Agentes Cognitivos: El nuevo ‘hype’ que está despertando la ola de la inteligencia artificial
¿Estamos ante el nuevo ‘hype’ de la tecnología o una burbuja pasajera? Cuál será el verdadero uso de los Agentes de IA y por qué todos están hablando de ellos.
Las opiniones expresadas por los colaboradores de Entrepreneur son personales.
Conclusiones Clave
- Los agentes cognitivos no solo responden: ejecutan, priorizan y operan dentro de procesos reales de tu negocio.
- La diferencia no está en la conversación; está en la autonomía y la capacidad de integrarse a sistemas críticos como CRM o ERP.
- Lejos de reemplazar talento, los agentes desplazan el valor hacia la estrategia, el criterio humano y el liderazgo.
Desde hace un par de años la inteligencia artificial (IA) se ha integrado de manera sutil en las empresas. Los chatbots son el ejemplo visible de una automatización que todavía promete mucho, pero transforma poco.
Estos sistemas responden preguntas y ejecutan reglas básicas aunque normalmente se quedan ahí, en la superficie, sin tocar los procesos que realmente importan.
Hoy el paradigma ha cambiado y la conversación ya no es el objetivo, sino el punto de partida.
Los agentes autónomos, ese término de moda que refleja el hype actual de la IA, hoy recuerdan a la época de los chatbots. Con un 45% de empresas usando esta tecnología en Latinoamérica, la pregunta obligada es: ¿qué son los agentes de IA?
Luis Guillermo Pardo, CEO de Kognia, una startup que usa agentes para la optimización de procesos empresariales, la eficiencia operativa y la toma de decisiones, explica que “un agente no solo responde: entiende el contexto, conecta sistemas, prioriza, ejecuta y aprende dentro de procesos reales de negocio. Ya no es una interfaz conversacional; es un actor operativo dentro de la organización”.
Esta evolución convierte a la IA en el núcleo de los procesos empresariales, dejando atrás su papel decorativo.
Relacionado: Qué son los agentes de IA y cómo las empresas pueden aprovecharlos
¿Qué hace diferentes a los agentes de IA?
La diferencia fundamental reside en la capacidad de ejecución autónoma. Mientras un chatbot espera instrucciones, un agente cognitivo identifica problemas, busca soluciones y actúa. Esta autonomía, sin embargo, no es magia.
Pardo señala que “ahora estamos viendo casos de uso reales porque se alinearon tres factores: modelos con capacidad de razonamiento avanzada, empresas con procesos digitalizados y disponibilidad de datos estructurados y confiables”. Cuando estos elementos convergen, la IA abandona el laboratorio y se convierte en infraestructura productiva.
Mientras la mayoría de nosotros usamos la IA para consultas puntuales, esta nueva ola de hype busca ir más allá. Estas herramientas no esperan órdenes paso a paso; quieren actuar, tomar decisiones y moverse por internet como usuarios reales. OpenClaw, un agente experimental capaz de operar en la web de forma autónoma, es un ejemplo claro de este salto: pasamos de asistentes pasivos a actores independientes, sirviendo como una herramienta que también permite el ahorro de tiempo.
Relacionado: Agentic AI: cuando las máquinas lideran, ¿qué rol queda para los humanos?
El abismo entre la automatización y la cognición real
No todo lo que se vende como agente de IA realmente lo es. Existe una tendencia preocupante a etiquetar como inteligente lo que apenas supera un simple guion. “El error más común es llamar ‘agente’ a cualquier automatización. Si el sistema no puede razonar, priorizar y ejecutar decisiones dentro de un flujo real, no es un agente cognitivo, es automatización avanzada”.
Integrar la IA en las operaciones de cualquier negocio o empresa significa conectarla a sistemas como CRM, ERP o motores transaccionales. Sin acceso al contexto completo del caso, la tecnología difícilmente puede generar impacto real. “Un agente verdadero no solo asesora: opera. Y opera con control, trazabilidad y gobierno. Sin esos elementos, lo que existe es marketing, no transformación”, explica el CEO de Kognia.
Mientras que un chatbot se mide por tareas completadas, un agente cognitivo requiere indicadores como el Agent Efficiency Index (AEI), que compara los pasos reales con un flujo óptimo, o el Autonomy Utilization Ratio, que mide el porcentaje de tareas resueltas sin intervención humana. La desviación de objetivos, por ejemplo, resulta crítica en sectores regulados como banca o salud.
