Más de 40 casos de uso de IA agéntica con ejemplos reales

Los agentes de IA generativos autónomos ejecutan tareas complejas con poca o ninguna supervisión humana. La IA agéntica se diferencia de los chatbots y copilotos.

A diferencia de la IA tradicional, particularmente la IA generativa, que a menudo requiere intervención humana en flujos de trabajo complejos, la IA agéntica busca navegar y optimizar procesos de forma autónoma gracias a sus capacidades de toma de decisiones y comportamiento orientado a objetivos. Los agentes de IA sirven como:

Agentes de IA como desarrolladores

1. Creación de aplicaciones

Los editores de código con IA como Cursor AI Editor, Windsurf Editor, yReplit buscan crear y desplegar aplicaciones (por ejemplo, aplicación de lista de tareas) mediante:

• Seleccionar las herramientas adecuadas para el trabajo, como Flask para APIs o React para frontends.
• Generar código en el lenguaje elegido (por ejemplo, Python, JavaScript) basado en prompts simples.
• Automatizar flujos de trabajo con integraciones como GitHub Actions para pruebas y despliegue.

Ejemplo real:

Un desarrollador utilizó OpenAI’s Operator y Replit’s AI Agent para construir una aplicación completa en 90 minutos. Dos agentes intercambiaron credenciales de forma autónoma y ejecutaron pruebas.

Ejemplo real:

El modo agente Composer de Cursor busca generar un juego de Tres en Raya completo a partir de un solo prompt:“Genera un juego de Tres en Raya en HTML, CSS y JavaScript para 2 jugadores.”

Cursor es capaz de codificar en múltiples archivos, ejecutar comandos y determinar automáticamente qué contexto necesita (sin necesidad de añadir archivos).

Leer más

Si está explorando la infraestructura que impulsa los sistemas de IA agéntica, le recomendamos consultar nuestros últimos benchmarks:

• Navegadores remotos: Cómo la infraestructura de navegadores permite a los agentes interactuar con la web de forma segura.
• Benchmark de MCP: Principales servidores MCP para uso de herramientas y acceso web.

2. Construya su propia API con codificación IA 

Los editores de código con IA automatizan la creación de APIs transformando especificaciones en código funcional. Así es como funciona típicamente el proceso:

• Integrar el resultado en el entorno del desarrollador para pruebas, control de versiones y despliegue.
• Ingerir especificaciones de API (por ejemplo, archivos OpenAPI/Swagger).
• Generar código backend basado en los endpoints, métodos y esquemas documentados.

Ejemplo real:

Flujos de trabajo de API sin código para Agentes de IA con n8n.

Aquí hay una abstracción de alto nivel de un flujo de trabajo de API:

3. Edición de código en lenguaje natural

Puede seleccionar fragmentos de código y emitir comandos en lenguaje natural como:

“Duplica el tamaño del tablero. Hazlo verde – como un Apple 2e.” (ver ejemplo real abajo).

Ejemplo real:

Agentes de codificación como Cursor identifican la intención, modifican el código relevante en varios archivos y aplican los cambios.

4. Construcción de sitios web

Los creadores de sitios web con IA como v0 de Vercel, Bolt, Lovable, y CerebrasCoder buscan crear plataformas complejas como sitios web de e-learning, generando páginas clave como:

• Páginas de inicio
• Páginas de listado de cursos
• Paneles de estudiante personalizados

De manera similar, editores de código con IA como Replit construyen sitios web y aprovechan APIs.⁴

Ejemplo real:

Cómo construir un agente de IA para sitios web:

Aquí está el flujo de trabajo de automatización:

5. Generación de un panel de CRM

Los agentes son capaces de generar la interfaz front-end, configurar la lógica back-end y establecer interacciones con la base de datos.

Ejemplo real:

Roo Code utiliza el modelo DeepSeek para construir de forma autónoma paneles de CRM completos.

6. Codificación recursiva y modernización de código heredado

Mientras que la codificación básica es típicamente una tarea para LLMs, los flujos de trabajo de codificación recursiva donde un agente mejora/extiende iterativamente el código a través de múltiples capas son inherentemente agénticos.

