La revolución de la IA agéntica en América Latina: Cómo los nuevos agentes autónomos transforman a las empresas
La inteligencia artificial agéntica comienza a cambiar la forma en que las empresas latinoamericanas entienden la automatización.
Foto: Las tecnologías basadas en inteligencia artificial agéntica abren nuevas oportunidades para la automatización y la innovación empresarial en América Latina.
A diferencia de los sistemas que se limitan a responder preguntas o generar contenido, los agentes autónomos están diseñados para ejecutar procesos complejos con una intervención humana mínima.
El cambio ya no se discute únicamente como una tendencia tecnológica. En América Latina, la conversación empieza a trasladarse hacia una pregunta más concreta: cómo conseguir que estos sistemas resuelvan problemas reales, generen ingresos, reduzcan costos y puedan integrarse de manera segura a las operaciones empresariales.
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De los chatbots a los agentes que ejecutan tareas
La denominada IA agéntica representa una evolución respecto de las herramientas tradicionales de inteligencia artificial. Su principal diferencia está en la capacidad de actuar sobre determinados procesos y completar tareas sin requerir instrucciones humanas en cada paso.
El concepto ganó protagonismo durante Dreamforce 2026, la conferencia tecnológica anual de Salesforce. Marc Benioff reunió allí a Dario Amodei, CEO de Anthropic, y Jensen Huang, CEO de Nvidia, en una conversación centrada en la velocidad de desarrollo, la seguridad y el avance de los agentes autónomos.
Huang planteó que cada empresa, compañía y país terminará convirtiéndose en una empresa de inteligencia artificial. Pero el salto hacia ese escenario también exige controles. Amodei destacó la importancia de revisar procesos, mantener la transparencia y reforzar las medidas de seguridad, mientras Huang sostuvo que velocidad y seguridad pueden avanzar conjuntamente.
En este contexto, la transformación empresarial deja de depender únicamente de incorporar una nueva herramienta y pasa a requerir cambios en la manera de organizar el trabajo.
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América Latina busca resultados concretos
El aterrizaje de esta tecnología en la región muestra una característica particular: las empresas parecen estar más interesadas en resolver problemas específicos que en adoptar la IA simplemente por seguir una tendencia.
Charly Arguindegui, vicepresidente de Salesforce para América Latina, explicó a CNN en Español que un agente debe tener un retorno de inversión medible. Uno de los ejemplos mencionados es Falabella, que implementó un agente para responder consultas relacionadas con entregas. El sistema permite reunir información procedente de distintos sistemas para determinar dónde se encuentra un pedido.
La experiencia muestra el nuevo enfoque de la automatización empresarial: identificar una dificultad concreta y utilizar la tecnología para solucionarla.
En México, compañías como Grupo Posadas y Volaris también han desplegado agentes de IA integrados a WhatsApp. Según Salesforce, Volaris ha registrado ventas generadas por estos agentes que, de acuerdo con la empresa, no se habrían producido mediante sus canales tradicionales. Salesforce mantiene además un compromiso de inversión de US$ 1,000 millones en México para consolidar su Global Delivery Center.
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El gran desafío: confianza, talento e infraestructura
El avance de los agentes autónomos también expone límites que no pueden resolverse únicamente mediante software. La confianza aparece como uno de los principales obstáculos cuando la IA pasa de resumir información a interactuar directamente con clientes.
Arguindegui señaló que existe temor entre las empresas a colocar un agente frente al consumidor debido a cuestiones relacionadas con gobernanza, seguridad de datos y riesgos reputacionales. El reto consiste, por tanto, en encontrar un equilibrio entre autonomía y supervisión.
La realidad latinoamericana añade otras dificultades. Las diferencias lingüísticas pueden afectar el funcionamiento de los sistemas. En Argentina, por ejemplo, un agente llegó a interrumpir conversaciones porque estaba configurado con español mexicano y determinados modismos rioplatenses fueron interpretados por el sistema de seguridad como expresiones potencialmente ofensivas.
La infraestructura también puede convertirse en un cuello de botella. Durante una prueba de agentes de voz en Argentina, una llamada no pudo concretarse por falta de cobertura celular. El modelo funcionaba, pero las condiciones de conectividad impidieron completar la experiencia.
Esto significa que la adopción de IA requiere mucho más que implementar un modelo. Las soluciones deben funcionar con los datos disponibles, adaptarse a los procesos internos, comprender las particularidades del idioma y operar bajo las condiciones reales de cada mercado.
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La experiencia latinoamericana apunta así hacia una etapa diferente de la inteligencia artificial. Los agentes autónomos pueden asumir tareas cada vez más complejas, pero su valor empresarial dependerá de que puedan integrarse de manera confiable a las operaciones.
Para las compañías de la región, el desafío no consiste solamente en incorporar inteligencia artificial, sino en conseguir que esa tecnología funcione en escenarios reales. La verdadera prueba de la revolución agéntica estará en su capacidad para operar con los datos de las empresas, atender a sus clientes, respetar sus procesos y generar resultados medibles.
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