¿Qué son los agentes IA? Cómo la IA aumenta el trabajo humano para incrementar la productividad

¿Alguna vez has soñado con un par de manos extra para hacer frente a tu carga de trabajo? Con la llegada de los agentes IA, ese sueño ahora es realidad. Están aquí para automatizar tareas repetitivas, resolver problemas complejos y ayudarte a tomar decisiones más inteligentes basadas en datos. Se espera que el mercado de agentes IA crezca de 7.840 millones de dólares en 2025 a 52.620 millones de dólares en 2030, por lo que su presencia en nuestro trabajo diario solo va a aumentar.

En este artículo, hablaremos sobre qué es un agente IA, cómo funciona y cómo puede potenciar las habilidades humanas, aumentando la productividad y la eficiencia.

¿Qué son los agentes IA?

Los agentes IA (agentes de inteligencia artificial) son sistemas que pueden actuar de manera autónoma, con mínima intervención humana, para alcanzar objetivos en nombre de los usuarios. Utilizan tecnologías como el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y los modelos de lenguaje extensos (LLMs) para analizar datos, tomar decisiones y ejecutar acciones que completan tareas asignadas. Es importante destacar que los agentes IA están diseñados para aumentar las capacidades humanas y optimizar la eficiencia trabajando junto a las personas, en lugar de reemplazarlas.

Los agentes IA autónomos operan de forma independiente detectando una entrada, razonando y tomando decisiones sobre la mejor respuesta para lograr los objetivos establecidos por los usuarios humanos. Los agentes avanzados también pueden aprender de los resultados de acciones pasadas para mejorar su rendimiento y adaptarse continuamente a condiciones cambiantes y expectativas de los usuarios.

Los agentes inteligentes apoyan a los usuarios en su trabajo diario automatizando tareas repetitivas, mostrando perspectivas valiosas, resolviendo problemas complejos y facilitando interacciones fluidas con usuarios u otros sistemas.

El estado de los agentes IA y el no-code

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¿Cómo funcionan los agentes IA?

Los agentes de inteligencia artificial operan a través de un ciclo continuo de percibir-planificar-actuar-reflexionar, imitando la forma en que los seres humanos procesamos la información y actuamos. Esto les permite comprender su entorno, tomar decisiones informadas y ejecutar tareas de manera autónoma.

El proceso se puede dividir en 4 etapas clave:

Percibir

En el primer paso, el agente IA percibe y comprende información de varias fuentes. Aprovecha herramientas como API, bases de datos, web scraping o fuentes de datos directas para buscar en bases de datos internas y fuentes externas. Un agente de IA puede procesar texto, imágenes y datos y comprender solicitudes en lenguaje natural. Además, puede colaborar con otros agentes para intercambiar información, asegurando una visión integral para cumplir sus objetivos.

Planificar

Una vez recopilada la información necesaria, el agente utiliza sus algoritmos, modelos internos y bases de conocimiento para formular un plan. Aquí es donde entran en juego tecnologías como el aprendizaje automático (ML), el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los modelos de lenguaje grandes (LLM):

• Los algoritmos de ML permiten al agente identificar patrones, hacer predicciones y aprender de los datos.
• El NLP permite a los agentes IA comprender el lenguaje natural, lo cual es fundamental para interactuar con usuarios, comprender instrucciones o interpretar información textual.
• Los LLMs proporcionan una comprensión contextual avanzada, capacidades para resolver problemas complejos y la habilidad de generar respuestas similares a las humanas.

A través de estos algoritmos, el agente IA analiza los datos recopilados y traza posibles soluciones. La IA descompone problemas complejos en pasos manejables, determina las acciones necesarias y su secuencia, y planifica cómo abordar posibles obstáculos. Este proceso suele implicar una planificación compleja, resolución de problemas y evaluación de riesgos.

