La inteligencia artificial se ha incorporado a diferentes procesos empresariales y actualmente puede participar en actividades que van desde la generación y clasificación de información hasta la automatización de tareas y la ejecución de flujos de trabajo. Para las organizaciones que ya utilizan plataformas de gestión, esto permite incorporar capacidades de IA directamente en procesos relacionados con proyectos, operaciones, atención al cliente, marketing y otras áreas de trabajo. Guía para entender costos, créditos y automatización de la IA Implementar inteligencia artificial, sin embargo, requiere algo más que activar una función. También es necesario comprender qué capacidades están disponibles, qué plan las incluye, cuánto se utilizan y cómo se calcula su consumo. Estos elementos permiten construir una estrategia de adopción más clara y relacionar la inversión en IA con resultados concretos para el negocio. ¿Qué significa usar IA dentro de una empresa? La inteligencia artificial empresarial reúne diferentes capacidades que pueden incorporarse a los procesos de trabajo para analizar información, generar contenido, clasificar datos, automatizar tareas o ejecutar determinadas acciones. Su utilidad depende de la forma en que se integra a las operaciones y del tipo de problema que la organización busca resolver. Dentro de una plataforma de gestión del trabajo, la IA puede intervenir en diferentes momentos de un proceso. Puede ayudar a resumir actualizaciones, transformar información, clasificar registros, generar contenido, crear fórmulas o activar determinadas acciones. También puede integrarse en automatizaciones y flujos de trabajo que conectan varias tareas para reducir la intervención manual. Entre las capacidades de IA que pueden encontrarse actualmente se incluyen: Generación y transformación de contenido. Clasificación de información. Creación de fórmulas. Automatizaciones con IA. Flujos de trabajo impulsados por IA. Agentes de IA. Asistentes de IA. Herramientas para reuniones y notas. La documentación oficial de monday.com contempla estas y otras funciones dentro de su catálogo de IA. Esto permite utilizar la IA dentro de actividades que ya forman parte de la operación diaria. Una organización puede, por ejemplo, configurar un proceso para que una solicitud sea analizada, clasificada y enviada al responsable correspondiente sin que cada paso tenga que realizarse manualmente. ¿Cómo funciona la IA dentro de una plataforma de gestión? La inteligencia artificial puede incorporarse a una plataforma de trabajo con diferentes niveles de participación. Una función puede encargarse de una tarea específica, mientras que una automatización o un flujo de trabajo puede combinar varias acciones para completar un proceso más amplio. Una capacidad de IA generativa puede utilizarse para crear o transformar contenido a partir de información disponible en un tablero. Una automatización puede activar una acción cuando se cumple una condición determinada. Un flujo de trabajo con IA puede conectar diferentes pasos para llevar una solicitud desde su recepción hasta su clasificación, asignación y seguimiento. Los agentes de IA permiten trabajar con tareas más especializadas y ejecutar determinadas acciones siguiendo instrucciones y herramientas previamente configuradas. Esto puede ser útil cuando una actividad requiere varios pasos y debe repetirse de forma constante. La elección de una capacidad depende del proceso que la empresa quiere mejorar. Antes de implementar una función, conviene responder tres preguntas: ¿Qué tarea queremos mejorar? ¿Con qué frecuencia se realiza? ¿Qué resultado esperamos obtener? Estas preguntas también ayudan posteriormente a calcular el consumo de IA y determinar si la inversión genera un beneficio suficiente. Uso de créditos de IA en monday.com ¿En qué plan está disponible la IA? Una de las primeras preguntas que debe responder una empresa antes de implementar IA es qué capacidades están disponibles dentro de su plan actual. No todas las funciones tienen las mismas condiciones de acceso y algunas capacidades dependen del nivel de cuenta contratado. Por eso, la evaluación debería considerar tanto el plan de la plataforma como las capacidades específicas de IA que necesita cada equipo. Una organización que solamente requiere funciones básicas puede tener necesidades diferentes a otra que busca implementar agentes, automatizaciones avanzadas o flujos de trabajo impulsados por IA. La disponibilidad puede cambiar conforme se actualizan los productos y planes, por lo que antes de contratar una solución es recomendable revisar la información comercial