Cómo identificar los mejores casos de uso de IA agéntica

La IA generativa ya transformó las reglas del juego en innumerables industrias, pero ¿qué hay de la IA agéntica? Esta ofrece posibilidades (y presiones) aún mayores para la mejora empresarial.

Cuando parece haber un número infinito de casos de uso de IA agéntica, reducir la lista a los de mayor impacto para tu empresa es, como mínimo, una tarea abrumadora.

Algunos procesos parecen lugares obvios para aplicar IA, pero ¿un agente de IA realmente ayudará a ahorrar tiempo, reducir costos o aumentar las ganancias? Encontrar el equilibrio perfecto entre los niveles de riesgo, la facilidad de implementación y el valor empresarial requiere algo de estrategia y las herramientas adecuadas.

En Lucid, trabajamos con equipos de transformación para identificar estos casos de uso de IA de alto valor y hemos resumido nuestra experiencia en un marco de trabajo sencillo. Con este marco, aprenderás qué buscar al seleccionar casos de uso de IA agéntica para tu empresa y cómo recopilar la información necesaria para tomar una decisión.

“La cuestión no es si adoptar y aplicar IA, sino dónde, cuándo y cómo hacerlo”.

—Gartner®, Los pilares de una estrategia exitosa de inteligencia artificial, 16/09/2025

¿Qué es la IA agéntica y dónde puede aportar más valor?

La IA agéntica se refiere a sistemas de IA autónomos que pueden lograr un objetivo, como reservar un viaje o emitir un reembolso, con una intervención y supervisión humanas limitadas. Mientras que la IA generativa utiliza LLM para la creación de contenido, la IA agéntica los usa como motores de razonamiento para interactuar con software, ejecutar flujos de trabajo de múltiples pasos y tomar decisiones independientes.

La IA agéntica es más valiosa en casos de uso que requieren cierta lógica e interpretación. Por lo general, se trata de casos de uso de final abierto donde existe un objetivo claro que se desea alcanzar, pero no un camino fijo ni definido para lograrlo.

Supongamos, por ejemplo, que debes reservar un viaje de negocios para una conferencia. Quieres llegar el día anterior y debes asegurarte de que los vuelos no interfieran con tu agenda. Quieres que el hotel esté a poca distancia a pie de la conferencia y que haya un restaurante con opciones vegetarianas cerca. Además, tienes un presupuesto de viaje que no debes superar.

Hay mucho que considerar y no tienes tiempo para revisar menús ni comparar vuelos. En este caso, un agente de IA podría buscar vuelos, consultar tu calendario para evitar cruces de horarios, verificar menús y ubicaciones de hoteles y, con tu aprobación, usar tu método de pago guardado para reservar todo el viaje.

IA agéntica frente a automatización

Para identificar los casos de uso de IA agéntica de mayor valor, es importante comprender la diferencia entre la IA agéntica y la automatización. Aunque ambas coinciden en ejecutar tareas con una dirección humana limitada, la forma en que ejecutan la tarea es totalmente distinta.

La automatización realiza tareas siguiendo pasos de proceso fijos, predecibles y controlados. Por lo general, se trata de tareas muy sencillas de tipo "si..., entonces...", como configurar reglas de notificación y alerta (por ejemplo, si un cliente agrega un artículo a su carrito pero no completa la compra, se envía un correo electrónico de recordatorio después de una hora).

Por otro lado, los agentes de IA se aplican mejor a tareas que exigen una toma de decisiones más compleja. En lugar de seguir un formato de "Si x, entonces y", las tareas de IA agéntica se parecen más a: "Dado el objetivo z, encuentra la mejor opción de x e y".

Tomemos como ejemplo el viaje de negocios anterior. Es posible que existan varias opciones de vuelos y hoteles que cumplan los criterios. Un agente de IA debe analizar distintos escenarios y tomar múltiples decisiones para alcanzar el objetivo final.

