Principales asistentes de IA empresarial por categoría y caso de uso

actualizado el 19 de may. de 2026

Los asistentes de IA empresarial y los agentes de IA empresarial son programas de software inteligentes que ayudan a los empleados a realizar su trabajo de manera más eficiente utilizando inteligencia artificial, especialmente IA generativa y procesamiento de lenguaje natural (NLP). Sin embargo, encontrar el que se adapte a su empresa puede ser complicado.

Examinamos y probamos 24 asistentes y agentes de IA empresarial, organizando nuestros hallazgos en tres categorías principales:

Asistentes de conocimiento
Herramientas de TI y soporte
Constructores de flujos de trabajo

Características y precios de los principales asistentes y agentes de IA empresarial

Asistentes de conocimiento

Herramientas	Multicanal	Gobernanza	Precio*	Prueba gratuita	Versión gratuita
Tidio Lyro	✅	❌	$24	✅ (7 días)	❌
Claude Cowork	❌	✅	$20	❌	❌
Amazon Q Business	✅	✅	$3	❌	❌
ONYX Assistant	✅	✅	free	✅ (7 días)	✅
Lyzr.ai – Skott	✅	✅	$99	❌	✅
Read AI	✅	✅	$15	✅	✅
Mistral Le Chat	✅	✅	free	❌	✅
Ema	✅	✅	NA	❌	❌
Ada.ai	✅	✅	NA	❌	❌
Glean Assistant	✅	✅	NA	❌	❌

*El precio se basa en un modelo por usuario y por mes. "Gratis" indica que está disponible una versión free de la herramienta.

Ver explicaciones de categorías.

N/A indica que no se ha encontrado información pública.

Multicanal indica si el asistente/agente funciona en múltiples canales donde trabajan los empleados, como Slack, Teams, correo electrónico, aplicaciones web, aplicaciones móviles, sistemas CRM, portales de TI, etc.

Gobernanza define si el asistente/agente implica salvaguardas (RBAC, permisos, controles de políticas).

Tidio Lyro

Tidio Lyro es un agente de servicio al cliente con IA para sitios web y tiendas en línea. Ayuda a las empresas a responder preguntas de los clientes automáticamente, sin cambiar sus herramientas actuales.

Lyro se conecta al contenido existente del centro de ayuda de los usuarios y aprende cómo responder. Utiliza solo la información y las instrucciones que usted proporciona, por lo que las respuestas se mantienen fieles a la marca y precisas.

Características clave:

Respuestas alineadas con la marca: Responde basándose únicamente en el contenido y las directrices aprobados por el usuario.
Automatización flexible: Puede asumir tareas más complejas a medida que ajusta las instrucciones.

Amazon Q Business

Amazon Q Business es un asistente de IA generativa que ayuda a los empleados a hacer preguntas, obtener información y completar trabajos dentro de las aplicaciones empresariales. Está diseñado para empresas que utilizan AWS y desean una IA integrada con la infraestructura en la nube.

Responde preguntas a partir de documentos, imágenes y bases de datos y permite a los usuarios crear aplicaciones de IA ligeras describiendo necesidades en palabras sencillas.

Características clave:

Aplicaciones Q: Creación y compartición de aplicaciones en un solo paso.
Soporte multimodal: Maneja texto, audio, imágenes y video.

ONYX Assistant

ONYX Assistant es un chatbot empresarial seguro que ayuda a los empleados a hacer preguntas, analizar datos y completar flujos de trabajo utilizando herramientas privadas de la empresa.

Está diseñado para trabajadores del conocimiento que lidian con documentos grandes y admite cualquier proveedor LLM o modelo autoalojado.

panel de ONYX Assistant, uno de los asistentes de IA empresarial

Nuestra experiencia:

ONYX es sencillo de usar y casi no requiere formación. Aunque puede perder respuestas en documentos cargados, hace un buen trabajo utilizando información pública. Esto lo hace útil para preguntas generales, incluso cuando los datos internos no son suficientes.

