¿Por qué es importante hablar de Agentes de IA entre las pymes? Para comenzar por las cifras. Las pymes son la columna vertebral de la economía colombiana, responsables por el 40 % del PIB nacional y generadoras del 19 % de los empleos. Sin embargo, también son un nicho frágil al punto que, según Confecámaras, solo el 33,5 % de las empresas sobreviven al término de 5 años.
Porque las pymes dependen de todas las ventajas competitivas que puedan tener y la tecnología es una de ellas. Irónicamente, aunque la Transformación Digital de las empresas en Colombia se aceleró durante la pandemia, ese ritmo disminuyó en los últimos años como lo reveló el último estudio de apropiación digital del Centro Nacional de Consultoría (CNC)
Esta desaceleración ocurre en el peor momento posible, cuando una nueva competencia tecnológica está en pleno auge: la Inteligencia Artificial. Una tendencia antes reservada para las grandes empresas, pero que ahora tras una evolución constante ha pasado de modelos generativos hacia una nueva fase: la de los agentes.
Hablamos de verdaderos trabajadores digitales, una forma de IA capaz de automatizar operaciones, reducir costos y mejorar la eficiencia. Estos sistemas se distinguen de herramientas más simples, como los chatbots tradicionales, por su capacidad para planificar, ejecutar tareas complejas y aprender de sus interacciones.
Su futuro es tal que según Gartner para 2028, el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incluirán Agentes de IA, frente a menos del 1 % en 2024, lo que permitirá que el 15 % de las decisiones laborales cotidianas se tomen de forma autónoma.
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¿Cómo pueden usar agentes?
Los agentes de inteligencia artificial (IA) ya no son un recurso exclusivo de las grandes corporaciones. Lejos de representar una inversión inalcanzable, los agentes de IA se han vuelto accesibles para las pymes gracias a plataformas y modelos de servicio flexibles que no requieren infraestructura costosa ni equipos especializados de desarrollo.
Hablamos del modelo Inteligencia Artificial como Servicio (AIaaS), un modelo de computación en la nube permite a las organizaciones acceder a herramientas y capacidades de IA preconstruidas (como aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural o visión artificial) a través de servicios y APIs.
También destacan las herramientas sin código, como Zapier o Make, que facilitan la automatización de tareas sin conocimientos técnicos, y las plataformas personalizables como Botpress o TextCortex, que permiten crear agentes adaptados a necesidades específicas. Finalmente, algunas empresas optan por contratar agencias o freelancers especializados para implementar soluciones de IA a medida.
Aplicaciones prácticas y beneficios
Los beneficios para las pymes son tangibles y variados. En el área de servicio al cliente, los agentes pueden ofrecer soporte 24/7, respondiendo preguntas frecuentes, procesando pedidos y gestionando citas. Esto no solo mejora la satisfacción del cliente sino que también libera al personal para que se enfoque en tareas de mayor valor, pudiendo lograr reducciones significativas en los costos de soporte.
En el ámbito financiero y administrativo, estos sistemas automatizan tareas como el envío de recordatorios de facturas, la conciliación de transacciones y la generación de informes básicos. La implementación de IA en estos flujos de trabajo puede ahorrar a una pyme horas valiosas cada mes en labores administrativas, optimizando recursos.
Otras aplicaciones clave incluyen la gestión de ventas, donde los agentes pueden precalificar prospectos y realizar seguimientos automáticos, y el marketing, generando contenido para redes sociales o analizando el sentimiento del cliente. En logística, son capaces de monitorear inventarios y predecir la demanda para optimizar los niveles de stock.
Desafíos de implementación y estrategias
Sin embargo, la adopción de esta tecnología no está exenta de desafíos. La integración con sistemas heredados puede ser compleja. Además, la calidad y el acceso a datos limpios y relevantes son cruciales para el correcto funcionamiento de los agentes, lo que exige una buena gobernanza de datos.
La falta de personal con habilidades técnicas especializadas es otra barrera significativa. Las empresas deben invertir en capacitación para sus equipos o contratar nuevo talento, lo que representa un desafío, especialmente para las organizaciones con recursos limitados.
Para mitigar estos obstáculos, la recomendación general es comenzar con proyectos pequeños y de bajo riesgo. Implementar un agente para una tarea específica, como la gestión de preguntas frecuentes en WhatsApp, permite a la empresa obtener resultados rápidos, aprender del proceso y escalar gradualmente a otras áreas del negocio.