Los agentes reescriben grandes bloques de código de forma autónoma, aplican cambios de configuración y prueban resultados en ciclos hasta que se cumple un objetivo.

Ejemplos reales:

GT Edge AI convierte código COBOL heredado a Java moderno.⁷

Persistent proporciona un marco multi-agente utilizado para migrar autónomamente código COBOL a Java, funciona mediante:⁸

7. Refactorización de código

Al usar codificación recursiva, los agentes de IA mejoran continuamente el diseño del código sin cambiar su funcionamiento, haciéndolo más fácil de entender y mantener.

Ejemplo real:

Desarrolladores de una startup tecnológica crearon un agente que refactoriza tu código en más de 25 lenguajes de programación.⁹

8. Generación de sugerencias de código en tu IDE

Agentes como GitHub Copilot proporcionan sugerencias de código en tiempo real y auto-completados y reducen la probabilidad de errores de sintaxis.

9. Monitoreo y optimización de pipelines de CI/CD

Los agentes de IA gestionan la infraestructura en entornos nativos de la nube como Kubernetes. Estos agentes DevOps buscan:

• Identificar controladores de ingreso en ejecución u otras cargas de trabajo
• Identificar pods en ejecución
• Interpretar comandos de alto nivel como “apagar el pod NGINX”

Ejemplo real:

Cuando se conecta a Kubernetes a través de herramientas o wrappers, Claude puede actuar como un agente DevOps para consultar el estado del clúster. “Comprueba si tengo algún pod en ejecución.”.

Agentes de IA como asistentes de SecOps

10. Inteligencia de amenazas

Los agentes recopilan y correlacionan TTPs (tácticas, técnicas, procedimientos) de actores de amenazas de fuentes abiertas y propietarias, e integran los hallazgos en los flujos de trabajo de detección.

Ejemplo real:

Security Copilot de Microsoft incluye un Agente de Informes de Inteligencia de Amenazas especializado que recopila, filtra y resume dinámicamente la inteligencia de amenazas.

11. Detección y triaje

Estas acciones ocurren en la etapa de ingesta de señales inicial para reducir el ruido y organizar los datos de alerta antes de un análisis más profundo.

• Desduplicación de alertas: Elimina eventos idénticos o casi idénticos de múltiples fuentes para reducir el ruido.
• Supresión de falsos positivos: Suprime alertas benignas recurrentes utilizando patrones de resolución pasados.
• Agrupación / clustering de alertas: Agrupa alertas relacionadas (mismo usuario, host o táctica) en un único incidente.

Ejemplo real:

Charlotte AI realiza detección y triaje autónomos mediante:

• Identificar comportamiento malicioso basado en TTPs conocidas.
• Referenciar de forma cruzada patrones de ejecución y rutas de archivo.
• Proporcionar una explicación del veredicto legible por humanos.

12. Enriquecimiento contextual y atribución de amenazas

Realizado después del triaje inicial, este paso añade profundidad y contexto a las alertas.

Los sistemas automatizados de atribución de atacantes ingieren fuentes de CTI, extraen características conductuales y temporales, y calculan puntuaciones de similitud entre incidentes. Los algoritmos de clustering luego mapean las intrusiones a actores de amenazas conocidos (por ejemplo, APT41, Mozi o Lazarus) basándose en la superposición de patrones.

Ejemplo real:

Google Chronicle + Mandiant + agentes de IA Gemini ingieren telemetría y fuentes CTI de forma autónoma, enriquecen alertas con contexto IOC (por ejemplo, reputación IP, hashes de malware), y referencian patrones de comportamiento con tácticas de actores de amenazas conocidos del marco MITRE ATT&CK.

En esta configuración agéntica:

• Detección: Un agente de IA detecta movimiento lateral utilizando cuentas de servicio.
• Enriquecimiento: Enriquece automáticamente la alerta con datos de registros Chronicle, inventario de activos e inteligencia de amenazas Mandiant.
• Atribución: Un segundo agente agrupa esta actividad con cadenas de intrusión históricas atribuidas a un grupo conocido (por ejemplo, APT41).

