Seamos sinceros, el bombo que se le está dando a los agentes de IA se nos está yendo un poco de las manos. Todos hemos visto las llamativas demostraciones de asistentes de IA que prometen hacerlo todo, pero cuando llega el momento de usarlos de verdad, descubres que necesitas un equipo de desarrolladores y meses de configuración solo para gestionar una tarea sencilla.
La raíz del problema es que la mayoría de la automatización es demasiado rígida para el trabajo desordenado y humano que los equipos de soporte y TI realizan a diario. Y, por otro lado, la idea de un agente totalmente autónomo es demasiado arriesgada e impredecible para la mayoría de las operaciones empresariales críticas. Entonces, ¿dónde está el punto intermedio?
Aquí es donde entran en juego los flujos de trabajo agénticos. Dan justo en el clavo, ofreciendo una automatización inteligente y de varios pasos sin obligarte a entregar las llaves y esperar que todo salga bien. Esta guía te explicará qué son los flujos de trabajo agénticos, cómo funcionan y cómo puedes usarlos realmente para que tu empresa funcione mejor.
¿Qué son los flujos de trabajo agénticos?
En pocas palabras, los flujos de trabajo agénticos son procesos automatizados en los que un agente de IA puede razonar, planificar y utilizar diferentes herramientas para completar tareas complejas por sí mismo.
Piénsalo como si contrataras a un asistente muy avispado. No le das un guion rígido y paso a paso que se desmoronará si ocurre algo inesperado. En cambio, le das un objetivo y una caja de herramientas. El agente puede analizar un problema, determinar los pasos para resolverlo y coger la herramienta adecuada para cada parte del trabajo. Puede ajustar su enfoque sobre la marcha, tal como lo haría una persona.
Este es un gran avance con respecto al tipo de automatización al que la mayoría de nosotros estamos acostumbrados. Aquí tienes un rápido desglose de cómo se comparan:
| Característica | Automatización tradicional (p. ej., RPA) | Flujos de trabajo agénticos | Agentes totalmente autónomos |
|---|---|---|---|
| Toma de decisiones | Basada en reglas, sigue un guion | Impulsada por IA, planificación dinámica | Impulsada por IA, de final abierto |
| Adaptabilidad | Baja (falla con entradas inesperadas) | Alta (se adapta a nueva información) | Muy alta (puede cambiar de objetivos) |
| Complejidad de configuración | De baja a media | De baja a alta (depende de la plataforma) | Muy alta (requiere gran pericia) |
| Fiabilidad | Alta (para tareas definidas) | Alta (con las salvaguardas adecuadas) | Variable (puede ser impredecible) |
| Ideal para | Tareas repetitivas y predecibles | Procesos empresariales complejos y de varios pasos | Investigación abierta, programación compleja |
Ahora bien, construir estos flujos de trabajo desde cero puede ser un proyecto enorme. Por suerte, no tienes por qué hacerlo. Plataformas como eesel AI están diseñadas para hacer accesibles los flujos de trabajo agénticos, de modo que los equipos puedan automatizar su trabajo sin necesitar un escuadrón de ingenieros de IA.
Los componentes clave de los flujos de trabajo agénticos eficaces
Entonces, ¿qué ocurre realmente dentro de uno de estos flujos de trabajo? No es magia, solo unas pocas partes clave que trabajan juntas de forma inteligente.
Cómo 'piensa' un agente: razonamiento y planificación
En el núcleo de cualquier agente hay un Gran Modelo de Lenguaje (LLM), que básicamente actúa como su cerebro. Lo primero que hace es descomponer un gran objetivo en pasos más pequeños y manejables. Por ejemplo, si un cliente solicita un reembolso, el agente no se limita a adivinar. Traza un plan: primero, comprobar la fecha del pedido; luego, consultar la política de devoluciones de la empresa y, finalmente, aprobar o denegar la solicitud basándose en esas reglas.
Los buenos agentes también tienen la capacidad de autocorregirse. Pueden observar el resultado de una acción, ver si funcionó e intentar un enfoque diferente si falló.