y técnica vigente. ¿Cómo se paga la IA en una empresa? Una vez identificadas las funciones que necesita la organización, el siguiente paso es comprender cómo se calcula el consumo. El modelo actual de monday AI utiliza créditos de IA para medir el uso de determinadas capacidades. Los créditos funcionan como una unidad de consumo. Cada función puede utilizar una cantidad diferente dependiendo de la actividad realizada y de su complejidad. Por eso, el costo de la IA no depende únicamente del número de usuarios de la plataforma. Una empresa debe considerar dos aspectos: Usuarios: determinan quién tiene acceso a la plataforma y a las capacidades disponibles según su plan. Créditos de IA: permiten medir el consumo generado por determinadas funciones de inteligencia artificial. Según la documentación oficial de monday.com hasta la fecha de publicación del artículo, la cantidad mínima mensual de créditos varía según el tipo de plan, inicia a partir de los 3,000 para cuentas Pro y personalizado para cuentas Enterprise. Las organizaciones que necesitan un mayor volumen pueden adquirir créditos adicionales. Las condiciones comerciales pueden cambiar según el plan, la modalidad de contratación y las actualizaciones del producto, por lo que es recomendable verificar los precios vigentes antes de realizar una compra. ¿Qué son los créditos de IA? Los créditos permiten medir el consumo de determinadas funciones de inteligencia artificial. No todas las acciones requieren la misma cantidad, porque una tarea sencilla puede necesitar menos recursos que una actividad que implica analizar información más compleja o ejecutar varios pasos. Por ejemplo, la documentación oficial indica diferentes modelos de consumo para funciones como AI Blocks, AI Notetaker y agentes de IA. En el caso de los agentes, el consumo puede variar de acuerdo con la complejidad de la tarea realizada. Esto significa que una empresa debe analizar cómo utiliza la IA, no solamente cuántas personas tienen acceso a ella. Una automatización que se ejecuta unas cuantas veces al mes puede tener un consumo reducido. En cambio, un proceso operativo que se ejecuta cientos de veces puede utilizar una cantidad considerablemente mayor de créditos. ¿Cuántos créditos de IA necesita una empresa? No existe una cantidad universal de créditos que funcione para todas las organizaciones. El consumo depende del número de procesos que utilizan IA, la frecuencia con la que se ejecutan y la complejidad de cada actividad. Una forma sencilla de realizar una estimación inicial es: Consumo mensual estimado = número de ejecuciones × créditos utilizados por ejecución Por ejemplo, si una automatización requiere 8 créditos por ejecución y se activa 500 veces durante un mes: 500 × 8 = 4,000 créditos mensuales Este cálculo sirve como referencia inicial. El consumo real dependerá de las capacidades utilizadas y de las condiciones específicas de cada función. Para hacer una estimación más completa, una empresa puede revisar: Número de usuarios que utilizarán IA. Cantidad de automatizaciones activas. Ejecuciones estimadas por mes. Complejidad de las tareas. Uso de agentes de IA. Flujos de trabajo que incorporan IA. Procesamiento de reuniones mediante herramientas de IA. Con esta información es posible crear una previsión de consumo antes de implementar la IA a mayor escala. ¿Cuánto cuesta utilizar IA? El costo de la inteligencia artificial depende del modelo de contratación y del volumen de uso de cada organización. El modelo de comercialización actual contempla créditos incluidos según el plan y la posibilidad de adquirir créditos adicionales cuando las necesidades superan la cantidad disponible. La documentación oficial también señala diferencias en el costo por crédito según la modalidad de contratación. Los precios pueden actualizarse y variar según el mercado y las condiciones comerciales, por lo que las cifras deben verificarse directamente antes de publicar un presupuesto. Para una empresa, sin embargo, el precio por crédito es solamente una parte de la evaluación. También es necesario calcular cuánto cuesta realizar el mismo proceso de manera manual. Por ejemplo, si una tarea requiere varias horas de trabajo cada semana y puede automatizarse de forma confiable, el costo de los créditos debe analizarse junto con el tiempo que el equipo deja de dedicar a esa actividad. ¿Cómo controlar el consumo de IA? Cuando la IA comienza a utilizarse en varios equipos, la administración del consumo se vuelve importante. La organización necesita conocer qué funciones están habilitadas, quién puede utilizarlas y qué procesos generan mayor consumo. La gestión