Actuar

A continuación, el agente IA pone el plan en marcha, ejecutando tareas en la secuencia adecuada. Estas acciones varían según el objetivo y el contexto. Por ejemplo, el agente podría enviar notificaciones o correos electrónicos, actualizar o recuperar registros de bases de datos, o realizar análisis de datos en tiempo real para apoyar la toma de decisiones. En escenarios más complejos, el agente puede realizar varios pasos simultáneamente o trabajar con múltiples agentes IA y sistemas para completar las tareas.

Reflexionar

Una característica de los agentes IA avanzados es su capacidad para reflexionar, aprender y adaptarse. Tras completar una tarea, el agente evalúa los resultados y recopila la retroalimentación de los usuarios para entender si sus acciones fueron exitosas y, si no lo fueron, qué salió mal.

Para mejorar su rendimiento futuro, el agente IA actualiza sus modelos internos y base de conocimiento, apoyando estrategias efectivas y cambiando aquellas que resultaron menos exitosas. Este ciclo de retroalimentación, a menudo impulsado por técnicas como el aprendizaje por refuerzo, permite al agente tomar mejores decisiones y, con el tiempo, ser más preciso y eficaz en el logro de sus objetivos.

Aunque los agentes inteligentes están diseñados para operar de forma autónoma, la supervisión humana sigue siendo esencial para asegurar que estos agentes actúen según lo previsto. La participación humana (HITL) implica la supervisión humana en varias etapas, permitiendo a los usuarios monitorear, revisar y ajustar las decisiones o acciones de un agente.

La intervención humana es importante para mejorar el rendimiento de los agentes, abordar posibles sesgos y mantener la alineación con los objetivos organizacionales. El HITL es especialmente importante en industrias donde los resultados de la IA pueden tener consecuencias significativas en el mundo real, como la salud y los servicios financieros. El modelo colaborativo de participación humana destaca que los agentes IA son potentes herramientas diseñadas para ampliar las capacidades humanas, pero no pueden reemplazar la necesidad del juicio y la inteligencia emocional de los humanos.

Tipos de agentes IA

Existen 6 tipos de agentes IA, cada uno con diferente nivel de complejidad, capacidad de memoria y toma de decisiones. Estas diferencias fundamentales determinan cómo se comportan los agentes y qué tipo de tareas pueden apoyar dentro de entornos empresariales.

A continuación se presentan los tipos de agentes IA más comunes, desde los más simples hasta los más avanzados:

1. Agentes reactivos simples

• Cómo funcionan - son los tipos más básicos de agentes IA diseñados para realizar tareas simples. Funcionan mediante un conjunto de reglas predefinidas, ejecutando acciones programadas siempre que se cumple una condición específica. Consideran solo el estado actual del entorno; no poseen memoria de experiencias pasadas ni consideran consecuencias futuras. Como resultado, no pueden evaluar su rendimiento ni adaptarse a situaciones inesperadas que vayan más allá de los escenarios y reglas predefinidos.
• Cómo apoyan a las personas - los agentes reactivos simples son ideales para automatizar tareas altamente repetitivas y rutinarias en entornos predecibles. Liberan a las personas del trabajo administrativo y de la toma de decisiones simples.
• Ejemplo - cuando se añade un nuevo contacto a una lista de marketing, un agente IA envía un correo de "Bienvenida".

2. Agentes reactivos basados en modelos

• Cómo funcionan - a diferencia de los agentes reactivos simples, los agentes basados en modelos utilizan su percepción actual y la memoria para construir un modelo interno del entorno y apoyar sus decisiones. Este modelo representa el estado actual del mundo y cómo evoluciona con el tiempo, lo que permite al agente considerar experiencias pasadas y posibles resultados al tomar decisiones. El modelo también se actualiza cuando hay nueva información disponible.
• Cómo apoyan a las personas - los agentes reactivos basados en modelos pueden asistir en tareas más complejas, ya que se adaptan a entornos cambiantes para tomar la mejor decisión.
• Ejemplo - un agente IA supervisa los niveles de inventario, predice las necesidades futuras y solicita suministros automáticamente.