La parte complicada es que si estás construyendo esto desde cero con herramientas de código abierto, puede ser un verdadero quebradero de cabeza averiguar por qué un agente hizo algo inesperado. con eesel AI, obtienes un sencillo editor de prompts que te da el control total. Puedes definir la personalidad de la IA, decirle cuándo debe escalar a un humano y establecer las acciones exactas que puede realizar, asegurándote de que su lógica siempre coincida con las reglas de tu negocio.
Dándole manos a la IA: el uso de herramientas
Un modelo de IA por sí solo es solo un cerebro en un frasco. Puede pensar, pero no puede hacer nada. Las herramientas son lo que lo conectan con el mundo real. Una herramienta puede ser cualquier cosa, desde buscar en una base de conocimientos o llamar a una API hasta consultar los detalles del pedido de un cliente en tu plataforma de comercio electrónico.
Esta suele ser la parte más difícil de la configuración. La mayoría de las empresas tienen la información dispersa por todas partes, en Google Docs, Confluence, tickets de soporte antiguos y una docena de otros sistemas. Lograr que una IA acceda a todo eso de manera fiable es un enorme desafío técnico.
Este es un problema en el que pensamos mucho al construir eesel AI. Se conecta a todo el conocimiento de tu empresa al instante. Con más de 100 integraciones de un solo clic, puede extraer información de tu servicio de asistencia, wikis internos e incluso plataformas de comercio electrónico como Shopify. Esto le da a tu agente el contexto que necesita para ser genuinamente útil de inmediato. También puedes crear acciones personalizadas para conectar con tus propias API internas, lo que le otorga capacidades prácticamente ilimitadas.
Aprender de la experiencia: memoria y contexto
Para que un agente parezca inteligente, necesita memoria. En realidad, se reduce a dos tipos:
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Memoria a corto plazo: Se trata de recordar la conversación actual. Si un cliente dice: "Mi pedido es el #123", y luego pregunta: "¿Dónde está?", el agente necesita recordar ese número de pedido para dar la respuesta correcta.
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Memoria a largo plazo: Se trata de aprender de conversaciones pasadas para mejorar con el tiempo. Un agente debería ser capaz de reconocer que un problema determinado se resolvió de una manera específica la última vez y volver a probar esa solución.
El mayor obstáculo aquí es que entrenar una IA con la voz y el contexto únicos de tu empresa suele ser un proyecto masivo y continuo. No puedes simplemente darle un manual genérico y esperar que suene como tu equipo.
eesel AI evita esto entrenándose con tus tickets de soporte históricos desde el primer día. Aprende el tono de tu equipo, entiende tus problemas comunes y sabe cómo es una buena resolución para tu negocio, no una plantilla genérica.
En acción: algunos ejemplos del mundo real
Bien, basta de teoría. Veamos cómo los flujos de trabajo agénticos pueden resolver problemas reales con los que probablemente te enfrentas a diario.
Automatización del soporte al cliente de primera línea
Imagina que un cliente aparece en el widget de chat de tu sitio web y pregunta: "¿Dónde está mi pedido?". Un agente de IA puede entender la pregunta al instante, usar una herramienta para buscar el estado del pedido en Shopify y darle una actualización en tiempo real. Si el cliente pregunta luego sobre cómo hacer una devolución, el agente puede consultar tu política de devoluciones en tu base de conocimientos de Confluence y guiarlo a través de los siguientes pasos.
El problema es que muchas herramientas de soporte de IA son de todo o nada. O te obligan a automatizar todo de una vez (lo que rara vez sale bien) o te hacen cambiar de tu servicio de asistencia actual. Nadie quiere pasar por ese tipo de migración.
El Agente de IA de eesel se conecta directamente al servicio de asistencia que ya utilizas, como Zendesk. Mejor aún, su modo de simulación te permite probarlo en miles de tus tickets pasados reales. Puedes ver exactamente cómo funcionará y desplegarlo gradualmente, quizás comenzando con un solo tipo de ticket, mucho antes de que hable con un cliente en vivo.
