De chatbots simples a Agentes de IA: La evolución de la atención automatizada

La adopción de Inteligencia Artificial en las empresas ha madurado. Ya no es suficiente contar con un modelo de lenguaje que responda preguntas frecuentes; el verdadero valor competitivo para las empresas peruanas reside hoy en la IA Agéntica.

En Plezgo, diseñamos arquitecturas de software bajo este paradigma. A continuación, explicamos qué significa esto a nivel técnico y de negocio.

¿Qué es exactamente un Agente de IA?

Un chatbot tradicional es reactivo: recibe una consulta, busca en una base de conocimiento, genera texto y se detiene.

Un Agente de IA, por el contrario, posee autonomía y capacidad de uso de herramientas (Tool Use / Function Calling). Es un sistema capaz de:

1. Planificar: Descomponer un problema complejo en pasos lógicos secuenciales.
2. Interactuar: Conectarse mediante APIs a sistemas externos, ERPs o servicios Cloud.
3. Ejecutar: Tomar acciones reales dentro del entorno del sistema, modificando bases de datos o enviando correos.

Ejemplo práctico en el sector retail

Imagina un cliente que escribe al canal de WhatsApp de tu empresa: “Quiero cambiar los zapatos talla 40 del pedido 1234 porque me quedaron grandes, necesito la talla 41”.

• El enfoque tradicional: El sistema responde “Lamentamos el inconveniente. Por favor, comunícate al anexo X para gestionar tu cambio o lee nuestras políticas en el enlace”.
• El enfoque Agéntico (Plezgo):
  1. El agente consulta la base de datos para validar el estado del pedido 1234.
  2. Verifica el inventario disponible de la talla 41 en tiempo real.
  3. Se conecta al sistema del operador logístico para generar una etiqueta de devolución.
  4. Responde: “He reservado la talla 41 para ti. Aquí tienes la etiqueta de envío para la devolución. Apenas dejes el paquete, despacharemos el nuevo producto”.

La arquitectura detrás del proceso

Para lograr este nivel de interacción de forma segura y escalable, es necesario integrar distintos componentes tecnológicos. No utilizamos sistemas cerrados, sino que orquestamos modelos de lenguaje avanzados con una infraestructura Cloud robusta. Esto garantiza que las consultas a las bases de datos se resuelvan en milisegundos y que cada interacción genere datos estructurados para análisis futuros.

Dato adicional: Las arquitecturas basadas en agentes inteligentes logran reducir el tiempo efectivo de resolución de tickets de soporte hasta en un 60%, lo que impacta directamente en la retención de clientes y la optimización de planillas operativas.