3. Agentes basados en objetivos

• Cómo funcionan - estos agentes están diseñados para alcanzar resultados específicos. A diferencia de los agentes reactivos, los agentes basados en objetivos evalúan distintas opciones y eligen el mejor camino para alcanzar una meta definida.
• Cómo apoyan a las personas - los agentes basados en objetivos son útiles cuando el resultado final está claro. No necesitan instrucciones detalladas ni reglas predefinidas para completar una tarea.
• Ejemplo - un agente IA gestiona el proceso de facturación verificando que todos los datos y aprobaciones estén completos antes de marcar la factura como aprobada.

4. Agentes basados en utilidad

• Cómo funcionan - el tipo más sofisticado de agente racional, los agentes basados en utilidad van más allá de alcanzar un objetivo. Evalúan las acciones posibles no solo según si logran el objetivo, sino según qué tan bien lo hacen, considerando factores como eficiencia, costo, riesgo, etc. Eligen la acción que puede obtener los mejores resultados.
• Cómo apoyan a las personas - los agentes basados en utilidad ayudan en procesos de toma de decisiones complejos, considerando múltiples factores y recomendando acciones para maximizar el resultado deseado.
• Ejemplo - un agente IA dirige de manera inteligente las solicitudes de soporte entrantes según la queja del cliente, la experiencia del agente, la carga actual y la urgencia del problema, optimizando la satisfacción del cliente y la carga de trabajo del agente.

5. Agentes de aprendizaje

• Cómo funcionan - Los agentes de aprendizaje mejoran con el tiempo analizando experiencias pasadas y retroalimentación externa. Normalmente incluyen un componente de aprendizaje que actualiza su comportamiento, un crítico que evalúa el rendimiento y un generador de problemas que sugiere nuevas acciones a intentar.
• Cómo apoyan a las personas - los agentes de aprendizaje se adaptan a condiciones cambiantes y al comportamiento del usuario sin necesidad de ser reprogramados. Ayudan a optimizar procesos empresariales mejorando continuamente la forma en que se realizan las tareas y reduciendo la necesidad de ajustes manuales.
• Ejemplo - Este agente IA aprende continuamente cuáles son las acciones clave de un prospecto (páginas visitadas, tasa de apertura de correos, etc.) que más predicen conversiones exitosas y ajusta automáticamente su modelo de calificación de oportunidades.

6. Agentes jerárquicos

• Cómo funcionan - Estos agentes avanzados se organizan por capas. Un agente de alto nivel interpreta el objetivo del usuario, lo divide en tareas más pequeñas y asigna esas tareas a agentes de niveles inferiores que las ejecutan.
• Cómo apoyan a las personas - los agentes jerárquicos ayudan a ejecutar tareas complejas y orquestar procesos empresariales de gran escala que incluyen múltiples pasos.
• Ejemplo - Un grupo de agentes IA gestiona todo el ciclo de vida del cliente. El agente de nivel superior supervisa todo el recorrido, mientras que los agentes individuales gestionan la adquisición, incorporación, retención y reactivación.

Beneficios de los agentes IA

La integración de agentes IA en las operaciones empresariales puede aportar múltiples beneficios, desde un aumento de la productividad hasta una toma de decisiones más inteligente.

Estos son los beneficios más importantes de los agentes IA:

