¿Están realmente preparadas las empresas para que sus equipos y profesionales trabajen codo a codo con agentes de IA?

No cabe lugar a dudas de que la inteligencia artificial agéntica o IA con agentes (IA agentic) está comenzando a transformar todo tipo de sectores e industrias pasando de ser una promesa tecnológica a una realidad tangible que asiste sobre todo directamente a los profesionales del marketing.

En España, el 89% de los directivos prevé usar agentes de IA en 2025, superando la media europea y marcando un cambio fundamental hacia modelos organizativos basados en la inteligencia artificial. Esta cifra, según un informe de abril de 2025, muestra una clara intención de integrar estas tecnologías en el corazón de las operaciones empresariales. No obstante, la preparación de las empresas para que sus equipos y profesionales trabajen codo a codo con agentes de IA presenta un panorama matizado, donde la inversión en tecnología se complementa con la necesidad imperante de capacitación y redefinición de roles.

Estos agentes inteligentes no solo optimizan las operaciones internas, sino que también mejoran la interacción con el cliente, marcando una evolución significativa en cómo las organizaciones abordan sus estrategias de marketing. La integración de estos agentes ofrece un abanico de casos de uso, clasificados en dos grandes categorías: agentes internos y agentes externos. Los primeros operan dentro del ecosistema de martech sin contacto directo con el cliente final, mientras que los segundos son los que interactúan directamente con los consumidores.

Por ejemplo, en el sector de Recursos Humanos, la adopción de agentes de IA ha mejorado la eficiencia de la contratación, reduciendo el tiempo necesario entre un 30% y un 50%. Esto no implica la sustitución masiva de puestos de trabajo, sino una redefinición de las funciones, donde el 25% al 30% de los empleos actuales cambiarán significativamente. Los profesionales del marketing, por ejemplo, pasarán de ser ejecutores de tareas rutinarias a supervisores de sistemas de IA, enfocándose en la estrategia y la interpretación de los datos generados por los agentes.

En el día a día, los agentes de inteligencia artificial pueden ayudar a detectar tendencias o segmentar audiencias. También son clave para diseñar el recorrido del cliente, creando caminos personalizados que mejoran su experiencia. Además, pueden encargarse de tareas como crear modelos, generar contenido y tomar decisiones, todo de forma automatizada. Sin embargo son áreas como la atención e interacción con el cliente donde más innovaciones se están llevando a cabo. El servicio y soporte al cliente se están viendo transformados por la capacidad de los agentes para resolver consultas de manera instantánea y personalizada, mejorando la satisfacción general. El comercio conversacional se potencia, permitiendo interacciones fluidas y atractivas que guían al cliente a través del proceso de compra. La calificación de clientes potenciales se optimiza significativamente, identificando prospectos de alto valor con mayor rapidez y precisión. Finalmente, la orquestación y toma de decisiones, así como el impulso, permiten a los agentes influir proactivamente en las acciones del cliente, guiándolos hacia los resultados deseados.

La implementación exitosa de estos agentes de IA requiere una estrategia bien definida, comenzando por el enfoque en casos de uso claros y de alto impacto.

Es fundamental identificar aquellas áreas donde la IA agentic pueda generar un retorno de la inversión medible desde el principio. Esto podría incluir la evaluación de clientes potenciales, la entrega de contenido personalizado, la optimización de correos electrónicos, la orquestación de la experiencia del cliente o el soporte en tiempo real. Inicialmente, es aconsejable priorizar aquellos usos donde los agentes complementen o mejoren un proceso existente, en lugar de reemplazarlo por completo, reservando las transformaciones más radicales para una fase posterior, cuando la organización haya ganado confianza en la tecnología.

Un aspecto crucial en el diseño de los agentes es la definición de sus roles y límites. Es imprescindible establecer el nivel de autonomía que poseerán: ¿serán meramente informativos, ofreciendo sugerencias; decisorios, tomando y automatizando decisiones; o de acción, ejecutando decisiones de forma autónoma? Junto a esta autonomía, deben integrarse medidas de seguridad robustas que garanticen el cumplimiento normativo y la seguridad de la marca, asegurando que todas las decisiones tomadas por la IA sean explicables y transparentes.

