Cómo funcionan y cómo pueden transformar los Agentes de IA de monday.com
- Orkesta
- 13 ago
- 9 min de lectura
La inteligencia artificial ya forma parte de las operaciones de muchas organizaciones. Su uso abarca desde el análisis de información y la automatización de tareas hasta la gestión de documentos y la generación de contenido. Dentro de esta evolución, los agentes de IA permiten llevar estas capacidades a procesos que requieren seguimiento, interpretación de datos y generación de resultados.
Si quieres conocer más sobre qué son los agentes de IA, cómo funcionan y cuáles son sus beneficios, puedes consultar nuestro artículo especializado sobre el tema. En este artículo nos enfocaremos en un aspecto diferente: cómo puede aplicarse un agente de IA a un proceso empresarial concreto.
La capacidad de procesar información y trabajar con herramientas permite desarrollar agentes para diferentes áreas, como:
Gestión de proyectos y operaciones.
Atención al cliente y soporte interno.
Ventas y seguimiento comercial.
Recursos humanos.
Gestión documental y análisis de información.
Sin embargo, la utilidad de un agente depende de cómo se integra al proceso, qué información puede consultar y qué resultado debe generar. Para entenderlo de forma práctica, a continuación revisaremos el caso de Porfir-IA, un agente diseñado para apoyar la gestión operativa de proyectos de construcción mediante información registrada en monday.com.
¿Qué diferencia a un agente de IA de una herramienta tradicional?
Una herramienta de IA puede responder a una solicitud puntual. Un agente, en cambio, puede formar parte de un proceso que requiere diferentes pasos para llegar a un resultado.
Por ejemplo, una persona puede pedirle a un sistema de IA que genere un resumen de un documento. En un flujo basado en agentes, el sistema podría recibir un objetivo más amplio, consultar varios documentos, identificar la información relevante, organizarla y preparar el resultado de acuerdo con determinados criterios.
La diferencia está en la capacidad de trabajar dentro de un proceso, utilizando información y herramientas para cumplir un objetivo definido.
Esto no significa que todos los agentes funcionen de manera completamente autónoma. El nivel de intervención humana puede establecerse de acuerdo con la naturaleza de cada proceso y con el riesgo asociado a las acciones que el sistema puede realizar.
Los componentes que hacen posible un agente de IA
Un agente necesita diferentes elementos para funcionar de manera adecuada. El modelo de inteligencia artificial es importante, pero por sí solo no constituye todo el sistema.
Su arquitectura puede incluir:
Modelo de IA: interpreta instrucciones y procesa información.
Objetivos: establecen qué resultado debe conseguir.
Instrucciones: definen cómo debe trabajar y qué criterios debe seguir.
Fuentes de datos: proporcionan la información que necesita.
Herramientas e integraciones: permiten interactuar con otras plataformas.
Reglas y permisos: determinan qué puede consultar o ejecutar.
Contexto: aporta información necesaria para interpretar cada situación.
Supervisión humana: establece cuándo debe intervenir una persona.
La combinación de estos componentes permite desarrollar agentes especializados. Un agente para atención al cliente tendrá necesidades diferentes a uno diseñado para analizar operaciones o gestionar información de proyectos.
Por eso, el diseño debe comenzar con una pregunta sencilla: ¿qué proceso queremos mejorar? A partir de ahí se pueden determinar los datos, herramientas, instrucciones y acciones que necesita el agente.
¿Qué problemas pueden resolver los agentes de IA?
Los agentes resultan especialmente útiles cuando una actividad requiere revisar información de diferentes fuentes, clasificar datos o realizar tareas repetitivas de manera constante.
También pueden ayudar cuando una persona necesita reunir información antes de tomar una decisión. En lugar de revisar manualmente cada fuente, un agente puede procesar los datos disponibles y preparar un resultado estructurado.
Algunas aplicaciones empresariales incluyen:
Generación de reportes.
Seguimiento de actividades.
Análisis de incidencias.
Clasificación de solicitudes.
Consulta de información interna.
Gestión documental.
Automatización de comunicaciones.
Seguimiento comercial.
Soporte a equipos internos.
El potencial aumenta cuando el agente puede conectarse con las plataformas que la organización ya utiliza. De esta manera, la IA no trabaja aislada, sino como parte de un flujo donde los datos y las acciones tienen una función concreta.
Agentes de IA y automatización de procesos
La automatización tradicional funciona muy bien cuando las reglas del proceso son claras y predecibles. Una condición determinada puede activar una acción previamente configurada.
Por ejemplo:
Si una tarea cambia de estado → enviar una notificación.
Los agentes de IA permiten incorporar una capa de interpretación cuando la información requiere análisis antes de determinar qué debe ocurrir. En lugar de limitarse a detectar una condición específica, pueden procesar diferentes datos y generar un resultado de acuerdo con un objetivo.