• Mayor eficiencia y productividad - Los agentes IA pueden automatizar tareas repetitivas y monótonas que tradicionalmente consumen mucho tiempo de los empleados. Tareas como la introducción de datos, consultas rutinarias, asignación de clientes potenciales o generación de informes estándar pueden ser gestionadas por agentes IA, permitiendo que las personas se enfoquen en trabajo más complejo, estratégico y creativo que requiere habilidades exclusivamente humanas.
• Mayor precisión y consistencia en las tareas - Los agentes IA están diseñados para seguir instrucciones con exactitud y aplicar reglas de forma consistente. Ayudan a reducir los errores manuales en la entrada de datos, el procesamiento de transacciones y la toma de decisiones rutinarias. Aunque no son infalibles, los agentes IA mejoran la precisión y fiabilidad general en tareas repetitivas.
• Escalabilidad y disponibilidad 24/7 - a diferencia de los humanos, los agentes IA no necesitan descansar para dormir o comer y pueden operar sin interrupciones. Esto permite a las empresas escalar sus operaciones para manejar un aumento de la demanda sin recurrir a la contratación de personal adicional. Con agentes autónomos, las empresas pueden ofrecer un servicio y soporte ininterrumpidos de alta calidad, incluso fuera del horario laboral.
• Optimización de costos - al automatizar tareas, mejorar la eficiencia y reducir errores, los agentes IA ayudan a disminuir los costos operativos. Esto incluye la reducción de los costos laborales, la minimización de errores costosos y la optimización de la asignación de recursos.
• Mejor análisis de datos y perspectivas accionables - los agentes inteligentes pueden procesar y analizar grandes volúmenes de datos mucho más rápido que los sistemas tradicionales, y aún más que los analistas humanos. Esta capacidad les permite reconocer patrones y tendencias, y mostrar perspectivas accionables, permitiendo a las empresas tomar decisiones informadas sobre planificación, previsión y resolución de problemas.
• Mayor cumplimiento normativo y preparación para auditorías - al seguir flujos de trabajo y normas predefinidas con precisión, los agentes IA ayudan a garantizar que los procesos regulatorios se ejecuten de manera constante. También generan registros y trazabilidad de auditoría claros, facilitando a las organizaciones demostrar el cumplimiento.
• Menor riesgo operativo - mediante la estandarización, automatización y monitorización continua, los agentes IA ayudan a reducir el riesgo de error humano, desviaciones de procesos y retrasos, especialmente en operaciones críticas como pagos, aprobaciones o incorporación de nuevos clientes.
• Mejor experiencia del cliente -Los agentes IA pueden asistir a los profesionales de atención al cliente proporcionando respuestas inmediatas a consultas comunes y derivando los casos complejos al agente humano adecuado con todo el contexto. Esto permite a los equipos de soporte resolver problemas más rápido, personalizar las interacciones y mejorar la experiencia del cliente.
• Empleados más satisfechos - al encargarse de los aspectos tediosos y que consumen mucho tiempo de sus roles, los agentes IA permiten a los empleados dedicar más tiempo a actividades de mayor valor, como construir relaciones, innovar y desarrollar nuevas estrategias, lo que conduce a una mayor satisfacción laboral.

Ejemplos reales de casos de uso de agentes IA

Los agentes IA ya operan en muchos aspectos de nuestro mundo digital, a menudo trabajando en segundo plano para mejorar la eficiencia, optimizar la experiencia del usuario y apoyar la toma de decisiones inteligentes. Según Forbes, para finales de 2025, una de cada cuatro empresas ejecutará programas piloto impulsados por agentes IA. Se espera que ese número se duplique para 2027, reflejando el rápido paso de la experimentación a la adopción. Esta tendencia muestra el creciente papel de los agentes IA en la transformación y la creación de ventajas competitivas.

Exploremos varios casos de uso reales que demuestran cómo puede aprovechar los agentes IA en su empresa:

Puntuación y enrutamiento inteligente de clientes potenciales

Un agente IA monitoriza los clientes potenciales entrantes de todos los canales, incluyendo el sitio web, redes sociales y eventos digitales, como webinars, lanzamientos de productos, etc. Analiza los datos de los prospectos (tamaño de la empresa, industria, comportamiento en su sitio, interacciones previas) según perfiles de cliente ideal predefinidos y asigna una puntuación de calificación. Según esta puntuación, el agente enruta automáticamente los clientes potenciales con alta probabilidad al representante de ventas más adecuado, proporciona un resumen de la información clave y sugiere la siguiente mejor acción para cerrar el trato más rápido.