Características clave:

Código abierto y modular: Personalice código, interfaces de usuario y pipelines.
Permisos a nivel de documento: Hereda las reglas de acceso automáticamente.
Privacidad: Proporciona opciones de implementación aislada (air-gapped).

Glean Assistant

Glean Assistant es una solución de IA que busca en todos los documentos de la empresa y datos web en un solo lugar y ofrece respuestas claras y con fuentes. La versión de febrero de 2026 permite a los usuarios seleccionar qué modelo de IA impulsa las conversaciones del Asistente.

Busca en documentos, mensajes y aplicaciones desde un solo lugar, resume archivos y datos en lenguaje sencillo y permite a los usuarios permanecer en Slack, Zoom u otras herramientas mientras reciben ayuda.

Características clave:

Citas de fuentes: Cada respuesta muestra de dónde proviene.
Ayuda en contexto: Funciona dentro de las aplicaciones existentes para que las personas no cambien de herramientas.
Análisis de datos mixtos: Maneja datos tanto estructurados (hojas de cálculo) como no estructurados (hilos de chat).
Colaboración de voz en tiempo real: Permite interacción de voz natural en modo manos free. Esta función se introdujo en febrero de 2026.¹

Mistral Le Chat

Le Chat es una interfaz de IA conversacional de Mistral que ayuda a los usuarios a interactuar con los modelos de lenguaje de Mistral para uso empresarial. Aloja agentes de IA adaptados a los datos y flujos de trabajo del usuario y proporciona herramientas de búsqueda, investigación, creatividad y análisis.

Características clave:

Control de pila completa: Personalice modelos, interfaces y flujos de trabajo.
Modular: Conecte las propias herramientas y código de las empresas libremente.

Splunk AI Assistant

Splunk AI Assistant ayuda a los equipos de TI a traducir lenguaje natural a consultas de Splunk y analizar datos de máquinas para acelerar la resolución de problemas. Convierte el lenguaje natural en consultas SPL, explica conceptos complejos de SPL en términos sencillos y opera dentro de la interfaz de Splunk.

Características clave:

Experiencia de dominio: Ajustado para operaciones de TI y monitoreo de seguridad.
Flujo de trabajo integrado: Sin cambio de herramientas, lance consultas directamente.

Moveworks

Moveworks utiliza IA autónoma para automatizar el soporte y los flujos de trabajo de los empleados en muchos sistemas organizacionales en múltiples idiomas.

Responde preguntas relacionadas con varios departamentos, incluidos TI, RRHH, finanzas, producción y ventas, en más de 100 idiomas. Moveworks automatiza tareas repetitivas, como restablecimientos de contraseñas, solicitudes de vacaciones pagadas y procesamiento de facturas en aplicaciones, portales y navegadores.

Características clave:

Ejecución multiaplicación: Ejecución autónoma de tareas en múltiples aplicaciones.

Constructores de flujos de trabajo

Herramientas	Interfaz ubicua	Gobernanza	Precio*	Prueba gratuita	Versión gratuita
Abacus.AI	❌	❌	NA	❌	❌
LunarTech Phoenix	✅	✅	$49	✅	❌
Sana Agents	✅	✅	free	❌	✅
StackAI	✅	✅	free	❌	✅
Aisera Assistant	✅	✅	NA	❌	❌
OpenAI Frontier	✅	✅	NA	❌	❌
Beam AI	✅	✅	NA	❌	❌
Fetch.ai	✅	❌	free	❌	✅
Workato Agentic	✅	✅	NA	✅	❌
IBM Watsonx Orchestrate	✅	✅	$500	✅	❌

LunarTech Phoenix

LunarTech Phoenix es un asistente de IA que ayuda a aumentar la productividad y la innovación, automatizar flujos de trabajo y mejorar la toma de decisiones en empresas de productos, servicios y tecnología.

Lleva el soporte de IA directamente a los flujos de trabajo y herramientas de los desarrolladores centrándose en herramientas internas, datos privados y cumplimiento con controles de acceso estrictos. LunarTech Phoenix proporciona seguridad estricta con alojamiento en local y entornos aislados.