Optimización del soporte de TI interno
Aquí va otro. Un empleado solicita acceso a la VPN en un canal público de Slack. En lugar de que esa solicitud se convierta en otro ticket de TI más, el agente de IA puede entender lo que necesita, encontrar la política de VPN y el formulario de solicitud en tu wiki interna, y guiar al empleado a través de todo el proceso directamente en Slack.
Con demasiada frecuencia, el conocimiento interno está atascado en diferentes lugares. Esto significa que los empleados tienen que emprender una búsqueda del tesoro para encontrar información o simplemente abrir un ticket de TI para cada pequeña cosa, lo que sepulta al equipo de TI en preguntas repetitivas.
El Chat Interno de eesel AI actúa como un cerebro central para tu empresa. Se conecta a todas tus fuentes de conocimiento internas y ofrece a los empleados respuestas instantáneas y precisas en Slack o Microsoft Teams. Ayuda a desviar esas preguntas sencillas y rutinarias y libera a tu personal de TI para que trabaje en cosas más importantes.
Escalado de las operaciones de comercio electrónico
Supongamos que un cliente potencial está navegando por tu sitio y pregunta si un producto es compatible con otro. Un chatbot genérico simplemente se confundiría y le diría que envíe un correo electrónico a soporte.
Pero un chatbot de IA entrenado en tu catálogo de productos y en las preguntas frecuentes de tu centro de ayuda puede dar una respuesta segura y correcta. Incluso puede ayudar al cliente a añadir ambos artículos a su carrito. Esta es la diferencia entre un usuario frustrado y una venta completada. El Chatbot de IA de eesel está diseñado para esto. Se integra directamente con plataformas como Shopify para proporcionar respuestas que tienen en cuenta el catálogo y que ayudan a convertir a los compradores curiosos en clientes satisfechos.
Cómo elegir la plataforma adecuada para tus flujos de trabajo agénticos
No todas las plataformas de IA están construidas de la misma manera. A medida que empieces a mirar tus opciones, es útil saber qué buscar y qué trampas comunes evitar.
Andrew Ng analiza el auge de los flujos de trabajo agénticos impulsados por IA y su potencial para transformar industrias mediante la automatización de tareas complejas.
Algunas cosas a tener en cuenta con los flujos de trabajo agénticos
Incorporar flujos de trabajo agénticos puede tener algunos baches en el camino si no tienes cuidado:
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Complejidad innecesaria: Muchas herramientas están construidas para desarrolladores, no para los equipos que realmente las necesitan. Si tienes que hablar con un representante de ventas solo para ver una demostración, probablemente te espera un proceso de configuración largo y complicado.
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Costes sorpresa: Algunas plataformas cobran por resolución o por ticket. Esto significa que tu factura puede dispararse de repente durante una temporada alta, castigándote esencialmente por tu propio éxito.
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Riesgo para la reputación: Soltar una IA no probada sobre tus clientes puede dañar seriamente tu marca. Unas pocas interacciones malas pueden anular meses de construcción de buena voluntad.
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El problema de la "caja negra": Muchas soluciones no te dan ningún control real. No puedes ajustar el comportamiento de la IA, limitar lo que puede hacer o decirle cómo manejar situaciones sensibles.
Qué preguntar antes de comprometerse con los flujos de trabajo agénticos
Para encontrar una plataforma que realmente ayude en lugar de crear más trabajo, ten en cuenta estas preguntas:
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¿Cuánto tiempo tarda en estar activo? ¿Puedes configurarlo tú mismo en unos minutos o estás atado a un ciclo de ventas e implementación de varios meses? Una verdadera plataforma de autoservicio te pone al mando.
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¿Cuánto control tengo? ¿Puedes elegir exactamente qué tipos de preguntas automatizar y cuáles enviar a un humano? El control detallado es clave para un despliegue seguro.
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¿Puedo probarlo con confianza? ¿Hay alguna forma de simular la IA con tus datos pasados reales antes de que se ponga en marcha? No te dejes engañar por una demostración genérica que no tiene nada que ver con tu negocio.
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¿El precio es transparente? ¿Es una tarifa plana y predecible, o te encontrarás con cargos por ticket que son imposibles de prever? Debes saber exactamente por lo que estás pagando.
