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Este enfoque ha transformado sectores como la industria automovilística, que ha integrado brazos robóticos que operan con precisión milimétrica y tasas de error mínimas, la industria química, donde se reduce el error humano gracias a máquinas que dosifican con cuentagotas las soluciones y mezclas que se hacen en los laboratorios, o labores de oficina, donde se automatizan tareas como el procesamiento de correos electrónicos o la inserción automática de datos en hojas de cálculo.

A pesar de todos los beneficios que tiene la optimización de procesos, estos procesos se comportan de forma rígida y son difíciles de adaptar a cambios inesperados. La evolución de la Inteligencia Artificial abre un nuevo mundo de posibilidades: los agentes autónomos. En el post te contamos cómo la evolución de la automatización a la autonomía -a través de agentes autónomos- está transformando la manera en que las empresas operan y escalan sus procesos y negocios.

El origen de la optimización de procesos; la automatización tradicional

Los griegos ya conocían una primitiva máquina de vapor —la eolípila— aunque solamente lo veían como un juguete. No fue hasta la Revolución Industrial con máquinas como el telar mecánico o la propia máquina de vapor cuando se empezó a reemplazar el trabajo manual en la producción.

A diferencia de lo que mucha gente piensa, esto no resultó en una crisis laboral, sino al contrario. La industria ferroviaria experimentó un crecimiento sin precedentes con la construcción masiva de vías, estaciones y vagones para el transporte de mercancías y pasajeros.

Este proceso se extendió al resto de industrias: automovilística, alimentaria, armamentística, etc.

Años más tarde surgen los primeros Controladores Lógicos Programables (PLCs), que permitieron optimizar los procesos de automatización en las grandes industrias. Estos «pequeños» controladores asentaron las bases para la automatización digital que ya comenzaba con su apogeo en la nueva era digital.

Con los primeros ordenadores, muchas tareas que antes dependían de cálculos manuales fueron delegadas a sistemas informáticos.  La contabilidad, la gestión de inventarios y las ventas evolucionaron a un ritmo nunca visto.

En los últimos años, hemos conseguido automatizar procesos digitales mucho más complejos, con plataformas como Zapier, Make, PowerAutomate (de Microsoft), o algunas de código libre como n8n. Estas herramientas son capaces de automatizar procesos de trabajo repetitivos y tediosos para el usuario común, permitiendo dedicar el esfuerzo a otros trabajos.

Sin embargo, la falta de flexibilidad, la necesidad de actualizaciones manuales continuas si cambia el proceso y la dependencia de tener flujos predefinidos, dificultan la escalabilidad y la independencia de los flujos de trabajo.

Por suerte, las nuevas tecnologías nos traen nuevos enfoques y perspectivas con las que abordar estos problemas.

La Revolución de la Inteligencia Artificial Generativa

Precisamente con la Inteligencia Artificial (IA), esta falta de flexibilidad se empieza a ver solventada. Ya vimos esta última década como con los avances en Machine Learning y Deep Learning las empresas conseguían automatizar muchos más procesos y hacer más con menos. Pero es en los últimos años cuando estamos viviendo una verdadera disrupción: la IA generativa y, en particular, los grandes modelos del lenguaje (LLMs).

Gracias a los avances como la Arquitectura Transformers, el Self Supervised Learning y el enorme aumento en la capacidad de cómputo, el campo de la IA ha evolucionado más allá de especializarse en tareas concretas como la clasificación de imágenes o la predicción de precios. Los LLMs como GPT, LLaMA, o Claude ya no solo generan y entienden el lenguaje, sino que también son capaces de “razonar” mediante técnicas de reflexión, iterando sobre sus respuestas para buscar nuevos caminos y adaptarse mejor al contexto de forma más fluida y natural.

Esto permite que las máquinas puedan entender tus necesidades, adaptarse a un contexto concreto y ajustar su comportamiento y sus respuestas en tiempo real.

Justo son estas habilidades las que les aportan un gran potencial para revolucionar la automatización.

A diferencia de las soluciones tradicionales, que dependen de reglas programadas, los LLMs pueden adaptarse a situaciones imprevistas o cambiar su estrategia en función del objetivo que quieren conseguir.

Por lo que ya no estamos limitados a solo automatizar tareas repetitivas y predecibles, sino que podemos delegar a estos sistemas tareas que requieran de análisis, adaptabilidad e incluso cierto grado de creatividad.

El resultado de toda esta innovación es que se consiguen procesos más fluidos, menos probabilidad de cometer errores y una mayor capacidad para escalar operaciones sin necesitar aumentar constantemente los equipos. Pero la IA generativa no ha venido a competir con los sistemas de automatización tradicionales, sino que ha venido a colaborar con ellos.

¿Cuáles son las ventajas de la Inteligencia Artificial generativa?