La supervisión continua de los agentes es una necesidad ineludible

A medida que se despliegan, las organizaciones deben establecer mecanismos para revisar constantemente su comportamiento y los resultados que arrojan, especialmente en las etapas iniciales. La capacidad de anular las acciones de los agentes será fundamental, y en sectores altamente regulados, se requerirán capacidades de auditoría y registro exhaustivas para asegurar la conformidad con las normativas vigentes. Esta supervisión humana es el contrapeso necesario para una IA agentic eficaz y responsable.

Para que los agentes operen con máxima eficiencia, es imperativo que los sistemas de datos estén preparados. Los agentes deben integrarse con sistemas de datos centrales que contengan información limpia, precisa y completa. En muchos casos, será necesario enriquecer estos datos, dependiendo de las técnicas de recopilación actuales de la organización. La inteligencia de los agentes depende directamente de la calidad y el acceso a canales y sistemas de datos en tiempo real. Por ello, es crucial asegurar flujos de trabajo y canales de datos limpios y conectados, y consultar con los proveedores de CDP, CMS, CRM y activación de canales sobre las capacidades de integración agentic, incluyendo API o middleware preinstalados.

La personalización que ofrecen los agentes debe ser útil y fluida

Estos agentes permitirán a las organizaciones adaptar dinámicamente las experiencias a través de múltiples canales, utilizando datos de comportamiento, contexto e intención. Al pasar de una personalización generalizada a una individualización, es vital mantener siempre el foco en el cliente. No se deben incorporar agentes solo por la automatización si esto interrumpe negativamente la interacción de los clientes con la marca. Además, es esencial asegurar que las capacidades ya existentes en la plataforma de interacción con el cliente, como las pruebas, la optimización, el aprendizaje por refuerzo y la orquestación omnicanal, sigan disponibles dentro del nuevo marco de IA agentic para evitar la fragmentación de la personalización.

Para evaluar la efectividad de los agentes, es crucial realizar un seguimiento de lo que funciona y lo que no. Se necesitarán KPIs específicos para determinar su rendimiento, como la interacción, el abandono, el aumento de la conversión, el ahorro de costes o la eficiencia operativa. A largo plazo, se deberá analizar cómo los agentes contribuyen a KPIs más amplios como la mejora de la atribución, la satisfacción del cliente, los costes de adquisición de clientes y el NPS. Establecer procesos de recopilación de datos y ciclos de retroalimentación será vital para perfeccionar los modelos con el tiempo y adaptar los flujos y procesos de los agentes de manera continua.

Uno de los mayores es la brecha de habilidades. A pesar del entusiasmo por la IA, muchas empresas aún no han invertido lo suficiente en la formación de sus empleados

De igual forma y quizás especialmente importante, le hecho imperativo de capacitar a los equipos de trabajo. Las organizaciones deben preparar a sus profesionales para trabajar con los agentes de IA, redefiniendo los roles donde los agentes asumen tareas repetitivas y permiten a los humanos centrarse en la estrategia, la creatividad y la supervisión.

Aunque el 67% de las empresas planea aumentar su inversión en IA, se estima que el 55% de las compañías todavía no realiza inversiones significativas en esta tecnología. Esto genera una disparidad: mientras las empresas buscan integrar agentes de IA, no todos los equipos están equipados con las habilidades digitales necesarias para interactuar eficazmente con ellos. La mitad de los directivos considera que formar a sus equipos en el uso de la IA será una prioridad en los próximos cinco años, lo que destaca la urgencia de programas de reskilling y upskilling. La falta de estas habilidades no solo ralentiza la adopción eficiente de la tecnología, sino que también puede generar desigualdades internas y resistencia al cambio.

Es fundamental que la mayor parte de la organización, incluyendo TI, marketing, servicio al cliente, ciencia de datos y legal, participe en las actividades de habilitación relacionadas con la IA agentic. Esto implica ofrecer capacitación en gestión del cambio, cómo usar los sistemas de IA agentic, cómo cocrear con la IA y, en general, en conocimientos éticos sobre la inteligencia artificial. La colaboración entre humanos y agentes es la clave para un éxito sostenible en la era del martech.