Construimos la plataforma eesel AI para abordar precisamente estos problemas, ofreciendo una forma sencilla, controlable y sin riesgos de construir flujos de trabajo agénticos con precios claros.
Poniendo los flujos de trabajo agénticos a trabajar
Los flujos de trabajo agénticos son la forma más práctica para la mayoría de las empresas de empezar a usar la automatización con IA ahora mismo. Evitan la rigidez de los sistemas de la vieja escuela sin saltar al caos de los agentes completamente autónomos. Es un enfoque equilibrado que ofrece un valor real donde más lo necesitas: en tus operaciones diarias.
El éxito no consiste en encontrar la IA más sofisticada. Se trata de encontrar la plataforma adecuada, una que te dé control, te permita probar con confianza y se integre en las herramientas que ya estás utilizando. Al empezar con un flujo de trabajo enfocado y bien definido, puedes comenzar a automatizar tareas tediosas, haciendo que tu equipo sea más eficiente y proporcionando una mejor experiencia para todos.
¿Listo para construir flujos de trabajo agénticos más inteligentes?
Deja de pelear con frameworks complicados y empieza a automatizar con confianza. Con eesel AI, puedes lanzar un potente agente de IA entrenado con el conocimiento único de tu negocio en minutos, no en meses.
Inicia tu prueba gratuita o reserva una demostración para ver cómo puedes automatizar de forma segura tus flujos de trabajo de soporte.
Preguntas frecuentes
Los flujos de trabajo agénticos se distinguen por combinar el razonamiento impulsado por IA y la planificación dinámica con la capacidad de usar diversas herramientas. A diferencia de la automatización tradicional y rígida, pueden adaptarse sobre la marcha a situaciones inesperadas, de forma muy parecida a como lo haría un asistente humano. Descomponen objetivos complejos en pasos manejables y seleccionan las herramientas apropiadas para cada parte de la tarea.
Con plataformas fáciles de usar diseñadas para la accesibilidad, la configuración y prueba de flujos de trabajo agénticos a menudo se puede hacer en minutos u horas en lugar de meses. Muchas soluciones permiten una rápida integración con tus sistemas existentes y ofrecen modos de simulación para probar el rendimiento con tus datos históricos reales antes de ponerlos en marcha.
Los flujos de trabajo agénticos aprenden tanto a través de la memoria a corto plazo, reteniendo el contexto dentro de una conversación actual, como de la memoria a largo plazo, que analiza interacciones pasadas para perfeccionar estrategias. Plataformas como eesel AI pueden entrenarse con tus tickets de soporte históricos para aprender el tono específico de tu empresa, los problemas comunes y los métodos de resolución exitosos.
Los flujos de trabajo agénticos bien diseñados incorporan salvaguardas y protocolos de escalado. Si un agente se encuentra con una situación desconocida o demasiado compleja, se puede configurar para que señale el problema, lo escale a un agente humano o solicite más aclaraciones, asegurando que las tareas críticas se manejen de manera adecuada y segura.
Sí, un beneficio crucial de las plataformas prácticas de flujos de trabajo agénticos es la capacidad de ejercer un control detallado sobre el comportamiento de la IA. A menudo puedes usar un editor de prompts para definir la personalidad de la IA, especificar sus acciones permitidas y establecer disparadores exactos para la escalada a humanos, alineando su lógica y tono con las reglas de tu negocio.
Absolutamente. Las soluciones efectivas de flujos de trabajo agénticos están diseñadas para una integración perfecta con tu ecosistema empresarial existente. Se conectan a diversas herramientas como tu servicio de asistencia, wikis internos, CRM y plataformas de comercio electrónico, permitirán que la IA acceda a la información necesaria y realice acciones dentro de tu flujo operativo actual.
Comienza por identificar una tarea específica y repetitiva que actualmente consume un tiempo significativo del equipo y que se beneficiaría de la automatización. Luego, elige una plataforma que ofrezca una configuración fácil, un control transparente y capacidades de prueba fiables con tus propios datos, permitiendo un despliegue gradual y seguro comenzando con un flujo de trabajo enfocado.
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
