Durante los primeros años de la inteligencia artificial generativa nos acostumbramos a abrir un chatbot, hacer una pregunta y cerrar la conversación. Microsoft está planteando un escenario muy diferente.
Las nuevas capacidades de Microsoft Copilot Studio permiten crear agentes empresariales persistentes, con cuentas propias, memoria de procesos y capacidad para comenzar determinados trabajos cuando ocurre un evento concreto.
¿Qué es un agente de inteligencia artificial?
Un agente de IA es un sistema capaz de perseguir un objetivo utilizando diferentes herramientas y realizando varias acciones. Un chatbot tradicional puede explicarnos cómo revisar determinadas facturas. Un agente podría analizar las facturas, clasificarlas, detectar anomalías y preparar la información que necesita una persona para aprobarlas. La diferencia fundamental es la capacidad de actuar.
Agentes con su propia identidad dentro de la empresa
Microsoft está introduciendo las llamadas agent accounts: agentes que trabajan con una identidad propia dentro del entorno corporativo, pueden interactuar con aplicaciones como Microsoft Teams o Outlook y disponen de permisos específicos definidos por la organización. Este detalle es especialmente importante: en una empresa necesitamos saber quién ha realizado una acción, si ha sido una persona o un agente, y qué permisos tenía ese agente.
La memoria de los procesos empresariales
Otra novedad relevante es la denominada business process memory. La idea es que un agente pueda conservar determinado contexto útil de procesos repetitivos.
Imaginemos un agente que cada semana prepara un informe comercial. Durante las primeras ejecuciones, diferentes personas pueden corregir criterios o indicarle cómo debe interpretar determinadas situaciones. Con memoria, parte de ese conocimiento puede mantenerse para futuros ciclos, lo que reduce la necesidad de explicar el proceso desde cero cada vez.
Agentes que comienzan a trabajar sin recibir un prompt
Otra evolución importante son los triggers. Un agente puede comenzar una tarea cuando recibe una señal determinada: cuando llega un correo, cuando cambia un registro o cuando llega una hora concreta. Esto acerca la inteligencia artificial al terreno de la automatización empresarial, con la diferencia de que el proceso puede incorporar razonamiento y no solo reglas rígidas.
Un ejemplo práctico
Imaginemos una empresa que recibe decenas de solicitudes comerciales. Un agente podría:
- detectar la llegada de una nueva solicitud
- consultar información disponible
- clasificar la oportunidad
- preparar una respuesta
- actualizar un sistema
- pedir aprobación únicamente cuando sea necesario
La persona deja de ejecutar todas las tareas intermedias y se concentra en las decisiones importantes.
¿Significa esto que los agentes sustituirán trabajadores?
Es una pregunta demasiado simplista. En muchos casos, los agentes no sustituyen un puesto completo: automatizan partes concretas de un proceso. Un profesional puede dedicar varias horas a recopilar información, copiar datos entre aplicaciones, preparar documentos o hacer seguimientos. Si esas tareas se automatizan, el trabajo de esa persona puede desplazarse hacia actividades que requieran criterio, relación con clientes, creatividad o toma de decisiones.
La habilidad empresarial que será cada vez más importante
Las empresas necesitarán personas capaces de mirar un proceso y preguntarse: ¿qué parte necesita realmente intervención humana? ¿Qué parte puede automatizarse? ¿Qué información necesita la IA? ¿Dónde deben existir controles o aprobaciones?
Aprender inteligencia artificial significará cada vez más aprender a diseñar procesos donde personas y agentes trabajen conjuntamente.