13. Escalamiento y transferencia

• Traducción / simplificación de alertas: Convierte alertas técnicas en resúmenes amigables para el analista.
• Auto-ticketing y asignación de analistas: Crea tickets y enruta incidentes al nivel o equipo apropiado.

14. Acciones de respuesta proactiva

En SecOps, los agentes aíslan endpoints, deshabilitan cuentas o eliminan procesos maliciosos. Estos sistemas buscan:

• Consultar registros automáticamente utilizando lenguaje natural o disparadores contextuales
• Ejecutar playbooks automatizados para investigaciones y escalamiento
• Adaptar flujos de trabajo en tiempo real basándose en nueva evidencia o lógica pivotada
• Generar infraestructura como código (por ejemplo, Terraform, Pulumi) para remediación
• Redacta y modifica reglas de detección basándose en los conocimientos de la investigación

Ejemplo real:

Google desarrolló el agente SOC Manager, que aprovecha múltiples sub-agentes para ejecutar un Plan de Respuesta a Incidentes estructurado para la detección de malware.¹⁶

Estructura del proyecto agéntico:

En el paso final del plan de respuesta a incidentes (Paso 5: Finalización), los IOCs (Indicadores de Compromiso) fueron bloqueados proactivamente por el agente SOC Manager ejecutando un runbook de contención automatizado (ver abajo).

Fuente:
Mandiant & Google Cloud Security¹⁷

15. Caza de amenazas

Los agentes en la caza de amenazas buscan:

• Escanear en busca de anomalías continuamente a través de registros de identidad, red y nube
• Automatizar cacerías repetitivas como búsquedas de IOC o detección de patrones
• Señalar amenazas desconocidas comparando el comportamiento con líneas base históricas y actividad de pares

Ejemplo real:

Investigadores desarrollaron un sistema de Caza de Amenazas Impulsado por MITRE ATT&CK Automatizado por LLM Local, donde los agentes de IA colaboran para generar reglas Sigma para la detección de amenazas.

En este ejemplo, un usuario introduce una solicitud (por ejemplo, “Por favor, genera una regla Sigma para cazar Kerberoasting”) a través de una interfaz web.

Agente 1 recupera métodos de detección relevantes de MITRE ATT&CK, mientras que el Agente 2 utiliza esta entrada para generar reglas Sigma conscientes del contexto usando un modelo de lenguaje.¹⁸

16. Pruebas automatizadas de software y aplicaciones

Los agentes de prueba de IA crean y ejecutan pruebas unitarias, de integración, de vulnerabilidad y de rendimiento sin una intervención manual extensa. Sin embargo, construir estos sistemas de IA requiere muchos recursos, ya que necesitan una potencia computacional significativa.

Ejemplo real:

Copilot de Pcloudy proporciona scripts de prueba de selenium, encuentra navegadores disponibles para probar y ejecuta los casos de prueba.¹⁹

Leer más: Asistentes de IA empresariales, constructores de agentes de IA, agentes de IA de código abierto.

Agentes de IA como personajes de juego similares a humanos

Los agentes de IA mejoran los NPCs y otros procesos agénticos en el mundo del juego realizando comportamientos de NPC, juego y adaptabilidad, y generación de contenido procedural.

17. Personajes no jugadores (NPCs) agénticos

Los agentes de IA completamente autónomos en los juegos proporcionan un comportamiento y una jugabilidad similares a los humanos para los personajes no jugadores (NPCs).

Ejemplo real:

Investigadores crearon un pequeño pueblo virtual poblado con IA construyendo un entorno sandbox similar a Los Sims con 25 agentes llamado “Stanford AI Village”.

En este pueblo, los usuarios pueden observar e interactuar con los agentes mientras comparten noticias, construyen relaciones y organizan actividades grupales. ²⁰

Aquí hay una visión general de los componentes clave e ideas detrás de estos conceptos:

• Scripts de comportamiento: Los agentes de Stanford AI Village usan scripts predefinidos para acciones y reacciones. Esto puede incluir comportamientos básicos como interactuar positivamente con otros NPCs. 
• Comportamiento dinámico: Los NPCs usan IA para ajustar su comportamiento basándose en las acciones del jugador, haciendo el mundo del juego más receptivo.
• Búsqueda de caminos: Los NPCs usan algoritmos para navegar el mundo del juego de manera efectiva, encontrando caminos alrededor de obstáculos y persiguiendo al jugador.