Aquí tienes una prueba sencilla que puedes usar al decidir entre la automatización o un agente de IA: si respondes a la pregunta "¿Cómo lograrías [un objetivo]?" con un "Depende", has encontrado un caso de uso para el cual un agente probablemente se adapte mejor que la automatización.

Consejo profesional: los flujos de trabajo reales suelen combinar la automatización y la IA agéntica. Visualizar los pasos de tus procesos (mediante mapas de procesos) puede ayudarte a identificar qué partes requieren cada enfoque.

Criterios: Qué buscar al identificar casos de uso de IA

“El hecho de que puedas agregar un agente a un caso de uso no significa que debas hacerlo. En la era de la IA, el enfoque es primordial”.

—Birch Eve, gerente de producto de grupo, Lucid

En teoría, existen innumerables casos de uso a los que podrías aplicar un agente de IA. Pero ¿cómo saber cuáles aportarán el mayor beneficio a tu empresa?

Los siguientes criterios están diseñados para ayudarte a encontrar casos de uso de IA de alto valor, bajo riesgo y relativamente sencillos de implementar.

Busca las siguientes señales al identificar casos de uso de IA agéntica:

• Monótonas: Jeff Rosenbaugh, director sénior de Servicios Profesionales en Lucid, recomienda prestar atención a los lugares donde "personas inteligentes hacen tareas rutinarias". Las tareas monótonas, como extraer y resumir datos de múltiples fuentes para informes de estado, a menudo se pueden delegar en un agente, lo que devuelve tiempo a las personas para pensar de forma innovadora.

• Alta frecuencia: si una tarea es monótona pero solo ocurre una vez cada pocos meses, delegarla en un agente no aportaría mucho valor. Los mejores casos de uso de IA se presentan con frecuencia, ya sea en varios departamentos o dentro de un solo equipo.

• Contienen lógica de múltiples pasos y puntos de decisión: la IA agéntica resulta excesiva para un proceso que sigue una lógica de un solo punto. Si notas que una tarea es monótona y frecuente pero sigue una lógica sencilla de tipo "si..., entonces...", puedes recurrir a la automatización en su lugar.

• Tienen límites claros y resultados definidos: los casos de uso con un resultado claro y criterios de éxito definidos permiten detectar y corregir errores. Si no tienes forma de validar el resultado, te arriesgas a alucinaciones no controladas que pueden derivar en errores perjudiciales (como pagos omitidos o reembolsos emitidos de forma incorrecta).

• Implican un cambio excesivo entre herramientas: las tareas que exigen pasar de una herramienta a otra consumen mucho tiempo y, por lo tanto, son excelentes candidatas para la IA agéntica. Cuando Birch Eve, gerente de producto de grupo en Lucid, notó que pasaba constantemente de Slack a Google Docs, Lucid y diversos paneles de control para almacenar y buscar información, creó un agente que lo hiciera por él. "Ahora, con el agente de IA, el 90 % de mi flujo de trabajo es dictado. Digo lo que quiero comunicar, presiono Enter y el agente descubre cómo indexar y organizar la información", explicó Eve.

• Requieren contexto: el contexto puede ser el factor determinante para definir si un caso de uso es un buen candidato para la IA. Por ejemplo, imagina que le pides a alguien que elabore tu informe semanal de estado del proyecto. No le entregarías simplemente la plantilla del informe; le explicarías qué partes interesadas se interesan por cuáles métricas, aclararías qué significa "en riesgo" frente a "retrasado" para tu equipo y le darías instrucciones sobre qué hacer cuando falten datos. Un agente necesita esa misma capa de razonamiento documentada para operar con confiabilidad.

Pasos para identificar casos de uso de IA agéntica

Ahora ya sabes qué buscar, pero ¿cómo identificar estas señales de forma rápida y sencilla? Sigue estos pasos para comenzar a identificar y priorizar casos de uso de alto impacto en tu empresa.

Paso 1: Haz preguntas para identificar la fricción

El mejor lugar para comenzar es preguntando directamente a los equipos sobre las áreas de su trabajo que resultan monótonas, repetitivas, excesivamente complejas o que consumen mucho tiempo.

