En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha pasado de ser una promesa tecnológica a una herramienta cotidiana. Sin embargo, para los líderes de negocios en México y Latinoamérica, el panorama está cambiando nuevamente. Hemos superado la etapa de la “IA generativa” (esa que nos ayudaba a escribir correos o resumir textos) para entrar de lleno en la era de la inteligencia artificial agéntica.
Si la IA generativa actúa como un asistente que responde preguntas, la IA agéntica actúa como un colaborador que ejecuta procesos. En 2026, la competitividad de una empresa ya no se mide por cuánta IA consume, sino por cuántos agentes inteligentes tiene operando de forma autónoma para resolver problemas complejos.
¿Qué es la Inteligencia Artificial y por qué el enfoque agéntico es distinto?
A nivel general, la Inteligencia Artificial es la capacidad de un sistema para realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento y la resolución de problemas.
No obstante, el enfoque agéntico marca una evolución crítica. Mientras que un chatbot tradicional espera una instrucción (prompt) para dar una respuesta, un agente de IA tiene:
- Autonomía: Capacidad de planificar y ejecutar pasos intermedios sin intervención constante.
- Uso de herramientas: Puede interactuar con su ERP, CRM o bases de datos para realizar acciones (como crear una orden de compra o actualizar un inventario).
- Razonamiento basado en objetivos: No solo responde “qué”, sino que entiende el “para qué” y busca la ruta más eficiente para lograrlo.
¿Cómo aplicar la IA en tu negocio? Estrategia de implementación
La implementación exitosa no comienza con la elección de la tecnología, sino con la identificación del valor. Para un tomador de decisiones, el camino se divide en tres etapas fundamentales
1. Identificación de procesos “cuello de botella”
El primer paso es localizar tareas donde el volumen de datos o la repetitividad de las acciones ralentizan la operación. Áreas como conciliación bancaria, atención a proveedores, gestión de logística y soporte técnico son candidatos naturales para la IA agéntica.
2. Preparación del ecosistema de datos
Un agente es tan bueno como la información a la que tiene acceso. Aquí es donde la infraestructura de datos cobra relevancia. Implementar una plataforma de datos moderna (como una arquitectura Lakehouse) asegura que el agente no “alucine” y tome decisiones basadas en realidades financieras y operativas.
3. Elección del enfoque de desarrollo: Low-Code vs. High-Code
Dependiendo del presupuesto, la velocidad requerida y la complejidad, las empresas pueden optar por dos rutas:
- Enfoque Low-Code (Bajo Código): Ideal para democratizar la IA. Permite que usuarios de negocio o equipos de TI ágiles configuren agentes mediante interfaces visuales. Es la ruta más rápida para obtener un Retorno de Inversión (ROI) visible.
- Enfoque High-Code (Alto Código): Necesario para procesos “corazón” del negocio que requieren integraciones profundas con sistemas legados, seguridad extrema o lógica de razonamiento personalizada que los modelos estándar no cubren.
Herramientas líderes para crear Agentes de IA
Para ejecutar esta estrategia, el mercado está liderado por dos ecosistemas robustos que ofrecen soluciones tanto para el desarrollo rápido como para la ingeniería profunda.
Ecosistema Microsoft: Integración y Gobernanza
Microsoft ha posicionado su oferta para que la IA se sienta como una extensión natural de lo que su equipo ya usa (Teams, Excel, Azure).
- Microsoft Fabric: Es el cimiento. Es la plataforma que unifica tus datos (Lakehouse, Warehouse) para que la IA tenga de dónde aprender. Sin Fabric, tus agentes estarían “adivinando”; con él, operan sobre la verdad única de tu empresa.
- Power BI: Aquí es donde la IA se vuelve visual. Las capacidades agénticas en Power BI permiten que los usuarios pregunten: “¿Por qué subió el costo operativo en la planta de Querétaro?” y reciban un reporte generado al instante con los factores clave.