18. Juego

Los agentes de IA juegan videojuegos o asisten a jugadores humanos en el logro de objetivos específicos aprovechando:

• Búsqueda de caminos y navegación: Los agentes de juego exploran entornos de juego, usando prueba y error para encontrar estrategias óptimas. Por ejemplo, aprenden rutas de navegación en laberintos complejos refinando continuamente su proceso de toma de decisiones.
• Emulación de entrada: Los agentes de juego emulan entradas, como pulsaciones de teclado, movimientos del ratón o controles de gamepad. Esto les permite interactuar con el juego como lo haría un jugador humano.
• Adaptabilidad de juego: Los agentes analizan el estilo de juego de un jugador y adaptan el mundo del juego, las interacciones y el diseño de misiones en consecuencia. Por ejemplo, un jugador sigiloso puede encontrar menos desafíos de combate directo.

Ejemplo real:

Google DeepMind’s Scalable Instructable Multi-Agent (SIMA) navega e interactúa con situaciones de juego. SIMA busca jugar juegos como No Man’s Sky y Goat Simulator.

Fuente: Google²²

19. Generación de contenido procedural

Los agentes de IA son altamente capaces de generar vastas cantidades de contenido de juego algorítmicamente, como:

• Terreno y paisajes
• Escenarios de combate
• Diseños de personajes
• Paisajes sonoros y música

Ejemplo real:

No Man’s Sky, un juego de aventura, utiliza generación procedural para crear planetas enteros con:

• Topografías variadas (por ejemplo, montañas, valles, cañones).
• Biomas únicos (por ejemplo, desiertos, bosques, océanos).
• Patrones climáticos dinámicos (por ejemplo, tormentas, lluvia).²³

Agentes de IA como creadores de contenido

Los agentes de IA automatizan la creación, edición y publicación de contenido. Estos agentes de IA asisten a escritores humanos y generan contenido de forma independiente. Algunas aplicaciones de los asistentes de escritura con IA incluyen:

20. Escritura narrativa automatizada

Los agentes de IA escriben una narrativa, esbozando capítulos, redactando contenido y puliendo la prosa.

Ejemplo real:

En un proyecto de agente de IA en GitHub, 10 agentes de IA especializados trabajaron autónomamente para escribir una novela de 100,000 palabras (~300 páginas) sin intervención humana. Algunos ejemplos de esos 10 agentes incluyen:

• Agente de especificaciones: Analiza los requisitos de la historia y mantiene la consistencia narrativa.
• Agente de producción: Genera contenido e implementa cambios creativos.
• Agente de gestión: Coordina entre agentes y rastrea el flujo creativo.
• Agente de duplicación: Previene la redundancia y duplicación de contenido.

Aquí hay una Transmisión en vivo mostrando cómo los agentes crean la novela:

21. Redacción de informes técnicos o propuestas

Los agentes de IA redactan autónomamente informes técnicos incluyendo:

• Informes de ingeniería
• Propuestas de proyectos
• Artículos de investigación
• Especificaciones de productos

Ejemplo real:

ParagraphAI, un asistente de escritura con IA, redacta informes técnicos de ingeniería delineando el cronograma, el presupuesto y los recursos y personal requeridos.²⁵

22. Generación de artículos basados en conocimiento

Los agentes extraen información de bases de datos de conocimiento como Wikipedia, manuales de productos o revistas académicas para crear una visión general completa de un tema específico.

Ejemplo real:

Perplexity Pages convierte los resultados de búsqueda de IA generativa en páginas estructuradas al estilo Wikipedia.²⁶

23. Generación de paneles y diagramas

Los agentes generan componentes UI/UX, diagramas de sistema y diagramas de flujo basados en prompts de texto, agilizando el proceso de diseño.