Procura evitar sesiones de lluvia de ideas sobre preguntas como "¿Qué casos de uso de IA podríamos probar?". Hacer una lluvia de ideas sobre "casos de uso de IA" es como intentar idear empresas emergentes multimillonarias. Terminarás con soluciones para problemas que tal vez ni siquiera existan.

En su lugar, haz preguntas que revelen la fricción a la que se enfrentan los equipos, como:

• ¿En qué tareas inviertes (o pierdes) más tiempo cada semana?

• ¿Qué tareas, si te las quitaran de encima, liberarían la mayor parte de tu energía?

• ¿Qué tareas simplemente no te gusta hacer?

• ¿Qué decisiones complejas están ralentizando tu flujo de trabajo?

Puede resultarte útil comenzar a nivel ejecutivo para identificar las áreas con problemas generales antes de profundizar. A partir de ahí, los líderes de equipo pueden formular estas preguntas de forma asincrónica o en una sesión de lluvia de ideas en vivo.

"Es posible que ya sepas dónde existen muchos de estos patrones", afirmó Christopher Bailey, director de Servicios de Consultoría en Lucid. "¿De qué se queja la gente? ¿Cuáles son las cosas que te tienen exhausto?". Si los equipos de tu organización realizan retrospectivas con frecuencia, es probable que ya dispongas de algunos datos cualitativos sobre los puntos de fricción.

Consejo profesional: cuando usas Lucid para organizar talleres de descubrimiento, lluvias de ideas o retrospectivas, puedes usar la IA en Lucid para identificar rápidamente tendencias generales en las aportaciones recibidas.

Paso 2: Mapea los procesos clave

Una vez que hayas identificado algunos casos de uso generales al hablar con los equipos, querrás validar que sean idóneos para la IA. ¿Cómo? Mapeando tus procesos.

Visualizar tus procesos te ayuda a ver:

• Dónde se toman las decisiones o las aprobaciones en un proceso

• Cuántos sistemas y herramientas diferentes intervienen en un proceso

• Cuántos equipos y traspasos diferentes se realizan en un proceso

• Qué escenarios atípicos existen en cada proceso

En esencia, mapear tus flujos de trabajo revela la complejidad de un proceso. "Si tu mapa de procesos parece un plato de espaguetis, con flechas y figuras que se cruzan por todo el lienzo, probablemente sea demasiado complicado tal como está", afirmó Eve. En otras palabras, es un candidato idóneo para un agente de IA.

Otra ventaja de mapear procesos en esta etapa es que creas el contexto y la documentación que un agente necesitará para ejecutar la tarea si decides implementarla.

“Las organizaciones que avanzarán más rápido con la IA agéntica no son las que tienen los mejores modelos, sino las que cuentan con los procesos y procedimientos mejor documentados”.

—Jeff Rosenbaugh, director sénior de Servicios Profesionales, Lucid

Por ejemplo, un proceso de selección de candidatos rara vez pasa directamente del currículum a la entrevista. Hay muchos pasos intermedios: revisar LinkedIn para validar habilidades, comparar un portafolio con la descripción de un proyecto específico y coordinar los calendarios de tres gerentes de contratación. Mapear este proceso genera el contexto para que un agente de IA realice lo que tu equipo de reclutamiento probablemente hace de forma natural.

Si no sabes por dónde empezar con tu mapa de procesos, comienza por el resultado ideal y luego trabaja de manera inversa a través de los pasos necesarios para alcanzarlo.

Paso 3: Prioriza y planifica la implementación

Tus pasos de lluvia de ideas y mapeo de procesos pueden ofrecer muchas formas potenciales de aplicar agentes de IA. Sin embargo, cuando estés comenzando, lo mejor es seleccionar solo uno o dos para ponerlos a prueba. Empezar a pequeña escala te permite aprender y resolver inconvenientes antes de realizar un despliegue más amplio.

Los casos de uso más valiosos para comenzar serán aquellos con un alto potencial de beneficio y que sean relativamente sencillos y de bajo riesgo de implementar.

