40+ Casos de Uso de IA Agéntica con Ejemplos de la Vida Real

Los agentes autónomos de IA generativa 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. Construyendo aplicaciones

Los editores de código con IA como Cursor IA Editor, Windsurf Editor, yReplit tienen como objetivo construir y desplegar aplicaciones (p. ej., 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) a partir de prompts simples.
• Automatizar flujos de trabajo con integraciones como GitHub Actions para pruebas y despliegue.

Ejemplo de la vida real:

Un desarrollador utilizó OpenAI’s Operator y Replit’s IA Agent para construir una aplicación completa en 90 minutos. Ambos agentes intercambiaron credenciales de forma autónoma y ejecutaron pruebas. Esta colaboración entre agentes se ha integrado en ChatGPT Atlas Agent Mode, expandiendo la capacidad del agente más allá de los entornos de desarrollo, como el comercio electrónico, la reserva de viajes y los flujos de trabajo web corporativos.¹

Ejemplo de la vida real:

El modo agente Composer de Cursor busca generar un juego completo de Tic Tac Toe a partir de un solo prompt:“Genera un juego de Tic Tac Toe 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 agregar archivos).

Explora más sobre la construcción de agentes

Si estás explorando la infraestructura que potencia los sistemas de IA agéntica, te recomendamos consultar nuestros últimos benchmarks:

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

2. Construye tu 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 la salida 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 de la vida real:

Flujos de trabajo sin código para APIs con agentes de IA usando n8n.

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

3. Edición de código en lenguaje natural

Puedes seleccionar fragmentos de código y emitir comandos en inglés sencillo como:

“Duplica el tamaño del tablero. Hazlo verde – como un Apple 2e.” (ver el ejemplo de la vida real a continuación).

Ejemplo de la vida real:

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

4. Construyendo sitios web

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

• Páginas de inicio
• Páginas de listado de cursos
• Paneles personalizados para estudiantes

De manera similar, los editores de código con IA como Replit construyen sitios web y aprovechan APIs.⁵

Ejemplo de la vida real:

Cómo construir un agente de IA para sitios web:

Aquí está el flujo de trabajo de automatización:

5. Generando un panel de CRM

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

Ejemplo de la vida real:

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

6. Codificación recursiva y modernización de código heredado

Si bien la codificación básica es típicamente una tarea para los 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 de forma autónoma grandes bloques de código, aplican cambios de configuración y prueban los resultados en ciclos hasta que se alcanza un objetivo.

Ejemplos de la vida real:

GT Edge IA convierte código COBOL heredado en Java moderno.⁸

Persistent proporciona un marco multiagente utilizado para migrar de forma autónoma código COBOL a Java, funciona de la siguiente manera:⁹

7. Refactorización de código

Mediante el uso de agentes de IA de codificación recursiva, se mejora continuamente el diseño del código sin cambiar su funcionamiento, haciéndolo más fácil de entender y mantener.

Ejemplo de la vida real:

Los desarrolladores de startups tecnológicas crearon un agente que refactoriza tu código en 25+ lenguajes de programación.¹⁰

8. Generando sugerencias de código en tu IDE

GitHub Copilot proporciona un modo agente autónomo capaz de realizar tareas de codificación de múltiples pasos, ejecutar comandos e iterar sobre el código de forma independiente en IDEs de VS Code y JetBrains, expandiéndose más allá de las sugerencias en tiempo real y las auto-completaciones.¹¹

9. Monitoreo y optimización de pipelines CI/CD

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

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

Ejemplo de la vida real:

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

Agentes de IA como asistentes de SecOps

10. Inteligencia de amenazas

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

Ejemplo de la vida real:

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

11. Detección y clasificación

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

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

Ejemplo de la vida real:

Charlotte IA realiza detección y clasificación autónomas mediante:

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

12. Enriquecimiento contextual y atribución de amenazas

Se realiza después de la clasificación inicial, este paso añade profundidad y contexto a las alertas.

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

Ejemplo de la vida real:

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

En esta configuración agéntica:

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

13. Escalado y traspaso

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

Ejemplo de la vida real:

Torq’s Socrates, un orquestador SOC agéntico, coordina subagentes especializados (Runbook, Investigación, Remediación y Gestión de Casos) a lo largo del ciclo de vida de los casos de Nivel 1.