Relacionado: Más allá de los copilotos: el reto de las empresas para integrar la IA en todo su ciclo de vida
El nuevo rol del talento en la era agéntica: potenciador de habilidades
Si los agentes ejecutan, ¿qué queda para las personas? La respuesta es más humana de lo que parece. No es el fin del trabajo humano. Afortunadamente, el cerebro es irremplazable; ninguna tecnología puede recrear la complejidad moral y emocional que vemos en historias como Fallout, donde cada decisión implica consecuencias humanas profundas.
En decisiones que afectan reputación, cumplimiento regulatorio o contextos emocionalmente delicados, el juicio humano sigue siendo determinante.
Las empresas que han entendido esto hablan de un complemento, no de sustituir ni reemplazar a su fuerza de trabajo. En lugar de reducir plantilla, algunas organizaciones han descubierto que “las empresas más exitosas con IA contratan más y no menos personas. Cultivan la cultura y diseñan tendencias futuras. Solo los humanos pueden hacer eso”, dice Pardo.
Si antes se necesitaban cinco personas por proyecto, ahora bastan tres, pero esas tres personas hacen un trabajo diferente: construyen relaciones más profundas con clientes y dan mentoría tanto a humanos como a agentes.
“Cuando la ejecución se automatiza, el valor se desplaza hacia la visión”, explica Pardo. “Se vuelven más críticas la capacidad estratégica, la toma de decisiones en entornos ambiguos, la lectura del entorno regulatorio y competitivo, y la gestión del cambio. La IA optimiza procesos. El liderazgo define dirección”.
La tecnología no diluye el talento; lo desplaza hacia terrenos donde la máquina no puede pisar: la empatía, la comunicación y la visión a largo plazo.
Para que una empresa basada en agentes cognitivos sea escalable y rentable a largo plazo, Pardo explica tres factores: “Impacto tangible en KPIs críticos, capacidad de aprendizaje continuo del sistema y un modelo de gobierno sólido. Cuando el agente está en el corazón del proceso y no en la periferia, la escalabilidad deja de ser una promesa y se convierte en una consecuencia natural del diseño”. Algunas empresas ya lo aplican: su agente de revisión de contratos de crédito reduce significativamente tiempos de procesamiento y errores manuales, permitiendo a los equipos a centrarse en tareas de mayor valor. La tecnología avanza, pero el factor humano se vuelve más estratégico que nunca. Porque diseñar, supervisar y dirigir sistemas inteligentes es, al fin y al cabo, lo que mejor sabemos hacer.
Conclusiones Clave
- Los agentes cognitivos no solo responden: ejecutan, priorizan y operan dentro de procesos reales de tu negocio.
- La diferencia no está en la conversación; está en la autonomía y la capacidad de integrarse a sistemas críticos como CRM o ERP.
- Lejos de reemplazar talento, los agentes desplazan el valor hacia la estrategia, el criterio humano y el liderazgo.
Desde hace un par de años la inteligencia artificial (IA) se ha integrado de manera sutil en las empresas. Los chatbots son el ejemplo visible de una automatización que todavía promete mucho, pero transforma poco.
Estos sistemas responden preguntas y ejecutan reglas básicas aunque normalmente se quedan ahí, en la superficie, sin tocar los procesos que realmente importan.
Hoy el paradigma ha cambiado y la conversación ya no es el objetivo, sino el punto de partida.
Los agentes autónomos, ese término de moda que refleja el hype actual de la IA, hoy recuerdan a la época de los chatbots. Con un 45% de empresas usando esta tecnología en Latinoamérica, la pregunta obligada es: ¿qué son los agentes de IA?
Luis Guillermo Pardo, CEO de Kognia, una startup que usa agentes para la optimización de procesos empresariales, la eficiencia operativa y la toma de decisiones, explica que “un agente no solo responde: entiende el contexto, conecta sistemas, prioriza, ejecuta y aprende dentro de procesos reales de negocio. Ya no es una interfaz conversacional; es un actor operativo dentro de la organización”.
Esta evolución convierte a la IA en el núcleo de los procesos empresariales, dejando atrás su papel decorativo.
Relacionado: Qué son los agentes de IA y cómo las empresas pueden aprovecharlos
¿Qué hace diferentes a los agentes de IA?
La diferencia fundamental reside en la capacidad de ejecución autónoma. Mientras un chatbot espera instrucciones, un agente cognitivo identifica problemas, busca soluciones y actúa. Esta autonomía, sin embargo, no es magia.
