¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un programa que recibe un objetivo, decide qué pasos dar para cumplirlo y los ejecuta con herramientas: consulta una base de datos, escribe un correo, abre una incidencia en el CRM. Un chatbot contesta; un agente, además, hace cosas en otros sistemas. Y, a diferencia de una automatización clásica («si llega X, haz Y»), el camino no está escrito de antemano: el modelo de lenguaje lo elige en cada paso según lo que encuentra.
Esa capacidad de decidir es lo que lo hace útil, y también lo que obliga a ponerle límites. En una empresa, un agente escribe a clientes y cambia datos en nombre del negocio. En Xarxalia trabajamos con agentes desde ese punto de partida: siempre hay una persona que puede revisar lo que hacen y pararlos.
¿Agente o flujo de trabajo?
En su guía «Building effective agents», publicada el 19 de diciembre de 2024, Anthropic separa dos tipos de sistemas. En un flujo de trabajo, el modelo y las herramientas siguen caminos definidos en el código. En un agente, el modelo dirige su propio proceso y decide qué herramientas usa y cuándo.
La misma guía recomienda buscar la solución más simple posible y añadir complejidad solo cuando haga falta. La autonomía de un agente cuesta más y permite que los errores se encadenen, así que hay que probarlo en un entorno aislado y ponerle salvaguardas.
En la práctica, muchas tareas repetitivas de una empresa caben en un flujo. El agente tiene sentido cuando los casos son demasiado variados para escribir todas las ramas, por ejemplo un correo de cliente que puede ser una queja, un cambio de reserva o una pregunta de precio.
Cómo funciona un agente, paso a paso
- Recibe un mensaje o un objetivo por el canal que sea: WhatsApp, correo, un formulario, una llamada.
- Busca el contexto que necesita: la información del negocio, el historial del cliente y las normas que debe seguir.
- Elige la siguiente acción y la ejecuta con una herramienta para la que tiene permiso: responder, crear una ficha, proponer una fecha.
- Lee el resultado y vuelve a decidir. Anthropic insiste en que el agente compruebe en cada paso lo que ha pasado de verdad (el resultado de la herramienta) en lugar de suponerlo.
- Termina cuando cumple el objetivo, cuando llega a un límite o cuando necesita a una persona.
Un matiz que se suele exagerar: en la mayoría de sistemas en producción, el modelo no cambia con el uso. Lo que mejora es lo que le das: el conocimiento del negocio, las respuestas aprobadas y las reglas. Si un proveedor dice que su agente «aprende solo», conviene preguntar qué cambia exactamente y quién lo revisa.
Por qué un agente de empresa necesita supervisión humana
El reglamento europeo de inteligencia artificial, el Reglamento (UE) 2024/1689, lo trata en dos artículos:
- El artículo 14 exige que los sistemas de alto riesgo puedan ser supervisados por personas. Esas personas deben poder decidir no usar el sistema, anular o revertir su resultado y detenerlo con un botón de parada o un procedimiento parecido.
- El artículo 50 obliga a informar a quien interactúa con un sistema de IA de que lo está haciendo, salvo que sea evidente. Se aplica desde el 2 de agosto de 2026.
No todos los agentes son de alto riesgo, pero el principio del artículo 14 sirve igual para uno que atiende clientes: una persona tiene que poder ver qué ha hecho, pararlo y deshacerlo.
Cómo lo hacemos en Xarxalia: cuatro niveles de autonomía
Los empleados digitales de MIA trabajan con cuatro niveles de autonomía. Se configuran por empleado, por canal y por tipo de acción:
- Sugiere. Prepara la respuesta y la deja lista. No envía nada sin que la valides.
- Responde lo que has aprobado. Contesta sola los casos que has dado por buenos y deja el resto en espera.
- Responde y registra. Trabaja sola y lo anota todo para que lo revises cuando quieras.
- Ejecuta dentro de los límites. Actúa y cierra acciones sin salir del margen que has definido.