Una de las características más interesantes de los LLMs es su capacidad de interactuar con herramientas externas (tool calling). Una herramienta permite al agente interactuar con su entorno de forma más independiente, ya que su capacidad de trabajo ya no se ve limitada a un solo flujo, sino a un número indeterminado de posibles herramientas.

Ya no es solo comprender el problema, sino actuar para resolverlo utilizando funciones de código, APIs externas, bases de datos, o incluso workflows completos de automatización tradicional. Este tema da mucho de lo que hablar, y profundizaremos en ello en un futuro artículo.

Por ahora, imagina un LLM integrado en un sistema de atención al cliente. Éste podrá entender las solicitudes que reciba, pero si además tiene acceso a herramientas, también podrá realizar acciones como programar citas, enviar correos o actualizar información en el CRM. Y todo esto sin intervención humana.

La colaboración entre los motores de razonamiento (LLMs) y las herramientas de automatización permiten aprovechar lo mejor de ambos mundos: la eficiencia de la automatización basada en reglas y la adaptabilidad de la Inteligencia Artificial Generativa.

Al combinar estos enfoques, las empresas pueden optimizar tanto sus procesos como sus recursos, liberando tiempo para que los equipos se concentren en tareas estratégicas que realmente aporten valor.

Y justamente es esta colaboración la que ha dado el fruto que nos permitirá escalar mejor nuestros procesos: los agentes autónomos. Son sistemas que además de automatizar, actúan, aprenden y se adaptan como si fueran empleados virtuales.

¿Cuál es el origen de los agentes autónomos?

Los Agentes Autónomos son el siguiente paso en la evolución de la automatización hacia la autonomía.

Estos agentes se definen como sistemas de IA, capaces de realizar tareas complejas de manera independiente. Son capaces de percibir su entorno, interactuar con él y tomar decisiones en función del objetivo predefinido. Y todo ello con mínima intervención humana: de ahí lo de autonomía.

Gracias a sus motores de razonamiento (LLMs), y su acceso a multitud de herramientas e integraciones, los agentes pueden decidir qué herramienta usar, cuándo usarla y cómo usarla. Por ejemplo, un agente puede tomar notas en una reunión, identificar las tareas, definirlas y asignarlas en una plataforma de gestión como Jira, para coordinarse con los miembros del equipo.

Pero eso no es todo.

Como hemos dicho, la principal característica de los LLMs es la de comprender y generar lenguaje natural. Al heredarla, los agentes autónomos desbloquean la capacidad de comunicarse y colaborar entre ellos.

Imagina un equipo donde varios agentes trabajan juntos, delegándose tareas, compartiendo información, y coordinándose para alcanzar los objetivos de forma optimizada. Imagina un equipo enfocado en la atención al cliente, otro a la gestión de proyectos, otro al desarrollo, y otro a las comunicaciones. Todos interactuando y optimizando sus flujos de trabajo para mejorar la eficiencia del negocio.

Esto que te estás imaginando se conoce como sistemas multiagente.

En estos sistemas, cada agente, con habilidades y herramientas especializadas, interactúa con otros mediante protocolos de comunicación —o con lenguaje natural— lo que permite la coordinación y cooperación hacia objetivos comunes, ofreciendo mejor flexibilidad y robustez, adaptándose a condiciones cambiantes y distribuyendo eficientemente las tareas.

Un ejemplo de uso de esta tecnología lo vemos en la empresa sakana.ai, con su proyecto “The AI Scientist: Towards Fully Automated Open-Ended Scientific Discovery”. En este trabajo la empresa busca crear un equipo de agentes capaz de automatizar el proceso de investigación y descubrimiento científico. Hasta ahora, han conseguido que su sistema no solo genere nuevas ideas y líneas de exploración, sino que también diseña y desarrolla experimentos, redacta artículos con los resultados, los evalúa y arbitra, e incluso lo pública en conferencias oficiales.

El futuro ya está aquí, y los agentes autónomos parecen ser la clave para alcanzar el siguiente nivel de escalabilidad y eficiencia. Lo que antes requería equipos completos y un alto presupuesto, ahora se puede lograr con un sistema multiagente bien diseñado. Permite delegar ciertos trabajos, liberando a los empleados para que se concentren en las tareas estratégicas, creativas, y que realmente impulsan el crecimiento del negocio

Sin embargo, aún queda mucho camino por recorrer. Los procesos deben estandarizarse, los modelos mejorarse y hacerse más robustos frente a alucinaciones, y las herramientas y APIs necesitan normalizarse y adaptarse para su consumo por estos agentes. Si quieres seguir al tanto de las últimas innovaciones sobre agentes autónomos, permanece atento porque pronto te contaremos más sobre los desafíos actuales y cómo superarlos para maximizar su efectividad con la tecnología actual.

Santiago Castro

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