La IA está cada vez más presente en las herramientas de las empresas. Puede responder a una pregunta, escribir un texto, resumir información o ayudar a leer datos.
Pero algunos sistemas van más lejos. Pueden usar herramientas, seguir varios pasos y actuar para alcanzar un objetivo.
Entonces se habla de IA agéntica. En el comercio también se habla de agente de IA, asistente de IA, agente de inteligencia artificial o IA agéntica para el comercio. Los términos se solapan, pero no significan lo mismo.
Para un comerciante, esta evolución importa mucho. La IA ya no sirve solo para dar una respuesta. También puede ayudar a trabajar con los datos y las herramientas de la tienda.
¿Qué es una IA agéntica?
Se dice que una IA es agéntica cuando puede actuar con cierto nivel de libertad para alcanzar un objetivo.
Según el sistema y los permisos concedidos, puede:
- entender una petición;
- encontrar la información útil;
- leer datos o usar herramientas;
- realizar uno o varios pasos;
- preparar o lanzar una acción;
- usar el resultado para continuar su tarea.
Por tanto, la agencia no es un simple sí o no. Existen varios niveles de agencia.
Un sistema puede limitarse a llamar a una herramienta a petición del usuario. Otro puede planificar y encadenar varios pasos para alcanzar un objetivo. Un agente de IA autónomo puede, por tanto, ir más lejos que un simple asistente.
Asistente de IA, agente de IA, IA agéntica: ¿cuál es la diferencia?
Las palabras pueden prestarse a confusión. No describen compartimentos cerrados.
Un asistente de IA ayuda sobre todo al usuario en sus tareas. A menudo es de tipo conversacional, pero también puede tener funciones de acción.
Un agente de IA persigue un objetivo utilizando las herramientas y los recursos a su alcance. En una tienda, un agente de IA para el comercio puede seguir las ventas, el stock y las alertas.
La IA agéntica designa sobre todo la capacidad de razonar sobre los pasos, utilizar herramientas y actuar con más o menos libertad.
Se puede resumir así:
Asistente = ayuda. Agente = actúa.
Pero este resumen es demasiado simple. Un asistente también puede usar herramientas y realizar acciones.
La verdadera pregunta es más bien: ¿hasta dónde puede llegar la IA para ejecutar una tarea? La tabla de abajo resume las tres nociones, sin convertirlas en compartimentos cerrados: en la práctica, las fronteras se desplazan según las herramientas a las que tiene acceso la IA.
| Asistente de IA | Agente de IA | IA agéntica | |
|---|---|---|---|
| Qué hace | Responde, explica, redacta — a menudo en conversación | Persigue un objetivo utilizando las herramientas a su alcance | Razona sobre los pasos necesarios para alcanzar un objetivo |
| Capacidad de acción | También puede actuar, si se le dan herramientas | Actúa por construcción: lee datos, desencadena acciones | Decide por sí misma qué herramientas usar y en qué orden dar los pasos |
| Nivel de autonomía | Bajo por defecto, depende de lo que se le conecte | Variable: puede pedir validación antes de ciertas acciones | Más alto, pero sigue acotado por las reglas y validaciones definidas |
| Ejemplo en el comercio | Explica cómo calcular la rotación de stock | Lee el stock real y señala las referencias de baja rotación | Encadena varios pasos: detecta los productos sin rotación, calcula un descuento, prepara la promoción |
¿Qué cambia esto para un comercio?
Tomemos un ejemplo sencillo.
Un comerciante quiere saber qué productos inmovilizan inútilmente su stock.
Una IA conversacional puede explicarle cómo calcular la rotación de stock o qué indicadores seguir.
Una IA conectada a los datos del comercio puede ir más lejos. Puede responder a una petición como:
¿Qué productos no han tenido ninguna venta en 60 días y ocupan más stock?
Entonces puede leer las ventas y los niveles de stock para localizar las referencias afectadas.
Con capacidades agénticas y los permisos necesarios, el usuario puede pedir después una acción más, por ejemplo:
Prepara una promoción para estos productos.
El sistema puede entonces usar las herramientas de que dispone para preparar o ejecutar los pasos útiles.
Así se pasa poco a poco de la respuesta a la acción.
La IA agéntica se apoya en las herramientas de la empresa
Una IA no se vuelve agéntica solo porque haga un buen análisis.
Para actuar en la vida real, debe poder acceder a los datos y las herramientas útiles.
En un comercio, esto puede abarcar:
- las ventas;
- el inventario;
- los productos;
- los clientes;
- los pedidos a proveedores;
- los presupuestos y las facturas;
- las reservas;
- las promociones;
- la tienda online;
- varios establecimientos a la vez, en un comercio multitienda.
Cuanto más conectado está el entorno, más puede actuar la IA en las tareas del día a día.
Esto no significa que deba hacerlo todo sola.
Agéntico no significa totalmente autónomo
Este es un punto clave.
Una IA agéntica puede tener cierta autonomía sin tener carta blanca.
El nivel de libertad depende de las reglas fijadas para cada acción.
Algunas tareas pueden hacerse sin ayuda. Otras pueden requerir una validación humana antes de la acción.
Por ejemplo, la IA puede analizar las ventas cada mañana, pero pedir validación antes de cambiar un precio o lanzar una campaña comercial.
Por tanto, el reto no es quitar el control humano, sino decidir qué acciones se pueden confiar a la IA.
Ejemplo: seguir la actividad de una tienda
La utilidad se vuelve más clara cuando la tarea se repite a menudo.
En lugar de preguntar cada semana:
¿Hay algo anormal en mis ventas?
se puede convertir este análisis en una rutina.
Entonces la IA puede leer los datos, comparar los resultados y señalar un punto que vigilar:
- caída anormal de las ventas;
- producto que ya no se vende;
- riesgo de rotura de stock;
- aumento del stock inmovilizado;
- evolución anormal del ticket medio.
La IA ya no se limita a esperar una pregunta. Participa en el seguimiento regular de la actividad según las tareas que se le han confiado.
Gillia: entender, analizar, ejecutar y automatizar
Gillia se inscribe en esta lógica.
El objetivo no es solo añadir un chatbot a las herramientas del comerciante.
Gillia permite actuar en lenguaje natural sobre los datos y las herramientas del comercio. Así, el comerciante puede entender una situación, analizarla y, cuando las funciones y los permisos lo permiten, lanzar las acciones útiles.
Gillia se inscribe, por tanto, en una lógica de IA agéntica para el comercio. Actúa como un agente de IA conectado a la tienda.
Así, un comerciante puede pasar de una pregunta:
¿Qué productos se venden peor este mes?
a un análisis:
¿Cuáles ocupan más stock?
y luego a una acción:
Prepara una promoción para dar salida a estas referencias.
El nivel de acción depende de las herramientas conectadas a Gillia y de los permisos dados al agente.
Una vez que una acción de este tipo se ha validado varias veces, puede convertirse en una rutina: el agente vigila entonces la situación de forma continua y solo vuelve al comerciante cuando una acción merece su atención, por ejemplo:
Prepara esta operación automáticamente cada vez que un producto se ralentice de esta forma.
Entender. Analizar. Ejecutar. Automatizar lo que debe continuar sin ti.
Este paso de la información a la acción, y luego de la acción puntual a la vigilancia continua, es lo que da su principal interés a la IA agéntica para el comercio. Para ver cómo se concreta según tu oficio, explora los usos de Gillia clasificados por ámbito.
Para ir más lejos, consulta ejemplos concretos de usos de Gillia.