7 empresas de IA agencial para líderes empresariales

La IA agencial está cambiando la forma en que las empresas interactúan con la tecnología. A diferencia de las herramientas de IA más antiguas, que esperan instrucciones, los sistemas agenciales pueden actuar de forma independiente en función de sus objetivos y circunstancias.

Esta guía explica qué es la IA agencial, cómo funciona y en qué se diferencia de la IA tradicional. También presenta las principales empresas de IA empresas de IA y cómo apoyan los objetivos empresariales.

Para los líderes empresariales que exploran este ámbito por primera vez, puede resultar difícil encontrar claridad entre todo el revuelo mediático. Analicemos las ideas fundamentales y exploremos las ventajas y desventajas de las principales empresas de IA agencial para ayudarle a encontrar la solución adecuada para su negocio.

• Los sistemas de IA agenciales realizan acciones autónomas para completar flujos de trabajo completos, a diferencia de la IA tradicional, que solo analiza datos o genera contenido cuando se le solicita.

• Las empresas líderes en IA agencial reducen el esfuerzo manual y mantienen la calidad gracias a la revisión humana y al aprendizaje continuo.

• Las organizaciones que utilizan plataformas de IA agencial suelen obtener un retorno de la inversión en un plazo de 3 a 6 meses gracias a una comercialización más rápida, una reducción de los costes de los proveedores y una comunicación global coherente.p>

• Smartcat utiliza agentes de IA agenticos y habilitados por expertos para automatizar la creación de contenido, la traducción y la localización, lo que ayuda a los equipos globales a comunicarse de manera más coherente y eficaz, en todos los mercados, idiomas y canales.

La IA agencial se refiere a sistemas autónomos que pueden tomar decisiones y realizar acciones sin la dirección constante de un ser humano. Mientras que la IA convencional analiza datos o genera contenido, la IA agencial puede planificar y ejecutar de forma independiente flujos de trabajo completos.

Piense en la IA agencial como un empleado digital en lugar de solo una herramienta. Entiende los objetivos, toma decisiones basadas en la información disponible y ajusta su enfoque cuando cambian las circunstancias. Esto representa un cambio significativo con respecto a los sistemas de IA anteriores, que requerían instrucciones paso a paso.

La evolución ha sido gradual. En primer lugar, la IA básica reconoce patrones en los datos. A continuación, la IA generativa creó contenido a partir de indicaciones. Ahora, la IA agencial se encarga de completar tareas de principio a fin.

A continuación se muestra una comparación entre ambos:

Los líderes empresariales están tomando nota. Una encuesta reciente reveló que la mitad de los ejecutivos esperan invertir y desplegar agentes de IA para 2025, frente a solo uno de cada diez en la actualidad.[1]

Estos sistemas pueden reducir significativamente la carga de trabajo manual, al tiempo que aumentan la velocidad y la coherencia. En lugar de automatizar pasos individuales, gestionan procesos completos, de principio a fin.

Los sistemas de IA agenciales ofrecen resultados empresariales tangibles al conectar flujos de trabajo que antes estaban separados. Estas ventajas son especialmente valiosas para los equipos empresariales globales que se enfrentan a la creación de contenidos, la traducción y la distribución a nivel mundial, procesos complejos que tradicionalmente implican un gran número de intercambios de correos electrónicos, intercambio de archivos, reuniones, localización, contratación de proveedores externos, etc.

Si se utiliza correctamente, la IA agencial puede ofrecer las siguientes ventajas con respecto a los métodos tradicionales:

Los proveedores de IA agencial se centran en reducir el tiempo de ejecución de las funciones empresariales. Esto significa que tareas que antes llevaban semanas ahora se realizan en días o incluso en horas.

Por ejemplo, los equipos de marketing que utilizan plataformas de IA agencial pueden crear materiales de campaña en varios idiomas simultáneamente. Esto elimina el enfoque tradicional de crear primero el contenido y traducirlo después.