En el escalado y traspaso, Socrates:

• Crea casos automáticamente en plataformas ITSM (por ejemplo, ServiceNow, Jira), precargados con los observables relevantes, enriquecimiento y datos estructurados.
• Asigna analistas según la carga de trabajo y los horarios de turnos.
• Escala de forma selectiva, solo cuando la confianza es baja, el incidente es ambiguo o el impacto potencial es alto.
• Adjunta todo el enriquecimiento en el traspaso, para que los analistas reciban un archivo de caso listo para actuar en lugar de una alerta sin procesar.

14. Acciones de respuesta proactiva

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

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

Ejemplo de la vida real:

Google desarrolló el agente SOC Manager, que aprovecha múltiples subagentes para ejecutar un Plan de Respuesta a Incidentes estructurado para la detección de malware.¹⁸

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 más abajo).

Fuente:
Mandiant & Google Cloud Security¹⁹

15. Caza de amenazas

Los agentes en la caza de amenazas buscan:

• Buscar anomalías continuamente en 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 de la vida real:

Los 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 ingresa una solicitud (por ejemplo, “Por favor, genera una regla Sigma para la caza de Kerberoasting”) a través de una interfaz web.

Agente 1 recupera métodos de detección relevantes de MITRE ATT&CK, mientras que Agente 2 utiliza esta entrada para generar reglas Sigma contextuales utilizando un modelo de lenguaje.²⁰

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 es intensivo en recursos, ya que requieren una potencia computacional significativa.

Ejemplo de la vida real:

Pcloudy’s Copilot proporciona scripts de prueba de Selenium, encuentra navegadores disponibles para probar y ejecuta los casos de prueba.²¹

Leer más: Asistentes de IA empresarial, 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 a los NPCs y otros procesos agénticos en el mundo del juego mediante comportamientos de NPCs, adaptabilidad y juego, y generación de contenido procedimental.

17. Personajes no jugadores (NPCs) agénticos

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

Ejemplo de la vida real:

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

En este pueblo, los usuarios pueden observar e interactuar con los agentes mientras comparten noticias, construyen relaciones y organizan actividades grupales. ²²

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

• Guiones de comportamiento: Los agentes de Stanford IA Village utilizan guiones 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.
• Pathfinding: Los NPCs usan algoritmos para navegar por 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 ayudan a los jugadores humanos a alcanzar objetivos específicos aprovechando:

• Pathfinding y navegación: Los agentes de juego exploran entornos de juego, utilizando ensayo 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 del 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 que prefiere el sigilo puede encontrar menos desafíos de combate directo.

Ejemplo de la vida 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: Google²⁴

19. Generación de contenido procedimental

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

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

Ejemplo de la vida real:

No Man’s Sky, un juego de aventuras, utiliza generación procedimental para crear planetas completos con:

• Topografías variadas (por ejemplo, montañas, valles, cañones).
• Biomas únicos (por ejemplo, desiertos, bosques, océanos).
• Patrones climáticos dinámicos (por ejemplo, tormentas, lluvia).²⁵

Agentes de IA como creadores de contenido

Los agentes de IA automatizan la creación, edición y publicación de contenido, asistiendo a los escritores humanos. 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 de la vida real:

En un GitHub proyecto de agente de IA, 10 agentes de IA especializados trabajaron de forma autónoma para escribir una novela de 100,000 palabras (~300 páginas) con cero escritura humana.²⁶ 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 de contenido y las duplicaciones.

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 de forma autónoma informes técnicos que incluyen:

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

Ejemplo de la vida real:

ParagraphAI, un asistente de escritura con IA, escribe informes técnicos de ingeniería esbozando el cronograma, el presupuesto y los recursos y personal necesarios.²⁸

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 de la vida real:

Perplexity Pages convierte los resultados de búsqueda de IA generativa en páginas estructuradas de Wikipedia.²⁹

23. Generación de paneles y diagramas

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

Ejemplo de la vida real:

FigJam IA 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 Gantt³⁰

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, un asegurador a gran escala automatiza ~90% de las reclamaciones individuales de automóviles integrando agentes de IA personalizados en su flujo de trabajo de reclamaciones. ³¹

Los proveedores empresariales, como Oracle y SAP, han desplegado IA agéntica en la gestión de la cadena de suministro, operaciones financieras, RRHH y experiencia del cliente. Estos agentes pueden encargarse de la optimización de inventario, automatización de adquisiciones y conciliación financiera.