Mediante una matriz, puedes graficar visualmente los casos de uso según:

• Impacto en el negocio: ¿Cuánta "energía creativa" se le devolvería a las personas? ¿Cuánto tiempo podrías ahorrar? ¿Qué tan significativa sería la reducción de costos? ¿Cuánto potencial existe para obtener nuevos ingresos?

• Esfuerzo y confiabilidad: ¿Cuánto trabajo o medidas de protección adicionales se necesitan para preparar realmente un proceso para un agente? ¿Cuál es el riesgo si el agente comete errores?

Una vez que hayas identificado un caso de uso para comenzar, querrás determinar:

• ¿Quién será responsable de implementar el caso de uso y de medir su éxito?

• ¿Qué barreras de protección o puntos de control con supervisión humana deben establecerse para ejecutar el caso de uso de forma segura?

• ¿Qué habilidades, capacitación o entrenamiento necesitan los equipos para comenzar?

• ¿Qué hitos buscarás alcanzar?

• ¿Qué métricas usarás para determinar si los casos de uso fueron exitosos o no?

Ejemplos de casos de uso de IA agéntica

Los mejores lugares para aplicar la IA agéntica variarán según cada organización, pero puedes utilizar los siguientes ejemplos como inspiración para comenzar.

Casos de uso de IA agéntica para RR. HH.

Los equipos de RR. HH. podrían utilizar la IA agéntica para la selección de candidatos o la coordinación de la incorporación de personal.

Un agente de incorporación, por ejemplo, podría guiar a las nuevas contrataciones a través de una lista de verificación, hacer preguntas y ofrecer retroalimentación.

La incorporación funciona muy bien para los agentes de IA porque está llena de momentos en los que "depende". Las necesidades de una nueva contratación varían según el departamento, la experiencia previa y la rapidez de su aprendizaje. Un agente podría adaptar su enfoque en función de los comentarios del nuevo empleado, mientras que una automatización estándar seguiría enviando correos electrónicos sin importar si la persona está lista para recibirlos.

Casos de uso de IA agéntica para ventas

Los equipos de ventas podrían utilizar la IA agéntica para la investigación de oportunidades (pipeline), la prospección o la redacción de solicitudes de propuestas (RFP).

Analicemos el caso de un agente de prospección. Los representantes de ventas pasan gran parte de su día leyendo informes anuales, publicaciones de LinkedIn y artículos de noticias para encontrar un gancho efectivo en sus mensajes de contacto en frío.

En este ejemplo, podrías proporcionarle al agente de prospección una lista de empresas objetivo. Para cada empresa, el agente examinará los informes anuales recientes (10-K), buscará palabras clave relevantes en noticias recientes y analizará la actividad reciente del CTO en redes sociales. A continuación, redactará una propuesta hiperpersonalizada que mencione un desafío comercial específico al que la empresa se enfrente en ese momento.

Casos de uso de IA agéntica en tecnología

Los equipos de ingeniería de software, TI y seguridad pueden usar la IA agéntica para casos de uso como la migración de código heredado, la identificación y priorización de incidentes, o el monitoreo y la mitigación de amenazas.

Por ejemplo, los desarrolladores de software suelen pasar semanas o meses refactorizando manualmente bases de código antiguas para cumplir con los estándares de seguridad modernos o para cambiar a un lenguaje de programación más eficiente. Un agente de migración de código heredado podría mapear las dependencias de la aplicación, evaluar su rendimiento actual, reescribir el código en el nuevo lenguaje, generar pruebas para garantizar que la lógica se mantenga intacta y depurar de forma iterativa los errores encontrados durante el proceso de compilación.

Un caso de uso de IA agéntica en ciberseguridad, por ejemplo, podría implicar detectar amenazas, analizar el comportamiento de los usuarios y el tráfico de red, emitiendo respuestas automatizadas para mitigar las amenazas detectadas y, luego, perfeccionar sus técnicas de detección a medida que las amenazas evolucionan.

