Qué hace que una IA sea un “agente”

Fundamentos y Capacidades de los Agentes de Inteligencia Artificial

Fundamentos y Capacidades de los Agentes de Inteligencia Artificial

Por Mike Mösch – CDO de AIVERSO y de AI-TenderX, S.C.A.

El avance reciente de la inteligencia artificial ha hecho que pasemos del entusiasmo con los modelos generativos como ChatGPT, al interés profundo por una nueva categoría de sistemas inteligentes: los agentes de IA.

Pero ¿qué define a un agente de IA? ¿Qué lo diferencia de un chatbot tradicional? ¿Cómo se construyen? ¿Qué tecnologías lo hacen posible? Y sobre todo, ¿cómo se aplican de forma útil en entornos de negocio como las licitaciones públicas?

Este artículo responde a esas preguntas basándose en las últimas fuentes de referencia y en la experiencia aplicada en proyectos reales.

 1. ¿Qué hace que una IA sea un “agente”?

Los tres elementos indispensables que definen a un agente de IA (y lo diferencian de un simple chatbot o LLM avanzado) son:

✅ Autonomía

Capacidad para actuar sin instrucciones constantes. Un agente puede:

  • Entender objetivos de alto nivel.

  • Dividirlos en subtareas.

  • Elegir herramientas.

  • Ejecutar decisiones por sí mismo.

✅ Acceso a herramientas

Un agente no solo habla: actúa. Se conecta a APIs, plataformas y sistemas operativos. Envía correos, consulta bases de datos, agenda eventos o interactúa con otras aplicaciones.

✅ Memoria

Un agente recuerda lo que ha hecho, con quién ha hablado, y cómo se ha comportado en el pasado. Esto permite:

  • Personalización.

  • Continuidad en tareas complejas.

  • Toma de decisiones informada.

2. ¿Qué papel juegan las herramientas?

Las herramientas permiten que un agente deje de ser reactivo y se convierta en un actor digital.
Ejemplos:

  • Gmail API: analiza y responde correos automáticamente.

  • WhatsApp API: envía catálogos, confirmaciones o recordatorios.

  • Calendario (Google Calendar): agenda reuniones o bloquea fechas.

  • CRM (Sojos CRM, HubSpot): registra leads, actualiza etapas o genera alertas.

  • n8n: orquesta múltiples herramientas y automatizaciones personalizadas.

Un agente sin herramientas es solo un generador de texto.
Con herramientas, es un colaborador digital completo.

3. ¿Cómo funciona la memoria en los agentes?

🕒 Memoria a corto plazo

  • Recuerda lo que se ha dicho en la conversación actual.

  • Mejora la fluidez.

  • Se pierde al cerrar sesión (volátil).

📚 Memoria a largo plazo

  • Almacena información persistente entre sesiones.

  • Aprende del usuario o del sistema.

  • Se implementa con bases vectoriales (Pinecone, Supabase) o SQL (PostgreSQL, Redis).

Ambas son necesarias para que el agente mantenga coherencia, continuidad y personalización.

 4. Tipos de agentes: ¿cuál usar y cuándo?

🔧 Agente de Herramientas (Tools Agent)

  • Se centra en ejecutar acciones concretas (enviar mails, buscar datos, interactuar con APIs).

  • Ideal para tareas administrativas, gestión documental o flujos de ventas.

💬 Agente Conversacional

  • Optimizado para dialogar y mantener contexto conversacional.

  • Perfecto para atención al cliente, onboarding interno o asistentes personales.

🔄 Agente ReAct (Reason + Action)

  • Razonamiento paso a paso, toma decisiones, actúa y observa resultados.

  • Útil en escenarios complejos (procesos de licitación, análisis legal, generación de estrategia).

 5. ¿Qué es el “contexto” y cómo se define en los prompts?

El contexto es la información adicional que necesita el agente para entender bien lo que debe hacer.
En plataformas como n8n, el contexto se gestiona así:

  • Prompts enriquecidos: que incluyen instrucciones, objetivos y datos previos.

  • Memoria cargada: que permite “recordar” lo hablado.

  • Variables dinámicas: que introducen inputs actualizados en tiempo real (usuario, fecha, documento, etc.).

Un buen agente tiene prompts vivos, adaptados al flujo, no estáticos.

6. ¿En qué supera un agente a un chatbot tradicional?

Ejemplo realista: responder a un requerimiento de subsanación en una licitación.

  • Chatbot tradicional: puede explicarte qué es una subsanación.

  • Agente de IA:

    • Busca el pliego relevante.

    • Detecta los documentos faltantes.

    • Redacta una propuesta de respuesta.