24. Procesamiento de reclamaciones de extremo a extremo

Una vez presentada una reclamación, los sistemas de IA agéntica extraen datos relevantes de los formularios presentados, verifican los detalles en las bases de datos existentes y señalan cualquier inconsistencia o posible señal de fraude.

Ejemplo de la vida real:

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

Aquí, Microsoft’s Power Platform:

• Documentos de formularios de reclamación capturados como selecciones de casillas de verificación y textos.
• Formulario de reclamación cargado en SharePoint aplicación de gestión de contenido.
• Datos extraídos del formulario de reclamación como ID de reclamación y valores de casillas de verificación (por ejemplo, tipo de reclamación, número de póliza).
• Integrado con Dataverse para almacenamiento de datos para guardar los datos extraídos (incluidos los valores de las casillas de verificación) en Microsoft Dataverse.
• Flujos de trabajo procesados en formularios, por ejemplo, agentes de Power App utilizados para aprobar o denegar reclamaciones.

25. Suscripción

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

Ejemplo de la vida real:

Akira IA‘s agents automatizan la suscripción de seguros y la evaluación de riesgos a través del sistema multiagente, 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 las reclamaciones y solicitudes.
• Agente de precios: Sugiere un precio basado en factores como las condiciones del mercado, precios de la competencia y comportamiento del cliente.³³

26.Resolución de pólizas personalizada

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

Ejemplo de la vida real:

Lemonade’s IA Jim comunica los resultados de la reclamación directamente al titular de la póliza. Una vez presentada una reclamación, IA Jim:

• Recibe el Primer Aviso de Pérdida (FNOL), un video corto o texto del cliente.
• Realiza una clasificación conversacional, haciendo preguntas aclaratorias para guiar al cliente a través del proceso.
• Verifica los detalles de la póliza y la cobertura con comprobaciones basadas en reglas.
• Ejecuta algoritmos antifraude antes de aprobar la reclamación.
• Envía instrucciones de pago al banco y notifica al titular de la póliza que la reclamación ha sido aceptada.

Agentes de IA como asistentes de recursos humanos (RRHH)

Las operaciones de RRHH a menudo implican numerosas tareas repetitivas como el filtrado de currículums que pueden automatizarse. Aquí hay ejemplos clave de IA agéntica en operaciones de RRHH:

27. Filtrado de currículums

Los flujos de trabajo agénticos automatizan el proceso de filtrado, filtran las habilidades relevantes y asignan automáticamente puntuaciones según tus criterios predefinidos.

Ejemplo de la vida real:

PepsiCo utiliza herramientas de IA para clasificar a los candidatos dependiendo de qué tan bien cumplan con los requisitos del puesto.³⁴

28. Programación de entrevistas

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

Ejemplo de la vida real:

LinkedIn HR Assistant realiza tareas diarias como sintetizar descripciones de puestos, buscar candidatos y realizar llamadas de selección básicas.³⁵

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 las normas de nómina.

Explora más sobre soluciones de automatización financiera como:

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

Ejemplo de la vida real:

El sistema de nómina multiagente de Akira IA automatiza cada aspecto del ciclo de nómina. El sistema utiliza varios agentes, incluyendo:

Fuente: Akira IA³⁶

Aquí, el sistema de nómina multiagente de Akira IA 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 salarios, 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.

Agentes de IA como asistentes de servicio al cliente

Los chatbots tradicionales gestionan consultas simples pero tienen dificultades con solicitudes complejas. Las herramientas de servicio al cliente agénticas abordan esto mediante:

• Interpretar consultas matizadas, incluso cuando las preguntas son vagas o complejas
• Operar sin problemas en canales de chat, voz y correo electrónico mientras se 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 de forma proactiva, como enviar recordatorios de revisiones o seguimientos antes de que el cliente inicie el contacto

30. Respondiendo llamadas de clientes:

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

Ejemplo de la vida real:

Ada IA Agent responde llamadas de clientes:

31. Respondiendo a tickets de clientes

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

Ejemplo de la vida real:

Intercom’s Fin IA Agent resuelve tickets de clientes de forma autónoma. Para cada ticket entrante, Fin:

• Infiere la intención del mensaje del cliente.
• Recupera contenido relevante de la base de conocimiento, artículos de ayuda e historial de tickets.
• Redacta una respuesta, luego decide si puede resolver el ticket por sí solo o debe escalarlo.
• Entrega con contexto cuando escala, pasando la transcripción completa, su resumen del problema y por qué no pudo resolverlo.