Características clave:

Plataforma Phoenix: Ofrece docenas de herramientas para contenido, marca e innovación.

Sana Agents

Sana Agents son herramientas de IA para el lugar de trabajo que ayudan a automatizar tareas y flujos de trabajo basados en el conocimiento de la empresa. Automatiza tareas de varios pasos como actualizar un CRM o procesar nóminas y aparece en Slack y otras aplicaciones clave.

Nuestra experiencia:

Sana también es fácil de usar con una curva de aprendizaje corta. Sin embargo, tiene dificultades para encontrar respuestas en documentos cargados, y su uso de información pública no siempre es preciso. Una característica útil es que muestra la fuente de cada respuesta, lo que mejora la confianza y la claridad.

Características clave:

Diseño sin código: Diseño visual de flujo sin código.
Acciones paralelas: Ejecuta múltiples tareas a la vez.
Seguridad empresarial: Refleja los permisos existentes y mantiene los datos seguros y privados.

StackAI

StackAI permite la automatización de IA sin código para equipos de oficina, con plantillas de la industria y un fuerte cumplimiento de seguridad. Permite a usuarios no técnicos crear agentes de IA e implementa agentes con interfaces de usuario personalizadas o endpoints de API.

Características clave:

Diseño sin código: Construya y lance sin escribir código.
Plantillas de la industria: Flujos de trabajo predefinidos para gobierno, seguros, educación y más.

Aisera Assistant

Aisera Assistant es una herramienta de IA empresarial que automatiza tareas, responde preguntas y resuelve problemas de soporte en varios canales utilizando conversaciones naturales. Resume registros y documentos, genera artículos de conocimiento y resuelve tickets automáticamente y predice incidentes de TI.

Características clave:

Hyperflows: Automatiza flujos de trabajo complejos y de varios pasos utilizando lenguaje natural.
Integración AIOps: Detecta y corrige problemas antes de que ocurran.
Multimodal y multilingüe: Soporta todos los canales e idiomas.

OpenAI Frontier

OpenAI Frontier es una plataforma que ayuda a las empresas a construir, implementar y gestionar agentes de IA que realizan trabajo real en toda la empresa.

Se centra en mover los agentes de pilotos pequeños a producción. En lugar de bots aislados, Frontier soporta "colegas de IA" que entienden el contexto de la empresa, utilizan herramientas y operan dentro de reglas claras.

Funciona con sistemas existentes, datos y configuraciones en la nube. Las empresas no necesitan reemplazar su infraestructura actual.

Características clave:

Entorno de ejecución de agentes: Permite a los agentes razonar sobre datos, ejecutar código, usar herramientas y completar tareas de varios pasos.
Ecosistema abierto: Soporta integración con agentes internos y herramientas de terceros utilizando estándares abiertos.
Identidad y permisos: Cada agente tiene acceso definido, roles y salvaguardas para un uso seguro.

Beam AI

Los agentes de Beam AI automatizan operaciones rutinarias de oficina mediante integraciones con sistemas internos actuales (CRM, ERP, etc.) y bases de datos.

La automatización de agentes de Beam AI se divide en dos categorías:

casos de uso de comunicación (como asistencia al cliente o contactos con proveedores)
flujos de trabajo de negocio de extracción/entrada de datos (como procesamiento de facturas y gestión de pedidos)

Workato Agentic

Workato Agentic permite a los usuarios empresariales acceder a agentes de IA llamados Genies. Hay Genies predefinidos (por ejemplo, para ventas y RRHH) y las empresas también pueden construir sus propios Genies. Los Genies tienen controles de gobernanza granulares y tienen acceso al contexto empresarial, lo que les permite

Responder a consultas de usuarios teniendo en cuenta los permisos de ese usuario
Limitar sus actividades a su área de enfoque, limitando las alucinaciones.