    • Consulta el histórico de entregas.

    • Agenda recordatorio y avisa al técnico responsable.

La diferencia es abismal.

7. ¿Qué es una base de datos vectorial (RAG) y por qué es clave?

Un modelo de lenguaje tiene conocimiento estático.
Un agente con RAG tiene conocimiento actualizado y específico.

La base vectorial permite:

  • Buscar por significado (no solo palabras exactas).

  • Usar documentación interna (PDFs, emails, normativas).

  • Reducir alucinaciones y errores.

Es el equivalente a darle a la IA acceso a tu biblioteca privada, y entrenarla para consultarla con sentido.

8. ¿Por qué usar sistemas multiagente?

Un agente único puede atascarse o quedarse corto.

Un sistema multiagente divide tareas y especializa agentes:

  • Uno planifica.

  • Otro ejecuta.

  • Otro verifica.

  • Otro informa.

Ejemplo práctico en licitación:

  1. Agente A detecta oportunidad.

  2. Agente B analiza pliego y verifica requisitos.

  3. Agente C prepara documentos y plantillas.

  4. Agente D notifica al equipo y archiva en CRM.

Resultado: proceso fluido, autónomo, escalable.

 9. ¿Qué plataformas permiten construir estos agentes?

🔹 n8n

Visual, flexible, open source. Integra agentes y herramientas fácilmente.

🔹 Zapier

Sencillo para tareas simples, pero menos escalable.

🔹 Copilot Studio (Microsoft)

Crea copilotos en entornos M365 (SharePoint, Teams).

🔹 OpenAI Agent SDK

Framework completo para construir agentes autónomos, seguros y observables.

🧪 10. Primeros agentes reales: ¿qué hemos aprendido?

✅ Operator (OpenAI)

  • Interpreta interfaces, toma decisiones, actúa.

  • Interactúa como un usuario humano digital.

✅ Perplexity Assistant

  • Capaz de buscar información, redactar emails y realizar consultas.

  • Menos autónomo, pero con buena integración.

🌱 Lección clave:

Estos agentes demuestran que el futuro no es reactivo, sino proactivo y operativo.
Su impacto será como el de los primeros navegadores o smartphones: cambian la interfaz del trabajo digital.

No es una moda. Es el siguiente estándar.

Los agentes de IA no son una promesa futura. Son la forma en que las organizaciones operarán, aprenderán y escalarán procesos complejos.

Y los líderes que comprendan sus fundamentos hoy serán los referentes del cambio mañana.

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¿El primer paso? Entender que un chatbot no basta. Tu empresa necesita agentes con autonomía, herramientas y memoria.

Tipos de Agentes de IA: Elige el Mejor Perfil para Optimizar tus Procesos de Licitación

Tipos de Agentes de IA: Elige el Mejor Perfil para Optimizar tus Procesos de Licitación

Conoce las diferencias entre agentes de herramientas, conversacionales y ReAct, y aprende a aplicarlos estratégicamente en licitaciones públicas para ganar tiempo, precisión y ventaja.

✍️ Por Mike Mösch, CDO de AIVERSO y de AI-TenderX, S.C.A.

No todos los agentes de IA son iguales. Ni deberían serlo.

Cuando hablamos de agentes de inteligencia artificial en entornos empresariales, muchas veces imaginamos una única IA todopoderosa que lo hace todo. Pero la clave del éxito no está en tener “un” agente… sino en tener el tipo correcto para cada tarea.

En el ámbito de las licitaciones públicas, donde conviven necesidades técnicas, jurídicas, documentales y comerciales, esta diferenciación es más crítica que nunca.

Hoy te voy a contar cuáles son los tres tipos principales de agentes de IA que están liderando la transformación digital, cómo funcionan y, lo más importante, dónde encajan en tu proceso licitador.

⚒️ Agente de Herramientas (Tools Agent): El ejecutor táctico

📌 ¿Qué hace?

Este agente está diseñado para interactuar con herramientas, APIs y sistemas externos. Su principal fortaleza es la acción concreta: enviar un email, generar un informe, consultar un calendario o extraer datos de un CRM.

¿Cómo trabaja?

  • Interpreta una instrucción.

  • Selecciona la herramienta más adecuada.

  • Ejecuta la acción solicitada.

  • (Opcionalmente) registra o reporta el resultado.

¿Dónde se aplica en licitaciones?

  • Automatización de tareas administrativas (registro de documentos, envío de notificaciones).

  • Gestión de calendarios de hitos clave.

  • Conexión con plataformas públicas para descarga de pliegos.

  • Validación cruzada de datos con bases oficiales.

  • Gestión de versiones y entregas en carpetas compartidas.