En cualquier nivel, el agente para y avisa a una persona si no sabe la respuesta, si detecta una queja o una urgencia, si hay riesgo legal o económico, si la conversación se tensa, si el cliente pide hablar con alguien o si la decisión no le corresponde. Cada acción queda registrada con fecha y responsable. Todo proyecto entra en producción con el nivel más bajo, y la empresa decide cuándo subirlo y puede bajarlo en cualquier momento. Lo detallamos en Tecnología y confianza.
Cómo se conectan los agentes: MCP y A2A
Un agente solo puede actuar en los sistemas a los que está conectado. Para esa conexión hay dos estándares abiertos:
- MCP (Model Context Protocol). Anthropic lo presentó el 25 de noviembre de 2024 como un estándar para conectar asistentes de IA con los sistemas donde están los datos: repositorios de contenido, herramientas de negocio y entornos de desarrollo.
- A2A (Agent2Agent). Google lo presentó en abril de 2025 y el 23 de junio de 2025 lo cedió a la Linux Foundation. Sirve para que agentes de proveedores distintos descubran lo que sabe hacer cada uno y se repartan tareas.
El HUB, la plataforma de Xarxalia, implementa los dos. En hub.xarxalia.com publica su ficha de agente A2A (versión 0.3.0 del protocolo) y un servidor MCP (versión 2025-06-18). Con la clave de la empresa, un asistente externo puede consultar sus datos de posicionamiento, informes, base de conocimiento, CRM y tareas. Sin la clave, no puede saber qué agentes tiene la empresa ni hablar con ellos.
Qué tareas hace bien un agente en una empresa
Las que se repiten cada día y siguen reglas claras. Son las que cubren los empleados digitales de MIA:
- MIA Recepción recoge los mensajes de WhatsApp, correo, web y teléfono, contesta con la información del negocio, crea la ficha de cada contacto nuevo y decide a quién pasarlo.
- MIA Ventas retoma los presupuestos que nadie ha vuelto a mirar y avisa cuando hay interés real.
- MIA Oficina ordena el correo y la agenda y aparta lo que debe decidir una persona.
- MIA Reservas consulta disponibilidad, confirma y gestiona cambios.
- MIA Facturación emite facturas, reclama los impagados y avisa de lo que se retrasa.
La idea es que el mismo equipo atienda a más clientes, y mejor, porque deja de dedicar el día a lo repetitivo. Lo que implica un riesgo legal o económico, o una decisión que no está en las reglas, vuelve siempre a una persona.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre un agente de IA y un chatbot?
Un chatbot responde preguntas. Un agente, además, actúa en otros sistemas: crea una ficha en el CRM, propone una fecha en el calendario o prepara una factura, y decide en cada paso qué hacer según el resultado del anterior.
¿Un agente de IA puede trabajar sin supervisión humana?
Técnicamente sí, pero en una empresa no es recomendable. Anthropic advierte de que la autonomía permite que los errores se encadenen. En MIA siempre hay una persona que puede corregir o parar al agente, y cada acción queda registrada.
¿Hay que avisar al cliente de que le responde una IA?
Sí. El artículo 50 del reglamento europeo de IA obliga a informar a quien interactúa con un sistema de IA, salvo que sea evidente, y se aplica desde el 2 de agosto de 2026. En MIA se indica siempre, en todos los canales.
¿Qué es MCP?
Model Context Protocol, un estándar abierto que Anthropic presentó en noviembre de 2024 para conectar asistentes de IA con los sistemas donde están los datos. El HUB de Xarxalia tiene un servidor MCP al que se accede con la clave de la empresa.
¿Por dónde empieza una empresa con agentes de IA?
Por una tarea repetitiva, acotada y fácil de medir, como contestar las consultas de entrada o hacer el seguimiento de presupuestos. Se pone en marcha con el nivel de autonomía más bajo y se sube cuando los resultados lo justifican.