Automatización del soporte al cliente

Los agentes IA pueden implementarse en forma de chatbots inteligentes o asistentes virtuales para atender las consultas entrantes de los clientes. Estos agentes pueden responder preguntas frecuentes, resolver problemas básicos y realizar tareas simples en nombre de los clientes, como consultar el estado de su pedido o completar un formulario de devolución. Al involucrar agentes IA en los procesos de soporte al cliente, las empresas pueden mejorar los tiempos de respuesta y la satisfacción general del cliente.

Automatización y optimización de campañas de marketing

Los agentes IA en plataformas de marketing pueden segmentar audiencias automáticamente, personalizar el contenido según las necesidades de los clientes y activar campañas de correo electrónico de varios pasos basándose en el comportamiento del usuario. Por ejemplo, un agente autónomo puede enviar una serie de correos electrónicos de seguimiento después de un registro en un webinar o ajustar el presupuesto de los anuncios según el rendimiento de la campaña.

Además, un agente IA puede ayudar a maximizar las tasas de conversión analizando métricas de rendimiento, como tasas de apertura, tasas de clics, etc., en tiempo real. Para mejorar los resultados de la campaña, un agente ajusta de forma autónoma ciertos elementos, como encabezados de correo electrónico o imágenes publicitarias, y realiza pruebas A/B para encontrar la versión más efectiva.

Programación inteligente de reuniones

Los agentes IA pueden programar reuniones con clientes, coordinando múltiples calendarios, preferencias y zonas horarias. Pueden encontrar los horarios óptimos entre todos los participantes, enviar invitaciones automáticamente, actualizar calendarios y reprogramar si la reunión necesita posponerse. Además, los agentes IA pueden actualizar los registros del CRM (sistema de gestión de clientes) con los detalles y resultados de la reunión, proporcionando un resumen valioso.

Recomendación dinámica de productos

Las empresas de comercio electrónico pueden utilizar agentes IA autónomos para generar y mostrar automáticamente recomendaciones personalizadas de productos basadas en el carrito de compras, el comportamiento en el sitio web, la actividad en línea, etc., de cada cliente. Además, los agentes IA recopilan continuamente nuevos datos y actualizan sus recomendaciones en tiempo real para reflejar las necesidades y preferencias actuales del cliente.

Los representantes de ventas también pueden utilizar las perspectivas proporcionadas por los agentes IA para personalizar las ofertas comerciales para cada cliente y ofrecer recomendaciones de cross-sell y up-sell adaptadas para aumentar el valor de cada oportunidad.

Recuperación de información

Si un representante de ventas o de atención al cliente necesita acceder rápidamente a información específica de un producto, cuenta de cliente, detalles de pólizas, etc., durante una llamada o reunión, un agente IA puede encontrar y mostrar esta información para ellos. Integrados con el CRM y la base de conocimientos de la empresa, los agentes IA pueden acceder instantáneamente a la información requerida, crear un resumen e incluso sugerir la mejor respuesta, actuando como un asistente en tiempo real.

Agentes IA específicos para sectores

Según Markets and Markets, se espera que el mercado de los agentes IA específicos para sectores crezca más del 35% en los próximos 5 años. Esto incluye agentes diseñados para funciones específicas en los sectores de salud, finanzas, manufactura y legal, a menudo integrados profundamente en el software y flujos de trabajo propios de la industria.

A continuación, algunos ejemplos de tareas que pueden realizar los agentes específicos para sectores:

• Salud - Los agentes IA ayudan a los trabajadores sanitarios programando automáticamente citas de pacientes, actualizando historiales médicos y tramitando reclamaciones de seguros.
• Finanzas - Las instituciones financieras pueden utilizar agentes IA para automatizar la detección de fraudes, la calificación crediticia y los controles de cumplimiento normativo.
• Manufactura - Los agentes IA pueden monitorizar el rendimiento de los equipos, gestionar inventarios y optimizar las cadenas de suministro.