La mayoría de las empresas obtienen un retorno de la inversión (ROI) en un plazo de 3 a 6 meses tras implementar herramientas de IA agencial. El ahorro proviene de:

1. Reducción del tiempo de ciclo: entrega más rápida de contenidos en todos los mercados

2. Menos traspasos: menos tiempo dedicado a la coordinación entre equipos

3. Menores costes de proveedores: menor dependencia de los servicios de traducción externos

La personalización y la localización son cada vez más importantes para las empresas modernas. Si tienes clientes en más de un país, la traducción mediante IA es una aplicación destacada de las plataformas de IA agencial. Elimina tareas repetitivas que ralentizan a los equipos globales, tales como:

1. Copiar contenido entre sistemas

2. Reformatear archivos para diferentes herramientas

3. Gestionar ciclos de revisión en diferentes regiones

Los mejores sistemas combinan la traducción mediante IA con la revisión humana. Los revisores comprueban y perfeccionan el trabajo de la IA, lo que garantiza la precisión sin perder velocidad. Este enfoque, en el que interviene el factor humano, equilibra la calidad y la eficiencia, y ofrece mejores resultados que las técnicas que solo utilizan IA o solo intervención humana.[2]

Por ejemplo, las capacidades de traducción de los agentes de IA de Smartcat permiten que el contenido pase por la creación, la traducción y la publicación como un proceso continuo, en lugar de etapas separadas.

Mantener la coherencia en los mensajes en todos los idiomas es un reto. Los sistemas de IA agentica resuelven este problema aplicando las mismas reglas y directrices de marca a todo el contenido, independientemente del idioma.

La gestión del glosario garantiza la coherencia de términos clave como nombres de productos, descripciones de servicios y lenguaje normativo. Cuando la terminología varía entre mercados, puede confundir a los clientes y debilitar su confianza.

Una buena empresa de IA agencial suele incluir estas medidas de seguridad como características básicas, no como complementos. Esto ayuda a los equipos globales a mantener la calidad y a avanzar más rápidamente.

El mercado de la IA agencial incluye plataformas consolidadas y especialistas emergentes. Cada uno ofrece diferentes capacidades en función del sector al que se dirigen y los casos de uso. A continuación, se presentan algunas de las opciones más destacadas para 2025.

Cada empresa que figura en esta lista ha sido seleccionada por cumplir los siguientes criterios:

1. ☑ IA agencial: La empresa ofrece agentes capaces de actuar de forma autónoma y completar flujos de trabajo complejos, no solo IA generativa o analítica.

2. ☑ Presencia en el mercado: La empresa colabora con empresas y plataformas globales de renombre, o les suministra agentes.

3. ☑ Resultados probados: La empresa demuestra resultados medibles para los clientes empresariales mediante casos prácticos y testimonios de clientes.

Smartcat es una plataforma global de IA para contenidos que combina la creación de contenidos, la traducción mediante IA y la publicación en un solo flujo de trabajo. Los agentes de IA de Smartcat aprenden de tus ediciones y mejoran continuamente gracias a los comentarios de los revisores humanos.

La plataforma ayuda al marketing, el aprendizaje electrónico , el desarrollo de software y el comercio electrónico a crear y traducir contenidos simultáneamente en más de 280 idiomas. Los nuevos materiales están listos en todos los idiomas desde el primer día, sin los retrasos habituales de la traducción tradicional.

Smartcat ofrece varios agentes de IA preconfigurados para casos de uso específicos, como la traducción de documentos, creación de contenido de formación y desarrollo , localización de software y otros, incluida la opción de crear su propio agente personalizado. En cada caso, el agente de IA aprende la voz de su marca, sus preferencias terminológicas y sus requisitos de cumplimiento para que cada proyecto sea más rápido y preciso que el anterior.

Equipos globales de empresas incluidas en la lista Fortune 1000, como Volvo, Clarins, eBay, Stanley Black & Decker, LG y muchas otras, confían en Smartcat para la localización mediante IA.

Paradox ofrece un asistente de IA llamado Olivia que automatiza los flujos de trabajo de contratación. Olivia puede programar entrevistas, seleccionar candidatos, responder a sus preguntas y recomendar a los candidatos cualificados a los responsables de contratación sin necesidad de que los reclutadores gestionen manualmente esos pasos.

El elemento «conversacional» es clave para la forma en que Paradox pretende mejorar la contratación. Al facilitar la búsqueda de empleo, las consultas y las solicitudes a través de un lenguaje conversacional natural, este agente aumenta el compromiso y reduce las tasas de rebote a lo largo del proceso de contratación. Paradox es utilizado por empresas líderes como FedEx, Pfizer y 7-Eleven.

Vic.ai, que se autodenomina «la primera plataforma financiera autónoma del mundo», automatiza el procesamiento de facturas, la categorización de gastos y los flujos de trabajo de aprobación en los departamentos financieros. Su IA aprende de datos anteriores y decisiones humanas para aumentar la velocidad y la precisión con el tiempo.

Vic.ai va más allá del simple OCR y los flujos de trabajo basados en reglas. Sus agentes de IA, llamados VicAgents, comprenden jerarquías de aprobación de múltiples niveles, se adaptan a los códigos GL y proveedores individuales, y señalan anomalías.