puede comenzar con tres áreas: Permisos Los administradores pueden establecer quién tiene acceso a determinadas capacidades de IA, dependiendo de las funciones disponibles para su cuenta. Esto permite asignar el uso de acuerdo con las responsabilidades de cada equipo. Consumo Revisar periódicamente los créditos utilizados permite identificar qué procesos tienen mayor demanda y anticipar cuándo será necesario ajustar la cantidad disponible. Optimización Si una automatización genera ejecuciones innecesarias o utiliza IA en pasos donde no aporta suficiente valor, puede revisarse y modificarse para reducir el consumo. monday.com también contempla notificaciones relacionadas con los niveles de utilización de créditos, lo que permite dar seguimiento al consumo antes de alcanzar el límite disponible. ¿Cómo optimizar el consumo de IA? Optimizar no significa utilizar menos IA en todos los casos. Significa utilizarla donde el beneficio sea mayor. La complejidad de una tarea puede influir en el consumo y, en determinadas funciones, el modelo seleccionado también puede modificar la cantidad de créditos utilizados. Por esta razón, comprender la relación entre tarea, modelo y consumo puede ayudar a administrar mejor los recursos disponibles. Una empresa puede comenzar identificando procesos que tengan: Alto volumen de ejecución. Actividades repetitivas. Tiempos prolongados de procesamiento. Gran cantidad de información que necesita clasificación. Dependencia de tareas manuales. Oportunidades claras de automatización. Después, puede evaluar cuánto consume el proceso con IA y qué resultado obtiene. ¿Cómo implementar IA sin aumentar innecesariamente los costos? La implementación puede comenzar con procesos concretos antes de extenderse a toda la organización. Esto permite conocer el consumo real, evaluar la calidad de los resultados y determinar qué actividades tienen mayor potencial de automatización. Un buen punto de partida son las tareas repetitivas que requieren procesamiento constante de información. Algunas posibilidades son: Clasificación de solicitudes. Generación de actualizaciones. Creación de resúmenes. Seguimiento de tareas. Procesamiento de información. Asignación de responsables. Generación de respuestas iniciales. Antes de implementar una automatización conviene establecer una línea base. La empresa puede registrar cuánto tiempo toma actualmente una actividad, cuántas personas participan y cuántas veces se realiza durante un periodo determinado. Después de incorporar IA, estos indicadores pueden volver a medirse. La diferencia permite conocer si realmente hubo una mejora y si el consumo de créditos está justificado por los resultados. ¿Cómo saber si la inversión en IA vale la pena? El costo de la IA debe analizarse junto con el valor que genera. Una organización puede utilizar diferentes indicadores para conocer el impacto de una implementación. Algunos de los más útiles son: Horas de trabajo ahorradas. Número de tareas automatizadas. Tiempo de respuesta. Volumen de información procesada. Reducción de errores. Cantidad de procesos ejecutados. Créditos consumidos. Costo promedio por proceso. Una fórmula sencilla para comenzar es: Costo de IA del proceso ÷ número de ejecuciones = costo promedio por ejecución Después, este resultado puede relacionarse con el tiempo y los recursos que requería realizar la misma actividad manualmente. El análisis también debe considerar la calidad. Una automatización que procesa información rápidamente, pero requiere una revisión manual extensa, puede necesitar ajustes. Por eso, el éxito de una implementación debe medirse considerando costo, tiempo, volumen y calidad. Buenas prácticas para administrar la IA en una empresa La incorporación de inteligencia artificial requiere una combinación de tecnología, procesos y administración. La plataforma proporciona las capacidades, pero la empresa necesita definir dónde utilizarlas, quién puede acceder a ellas y cómo se evaluarán los resultados. Algunas prácticas recomendadas son: Definir objetivos concretos antes de implementar una función. Priorizar procesos repetitivos y de alto volumen. Establecer responsables para la administración de IA. Controlar permisos según las funciones de cada equipo. Revisar periódicamente el consumo de créditos. Documentar los flujos de trabajo automatizados. Medir resultados antes y después de implementar IA. Evaluar el costo de cada proceso automatizado. Mantener supervisión humana en actividades que requieran validación. Este enfoque permite que la inteligencia artificial se incorpore de forma progresiva y que las decisiones de expansión estén respaldadas