Desafíos del uso de agentes IA

Si bien los agentes IA tienen un gran potencial para transformar las operaciones empresariales, su implementación y gestión continua pueden ser desafiantes.

Los desafíos más comunes al usar agentes IA incluyen:

• Acceso a datos de alta calidad: Los agentes IA solo son tan efectivos como los datos de los que dependen. Los conjuntos de datos incompletos, desactualizados o sesgados pueden provocar resultados inexactos, errores y decisiones equivocadas. Las empresas deben asegurarse de que sus agentes tengan acceso a datos de alta calidad, relevantes y completos para un funcionamiento fiable.
• Implementación e integración complejas: Desplegar agentes suele requerir experiencia especializada en aprendizaje automático y diseño de sistemas de IA. Personalizar los agentes para satisfacer requisitos empresariales específicos e integrarlos con sistemas tradicionales, CRM y herramientas internas puede ser un reto. Una solución simple a este reto es elegir un proveedor, como Creatio, que integre de forma nativa los agentes IA en su sistema, acelerando significativamente el retorno de valor.
• Cuestiones éticas y sesgo: Los agentes IA aprenden de los datos que reciben. Si esos datos incluyen sesgos históricos o sociales existentes, el agente puede repetir o incluso amplificarlos accidentalmente en sus decisiones (por ejemplo, decisiones de préstamos sesgadas, recomendaciones de contratación injustas). Para mitigar este riesgo, las empresas deben implementar políticas de gobernanza sólidas y prácticas de IA responsable en sus procesos de desarrollo y revisión.
• Falta de transparencia (el problema de la caja negra): Muchos modelos avanzados de IA, especialmente los basados en algoritmos de aprendizaje profundo, pueden funcionar como "cajas negras", lo que dificulta rastrear cómo se tomó una decisión. Esta falta de transparencia puede erosionar la confianza y crear riesgos regulatorios, especialmente en sectores regulados. Para remediar este problema, las empresas deben evaluar cuidadosamente los agentes de IA disponibles en el mercado y elegir aquel que ofrezca la máxima transparencia
• Riesgos de seguridad y privacidad: A medida que los agentes IA gestionan y procesan grandes cantidades de datos sensibles de negocio y clientes, se convierten en objetivos potenciales de ciberamenazas. Para proteger la información confidencial y mantener la confianza de los clientes, las empresas deben elegir un proveedor de agentes IA que proporcione medidas de seguridad sólidas, como cifrado de datos, controles de acceso seguros y cumplimiento con rigurosas regulaciones de privacidad (por ejemplo, GDPR, CCPA).

Agentes IA de Creatio - Potenciando las capacidades humanas con agentes basados en roles

Creatio es un CRM agéntico y plataforma de flujos de trabajo con no-code e IA como eje central. Ofrece un potente asistente de IA, Creatio.ai, que proporciona una arquitectura de IA unificada con un conjunto robusto de las capacidades más recientes. Creatio combina todos los principales patrones de IA, incluyendo IA predictiva, agéntica y generativa, ayudando a las empresas a reducir ineficiencias operativas, tomar decisiones más inteligentes y lograr grandes mejoras en productividad.

Con Creatio.ai, los usuarios empresariales trabajan junto a agentes IA, liberando el máximo potencial del talento humano y digital trabajando en armonía. Los agentes IA impulsan nuevos niveles de velocidad y agilidad, permitiendo a los equipos moverse más rápido, enfocarse en la creatividad y ofrecer resultados extraordinarios.

Echa un vistazo a este video para descubrir cómo funciona el enfoque de IA accionable de Creatio:

Los agentes IA automatizan el trabajo rutinario y recomiendan los siguientes pasos en tiempo real, permitiendo a los usuarios dedicar más tiempo a los clientes y enfocarse en tareas estratégicas. Proporciona de forma autónoma información contextual y prioriza y te ayuda directamente en las tareas diarias. Además, los agentes IA están integrados en las herramientas de productividad que ya utiliza, como MS Outlook y Teams, para mostrar información importante y aumentar la productividad.