Pardo señala que “ahora estamos viendo casos de uso reales porque se alinearon tres factores: modelos con capacidad de razonamiento avanzada, empresas con procesos digitalizados y disponibilidad de datos estructurados y confiables”. Cuando estos elementos convergen, la IA abandona el laboratorio y se convierte en infraestructura productiva.
Mientras la mayoría de nosotros usamos la IA para consultas puntuales, esta nueva ola de hype busca ir más allá. Estas herramientas no esperan órdenes paso a paso; quieren actuar, tomar decisiones y moverse por internet como usuarios reales. OpenClaw, un agente experimental capaz de operar en la web de forma autónoma, es un ejemplo claro de este salto: pasamos de asistentes pasivos a actores independientes, sirviendo como una herramienta que también permite el ahorro de tiempo.
Relacionado: Agentic AI: cuando las máquinas lideran, ¿qué rol queda para los humanos?
El abismo entre la automatización y la cognición real
No todo lo que se vende como agente de IA realmente lo es. Existe una tendencia preocupante a etiquetar como inteligente lo que apenas supera un simple guion. “El error más común es llamar ‘agente’ a cualquier automatización. Si el sistema no puede razonar, priorizar y ejecutar decisiones dentro de un flujo real, no es un agente cognitivo, es automatización avanzada”.
Integrar la IA en las operaciones de cualquier negocio o empresa significa conectarla a sistemas como CRM, ERP o motores transaccionales. Sin acceso al contexto completo del caso, la tecnología difícilmente puede generar impacto real. “Un agente verdadero no solo asesora: opera. Y opera con control, trazabilidad y gobierno. Sin esos elementos, lo que existe es marketing, no transformación”, explica el CEO de Kognia.
Mientras que un chatbot se mide por tareas completadas, un agente cognitivo requiere indicadores como el Agent Efficiency Index (AEI), que compara los pasos reales con un flujo óptimo, o el Autonomy Utilization Ratio, que mide el porcentaje de tareas resueltas sin intervención humana. La desviación de objetivos, por ejemplo, resulta crítica en sectores regulados como banca o salud.
Relacionado: Más allá de los copilotos: el reto de las empresas para integrar la IA en todo su ciclo de vida
El nuevo rol del talento en la era agéntica: potenciador de habilidades
Si los agentes ejecutan, ¿qué queda para las personas? La respuesta es más humana de lo que parece. No es el fin del trabajo humano. Afortunadamente, el cerebro es irremplazable; ninguna tecnología puede recrear la complejidad moral y emocional que vemos en historias como Fallout, donde cada decisión implica consecuencias humanas profundas.
En decisiones que afectan reputación, cumplimiento regulatorio o contextos emocionalmente delicados, el juicio humano sigue siendo determinante.
Las empresas que han entendido esto hablan de un complemento, no de sustituir ni reemplazar a su fuerza de trabajo. En lugar de reducir plantilla, algunas organizaciones han descubierto que “las empresas más exitosas con IA contratan más y no menos personas. Cultivan la cultura y diseñan tendencias futuras. Solo los humanos pueden hacer eso”, dice Pardo.
Si antes se necesitaban cinco personas por proyecto, ahora bastan tres, pero esas tres personas hacen un trabajo diferente: construyen relaciones más profundas con clientes y dan mentoría tanto a humanos como a agentes.
“Cuando la ejecución se automatiza, el valor se desplaza hacia la visión”, explica Pardo. “Se vuelven más críticas la capacidad estratégica, la toma de decisiones en entornos ambiguos, la lectura del entorno regulatorio y competitivo, y la gestión del cambio. La IA optimiza procesos. El liderazgo define dirección”.
La tecnología no diluye el talento; lo desplaza hacia terrenos donde la máquina no puede pisar: la empatía, la comunicación y la visión a largo plazo.
Para que una empresa basada en agentes cognitivos sea escalable y rentable a largo plazo, Pardo explica tres factores: “Impacto tangible en KPIs críticos, capacidad de aprendizaje continuo del sistema y un modelo de gobierno sólido. Cuando el agente está en el corazón del proceso y no en la periferia, la escalabilidad deja de ser una promesa y se convierte en una consecuencia natural del diseño”. Algunas empresas ya lo aplican: su agente de revisión de contratos de crédito reduce significativamente tiempos de procesamiento y errores manuales, permitiendo a los equipos a centrarse en tareas de mayor valor. La tecnología avanza, pero el factor humano se vuelve más estratégico que nunca. Porque diseñar, supervisar y dirigir sistemas inteligentes es, al fin y al cabo, lo que mejor sabemos hacer.
