esto implica que el sistema explique sus decisiones, permita la intervención humana y actúe dentro de límites éticos definidos por la organización. La IA, añade, debe poder rendir cuentas.
Precisamente, uno de los principios que SAS promueve para lograrlo es el de “transparencia intencional”. Es decir, los agentes deben comunicar no solo qué hacen, sino por qué lo hacen y hacia dónde van. “Esta trazabilidad de metas permite que los usuarios comprendan el razonamiento del agente y se sientan parte del proceso de decisión”, dijo Valdovinos.
Además, sugirió que las empresas diseñen mecanismos que permitan ajustar el nivel de autonomía de los agentes según el tipo de tarea, el riesgo asociado y la confianza del usuario. “Este control dinámico evita que la IA actúe fuera de contexto o de forma no alineada con los valores de la organización. Implementar estas prácticas no solo es deseable, sino necesario para sectores regulados como banca, salud, energía o seguros, donde cada decisión automatizada debe estar documentada y justificada”, mencionó el experto de SAS.
Para lograrlo, SAS recomienda que las empresas adopten marcos de gobernanza adaptativos, donde la supervisión humana no sea una excepción, sino parte del flujo operativo. Asimismo, plantea que el entrenamiento de estos agentes debe considerar datos éticamente obtenidos y representativos, para evitar sesgos que puedan erosionar la confianza.
Soluciones para el uso de Agentes de IA
Recientemente, SAS, en su evento global SAS Innovate 2025, mostró los avances que la compañía ha desarrollado en cuanto a agentes de IA sobre su compromiso de innovación responsable. Se trata de SAS® Intelligent Decisioning, disponible en la plataforma de datos e inteligencia artificial líder del sector, SAS® Viya®.
Según explicó la empresa, la solución permite a las organizaciones diseñar, implementar y escalar agentes de IA con un equilibrio entre autonomía humana e inteligencia artificial, gobernanza incorporada y explicabilidad en la toma de decisiones. En este sentido, el marco de SAS Viya para IA agentica se apoya en tres pilares clave que definen cómo se diseñan y entregan los agentes: 1) toma de decisiones; 2) equilibrio humano-IA; y 3) gobernanza.
En esta línea, la plataforma SAS Viya acompaña a las organizaciones en todas las etapas del ciclo de vida de la IA agentica. Es decir, desde la ingestión y análisis de datos hasta la creación, implementación y monitoreo de los agentes. Además. la plataforma permite hacer seguimiento continuo de su rendimiento, gobernanza y seguridad, ofreciendo un enfoque completo y ágil para su gestión.
“La clave para que las organizaciones adopten IA de forma responsable y sostenible está en construir sistemas que puedan explicar su lógica de manera clara y útil. La explicabilidad no es un lujo, es el nuevo estándar de la inteligencia artificial confiable”, concluyó el director de Customer Advisory para SAS México, Caribe y Centroamérica.
Fuente. SAS
