Agentes de IA que trabajan cada día

Un agente de IA es un programa que recibe una tarea, lee lo que necesita, decide qué hacer y lo hace. Además de responder, actúa: clasifica un correo, actualiza una ficha, avisa a alguien o prepara un borrador.

Se diferencia de un chatbot en que trabaja dentro de tus procesos, no solo conversa. Y se diferencia de una automatización clásica en que entiende texto, matices y casos que nadie escribió antes.

Tampoco lo resuelve todo solo. No se instala un viernes para funcionar el lunes. Y no te ahorra decidir cómo quieres que funcione tu empresa.

En ventas, lee cada contacto que entra, valora si encaja y lo asigna a la persona adecuada. Nadie tiene que repartirlos a mano al final del día.

En atención al cliente, contesta las preguntas que se repiten por teléfono, por voz en la web o por texto. Lo que no sabe se lo pasa a una persona, con el contexto ya resumido. Si habla con tus clientes, tiene que ser accesible para cualquiera.

En marketing, vigila el rendimiento de los anuncios, avisa cuando algo se tuerce y adapta contenido a varios idiomas sin perder el tono. En operaciones, comprueba cada día que lo que debe funcionar funciona. En dirección, responde en lenguaje normal preguntas sobre tus propios datos, sin esperar a que alguien saque un informe.

Desde abril de 2026 soy Head of AI GTM Engineering en Sesame HR, con un mandato sobre los proyectos internos de IA de toda la empresa. Allí tengo más de diez herramientas en producción en cinco mercados. Siguen a la competencia, responden preguntas sobre los datos del negocio, preparan contenido en varios idiomas, vigilan los anuncios y revisan la web de punta a punta.

Antes fui Global Lead, Automation & Tech en Dentsu International (Dentsu X e iProspect), en Londres. Allí nació GeoAdsFinder, que acabó usándose en toda la red. He trabajado en agencias y en grandes empresas, en marketing, en ingresos y en producto.

Fuera de Sesame HR construyo AIsWise: asistentes de IA por voz y texto con accesibilidad integrada según WCAG 2.2, el estándar internacional de accesibilidad web. En 2021 cofundé Chat Ergo Bot, una startup de IA conversacional que dirigí, antes de que existiera ChatGPT. Llevo años viendo qué funciona cuando la demo se acaba.

Un proceso que ya exista. Si hoy nadie sabe cómo se hace una tarea, un agente no lo va a adivinar. Automatizará el desorden.

Datos que pueda leer. Si la información está en la cabeza de una persona o repartida en diez hojas de cálculo, ese es el primer trabajo.

Una persona responsable del resultado, que decide qué está bien y qué hay que corregir. Y un registro de lo que hace el agente: qué leyó, qué decidió y por qué. Con eso, cualquiera de tu equipo puede revisar su trabajo.

Una demo se prepara para salir bien: datos limpios, un caso ideal y nadie preguntando qué pasa si se equivoca. En una empresa los datos están incompletos y los casos raros son la mitad del trabajo. Y alguien tiene que responder cuando algo sale mal.

Lo que suele faltar es el sistema alrededor: de dónde salen los datos, quién supervisa y cómo se mide si el agente ayuda o estorba.

Primero entiendo cómo funciona tu empresa: quién hace qué, con qué herramientas y dónde se atasca. A veces la respuesta es un agente. Otras veces es algo más sencillo, como ordenar dónde está la información. Elijo lo que funcione.

Cuando toca construir, empiezo por una sola tarea. Compruebo que ayuda y la dejo funcionando antes de pasar a la siguiente. Así tu equipo deja de copiar datos de un sitio a otro y dedica ese tiempo a los clientes. Y cada decisión del agente queda registrada.