32. Enviando SMS de seguimiento e informativos

Después de una interacción, los agentes envían mensajes SMS para hacer seguimiento con los clientes. 42.8% de las empresas utilizan agentes de texto con IA y 33.4% utilizan agentes de voz con IA para el alcance proactivo. ³⁸

Ejemplo de la vida real:

El agente de IA E-Care de Toyota se conecta a los componentes electrónicos a bordo de un automóvil y contacta a los clientes para alertarlos sobre requisitos de reparación o servicio, luego los guía para reservar el vehículo en un centro de servicio. El agente reduce la carga general de llamadas de servicio entrantes.³⁹

A diferencia de los envíos masivos programados, el alcance agéntico se adapta a cada destinatario. En un corte de energía, el agente:

• Identifica qué vecindarios están afectados, en lugar de enviar mensajes a toda la base.
• Verifica el canal preferido de cada cliente (SMS, WhatsApp, voz o correo electrónico).
• Envía actualizaciones personalizadas (por ejemplo, “Se espera que la energía se restablezca a las 4:15 p.m.”).
• Hace seguimiento automáticamente si la restauración lleva más tiempo de lo esperado, escalando a un agente humano si el cliente responde con inquietudes.

33. Generación y optimización de FAQs

Los agentes:

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

Ejemplo de la vida real:

Zendesk’s Knowledge Builder analiza los tickets de los últimos 30 días, observando tanto los problemas que plantean los clientes como las soluciones que proporcionan los agentes, y genera una estructura de categorías llena de artículos preliminares. El copiloto de conocimiento de Zendesk luego mantiene la base mediante:

• Identificar lagunas de contenido, y sugerir actualizaciones a artículos que solo cubren parcialmente los tickets recurrentes.
• Generar artículos preliminares o procedimientos a partir de los datos de los tickets.
• Calificar la salud del contenido en cobertura, frescura (porcentaje de artículos actualizados recientemente) y legibilidad para IA (porcentaje de artículos formateados para el procesamiento de IA).
• Destacar temas de soporte, señalando picos en consultas recurrentes (por ejemplo, restablecimientos de contraseña) y recomendando nuevos artículos en el centro de ayuda.

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Agentes de IA como asistentes de investigación

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

Ejemplos de la vida real:

1. OpenAI’s Deep Research utiliza el razonamiento para sintetizar grandes cantidades de información en línea y completar investigaciones de múltiples pasos a nivel de doctorado al ejecutar búsquedas extensas utilizando o3 & DeepSeek.^{40 41}

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 y de la industria.⁴²

2. El sistema de apoyo a la decisión clínica (CDS) de ChemicalQDevice se le pidió que ejecutara un flujo de trabajo agéntico para el descubrimiento de fármacos. En este ejemplo, el sistema de ChemicalQDevice:

• Analizó vastas cantidades de literatura clínica de conjuntos de datos.
• Ejecutó codificación automatizada con herramientas como GitHub Actions.
• Utilizó IA generativa (por ejemplo, GPT-4 o modelos personalizados), para generar hipótesis, sugerir diseños experimentales y redactar informes de investigación.⁴³

3. El sistema de flujo de trabajo agéntico de extremo a extremo, otto-SR, aprovecha los LLMs para realizar búsquedas bibliográficas, aplicar criterios de inclusión/exclusión, extraer datos estructurados y realizar metaanálisis.⁴⁴

4. Google desplegó un revisor por pares agéntico en las conferencias ICML y STOC para automatizar partes del proceso de revisión científica a gran escala. En este despliegue, el agente: 

• Procesó aproximadamente 10,000 artículos con tiempos de respuesta de 30 minutos por manuscrito. 
• Detectó un 34% más de errores matemáticos que los métodos estándar de prompting de cero disparos.⁴⁵

OpenAI’s Deep Research El sistema de ChemicalQDevice y otto-SR pueden utilizarse en varios casos de uso agénticos que se indican a continuación:

34. Revisión de literatura y descubrimiento de conocimiento

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

35. Generación y prueba de hipótesis

Los agentes analíticos avanzados escanean continuamente flujos de datos para generar y probar hipótesis de negocio de forma autónoma. Cuando ocurre una anomalía como un pico de abandono de carrito, el agente prueba inmediatamente variables como la latencia de la página o códigos promocionales fallidos, entregando información validada a los usuarios en minutos en lugar de días.