El primer VicAgent disponible para los clientes se especializa en contratos. Sin embargo, la empresa está desarrollando más agentes diseñados para flujos de trabajo financieros de alto riesgo. Empresas como BHI, Heart Aerospace y Diesel Direct utilizan Vic.ai para optimizar las cuentas por pagar.

Moveworks crea agentes de asistencia autónomos para TI, RR. HH., finanzas y otras funciones empresariales internas. Su producto principal utiliza la comprensión del lenguaje natural y la generación aumentada por recuperación (RAG) para resolver las solicitudes de los empleados en plataformas como Slack, Microsoft Teams y ServiceNow, sin intervención humana.

Estos agentes pueden restablecer contraseñas, proporcionar software, responder preguntas sobre políticas de RR. HH. y escalar tickets. Al igual que otros agentes de IA, la capacidad de aprender de la documentación interna, el comportamiento de los empleados y el uso del sistema para mejorar continuamente es un punto clave a favor de su venta.

Empresas como Autodesk, Broadcom y Palo Alto Networks han implementado Moveworks para reducir los tiempos de resolución de incidencias y aumentar la productividad de los empleados en todos sus equipos globales.

Visier es una plataforma líder en análisis de personal que proporciona a las empresas información sobre su plantilla basada en inteligencia artificial. Las capacidades de inteligencia artificial de la empresa se materializan a través de agentes autónomos que revelan las tendencias de la plantilla, predicen los riesgos de desgaste y recomiendan medidas de RR. HH. sin necesidad de explorar los datos manualmente.

Estos agentes interactúan directamente con los datos de distintos sistemas de RR. HH. para analizar continuamente los cambios en la plantilla, las disparidades salariales, las métricas de diversidad, equidad e inclusión (DEI), y mucho más. Lo que hace que Visier sea un agente es su capacidad para razonar a partir de millones de registros, actualizar dinámicamente las previsiones y generar alertas proactivas para los responsables de personal, lo que minimiza la dependencia de los analistas de datos o los paneles predefinidos.

Empresas como Electronic Arts, Panasonic y eBay utilizan Visier para ampliar la planificación estratégica de la plantilla, reducir los sesgos en la contratación y alinear la estrategia de personal con los objetivos empresariales.

F abric ofrece una infraestructura comercial modular con un sistema de gestión de pedidos (OMS) con agentes y herramientas de gestión de productos. Sus agentes de inteligencia artificial ayudan a enriquecer, traducir y distribuir los datos de los productos a través de los distintos canales.

La IA de Fabric automatiza la clasificación de datos, el enriquecimiento de atributos y la sindicación multicanal, adaptándose a los diferentes requisitos de los minoristas y comportamientos de los clientes.

Mediante Fabric, los agentes de OMS operan de forma independiente en los flujos de pedidos, inventario y cumplimiento, al tiempo que preservan la transparencia y el control para minoristas como Debenhams y Crate & Barrel.

La interfaz de bajo código y las amplias integraciones de la plataforma están diseñadas para permitir a los usuarios sin conocimientos técnicos configurar sus propios flujos de trabajo de agentes. Sin embargo, Beam también ofrece agentes predefinidos para recursos humanos, finanzas, sanidad y otros sectores industriales.

Para seleccionar la plataforma empresarial adecuada, es necesario comprender sus necesidades específicas y cómo los diferentes sistemas las abordan. Este marco ayuda a identificar lo que es más importante para su organización.

Una plataforma eficaz se conecta a la perfección con sus herramientas existentes, incluyendo su sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM), su sistema de gestión del aprendizaje (LMS), sus herramientas de gestión de contenidos y su software de seguimiento de proyectos.

Las buenas integraciones reducen el trabajo duplicado y evitan los silos de información. Busque plataformas que ofrezcan:

1. Conexiones listas para usar con herramientas empresariales populares

2. Interfaces de programación de aplicaciones (API) para una integración personalizada

3. Complementos que amplían la funcionalidad sin necesidad de programar

Preguntas para hacer a los proveedores:

1. ¿Con qué sistemas se integra de forma predeterminada?

2. ¿Hay acceso a la API para conexiones personalizadas?

3. ¿Ofrecen complementos para nuestras herramientas más utilizadas?

El concepto «human in the loop» (ser humano en el ciclo) significa que las personas revisan y perfeccionan los resultados generados por la IA. Esta supervisión garantiza la calidad, el cumplimiento normativo y la alineación con su marca.