por información sobre consumo y resultados. Conclusión: la IA necesita una estrategia de gestión Utilizar inteligencia artificial en una empresa implica mucho más que contratar una plataforma o activar nuevas funciones. La organización necesita comprender qué procesos puede mejorar, qué capacidad necesita, cuánto consume y qué resultados genera. Los créditos de IA permiten medir el uso de determinadas capacidades y pueden convertirse en una herramienta de planeación cuando se combinan con indicadores operativos. Horas ahorradas, volumen procesado, reducción de tareas manuales y mejora en los tiempos de respuesta ayudan a determinar si la inversión está generando resultados. La pregunta, por lo tanto, no debería ser únicamente cuánto cuesta la IA. También es necesario analizar qué procesos puede optimizar, cuánto trabajo puede liberar y qué valor puede generar para la organización. Si tu empresa está evaluando cómo incorporar IA a sus procesos de trabajo, agenda una llamada con nuestras especialistas para identificar oportunidades de automatización, definir una estrategia de implementación y aprovechar las capacidades disponibles de acuerdo con las necesidades de tu organización. También puedes visitar nuestro sitio web para conocer más sobre nuestras soluciones y servicios.

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. Cómo funcionan y cómo pueden transformar los Agentes de IA de monday.com 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. Interfaz de usuario mostrando opciones para crear un agente de IA. 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. ¿Quieres identificar oportunidades para implementar agentes de IA en tu organización? 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La inteligencia artificial ha evolucionado de manera importante en los últimos años. Las organizaciones ya no utilizan estas tecnologías únicamente para generar contenido, responder preguntas o analizar información. Cada vez existen más soluciones capaces de interpretar objetivos, consultar datos, utilizar herramientas y ejecutar acciones para completar procesos con una intervención humana más limitada. Esta capacidad ha llevado a un mayor interés por los agentes de IA, especialmente entre empresas que buscan automatizar procesos y mejorar la eficiencia de sus operaciones. Agentes de IA: qué son, cómo funcionan y cuáles son sus beneficios. Para comprender el valor de los agentes de IA es necesario ir más allá de la idea de una herramienta que responde instrucciones. Un agente puede recibir un objetivo, analizar la información disponible, determinar los pasos necesarios para alcanzarlo y utilizar diferentes recursos durante el proceso. Su funcionamiento permite abordar actividades que requieren varias acciones y que pueden cambiar de acuerdo con los resultados obtenidos en cada etapa. ¿Qué es un agente de IA? Un agente de IA es un sistema basado en inteligencia artificial que puede interpretar una solicitud u objetivo, razonar sobre las acciones necesarias, utilizar herramientas y ejecutar tareas para alcanzar un resultado determinado. Su funcionamiento combina capacidades de los modelos de inteligencia artificial con información, aplicaciones, reglas y mecanismos que le permiten interactuar con su entorno. De acuerdo con el NIST (National Institute of Standards and Technology), un agente puede entenderse como un programa que interactúa con un entorno, recibe información y realiza acciones orientadas a alcanzar un objetivo. Esta definición ayuda a comprender una característica importante de los agentes: su función no se limita a producir una respuesta. También pueden participar activamente en un proceso mediante acciones determinadas a partir de la información que reciben. Un agente de IA puede, por ejemplo, recibir una solicitud relacionada con el seguimiento de un proyecto. Para atenderla, podría consultar información disponible, identificar actividades pendientes, analizar fechas, detectar posibles retrasos y preparar un reporte. Dependiendo de las herramientas y permisos disponibles, también podría actualizar determinados registros o enviar una notificación a los responsables correspondientes. Cada acción forma parte de un proceso orientado a conseguir un resultado. ¿Cómo funciona un agente de IA? El funcionamiento de un agente de IA puede entenderse como un ciclo en el que la inteligencia artificial interpreta un objetivo, analiza la información disponible, determina qué debe hacer y ejecuta las acciones necesarias. Después de cada acción, puede revisar los resultados obtenidos y decidir si necesita realizar otro paso para completar el proceso. Para