Ejemplo real:

FigJam AI utiliza prompts de texto para generar:

• Paneles para reuniones y ejercicios de equipo
• Diagramas y diagramas de flujo
• Líneas de tiempo visuales y diagramas de Gantt²⁷

Agentes de IA como asistentes de seguros

Los agentes automatizan la revisión, aprobación y detección de fraude de reclamaciones, agilizando todo el ciclo de vida del procesamiento de reclamaciones. Por ejemplo, una aseguradora a gran escala automatiza ~90% de las reclamaciones de automóviles individuales integrando agentes de IA personalizados en su flujo de trabajo de reclamaciones. ²⁸

24. Procesamiento de reclamaciones de extremo a extremo

Una vez que se presenta una reclamación, los sistemas de IA agéntica extraen datos relevantes de los formularios enviados, verifican los detalles contra las bases de datos existentes y señalan cualquier inconsistencia o posible señal de fraude.

Ejemplo real:

Power Platform de Microsoft – automatiza un formulario de reclamación de seguros:

Aquí, Power Platform de Microsoft:

• Capturó documentos de formulario de reclamación como selecciones de casillas y textos.
• Subió el formulario de reclamación a SharePoint, aplicación de gestión de contenido.
• Extrayó datos del formulario de reclamación como ID de reclamación y valores de casillas (por ejemplo, tipo de reclamación, número de póliza).
• Integró con Dataverse para almacenamiento de datos para guardar los datos extraídos (incluyendo valores de casillas) en Microsoft Dataverse.
• Procesó flujos de trabajo en formularios, por ejemplo, utilizó agentes de Power App para aprobar o denegar reclamaciones.

25. Suscripción

La IA agéntica automatiza la suscripción con agentes especializados, incluyendo un agente de evaluación de riesgos para la evaluación de probabilidad de reclamación, y un agente de precios para ajustes dinámicos de primas, etc.

Ejemplo real:

Los agentes de Akira AI automatizan la suscripción de seguros y la evaluación de riesgos a través de un sistema multi-agente, cada uno especializado en un aspecto crítico de la suscripción:

• Agente de recolección de datos: Recopila datos estructurados y no estructurados.
• Agente de evaluación de riesgos: Analiza datos históricos y detalles del solicitante para predecir la probabilidad de reclamaciones.
• Agente de detección de fraude: Detecta anomalías o patrones sospechosos en reclamaciones y solicitudes.
• Agente de precios: Sugiere un precio basado en factores como condiciones del mercado, precios de la competencia y comportamiento del cliente.³⁰

26. Resolución de pólizas personalizada

Los agentes comunican el estado de la reclamación y los próximos pasos al asegurado, incluyendo cualquier documentación adicional requerida, actualizaciones de aprobación/denegación o detalles de pago.

Agentes de IA como asistentes de recursos humanos (RRHH)

Las operaciones de RRHH a menudo implican numerosas tareas repetitivas como la selección de currículums que pueden ser automatizadas. Aquí hay ejemplos clave de IA agéntica en operaciones de RRHH:

27. Selección de currículums

Los flujos de trabajo agénticos automatizan el proceso de selección, filtran habilidades relevantes y asignan puntuaciones automáticamente basadas en sus criterios predefinidos.

Ejemplo real:

PepsiCo utiliza herramientas de IA para clasificar a los candidatos dependiendo de qué tan bien cumplan con los requisitos del trabajo.³¹

28. Programación de entrevistas

Los agentes pueden encargarse de la programación de entrevistas y coordinar entre candidatos y gerentes de contratación para encontrar horarios óptimos.

Ejemplo real:

Asistente de RRHH de LinkedIn realiza tareas diarias como sintetizar descripciones de trabajo, buscar candidatos y hacer llamadas de selección básicas.³²

29. Automatización de nóminas

Los agentes en el procesamiento de nóminas calculan salarios, procesan deducciones y manejan retenciones de impuestos. Se integran con sistemas de información de recursos humanos (HRIS) y software de contabilidad para garantizar la precisión y el cumplimiento de los estándares de nómina.