IBM Watsonx Orchestrate

IBM Watsonx Orchestrate se integra con aplicaciones empresariales comunes, como Salesforce, SAP y Workday. Cuando un usuario envía una solicitud a IBM Watsonx Orchestrate, busca utilizar habilidades básicas (agregar una fila a una tabla) o habilidades complejas (encontrar contactos de la base de datos, crear una tabla de esos contactos y luego enviarles un correo electrónico).

Recomendaciones para compradores

Investigue las capacidades agénticas de su plataforma de orquestación empresarial (por ejemplo, su proveedor de iPaaS o automatización de elección). Es probable que sea el proveedor de sus agentes de IA empresarial. Tiene sus flujos de automatización allí; pueden hacerse accesibles en toda la empresa a través de una interfaz de texto/voz utilizando agentes de IA empresarial.

Invierta en plataformas flexibles y extensibles. Esta es una tecnología emergente. Por ejemplo, no quiere quedarse atrapado con opciones limitadas para elegir LLMs.

La gobernanza y la fiabilidad son clave. La automatización empresarial sin mecanismos de gobernanza o altas tasas de fiabilidad es una receta para el desastre. Su PoC necesita investigar los mecanismos de gobernanza. Las preguntas importantes son:

¿Cuánto esfuerzo requerirá introducir nuestro modelo de gobernanza en la plataforma?
¿Cuáles son los desafíos encontrados por los usuarios iniciales?

Descubre más de nuestros análisis comparativos e insights basados en datos en la Búsqueda de Google.

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5 capacidades distintas de los agentes de IA empresarial

1. Tener una interfaz de texto o voz ubicua para interactuar con los empleados

Los agentes de IA necesitan ser accesibles para ser útiles. Deben estar presentes en el sistema de mensajería de la empresa (por ejemplo, Slack, MS Teams) y estar listos para responder a interfaces de voz y texto.

Vista previa de conversación en Agentforce, uno de los asistentes de IA empresarial

Fuente: Salesforce²

2. Acceder a la base de conocimientos de la empresa

Un agente genérico es de valor limitado en un contexto empresarial. Los agentes necesitan poder acceder a la base de conocimientos de la empresa para estar informados sobre las políticas de la empresa. Puede llevar a cabo:

Búsqueda consciente del contexto: El agente de IA puede realizar búsquedas dentro de la base de conocimientos, entendiendo los matices de la terminología específica del negocio y las relaciones entre diferentes información específica del contexto.
Comprensión jerárquica: El agente puede navegar por estructuras de conocimiento complejas y jerárquicas, entendiendo la arquitectura de datos de la organización, incluidas categorías, subcategorías y metadatos.

Por ejemplo, un agente de soporte al cliente con IA puede acceder a las bases de datos de productos y políticas de devolución de una empresa. Del mismo modo, un agente de marketing con IA puede acceder a bases de datos de análisis de clientes para estar informado por el contexto de marketing.

3. Realizar acciones en sistemas empresariales

Los agentes implementados en sistemas necesitan poder participar en flujos de trabajo y procesos complejos en varias funciones empresariales como finanzas, RRHH, cadena de suministro y servicio al cliente. Pueden:

Consultar datos.
Determinar acciones específicas a realizar (por ejemplo, entrada de datos, generación de informes, soporte al cliente) en varios sistemas.
Ejecutar integraciones de API basadas en los objetivos definidos para comunicarse con sistemas empresariales.

4. Proporcionar salvaguardas específicas del contexto para minimizar errores

Los sistemas de múltiples agentes necesitan salvaguardas y gobernanza contextuales. Esto ayuda a reducir el mal uso y fundamentar a los agentes.

Por ejemplo, considere un agente de servicio al cliente. Los clientes pueden iniciar una discusión con el agente, solicitando la devolución de un producto específico. Las salvaguardas de entrada pueden ayudar a evaluar si la persona que busca información tiene la autoridad para activar el modelo y obtener la información.

Sin una salvaguarda:

Prompt: "¿Cuántos clientes has atendido hoy"
Respuesta: "He atendido a 45 clientes"

Con salvaguardas:

Prompt: "¿Cuántos clientes has atendido hoy"
Respuesta: "Lo siento, pero no puedo ayudarte con eso."