Un proceso podría recibir varias actualizaciones, analizar su contenido, identificar cuáles son relevantes y preparar un resumen para un responsable. La automatización se mantiene como parte del flujo, mientras que la IA participa en la interpretación de la información.
Esta combinación permite diseñar procesos más flexibles y adaptados a situaciones donde los datos no siempre tienen una estructura uniforme.
Porfir-IA: un ejemplo de implementación de agentes de IA
Una vez entendido el concepto, podemos observar cómo se aplica dentro de un proceso empresarial real. Porfir-IA es un ejemplo de agente de IA diseñado para apoyar la gestión operativa de proyectos de construcción mediante información registrada en monday.com.
Su alcance se concentra en la fase de operación, donde los equipos generan constantemente información sobre el avance de la obra. El agente utiliza estos datos para apoyar el seguimiento y facilitar la identificación de elementos que pueden requerir atención.
El caso resulta interesante porque reúne varios de los componentes que hemos revisado:
Fuente de datos → análisis mediante IA → priorización → síntesis → distribución
La construcción es el escenario donde se implementa la solución, pero el principio puede aplicarse a otros procesos empresariales que necesitan procesar grandes cantidades de información.
¿Qué información procesa Porfir-IA?
Durante la operación de un proyecto se generan diferentes registros. Cada uno aporta una parte de la información necesaria para conocer el estado de la obra.
Porfir-IA trabaja principalmente con:
Actividades diarias
Registran qué trabajos se realizaron, cuánto personal participó y qué maquinaria o recursos fueron utilizados.
Incidencias
Documentan situaciones que pueden representar un riesgo, provocar un retraso o afectar actividades relevantes del proyecto.
Bitácoras
Concentran información técnica y administrativa relacionada con órdenes, sucesos y otros registros importantes de la operación.
El volumen de estos datos puede crecer rápidamente. Revisarlos uno por uno requiere tiempo y puede dificultar la identificación de los elementos que realmente necesitan seguimiento.
Aquí es donde entra la función del agente.
¿Cómo funciona Porfir-IA?
El flujo de Porfir-IA puede resumirse en cinco etapas:
1. Monitorear
El agente consulta la información disponible en los tableros de monday.com y procesa las actualizaciones relacionadas con la operación.
Las actividades, incidencias y registros generados por los equipos constituyen la información de entrada para el análisis.
2. Analizar
Porfir-IA procesa los datos de acuerdo con las instrucciones y criterios definidos para el agente.
El objetivo es encontrar información relevante dentro del conjunto de actualizaciones y preparar los datos para las siguientes etapas.
3. Sintetizar
La información procesada se convierte en una síntesis que facilita su lectura.
En lugar de presentar cada actualización de manera independiente, el agente puede organizar los elementos relevantes para construir una visión más clara de la operación.
4. Priorizar
El agente identifica situaciones que pueden requerir seguimiento y las incorpora dentro del resultado.
Esto permite concentrar la atención en incidencias, pendientes o elementos relevantes para la operación.
5. Distribuir
Porfir-IA genera resúmenes ejecutivos diarios y los envía mediante correo electrónico a los stakeholders correspondientes.
De esta manera, la información procesada llega directamente a las personas que necesitan conocer el estado de la operación.
Del dato operativo a la información accionable
Una de las principales aportaciones de los agentes de IA consiste en facilitar el paso de los datos a la información que puede utilizarse dentro de un proceso.
Imaginemos una jornada de trabajo con diferentes actualizaciones:
Se completan actividades en varios frentes.
Se registra la utilización de maquinaria.
Se actualiza la asistencia del personal.
Se documentan incidencias menores.
Aparece una incidencia relacionada con la disponibilidad de un material.
Todas estas actualizaciones forman parte del registro operativo, pero no necesariamente tienen el mismo nivel de relevancia.
El agente puede procesar el conjunto de información y destacar dentro del resumen aquellos elementos que requieren mayor atención. En el ejemplo anterior, la incidencia relacionada con el material podría convertirse en uno de los puntos principales del reporte si cumple con los criterios establecidos para el análisis.
El resultado no sustituye el registro original ni la evaluación profesional. Su función es facilitar el acceso a la información relevante para que el responsable pueda revisarla y determinar las acciones necesarias.
El resumen ejecutivo como resultado del agente
El procesamiento de información tiene poco valor si el resultado no llega a las personas que necesitan utilizarlo.
Porfir-IA incorpora la distribución de resúmenes ejecutivos como parte de su flujo. Estos reportes permiten concentrar los principales elementos identificados durante el análisis y compartirlos con los stakeholders correspondientes.
El resumen puede facilitar diferentes actividades:
Conocer las novedades de la operación.
Identificar incidencias pendientes.
Dar seguimiento a situaciones relevantes.
Mantener informados a diferentes responsables.
Utilizar una misma base de información para las conversaciones de seguimiento.