Explore más sobre soluciones de automatización financiera como:

• Casos de uso y herramientas de RPA en finanzas
• Benchmark de herramientas LLM para finanzas
• Herramientas de IA agéntica para finanzas

Ejemplo real:

El sistema de nómina multi-agente de Akira AI automatiza cada aspecto del ciclo de nómina. El sistema utiliza varios agentes, incluyendo:

Fuente: Akira AI³³

Aquí, el sistema de nómina multi-agente de Akira AI utiliza varios agentes, incluyendo:

• Agente de ingesta y preprocesamiento de datos: Utiliza métodos de extracción de datos para limpiar datos de sistemas de RRHH y finanzas.
• Agente de cálculo de nómina: Automatiza los cálculos de nómina, incluyendo pago, deducciones y bonificaciones.
• Agente de informes de cumplimiento: Detecta problemas de cumplimiento utilizando aprendizaje automático.
• Agente de resolución de consultas: Resuelve problemas de nómina utilizando RAG.

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Agentes de IA como asistentes de servicio al cliente

Los chatbots tradicionales responden preguntas básicas, pero a menudo se topan con un muro cuando se trata de ayudar realmente al cliente. Las herramientas de servicio al cliente agénticas cambian eso al:

• Interpretar consultas matizadas, incluso cuando las preguntas son vagas o complejas
• Operar sin problemas a través de canales de chat, voz y correo electrónico mientras recuperan datos de perfiles de clientes, historial de pedidos y bases de conocimiento
• Retener el contexto de interacciones previas, permitiendo respuestas más informadas y personalizadas
• Participar proactivamente, como enviar recordatorios para chequeos o seguimientos antes de que el cliente inicie el contacto

30. Responder llamadas de clientes:

Cuando un cliente llama por una consulta, los agentes de IA procesan la llamada con lenguaje natural.

Ejemplo real:

Agente de IA de Ada responde llamadas de clientes:

31. Responder a tickets de clientes

Los agentes de IA entregan respuestas específicas al contexto o dirigen a los clientes a los recursos apropiados para asistencia adicional.

32. Envío de SMS de seguimiento e informativos

Después de una interacción, los agentes envían mensajes SMS para hacer seguimiento con los clientes.

33. Generación de FAQ y optimización

Agentes:

• Auto-generan y actualizan FAQs a partir de interacciones en vivo con clientes e historial de tickets.
• Se integran con herramientas de CRM, chat y bases de conocimiento para identificar consultas recurrentes.

Agentes de IA como asistentes de investigación

Los agentes de IA como asistentes de investigación se utilizan en varios campos para ayudar con el análisis de datos, la revisión de literatura, la generación de hipótesis y el diseño experimental.

Ejemplos reales:

1. Deep Research de OpenAI utiliza el razonamiento para sintetizar grandes cantidades de información en línea y completar investigaciones de múltiples pasos a nivel de doctorado al ejecutar búsquedas grandes usando los modelos o3 y DeepSeek.^{35 36}

En un experimento donde los investigadores pidieron a Deep Research que realizara un proyecto de la vida real con un prompt detallado, Deep Research:

• Hizo preguntas de seguimiento para aclarar el alcance y los detalles del proyecto de investigación antes de comenzar.
• Sintetizó hallazgos de 22 fuentes basadas en informes académicos e industriales.³⁷

2. El sistema de apoyo a la decisión clínica (CDS) de ChemicalQDevice fue solicitado para ejecutar un flujo de trabajo agéntico para el descubrimiento de fármacos. En este ejemplo, el sistema de ChemicalQDevice:

• Analizó vastas cantidades de literatura clínica de datasets.
• Ejecutó codificación automatizada con herramientas como GitHub Actions.
• Usó IA generativa (por ejemplo, GPT-4 o modelos personalizados), para generar hipótesis, sugerir diseños experimentales y escribir informes de investigación.³⁸

3. El sistema de flujo de trabajo agéntico de extremo a extremo, otto-SR, aprovecha LLMs para realizar búsquedas de literatura, aplica criterios de inclusión/exclusión, extrae datos estructurados y realiza meta-análisis.³⁹

Deep Research de OpenAI, el sistema de ChemicalQDevice y otto-SR pueden ser utilizados en varios casos de uso agénticos que se detallan a continuación:

34. Revisión de literatura y descubrimiento de conocimiento

Búsqueda autónoma en bases de datos académicas, revistas y repositorios de investigación en línea (por ejemplo, Google Scholar, PubMed) para recopilar estudios, artículos y documentos relevantes relacionados con temas o hipótesis de investigación específicos.