Consejos para implementar IA agéntica por primera vez

Nuestros expertos compartieron sus mejores consejos para tener en cuenta cuando recién estás comenzando con la IA agéntica.

Está bien comenzar con casos "aburridos"

Puede ser tentador buscar los casos de uso más complejos e impresionantes, pero Rosenbaugh nos recuerda que está bien probar casos de uso simples o aburridos con un ROI claro y bajo riesgo: "El éxito en casos de uso sencillos y de bajo riesgo genera el conocimiento fundamental necesario para implementaciones más complejas más adelante".

No dejes que el miedo se interponga en la oportunidad

Efectos secundarios negativos, como las alucinaciones, pueden frenar a los equipos a la hora de experimentar. Por supuesto, debes tener presentes estos riesgos y establecer barreras de protección. Sin embargo, no puedes avanzar hacia el futuro desde la perspectiva del miedo.

"La mayoría de las personas asume que debe convertir todo el proceso en un flujo de trabajo agéntico", señaló Eve. "Esa es una idea errónea muy común. En su lugar, comienza con los primeros dos pasos y deja el resto. Aprenderás rápidamente y ganarás confianza en la IA agéntica".

Crea pautas de uso claras

"Nada frena más rápido el entusiasmo de un empleado por la nueva tecnología que no poder experimentar o probar sus ideas porque no tiene acceso a una herramienta, esta no está aprobada o no cuenta con pautas claras", explicó Eve. "Eso frena la curiosidad, que es la respuesta humana más genuina ante la nueva tecnología".

Según la encuesta de preparación para la IA de Lucid, el 42 % de los trabajadores se siente algo preocupado por el uso indebido de la IA debido a la falta de pautas claras, y el 27 % está muy o extremadamente preocupado. Genera confianza dedicando tiempo a aclarar qué herramientas están aprobadas y para qué se puede usar cada una. Al permitir que las personas exploren con curiosidad, les das libertad para resolver problemas de formas únicas.

Y no asumas que un solo modelo de IA (como Gemini o Claude) es el mejor para cada tarea. Diferentes modelos destacan en distintas funciones, como la programación frente a la síntesis creativa. Explora tus opciones y solicita la opinión de los equipos que usan las herramientas siempre que sea posible.

No ignores la gestión del cambio

"La gestión del cambio en la IA falla en los niveles directivos con más frecuencia que en la base", indicó Rosenbaugh. "Los líderes deben hacer algo más que simplemente 'apoyar' la adopción de la IA".

Para liderar el cambio con eficacia, los líderes deben dar el ejemplo con las conductas que desean ver, asumir las decisiones de gobernanza y comunicar el valor de la IA desde un principio. Como los mandos medios son responsables de los resultados, los ejecutivos deben fijar prioridades e incentivos en consecuencia para que la gerencia media se empodere al impulsar estos esfuerzos.

A partir de ahí, los líderes de departamento o de equipo pueden tomar medidas para aumentar la adopción en su nivel, como crear redes para compartir lo que está funcionando. "Si estableces estructuras de intercambio desde el principio, puedes capitalizar los experimentos exitosos, inspirar a otros y replicar el éxito en todos los equipos", comentó Bailey.

Prepárate para mantener la IA

La IA agéntica, independientemente de los casos de uso con los que comiences, no es algo que puedas "configurar y olvidar". La tecnología evoluciona continuamente, al igual que tus procesos y sistemas, por lo que es importante establecer ritmos y estrategias para revisar y actualizar los flujos de trabajo agénticos.

Una de las estrategias de mantenimiento más efectivas que puedes aplicar es mantener centralizada y actualizada la documentación oficial de tus procesos empresariales. De ese modo, no perderás visibilidad si un flujo de trabajo de IA falla o si una herramienta cambia.

Lucid te facilita no solo documentar tus procesos, sino también mantenerlos al día. Con el Acelerador de procesos, puedes crear repositorios con opción de búsqueda para los documentos oficiales de tus procesos y usar flujos de trabajo de aprobación integrados para garantizar que cualquier cambio realizado siga las pautas de gobernanza definidas.

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