Descubre cómo los agentes de IA están revolucionando la automatización, optimizando procesos y mejorando la toma de decisiones en diversas industrias.

Por: Patricia Barrantes Laynes, docente a tiempo completo de la carrera de Ingeniería Industrial y Comercial de USIL

Un agente de IA no solo produce contenido como textos, imágenes o código de programación, también planifica, decide y ejecuta acciones usando herramientas digitales para cumplir un objetivo. En la práctica, es un asistente operativo capaz de coordinar pasos de trabajo que antes requerían múltiples personas o aplicaciones. 

Qué es un agente de IA y cómo se aplica 

OpenAI (ChatGPT) define a los agentes como sistemas que realizan tareas, desde objetivos simples hasta flujos de trabajo complejos y abiertos. Un aprendizaje clave es que no siempre necesitas arquitecturas complejas. Anthropic (Claude.ai) observa que las implementaciones más exitosas usan patrones simples que se pueden componer. Esto implica: 

  1. Interpretar una meta.

  1. Descomponerla en tareas.

  1. Usar herramientas como bases de datos, buscadores, CAD/CAE, ERP, correo.

  1. Validar resultados con reglas y evaluaciones.

Ejemplos de uso de agentes de IA

En diseño industrial, por ejemplo, un agente puede: generar requisitos, proponer alternativas, consultar proveedores/materiales, estimar costo y huella o preparar un brief para prototipado. 

En operaciones, puede automatizar compras recurrentes, conciliaciones o reportes con trazabilidad. 

En investigación, el enfoque ReAct (Reason + Act) intercala razonamiento y acciones para consultar fuentes externas y reducir errores.

Impacto, pros y contras del uso de agentes IA

Entre sus principales ventajas, encontramos que:

  • Aceleran las decisiones.
  • Reducen trabajo repetitivo.
  • Optimizan los recursos y, con ello, el impacto económico.
  • Adicionalmente, puede apoyar en la eficiencia de materiales e incremento de la eficiencia energética, reduciendo el impacto ambiental.

Y en las desventajas más recurrentes están:

  • El riesgo de errores o alucinaciones.
  • Sesgos.
  • Fallas por herramientas mal diseñadas.

Un trabajo reciente de NIST sobre “AI agent systems” de enero de 2026 indica cómo asegurar sistemas de agentes, enfocándose en riesgos distintivos cuando se combinan salidas del modelo + capacidades de software (por ejemplo, autenticación, memoria, integración con herramientas). 

Si el agente se implementa con evaluación, límites claros y supervisión humana, los agentes pueden mejorar la productividad sin perder responsabilidad. 

Fuentes:

  • OpenAI. (s. f.). Agents | OpenAI API (Docs). OpenAI. 
  • Anthropic. (2024, 19 de diciembre). Building effective agents. Anthropic Research. 
  • Yao, S., Zhao, J., Yu, D., Du, N., Shafran, I., Narasimhan, K., & Cao, Y. (2022). ReAct: Synergizing Reasoning and Acting in Language Models. arXiv:2210.03629. 
  • National Institute of Standards and Technology (NIST). (2024). Artificial Intelligence Risk Management Framework (NIST AI 600-1). NIST.