llevar a cabo estas actividades, un agente puede apoyarse en diferentes componentes. Entre ellos se encuentran el modelo de inteligencia artificial que interpreta la información, los datos que utiliza para tomar decisiones, las herramientas con las que puede interactuar y las reglas que establecen qué acciones puede realizar. También puede contar con memoria o contexto para conservar información relevante durante la ejecución de una tarea. De forma general, el proceso puede incluir las siguientes etapas: Interpretación del objetivo: identifica qué necesita conseguir a partir de la solicitud recibida. Análisis de información: revisa los datos y recursos disponibles para comprender la situación. Planificación: determina las acciones que pueden llevarlo hacia el resultado esperado. Uso de herramientas: consulta sistemas, aplicaciones, bases de datos u otros recursos autorizados. Ejecución: realiza las acciones definidas dentro de los permisos establecidos. Evaluación: revisa los resultados y determina si es necesario continuar con otro paso. Esta capacidad de trabajar mediante diferentes etapas permite utilizar agentes de IA en procesos que no pueden resolverse adecuadamente mediante una sola instrucción. El agente puede adaptar sus siguientes acciones según la información que encuentra, siempre dentro de los límites definidos para su funcionamiento. ¿Cuál es la diferencia entre una IA generativa y un agente de IA? La inteligencia artificial generativa puede producir texto, imágenes, código, resúmenes y otros contenidos a partir de una solicitud. Esta capacidad es útil para numerosas actividades profesionales, pero un agente de IA incorpora una capa adicional de interacción con procesos, información y herramientas. La diferencia está principalmente en el nivel de acción que puede desarrollar el sistema. Una herramienta generativa puede proporcionar una respuesta sobre cómo realizar una actividad, mientras que un agente puede formar parte de la ejecución de esa actividad cuando cuenta con las herramientas, integraciones y permisos necesarios. Esto no significa que toda solución basada en inteligencia artificial necesite funcionar como un agente. La elección depende del proceso que se quiere resolver. Una tarea sencilla y repetitiva puede requerir únicamente una automatización, mientras que una actividad que necesita analizar información, tomar decisiones y ejecutar varios pasos puede beneficiarse de un agente de IA. Beneficios de los agentes de IA para las organizaciones La incorporación de agentes de IA puede aportar valor en diferentes áreas de una organización. Su capacidad para trabajar con información, utilizar herramientas y ejecutar tareas permite abordar procesos que anteriormente requerían una participación constante de los equipos. Uno de los principales beneficios está relacionado con la automatización de procesos. Los agentes pueden encargarse de determinadas actividades operativas que requieren revisar información, seguir instrucciones y completar varios pasos. Esto permite que los equipos dediquen más tiempo a actividades que requieren experiencia, análisis, comunicación y toma de decisiones. 1. Automatización de tareas y procesos Los agentes de IA pueden participar en procesos compuestos por múltiples actividades. Por ejemplo, un flujo puede comenzar con la recepción de una solicitud, continuar con la consulta de información y terminar con la actualización de un sistema o el envío de una notificación. Esta capacidad resulta especialmente útil en procesos que se ejecutan con frecuencia y que requieren seguir determinadas reglas. La automatización puede reducir el tiempo dedicado a actividades administrativas y facilitar una ejecución más consistente de los procesos definidos por la organización. 2. Mayor productividad de los equipos Cuando determinadas actividades operativas pueden ser atendidas por un agente, los colaboradores pueden concentrarse en tareas que requieren conocimientos especializados, criterio profesional y colaboración entre diferentes áreas. El objetivo no consiste simplemente en hacer más actividades en menos tiempo, sino en utilizar mejor las capacidades de los equipos. Un agente puede encargarse de recopilar información antes de una reunión, preparar un resumen de avances, identificar pendientes o clasificar solicitudes. El equipo recibe información organizada y puede utilizar ese trabajo como punto de partida para sus siguientes decisiones. 