35. Generación y prueba de hipótesis

Generar proactivamente hipótesis de análisis basadas en patrones en los datos y probarlas (trabajo que típicamente realizan los analistas y usuarios de negocio).

36. Minería y análisis de datos

Manipular datos estructurados y no estructurados de varias fuentes como bases de datos de investigación, redes sociales, patentes o resultados de ensayos clínicos, proporcionando información sobre tendencias emergentes.

37. Visualización y presentación de datos

Generar representaciones visuales perspicaces de datasets complejos.

Agentes de IA como usuarios de computadoras

“Computer Use” (Uso de Computadora) busca permitir que la IA interactúe con una computadora como lo haría una persona. Esto da la flexibilidad de realizar tareas digitales sin usar APIs específicas del sistema operativo o la web. 

Hay dos enfoques para que los agentes de IA realicen tareas como los humanos:

1. Realizar acciones de la interfaz gráfica de usuario (GUI) del sistema operativo (Anthropic’s Claude, Microsoft’s OmniParser, etc).
2. Navegación web (OpenAI Operator, Kura AI, Runner H, HyperWriteAI, MultiOn Agent Q, etc).

Ejemplos de herramientas:

1. La nueva herramienta Operator de OpenAI permite a los agentes de I.A. completar tareas en varios sitios web, como comprar comida para mascotas.⁴⁰
2. Kura AI yRunner H buscan completar tareas utilizando navegadores web.^{41 42}
3. HyperWriteAI busca rellenar formularios de texto, hacer clic en botones y seleccionar opciones de menú para realizar un pedido en línea.⁴³
4. Microsoft’s OmniParser mejora la comprensión del agente de las interfaces visuales para la automatización de GUI.⁴⁴

38. Relleno de formularios y automatización web

Los agentes navegan por páginas web, hacen clic en campos y rellenan formularios basándose en prompts del usuario o datos estructurados.

Ejemplo real:

39. Generación y edición de documentos

Los agentes abren archivos, realizan ediciones, renombran, organizan y guardan documentos en entornos locales o en la nube.

Ejemplo real:

Se le pide a Anthropic’s Claude: “Genera 25 filas de gastos de muestra, guárdalas en una hoja de cálculo y luego abre la hoja de cálculo”.

En este ejemplo, Claude:

• Abrió el archivo CSV en la aplicación LibreOffice Calc.
• Creó un archivo CSV con 25 filas de datos de gastos de muestra.
• Instaló la hoja de cálculo LibreOffice Calc.⁴⁶

40. Investigación web y recolección de datos estructurados

A diferencia de los scripts de automatización básicos, los agentes de investigación web profunda interpretan información no estructurada a través de múltiples páginas y devuelven información en un formato estructurado.

Ejemplo real:

Deep Research de OpenAI, una nueva capacidad agéntica dentro de ChatGPT diseñada para la investigación web de múltiples pasos y alto contexto, planifica, navega y sintetiza información de múltiples fuentes para responder consultas complejas.

41. Operaciones CLI y ejecución de scripts

Los agentes de codificación basados en CLI como Aider, que están diseñados para flujos de trabajo de desarrollo basados en terminal, ejecutan comandos de shell, instalan software, lanzan scripts e interpretan salidas en interfaces de terminal.

Ejemplo real:

Aider, un agente de codificación IA nativo de CLI, es utilizado por desarrolladores para refactorizar bases de código y ejecutar comandos de shell como ejecutar conjuntos de pruebas (pytest, npm test). El agente interpreta las salidas del terminal, corrige errores iterativamente y confirma cambios directamente en repositorios Git.⁴⁸

42. Navegación y coordinación de aplicaciones multimodal

Los agentes GUI unificados (por ejemplo, prototipos de OpenAI Operator) pueden cambiar entre aplicaciones.

Ejemplo real:

Para probar un caso de uso de entrega de pedidos, proporcioné una solicitud de compra simple a Open Operator: Ayúdame a comprar una funda de cojín estilo boho por menos de $30.

