En nuestro artículo anterior exploramos qué es la Agentic AI y cómo representa un salto en la evolución de la inteligencia artificial: pasar de sistemas que solo responden a instrucciones a otros capaces de planificar, decidir y actuar de forma autónoma.
Pero una vez que entendemos el concepto, surge una pregunta clave: ¿cómo se construye realmente un agente?
La respuesta está en hacer un “doble click” en el diseño: no se trata de desarrollar un solo agente con una inteligencia general, sino de crear un ecosistema de agentes especializados que colaboran entre sí.
De un agente a varios: la lógica del enfoque multiagente
Pensar en un único agente capaz de dominar todas las áreas de una empresa es poco realista. Es cómo una persona que sea experta en ventas, finanzas, atención al cliente y desarrollo tecnológico al mismo tiempo.
En la práctica, lo que funciona mejor es dividir y especializar: varios agentes, cada uno con un rol específico, que se comunican y complementan entre sí.
Esta es la esencia de la arquitectura multiagente. Cada agente se entrena o configura con un modelo distinto (por ejemplo, GPT-3, GPT-4 o GPT-5), según el tipo de tarea que deba resolver. Así, se logra un balance entre costo, velocidad y profundidad de razonamiento.
Un agente de ventas en equipo
Imaginemos que una empresa quiere crear un agente de ventas inteligente. En lugar de construir un solo agente que haga todo, mejor sería desarrollar un conjunto de agentes que trabajen de forma coordinada:
- Agente de atención al cliente: maneja las conversaciones iniciales para comprender las necesidades.
- Agente de negociación: gestiona precios, plazos y condiciones, con capacidad de razonamiento contextual. Un modelo GPT-5 puede servir en este caso.
- Agente de rentabilidad: evalúa márgenes y escenarios financieros, sugiriendo ofertas sostenibles.
- Agente de facturación: valida la información y genera documentos.
- Agente de supervisión: coordina los agentes, monitorea las interacciones y busca coherencia en las decisiones.
- Agente de propuestas: genera presentaciones o cotizaciones adaptadas al cliente.
Cada agente tiene un modelo diferente y una función definida, pero todos trabajan con un objetivo común: cerrar una venta.
Ventajas del enfoque multiagente
Adoptar una arquitectura basada en múltiples agentes ofrece varios beneficios:
- Mayor precisión y especialización: cada modelo se optimiza para una tarea concreta.
- Menor margen de error: las decisiones se validan en equipo, no de manera aislada.
- Escalabilidad modular: se pueden agregar o ajustar agentes sin rediseñar todo el sistema.
- Flexibilidad tecnológica: permite combinar modelos de distintas generaciones (GPT-3, 4 o 5) según el nivel de complejidad requerido, moderando costos así también.
Desafíos y buenas prácticas
Implementar múltiples agentes también implica nuevos retos. Es clave definir cómo se comunican, quién coordina y cómo se controlan sus decisiones. La gobernanza entre agentes se vuelve un aspecto esencial: hay que asegurar trazabilidad, límites claros de autonomía y monitoreo.
Además, la gestión de datos es otro punto muy relevante, ya que todos los agentes necesitan acceso seguro a la información de la empresa.
Conclusión
La verdadera inteligencia agéntica no se logra con un único modelo omnipresente, sino con la colaboración de múltiples agentes especializados. Este enfoque es un espejo de la realidad de cómo trabajan las propias organizaciones humanas: en equipos, con roles definidos y objetivos compartidos.
El futuro de la IA pasa por construir ecosistemas de agentes capaces de trabajar como equipos digitales autónomos.
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