3. Análisis de grandes cantidades de información Las organizaciones generan información constantemente a través de proyectos, operaciones, clientes, documentos, sistemas internos y diferentes canales de comunicación. Revisar manualmente todos estos datos puede consumir una cantidad considerable de tiempo. Los agentes de IA pueden consultar fuentes autorizadas y procesar información para identificar datos relevantes, encontrar patrones, generar resúmenes o señalar situaciones que requieren atención. Su utilidad aumenta cuando están conectados con fuentes de información confiables y actualizadas. 4. Apoyo a la toma de decisiones Los agentes también pueden apoyar procesos de decisión al reunir información relevante y presentarla de manera estructurada. En lugar de comenzar una revisión desde cero, los responsables pueden recibir un análisis inicial que les permita concentrarse en la interpretación de los resultados y en las decisiones que requieren criterio humano. La calidad de este apoyo depende de factores como la información disponible, las instrucciones utilizadas, las reglas del proceso y los mecanismos de supervisión. Por esta razón, la implementación de un agente debe contemplar tanto sus capacidades como los límites dentro de los cuales puede operar. 5. Escalabilidad de los procesos A medida que una organización crece, también aumenta el número de solicitudes, registros, clientes, proyectos y actividades que deben gestionarse. Los agentes de IA pueden ayudar a atender determinados volúmenes de trabajo sin que cada actividad tenga que requerir una intervención manual. La escalabilidad resulta especialmente relevante en procesos estructurados que pueden ejecutarse bajo reglas definidas. Una organización puede establecer qué información puede consultar el agente, qué acciones puede realizar y en qué situaciones debe solicitar intervención humana. 6. Continuidad en la ejecución de tareas Los agentes pueden participar en procesos que requieren seguimiento continuo de información o que necesitan determinadas acciones fuera de los horarios habituales de trabajo. Esta característica puede resultar útil para monitorear actividades, identificar eventos y generar notificaciones cuando se cumplen determinadas condiciones. La continuidad debe acompañarse de mecanismos adecuados de supervisión. Un proceso automatizado no debería operar sin límites definidos, especialmente cuando puede modificar información, comunicarse con terceros o ejecutar acciones relevantes para la organización. ¿Dónde pueden utilizarse los agentes de IA? Los agentes de IA pueden aplicarse en diferentes áreas porque su funcionamiento puede adaptarse a los procesos y herramientas que utiliza cada organización. La clave está en identificar actividades donde exista un objetivo claro, información disponible y una secuencia de acciones que pueda gestionarse mediante reglas y herramientas autorizadas. En gestión de proyectos, por ejemplo, un agente puede apoyar el seguimiento de actividades, recopilar información sobre avances, identificar tareas pendientes y preparar reportes para los responsables. En operaciones, puede ayudar a revisar solicitudes, consultar información y activar determinadas acciones cuando se cumplen las condiciones establecidas. En ventas y servicio al cliente, los agentes pueden consultar información de clientes, clasificar solicitudes, preparar respuestas, registrar actividades y escalar determinados casos. En marketing, pueden apoyar la recopilación de información, elaboración de reportes y seguimiento de actividades relacionadas con campañas. También pueden utilizarse en procesos internos de recursos humanos, finanzas, administración y soporte, siempre considerando el nivel de sensibilidad de la información y los permisos necesarios para cada actividad. ¿Qué necesita una organización para implementar un agente de IA? La implementación de un agente de IA requiere más que incorporar una herramienta tecnológica. Antes de definir una solución, es importante comprender el proceso que se quiere mejorar, identificar las fuentes de información involucradas y establecer qué acciones puede realizar el agente. Un buen punto de partida consiste en seleccionar un proceso específico y definir claramente su objetivo. A partir de ahí, la organización puede determinar qué información necesita el agente, con qué sistemas debe conectarse y qué decisiones pueden automatizarse. También es necesario establecer mecanismos de seguridad y gobernanza. Los permisos deben corresponder con las funciones que realmente necesita realizar el agente, mientras que las acciones de mayor impacto pueden requerir aprobación o supervisión humana. Entre los elementos que conviene considerar se encuentran: Objetivos y procesos claramente definidos. Datos confiables y accesibles. Integraciones con las