- Power Automate: Es el “sistema nervioso”. Permite que los agentes disparen acciones. Si un agente detecta un riesgo de fraude, Power Automate puede bloquear la transacción y enviar una alerta de alta prioridad simultáneamente.
- Copilot Studio: La herramienta para diseñar el “cerebro” del agente. Aquí es donde defines qué puede y qué no puede hacer tu asistente, conectándolo a tus bases de datos de Fabric y a tus flujos de Power Automate.
- Azure AI Foundry & Agent Service: Para desarrolladores que buscan control total, estas herramientas permiten crear sistemas multi-agente que colaboran entre sí para resolver problemas de escala global.
Ecosistema Google: Escalabilidad y Análisis Multimodal
Google destaca por su capacidad de procesar volúmenes masivos de datos y su enfoque en la flexibilidad de modelos.
- Vertex AI Agent Builder: La pieza central para crear agentes que “entienden” todo tipo de información (documentos, imágenes, videos). Es ideal para crear agentes de atención al cliente que realmente resuelven dudas complejas.
- BigQuery & Data Insights Agents: Similar a Fabric, BigQuery actúa como el almacén masivo de datos. Los nuevos agentes de Google permiten extraer insights de miles de millones de filas de datos sin escribir una sola línea de SQL.
- Gemini Enterprise: Ofrece agentes listos para usar que pueden realizar investigaciones profundas en la web y en los archivos internos de la empresa para generar reportes estratégicos en minutos.
- AppSheet: Permite extender las capacidades de los agentes a aplicaciones móviles sin necesidad de programadores expertos, ideal para equipos en campo o plantas de manufactura.
Casos de uso y la experiencia de Coaligent
La teoría solo cobra sentido cuando se traduce en resultados. En Coaligent, hemos observado cómo la IA agéntica transforma la productividad cuando se alinea con una estrategia de datos sólida.
Caso 1: Eficiencia en la Cadena de Suministro
Para empresas de distribución, un agente inteligente puede monitorear las alertas de clima o tráfico. Si detecta un retraso, el agente no solo avisa al gerente; busca rutas alternativas, recalcula los tiempos de entrega y envía automáticamente una actualización personalizada a cada cliente afectado.
La visión de Coaligent: Ayudamos a integrar estos agentes con tableros de Power BI para que la dirección no solo vea que el problema se resolvió, sino que analice el impacto financiero en tiempo real.
Caso 2: Onboarding de Clientes y Cumplimiento (Compliance)
En el sector financiero o legal, los agentes pueden validar documentos de identidad, cruzar información con listas de control y decidir si un expediente está completo. Si falta algo, el agente contacta al cliente de forma proactiva para solicitar el documento faltante.
La visión de Coaligent: Implementamos estas soluciones utilizando arquitecturas de Microsoft Fabric, asegurando que los datos sensibles estén siempre protegidos y que la IA opere bajo estrictos marcos de gobernanza.
Caso 3: Empoderamiento del Equipo de Ventas
En lugar de que un vendedor pase horas buscando el historial de un cliente en el CRM, un agente prepara un “resumen de batalla” antes de cada reunión: qué compró antes, qué problemas reportó a soporte y cuál es la oferta con mayor probabilidad de éxito según el inventario actual.
Conclusión: ¿Por dónde empezar?
La adopción de la IA no es un evento único, sino un viaje de habilitación tecnológica. El éxito no depende de “comprar IA”, sino de construir una capacidad organizativa para usarla.
En Coaligent, nos posicionamos como su socio estratégico para transitar este camino. No somos solo implementadores de software; somos consultores que entienden que detrás de cada agente de IA debe haber un proceso de negocio optimizado y una estructura de datos confiable. Nuestra misión es habilitar a su equipo a través de talleres de adopción y el diseño de plataformas de datos modernas (como Microsoft Fabric) que sirvan de cimiento para su transformación digital.
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