Los agentes IA basados en roles de Creatio están diseñados para trabajos específicos dentro de los departamentos de ventas, marketing y servicio al cliente:

• Los equipos de ventas pueden utilizar el Agente de Ventas para automatizar la preparación, personalizar el contacto y cerrar acuerdos más rápido con herramientas que anticipan inteligentemente las necesidades y sugieren las siguientes mejores acciones. También pueden implementar agentes IA basados en roles, como un Agente de Investigación de Cuentas, un Agente de Reuniones y un Agente de Generación de Cotizaciones.
• Los equipos de marketing pueden aprovechar el Agente de Marketing para escalar la creación de contenido y la ejecución de campañas. Los agentes especializados para marketing incluyen un Agente de Contenidos de Marketing, un Agente de Generación de Correos Electrónicos y un Agente de Conversión de Clientes Potenciales.
• Los equipos de servicio que utilizan el Agente de Servicio pueden ofrecer resoluciones más rápidas y precisas al aprovechar la IA para extraer perspectivas, sugerir acciones y optimizar la comunicación en todos los canales. Los agentes de servicio al cliente también pueden colaborar con agentes especializados, incluyendo un Agente de Soporte al Cliente y un Agente de Base de Conocimientos.

Además, los usuarios empresariales pueden crear nuevos agentes componiendo visualmente habilidades, flujos de trabajo y conocimientos en el Constructor de Agentes No-Code, sin necesidad de conocimientos técnicos. Esta innovadora funcionalidad combina la tecnología no-code con capacidades de IA, permitiendo a usuarios sin conocimientos técnicos diseñar compañeros digitales inteligentes adaptados a sus necesidades y tareas específicas.

Creatio.ai es seguro, transparente y está regido por prácticas responsables. Ofrece características de privacidad y seguridad de datos de nivel empresarial diseñadas para cumplir con los más altos estándares de privacidad y cumplimiento. Al incorporar un enfoque con intervención humana, Creatio.ai garantiza que las decisiones de IA estén guiadas por la supervisión humana, fortaleciendo la responsabilidad y la confianza.

Agentes IA de Creatio

Mejora la productividad y los resultados de negocio con los agentes IA de Creatio

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¿Qué diferencia a Creatio de otros proveedores en el mercado?

Muchos proveedores posicionan a sus agentes IA como sustitutos de la fuerza laboral, sugiriendo que reemplazarán a los empleados humanos. En cambio, Creatio adopta un enfoque fundamentalmente diferente, en el que considera a los agentes IA como compañeros digitales diseñados para aumentar, no reemplazar, la inteligencia humana.

En Creatio, creemos que el verdadero potencial de la IA reside en la colaboración. Nuestros agentes IA están diseñados para trabajar junto a personas y equipos, apoyando la automatización de tareas repetitivas, proporcionando recomendaciones inteligentes y permitiendo decisiones más rápidas y fundamentadas. Esta filosofía centrada en el ser humano fomenta la confianza, la transparencia y una adopción más amplia. Esto asegura que los usuarios se sientan empoderados, no desplazados, y estén más dispuestos a interactuar con herramientas potenciadas por IA.

A diferencia de muchos proveedores que tratan la IA como un complemento premium, Creatio incluye estas innovaciones como parte de su oferta principal: sin licencias adicionales, sin cargos ocultos y sin complicaciones de integración. Este enfoque asegura que cualquier organización pueda lograr la máxima adopción de IA en todos los equipos, sin barreras ni complejidad.

While others are still offering fragmented AI products and complex pricing models, we’ve taken a different path. We offer one platform, one experience, and one clear route to accelerated AI adoption and realizing real business value. 

Burley Kawasaki

Global VP of Product Marketing and Strategy, Creatio

En un mercado donde otros pueden prometer automatización a costa de los roles humanos, Creatio ofrece innovación responsable que impulsa la eficiencia, apoya la creatividad y valora la experiencia humana.