💡 Ejemplo real:

«Agente, descarga los pliegos publicados hoy que contengan el término ‘suministro eléctrico’, archívalos por categoría y notifica al responsable de cada área.»
Ese es un agente de herramientas trabajando para ti.

Agente Conversacional: El facilitador de diálogo

📌 ¿Qué hace?

Este agente está optimizado para mantener interacciones fluidas y naturales en lenguaje humano. Va más allá de los chatbots tradicionales: entiende el contexto, tiene memoria y puede usar herramientas si es necesario.

🧠 ¿Cómo trabaja?

  • Recibe entradas del usuario (voz o texto).

  • Mantiene el hilo conversacional.

  • Interpreta emociones, intenciones y contexto.

  • Responde con contenido relevante y empático.

🧩 ¿Dónde se aplica en licitaciones?

  • Atención a preguntas frecuentes sobre procedimientos.

  • Asistentes para la formación interna en normativas.

  • Apoyo al equipo comercial en fases de precalificación.

  • Recogida de información inicial para decidir si una licitación es viable.

💡 Ejemplo real:

«Agente, ¿cuándo fue la última vez que licitamos con este organismo y qué puntuación obtuvimos?»
El agente conversacional no solo responde; te devuelve contexto y te guía en el proceso.

Agente ReAct (Reason + Action): El estratega adaptable

📌 ¿Qué hace?

Este agente razona antes de actuar. Evalúa una situación, planifica la mejor secuencia de pasos, ejecuta una acción, observa el resultado y decide el siguiente movimiento.

🧠 ¿Cómo trabaja?

  • Detecta una necesidad compleja.

  • Razonamiento paso a paso.

  • Uso selectivo de herramientas y conocimientos.

  • Toma de decisiones adaptativas en función de los resultados.

🧩 ¿Dónde se aplica en licitaciones?

  • Preparación de documentos técnicos complejos con muchos requisitos.

  • Extracción de información clave de pliegos extensos.

  • Generación de resúmenes estratégicos para comités de decisión.

  • Planificación de procesos de concurrencia en consorcios.

💡 Ejemplo real:

«Agente, analiza este pliego, identifica los criterios técnicos clave, compara con nuestras capacidades actuales y dime si podemos presentar una oferta competitiva.»

Eso requiere razonamiento, no solo acción ni conversación. Es territorio ReAct.

Cuál es el mejor para ti?

No se trata de elegir solo uno. Se trata de entender qué tipo de agente necesitas en cada etapa.
Aquí tienes una tabla orientativa:

Etapa del proceso de licitación Tipo de agente más útil
Exploración de oportunidades Conversacional / ReAct
Análisis de pliegos ReAct
Gestión documental Herramientas
Respuesta a requerimientos ReAct + Herramientas
Seguimiento de entregas Herramientas
Soporte interno a equipos Conversacional
Verificación legal o técnica cruzada ReAct

¿Y cómo empezar?

Lo mejor es no empezar por el agente más complejo, sino por el problema más repetitivo o costoso que enfrentas cada semana.

  1. ¿Te cuesta buscar información en documentos? → Empieza con un agente conversacional conectado a RAG.

  2. ¿Te retrasas en tareas administrativas? → Implementa un agente de herramientas con flujos automatizados.

  3. ¿Tienes dudas sobre viabilidad técnica o legal? → Prueba un agente ReAct que razone con tus documentos.

Y si combinas los tres en un sistema multiagente, entras en otra liga.

¿Con qué herramientas puedes crearlos?

  • n8n: interfaz visual para conectar herramientas y agentes.

  • LangChain: framework para desarrollar agentes complejos tipo ReAct.

  • OpenAI Agent SDK: ideal para personalizar comportamientos avanzados.

  • Copilot Studio (Microsoft): perfecto para integrar en entornos M365.

🔒 ¿Y la seguridad y control?

Todos estos agentes pueden funcionar con bases vectoriales privadas, almacenadas en tu infraestructura o nube segura, usando modelos entrenados con tus datos.
Privacidad, trazabilidad y control están garantizados si se diseña bien.

La IA ya no es una. Es muchas, y cada una con su rol.

Cuando implementas IA en tu empresa licitadora, no estás “metiendo un bot”.
Estás incorporando un nuevo miembro al equipo, con habilidades específicas.

Y como en todo buen equipo, lo mejor surge cuando cada uno aporta lo que mejor sabe hacer.

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Desde AIVERSO estamos ayudando a empresas licitadoras a construir sus primeros agentes… y los siguientes también.
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Porque no es cuestión de tener IA. Es cuestión de saber qué tipo necesitas hoy.