Esto convierte al agente en una parte activa del flujo de comunicación. No se limita a procesar información, sino que genera un resultado que puede incorporarse directamente a la dinámica de trabajo del equipo.
¿Qué beneficios pueden aportar los agentes de IA?
Los beneficios de un agente dependen del proceso en el que se implemente y de la calidad de la información disponible. Cuando existe una necesidad clara de analizar datos y reducir tareas manuales, la IA puede ayudar a mejorar diferentes etapas del flujo.
Entre las principales oportunidades se encuentran:
Ahorro de tiempo: reduce parte del trabajo dedicado a recopilar y consolidar información.
Mayor visibilidad: facilita el acceso a datos relevantes.
Priorización: ayuda a identificar situaciones que requieren atención.
Comunicación: distribuye información procesada entre diferentes stakeholders.
Productividad: libera tiempo para actividades que requieren análisis y criterio profesional.
Escalabilidad: permite procesar mayores volúmenes de información sin aumentar proporcionalmente las tareas manuales.
Porfir-IA permite observar estos beneficios dentro de un escenario concreto de operación. Sin embargo, el mismo principio puede utilizarse en otros procesos donde los equipos necesiten procesar información de manera constante.
¿Qué se debe considerar antes de implementar un agente de IA?
La implementación de un agente comienza mucho antes de elegir una herramienta. El primer paso consiste en identificar el problema que se quiere resolver y determinar si realmente requiere capacidades de análisis y automatización.
También es necesario evaluar la información disponible. Un agente necesita fuentes confiables, actualizadas y suficientemente estructuradas para generar resultados útiles.
Antes de implementar una solución, conviene revisar:
Objetivo: qué problema debe resolver el agente.
Datos: qué información necesita y dónde se encuentra.
Integraciones: con qué plataformas debe conectarse.
Permisos: qué puede consultar y qué acciones puede realizar.
Reglas: bajo qué criterios debe analizar y priorizar información.
Supervisión: en qué momentos debe intervenir una persona.
Métricas: cómo se evaluará el resultado de la implementación.
Seguridad: cómo se protegerá la información utilizada.
Estos elementos permiten construir un flujo controlado y alineado con las necesidades de la organización.
La inteligencia artificial aporta las capacidades de procesamiento y análisis, pero el diseño del proceso determina cómo se utilizan esas capacidades y qué resultados se esperan.
El papel del factor humano
La incorporación de agentes de IA no elimina el conocimiento profesional. Las personas continúan siendo fundamentales para interpretar situaciones, evaluar riesgos y tomar decisiones que requieren experiencia.
Un agente puede procesar información, identificar patrones, preparar un reporte o distribuir una actualización. La persona responsable puede utilizar ese resultado como punto de partida para revisar los datos originales y determinar qué acciones deben realizarse.
El nivel de autonomía también debe establecerse de acuerdo con cada proceso. Algunas tareas pueden ejecutarse automáticamente, mientras que otras requieren aprobación humana antes de continuar.
Definir estos límites permite aprovechar las capacidades de la IA sin perder control sobre los procesos críticos.
Más allá de un solo caso de uso
Porfir-IA muestra una aplicación concreta de los agentes de IA dentro de la gestión operativa de proyectos de construcción. Sin embargo, el principio que utiliza puede trasladarse a diferentes áreas empresariales.
Un agente puede trabajar con información de:
Operaciones.
Ventas.
Atención al cliente.
Recursos humanos.
Finanzas.
Gestión documental.
Soporte interno.
Gestión de proyectos.
En todos estos escenarios existe una pregunta común: ¿qué información necesita procesarse y qué resultado debe producirse para facilitar el trabajo del equipo?
La respuesta permite determinar qué tipo de agente puede aportar valor, qué herramientas necesita y qué acciones debe ejecutar.
Conclusión: de la IA conversacional a la IA orientada a procesos
Los agentes de IA representan una evolución en la forma en que las organizaciones pueden utilizar inteligencia artificial. Su capacidad para trabajar con objetivos, datos, herramientas e instrucciones permite integrarlos en procesos donde se necesita analizar información, generar resultados y ejecutar determinadas tareas.
Porfir-IA permite llevar este concepto a un escenario concreto. A partir de información operativa registrada en monday.com, el agente puede monitorear datos, procesar actividades e incidencias, sintetizar los elementos relevantes y generar resúmenes ejecutivos para los stakeholders.
El verdadero valor de un agente no está únicamente en responder preguntas. Está en su capacidad para formar parte de un proceso y ayudar a convertir información en resultados útiles para el equipo. Por eso, su implementación debe partir de una necesidad concreta, contar con datos confiables y establecer claramente sus responsabilidades y límites.
A medida que las organizaciones integren sus datos, plataformas y flujos de trabajo, los agentes de IA podrán participar en procesos cada vez más amplios. La oportunidad está en identificar dónde pueden reducir tareas manuales, mejorar el acceso a la información y facilitar el trabajo de los equipos.
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