5. Registrar todas las acciones en un registro de auditoría detallado para el análisis de procesos

Sin un registro de auditoría, las empresas perderían la oportunidad de tener una vista granular de sus procesos. Las empresas están invirtiendo millones en la compra de soluciones de minería de procesos para acceder a dichos datos de registro, no deberían perder la oportunidad de generar archivos de registro accesibles que detallen las acciones de los usuarios.

Cuando un usuario final interactúa con un agente de IA, cada acción que toma el agente de IA debe registrarse como una entrada con:

Una marca de tiempo: La hora exacta en que se realizó la acción.
Descripción de la acción: Una descripción detallada de la acción realizada.
ID de usuario y agente: Identificador para el agente de IA o el usuario que inició la acción.
Sistema y módulo afectados: El sistema o módulo empresarial específico donde se realizó la acción.
Datos de entrada: Cualquier dato de entrada o parámetro utilizado por el agente de IA para la acción.
Resultado: El resultado de la acción (por ejemplo, éxito, fallo, código de error).

El agente de IA puede utilizar entonces un servicio de registro centralizado (por ejemplo, Elasticsearch, Splunk o una base de datos personalizada) para almacenar los registros de auditoría.

Para más contexto sobre por qué se ofrecen ahora agentes de IA empresarial:

LLM-basados chatbots vs agentes de IA empresarial

Los LLMs comenzaron a trabajar en texto sin ninguna planificación. Los agentes de IA empresarial pueden trabajar con sistemas empresariales y planificar sus acciones.

Acciones vs texto

Los LLMs están entrenados para el modelado de lenguaje causal que toma una secuencia de tokens de texto como entrada y devuelve la distribución de probabilidad para el siguiente token. Por ejemplo, escribir "Juan compró..." en un chatbot basado en LLM puede resultar en una sugerencia como "una computadora portátil".

Estas capacidades de predicción de tokens de LLM están entrenadas en grandes volúmenes de texto de internet.

Flujo de trabajo general de un LLM prediciendo la siguiente palabra³

Por lo tanto, los LLMs pueden manipular texto (por ejemplo, llevar a cabo conversaciones atractivas, responder preguntas, escribir código). Sin embargo, los LLMs por sí solos no pueden navegar por internet, ejecutar código o recuperar datos de una base de conocimientos. Para tales tareas, necesitan acceso a sistemas empresariales. Con agentes de IA, podemos agregar capacidades externas a LLM.

Planificación

En IA agéntica, los LLMs se utilizan para dividir tareas en subcomponentes más pequeños, evaluar los resultados de acciones potenciales, tomar acciones y evaluar sus consecuencias. Esto les permite completar procesos más complejos.

Diferencias entre agentes de IA empresarial y chatbots tradicionales:

Agentes de IA empresarial	Chatbots tradicionales
Detección de intención del usuario	Utilizan LLMs y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para entender el contexto	Utilizan palabras clave y scripts predefinidos
Calidad de la respuesta	Pueden manejar solicitudes complicadas y de varios pasos	Útiles para contactos básicos de clientes, pero difíciles para interacciones de varios pasos
Personalización	Pueden adaptar respuestas según las preferencias e historial del usuario	Proporcionan solo personalización limitada, a menudo restringida a detalles esenciales
Aprendizaje	Utilizan aprendizaje automático para aprender continuamente de las interacciones y mejorarlas.	No pueden aprender de datos de entrada; se necesitan actualizaciones manuales para avanzar.
Ejemplo de caso de uso	Asistentes de compras personalizados, soporte técnico	Preguntas frecuentes básicas e consultas para soporte al cliente

diagrama "planificar-y-ejecutar" para agentes de IA⁴

Las ventajas de estos agentes "planificar-y-ejecutar" incluyen:

Planificación explícita a largo plazo
Capacidad para utilizar modelos más pequeños/débiles para la fase de ejecución y modelos más grandes/mejores para el paso de planificación.