Agentes de flujo de trabajo autónomos (Tareas de largo horizonte)

Agentes de planificación con memoria + uso de herramientas (por ejemplo, Auto-GPT, Agent Q con establecimiento de objetivos) ejecutan objetivos de múltiples pasos a través de herramientas variadas (por ejemplo, recopilar entrada, tomar acciones, revisar el plan), tomando decisiones en tiempo real.

Ejemplo real:

En este análisis de informes financieros de múltiples pasos, al agente de planificación de IA se le asigna la tarea: “Analiza el rendimiento financiero del último trimestre y prepara un resumen para el equipo de finanzas.”

Se le pide al agente que obtenga:

• Noticias recientes de la empresa (3 principales historias)
• Precio actual de las acciones de la empresa (AAPL)
• Información de la empresa (por ejemplo, perfil, capitalización de mercado, sector)
• Precios históricos de las acciones (intervalo de 1 día durante el último mes)
• Recomendaciones de analistas (por ejemplo, calificaciones de comprar/mantener/vender)

Aquí está el resultado del informe financiero:

Ejemplo real:

MultiOn Agent Q reservando un vuelo.

Construyendo agentes de IA

El cambio de aplicaciones de agentes básicos, como búsquedas meteorológicas en lenguaje natural utilizando herramientas como LangChain, a casos de uso autónomos y más complejos como el desarrollo de aplicaciones (por ejemplo, generar un juego de Tres en Raya con el editor Cursor AI) resultó en los desafíos:

• Gestionar la complejidad en la ejecución de tareas
  • Estandarizar patrones que guían su proceso de toma de decisiones.
  • Incorporar múltiples opciones y seleccionar la acción óptima para ejecutar una tarea. (por ejemplo, “¿Debería mostrar esta pantalla u otra basada en la entrada del usuario?”).
• Interactuar con sistemas externos y APIs

43. Generando agentes de IA personalizados:

Los marcos de construcción de agentes de IA ayudan a abordar estos desafíos proporcionando:

• Marcos de toma de decisiones y razonamiento (por ejemplo, modelos de aprendizaje automático o probabilísticos) para estandarizar patrones e incorporar múltiples opciones.
• Herramientas de acceso e integración de datos (por ejemplo, conectores de API) para interactuar con sistemas externos y APIs.

Ejemplo real:

Creando un agente guía de viaje personalizado para Eslovenia con Microsoft 365:

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  author = {Dilmegani, Cem},
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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 25 de Marzo de 2026}
}

Enlaces de referencia

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Lamar on X: "this is wild 🤯🤯🤯 just paired openai operator with replit agent to build an app watch as two ai agents team up, exchange credentials, and start testing ai agent 🤝 ai agent the future is here and it’s insane! https://t.co/jIZnqW4fJD"

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Cursor vs GitHub Copilot: Which AI Coding Assistant is better?

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Replit’s AI agent built my entire website (I just watched) - YouTube

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Replit’s AI agent built my entire website (I just watched) - YouTube

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How to Build a Website AI Agent in 13 Min (Free N8N Template) - YouTube

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Local Models & Inference Engines | GT EDGE AI

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Introducing Operator | OpenAI

42.

Launch YC: Kura: New State of the Art for Browser Agents [31% better than Computer Use] | Y Combinator

43.

H, the AI startup that raised $220M, launches its first product: Runner H for 'agentic' applications | TechCrunch

TechCrunch

44.

Matt Shumer on X: "Today, we’re unveiling Personal Assistant - @HyperWriteAI's groundbreaking AI agent that can use a web browser like a human. One agent to rule them all. It’s time to reimagine the way we interact with the internet. https://t.c

45.

OmniParser

46.

Create an AI agent to fill forms from your private documents

IBMSkillsNetwork

47.

Would You Let AI Control Your Computer? Testing Anthropic Claude's Computer Use Feature + Setup - YouTube

48.

Introducing deep research | OpenAI

49.

GitHub - Aider-AI/aider: aider is AI pair programming in your terminal · GitHub

50.

Creating an AI Agent for Financial Report Analysis - YouTube

51.

MultiOn AI Agent books a flight - YouTube

Cem Dilmegani

Analista principal

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Cem ha sido el analista principal de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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