El software de IA agencial eficaz mejora con el tiempo al aprender de los comentarios de los revisores. Esto crea un círculo virtuoso en el que el sistema se vuelve más inteligente con cada proyecto.

Busca plataformas que:

1. Facilitar a los revisores la tarea de proporcionar comentarios

2. Aplicar esos comentarios automáticamente al trabajo futuro

3. Permitir diferentes niveles de supervisión para diferentes tipos de contenido

Las diferentes plataformas admiten diferentes idiomas y tipos de contenido. Considere lo siguiente:

1. Qué idiomas necesita ahora y en el futuro

2. Qué tipo de contenido crea con más frecuencia

3. Si trabaja con terminología especializada

Las mejores plataformas de agente gestionan tanto contenidos comunes como especializados, desde materiales de marketing hasta documentación técnica y recursos de formación.

Los sistemas de agencias procesan información comercial confidencial, por lo que la seguridad es esencial. Busque:

1. Certificaciones industriales como Service Organization Control 2 (SOC 2) o International Organization for Standardization (ISO) 27001

2. Cumplimiento de normativas como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD)

3. Opciones de almacenamiento de datos que se ajustan a sus necesidades

Los líderes en IA agencial suelen proporcionar información detallada sobre cómo protegen sus datos, dónde se almacenan y quién puede acceder a ellos.

Los modelos de precios varían mucho entre las plataformas de agentes. Algunas cobran por usuario, otras por volumen de uso o por funciones. Ten en cuenta lo siguiente:

1. Qué incluye el paquete básico

2. Cómo varían los costes a medida que aumenta el uso

3. Si hay cargos ocultos por integraciones o asistencia técnica

Para calcular el ahorro potencial en el retorno de la inversión, fíjese en cuánto tiempo dedica su equipo a las tareas que la plataforma automatizaría. Además, tenga en cuenta el valor que supone una comercialización más rápida de su contenido.

Las plataformas de IA agenciales utilizan la gestión de glosarios para aplicar las normas terminológicas. También aprenden de los comentarios de los revisores para mantener una voz de marca coherente, señalando las inconsistencias.[3] Estos sistemas aplican normas coherentes en todos los contenidos, al tiempo que se adaptan a los requisitos específicos de cada idioma.

Las empresas de IA agencial crean sistemas que pueden completar flujos de trabajo completos de forma independiente, no solo tareas individuales. A diferencia de la IA tradicional, que requiere una dirección constante, los sistemas agenciales comprenden los objetivos y toman las medidas adecuadas para alcanzarlos.

Las empresas miden el retorno de la inversión (ROI) mediante el seguimiento del tiempo ahorrado en la creación y traducción de contenidos, la reducción de la dependencia de proveedores externos y la aceleración del tiempo de comercialización de las campañas globales. La mayoría de las organizaciones obtienen resultados positivos en un plazo de 3 a 6 meses tras la implementación.

Sí, las principales plataformas de IA con capacidad de agencia ofrecen seguridad de nivel empresarial, incluyendo cifrado de datos, controles de acceso y certificaciones de cumplimiento normativo. Busque empresas que cumplan con las normas SOC 2, GDPR e ISO 27001 para proteger la información confidencial de su empresa.

Sí, muchas plataformas de IA con capacidad de acción ofrecen opciones escalables adecuadas para equipos más pequeños. Estas soluciones proporcionan capacidades básicas de automatización con precios que se ajustan a volúmenes de contenido más reducidos y flujos de trabajo más sencillos.

Los líderes en IA agencial se integran a través de API, conectores preconstruidos y complementos que se vinculan con herramientas empresariales estándar. Esto permite un flujo de datos fluido entre la plataforma de IA y los sistemas existentes para la gestión de contenidos, el seguimiento de proyectos y los datos de los clientes.

1. McKeefry, H. L. (17 de julio de 2025). Encontrar valor en los agentes de IA desde el primer día. MIT Technology Review. https://www.technologyreview.com/2025/07/17/1119943/finding-value-from-ai-agents-from-day-one/

2. Vaccaro, M., Almaatouq, A. y Malone, T. (2024). Cuando las combinaciones de humanos e IA son útiles: una revisión sistemática y un metaanálisis. Nature Human Behaviour, 8, 2293-2303. https://doi.org/10.1038/s41562-024-02024-1

3. Xiong, E. (s. f.). Cómo la IA agencial puede crear una nueva visión de la traducción. Slator. https://slator.com/how-agentic-ai-can-create-a-new-vision-for-translation/