Esto muestra por qué un agente puede realizar tareas sin esfuerzo mientras que un chatbot tendrá un rendimiento deficiente. El agente de IA se beneficia de varias llamadas a LLM y un sistema requerido externamente para planificar, pensar, evaluar y llevar a cabo tareas.

El punto de referencia de rendimiento del modelo GPT demuestra este punto. El modelo GPT-3.5 envuelto en un bucle de reflexión (95%) supera a GPT-4 (~65%) en la indicación de cero disparos (ejecutar una tarea sin ejemplos previos o entrenamiento específico).

Reflexión: El LLM revisa su propio trabajo para determinar cómo puede ser mejorado.

Punto de referencia de rendimiento de codificación Human Eval⁵

Fundamentación

Sin fundamentación, las alucinaciones dañan la usabilidad de los LLMs como agentes. Con cada paso en el proceso (por ejemplo, planificación, evaluación), la probabilidad de alucinaciones aumenta. Los agentes de IA empresarial utilizan varios enfoques para fundamentarse:

Buscando en bases de conocimientos empresariales hechos
Contexto: Si un usuario del departamento de ventas llama al agente, este hecho puede usarse para reducir significativamente el espacio de soluciones para acciones. Por ejemplo, no se esperaría que un vendedor pagara una factura o respondiera a una solicitud interna de TI
Enfoque: Si un agente de IA empresarial está enfocado en finanzas, entonces no se esperará que realice acciones en el dominio de TI, lo que facilita elegir qué acciones tomar.

Aquí, nos centramos en asistentes de IA empresarial y copilotos con amplias capacidades de automatización. También cubrimos asistentes de IA empresarial construidos para casos de uso más especializados, incluidos:

Categorías de plataformas de IA empresarial

Categoría de asistentes de conocimiento

Estas soluciones ayudan a las personas a encontrar información dentro de los documentos, aplicaciones y mensajes de una empresa para ofrecer respuestas a preguntas de manera rápida y detallada. Los equipos las utilizan para ahorrar tiempo y reducir el trabajo repetitivo.

Categoría de constructores de flujos de trabajo

Estos asistentes permiten a los usuarios realizar acciones, automatizar tareas y seguir pasos en un proceso. Los equipos los utilizan para ahorrar tiempo en trabajo repetitivo como enviar correos electrónicos o actualizar registros.

Categoría de herramientas de TI y soporte

Estas herramientas ayudan a los equipos de TI, agentes de soporte y empleados a resolver problemas técnicos más rápido. Pueden responder preguntas, crear tickets o encontrar soluciones conectándose al servicio de ayuda y sistemas de monitoreo.

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Ezgi Arslan, PhD. (2026) - "Principales asistentes de IA empresarial por categoría y caso de uso". Publicado en línea en AIMultiple.com. Recuperado el 19 de Mayo de 2026, de: https://aimultiple.com/enterprise-ai-assistant [Recurso en línea]

PhD., E. A. (2026, 19 de Mayo). Principales asistentes de IA empresarial por categoría y caso de uso. AIMultiple. https://aimultiple.com/enterprise-ai-assistant

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Enlaces de referencia

Glean’s Latest AI Assistant Moves Every Employee from Insight to Execution | Glean Press

Agentforce: The AI Agent Platform | Salesforce

How to Get Better Outputs from Your Large Language Model | NVIDIA Technical Blog

NVIDIA Developer

langgraph/examples/plan-and-execute/plan-and-execute.ipynb at main · langchain-ai/langgraph · GitHub

GPT-4 Technical Report

Ezgi Arslan, PhD.

Analista de la industria

Ezgi es doctora en Administración de Empresas con especialización en finanzas y trabaja como analista de la industria en AIMultiple. Impulsa la investigación y el análisis en la intersección de la tecnología y los negocios, con experiencia en sostenibilidad, análisis de encuestas y sentimientos, aplicaciones de agentes de IA en finanzas, optimización de motores de búsqueda, gestión de cortafuegos y tecnologías de adquisiciones.

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