Este resumen es generado por inteligencia artificial y revisado por la redacción.
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El mundo ya no tendrá que esperar hasta el 2075 para acercarse al escenario de La Luna es una cruel amante, la novela de ciencia ficción que Robert A. Heinlein publicó en 1966 y en la que una computadora llega a tomar decisiones por cuenta propia, sin intervención humana. La Inteligencia Artificial (IA) agéntica empieza a acercarnos a ese escenario. Un ejemplo es Molbot, un programa de código abierto que puede funcionar como una extensión autónoma de su usuario. Si bien se trata de un nivel avanzado, los primeros pasos de esta tecnología ya alcanzan a la región y al Perú.
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A diferencia de un modelo de lenguaje tradicional, que solo calcula probabilidades para responder una pregunta, un agente es ese mismo modelo, pero con la capacidad de realizar acciones y utilizar herramientas, explica Omar Florez, PhD en Inteligencia Artificial. En esta línea, también existen los agentes autónomos, aquellos más evolucionados, que operan e interactúan por sí mismos durante periodos de tiempo prolongados. “Tiene una capacidad de razonamiento más amplia o ha sido entrenado para razonar. ¿Qué es razonar? Es agarrar un problema y descomponerlo en partes. Y después hacer paso por paso cada uno de estos planes”, menciona.
Según McKinsey Global Institute, los agentes concentran gran parte del potencial de automatización del trabajo en América Latina. En los 15 países latinoamericanos analizados, entre ellos Perú, el 57% de las horas de trabajo actuales podrían técnicamente automatizarse con tecnologías existentes. El 39% de ese total se podría lograr mediante agentes que realizan trabajo no físico. / Imagen elaborada con IA
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Sus capacidades son analizadas también a la hora de evaluar su potencial para elevar la productividad. El estudio Agentes, robots y nosotros, de McKinsey Global Institute, revela que los agentes concentran gran parte del potencial de automatización del trabajo en América Latina. En los 15 países latinoamericanos analizados, entre ellos Perú, el 57% de las horas de trabajo actuales podrían técnicamente automatizarse con tecnologías existentes. El 39% de ese total se podría lograr mediante agentes que realizan trabajo no físico.
A nivel empresarial, Andrés Méndez, director de Experiencia de Clientes y Transformación Digital en Konecta Perú, observa una mayor adopción de agentes en tareas como cobranza, negociación digital y gestión transaccional en e-commerce y retail, entre otras.
“Las principales ventajas operativas que brindan son escalabilidad para gestionar picos masivos de demanda sin aumentar linealmente los costos, la atención continua 24/7 sin colas de espera y la posibilidad de liberar a los colaboradores humanos para enfocar su talento en gestiones de alta empatía, estrategia o negociación”, destaca.
Konecta observa que, en la banca y los servicios financieros, la cobranza digital opera al 20% del costo por llamada frente al canal tradicional. En turismo y hostelería, el caso Iberostar permitió reducir en 65% el tiempo de espera en el ‘check-in‘ y elevar en 20% la satisfacción del cliente. En seguros, además, se ha logrado una reducción de hasta 40% en el tiempo de procesamiento de siniestros de extremo a extremo.
Konecta observa que, en la banca y los servicios financieros, la cobranza digital opera al 20% del costo por llamada frente al canal tradicional. / Imagen elaborada con IA
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Rappi ha reducido a menos de la mitad el costo operativo de atención gracias a la IA, que está integrada en su operación de Customer Experience. “Nos permite resolver una proporción mucho mayor de casos de forma automatizada: en el último año, la resolución de tickets atendidos por IA y automatizaciones pasó de 76% a más de 90%”, menciona Eugenio La Rosa, vicepresidente de Customer Experience en Rappi.
A nivel de adopción de inteligencia artificial, el Perú crece a una tasa promedio de 17,3%, muy cerca de los niveles mundiales (18%), refiere Rodríguez, de Microsoft. Aunque las cifras se concentran en el uso de IA generativa, en el caso de la IA agéntica todavía no se cuenta con una medición cuantitativa. Sin embargo, su uso ya alcanza a sectores como la banca, los seguros y la manufactura.
“Veo tres usos principales: la generación de eficiencias; es decir, para conseguir procesos más rápidos y certeros; para generar ingresos en sitios tipo centros de contacto (contact centers). Un tercer uso muy fuerte es en fusiones y adquisiciones (M&A) porque la valorización de las empresas aumenta cuando la empresa tiene mayor adelanto tecnológico”, destaca.
Crecer en su implementación, “es cuestión de tiempo”, destaca Rodríguez, pues solo basta con que las empresas identifiquen los procesos en los que pueden aplicarla, más allá de lo evidente.
No obstante, en este camino también es necesario considerar los retos que implica su incorporación, sobre todo a medida que los modelos de agentes avanzan en autonomía y complejidad, mencionó Juan Carlos Zevallos, CEO de IBM Perú, durante el Congreso de Líderes 2026, realizado en Perú, México y Colombia.
“La IA agéntica está creciendo mucho. El reto se genera en la gestión de los agentes, el uso y crecimiento desmedido y sin control. Es ahí donde las empresas de tecnología estamos buscando aportar para evitar el desorden y exposición de ciberseguridad”, refirió.