36. Minería y análisis de datos

Los agentes de IA ingieren 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

Los agentes analíticos compilan automáticamente datos sin procesar en visuales listos para presentaciones, mapeando tendencias complejas en gráficos limpios de análisis de cohortes y cascadas financieras utilizando herramientas integradas como Tableau o Power BI.

Agentes de IA como usuarios de computadora

“Computer Use” busca permitir que la IA interactúe con una computadora como lo haría una persona. Esto brinda 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 IA, Runner H, HyperWriteAI, MultiOn Agent Q, etc).

Ejemplos de herramientas:

1. ChatGPT Atlas con Agent Mode, sucesor de la herramienta Operator, cambia entre aplicaciones y completa tareas complejas basadas en la web para unificar la GUI.⁴⁶
2. Kura IA y Runner H buscan completar tareas utilizando navegadores web.^{47 48}
3. HyperWriteAI busca rellenar formularios de texto, hacer clic en botones y seleccionar opciones de menú para realizar un pedido en línea.⁴⁹
4. Microsoft’s OmniParser mejora la comprensión del agente de las interfaces visuales para la automatización de la GUI..⁵⁰

38. Llenado 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 de la vida 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 de la vida real:

Anthropic’s Claude se le pide “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 muestra de gastos.
• Instaló LibreOffice Calc.⁵²

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 en múltiples páginas y devuelven información en un formato estructurado.

Ejemplo de la vida real:

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

41. Operaciones CLI y ejecución de scripts

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.

Ejemplos de la vida real:

Aider, un agente de codificación de IA nativo de CLI, es utilizado por desarrolladores para refactorizar bases de código y ejecutar comandos de shell como ejecutar suites de pruebas (pytest, npm test). El agente interpreta las salidas de la terminal, corrige errores de forma iterativa y confirma cambios directamente en repositorios Git.⁵⁴

Alternativa a Aider, Cognition entregó Devin 2.0, un ingeniero de software de IA autónomo con una variante nativa de CLI que compite directamente con los agentes basados en terminal. Devin es capaz de refactorizar bases de código, ejecutar comandos de shell, ejecutar suites de pruebas y confirmar cambios en repositorios Git.⁵⁵

42. Navegación y coordinación multimodal de aplicaciones

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

Ejemplo de la vida real:

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

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

Los agentes de planificación con memoria + uso de herramientas (por ejemplo, Auto-GPT, Agent Q con establecimiento de objetivos) ejecutan metas de varios pasos en diversas herramientas (por ejemplo, recopilar entradas, tomar acciones, revisar el plan), tomando decisiones en tiempo real.

Ejemplo de la vida real:

En este análisis de informes financieros de múltiples pasos, se le da al agente de planificación de IA 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 (las 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 compra/mantener/vender)

Aquí está la salida del informe financiero:

Ejemplo de la vida real:

MultiOn Agent Q reservando un vuelo.

Construyendo agentes de IA

El cambio de aplicaciones de agentes básicas, como las búsquedas meteorológicas en lenguaje natural utilizando herramientas como LangChain, a casos de uso más complejos y autónomos como el desarrollo de aplicaciones (por ejemplo, generar un juego de Tic Tac Toe con el editor Cursor IA) dio lugar a los desafíos:

Este cambio presenta desafíos como la gestión de flujos de trabajo de múltiples pasos, el manejo de bucles de error de API y el mantenimiento del contexto en grandes bases de código.

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

43. Generando agentes de IA personalizados:

Frameworks de construcción de agentes de IA ayudan a abordar estos desafíos proporcionando:

• Frameworks de toma de decisiones y razonamiento (por ejemplo, aprendizaje automático o modelos 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.

El ecosistema de desarrolladores ha estado adoptando herramientas de orquestación agéntica especializadas como LangGraph, CrewAI, Google Agent Development Kit, Mastra, OpenAI Agents SDK, y Claude Agent SDK, ya que estas herramientas ofrecen flujos de trabajo estructurados para la coordinación multiagente y tareas de horizonte largo.

Ejemplo de la vida real:

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

Preguntas frecuentes

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{40+ Casos de Uso de IA Agéntica con Ejemplos de la Vida Real}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/agentic-ai}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 16 de Julio de 2026}
}

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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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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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