herramientas necesarias. Permisos y controles de acceso. Reglas de negocio. Supervisión humana. Trazabilidad de las acciones. Indicadores para medir resultados. Mecanismos de seguridad y protección de información. Microsoft señala la importancia de considerar la arquitectura, las herramientas, la orquestación y los mecanismos necesarios para construir soluciones basadas en agentes. El NIST también está trabajando en estándares relacionados con agentes de IA, con especial atención en aspectos como seguridad e interoperabilidad. Seguridad, supervisión y gobernanza de los agentes de IA La autonomía de un agente debe establecerse de acuerdo con el riesgo y la importancia del proceso en el que participa. No todas las actividades requieren el mismo nivel de intervención humana. Un agente puede tener autorización para recopilar información y preparar un reporte, mientras que otras acciones pueden requerir una aprobación antes de ejecutarse. Este principio es fundamental para implementar agentes de manera responsable. Las organizaciones necesitan saber qué puede hacer cada agente, qué información puede consultar, qué sistemas puede modificar y bajo qué circunstancias debe detenerse o solicitar intervención humana. La gobernanza también permite mantener trazabilidad sobre las acciones realizadas. Esto facilita identificar qué información utilizó el agente, qué decisiones tomó dentro del flujo y qué acciones ejecutó. A medida que los agentes adquieren mayor autonomía, estos mecanismos se vuelven una parte importante de su diseño. ¿Cuándo conviene utilizar un agente de IA? No todos los procesos necesitan un agente. Su implementación puede tener mayor sentido cuando una actividad requiere analizar información, tomar decisiones dentro de determinadas reglas, utilizar varias herramientas o ejecutar una secuencia de acciones. Algunas señales que pueden indicar que un proceso es adecuado para un agente son: Requiere varios pasos para llegar a un resultado. Necesita consultar diferentes fuentes de información. Las acciones dependen de los resultados obtenidos durante el proceso. Existe un objetivo claramente definido. Se utilizan diferentes aplicaciones o herramientas. El proceso requiere seguimiento frecuente. Existen reglas que permiten establecer qué acciones están autorizadas. Identificar estas características antes de implementar una solución ayuda a evitar que la inteligencia artificial se utilice únicamente porque está disponible. El objetivo debe ser resolver una necesidad concreta y establecer una relación clara entre la tecnología, el proceso y el resultado esperado. El futuro de los agentes de IA en las organizaciones Los agentes de IA están ampliando las posibilidades de automatización al incorporar capacidades de análisis, planificación y ejecución dentro de los procesos empresariales. Su evolución también está impulsando nuevas formas de interacción entre las personas, las aplicaciones y los sistemas de información. A medida que estas tecnologías se integren con más herramientas empresariales, será cada vez más importante definir qué tareas pueden ejecutarse de manera autónoma, cuáles requieren supervisión y qué mecanismos deben utilizarse para mantener el control sobre la información y las acciones realizadas. El valor de un agente de IA no depende únicamente de su capacidad tecnológica. También está relacionado con la calidad de los procesos que lo rodean, la información que tiene disponible, las herramientas a las que puede acceder y la claridad de los objetivos que debe cumplir. Una implementación bien estructurada permite aprovechar la automatización sin perder de vista la supervisión y la responsabilidad sobre las decisiones. Los agentes de IA representan una evolución importante en la manera en que las organizaciones pueden utilizar la inteligencia artificial. Su capacidad para interpretar objetivos, analizar información, utilizar herramientas y ejecutar diferentes acciones permite llevar la automatización hacia procesos que requieren mayor interacción y capacidad de adaptación. Para obtener resultados sostenibles, la implementación debe comenzar con una necesidad concreta. Definir el proceso, establecer objetivos, seleccionar las herramientas adecuadas y determinar los límites de autonomía permite construir soluciones que aporten valor real a la operación. Si quieres conocer más sobre agentes de IA, automatización de procesos y soluciones para optimizar la gestión empresarial, visita nuestro sitio web y descubre más información sobre las alternativas disponibles para llevar tus procesos a un siguiente nivel.

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