Cómo la colaboración del agente de IA desbloqueará el impacto empresarial
Publicado: 2025-07-14La mayor parte de lo que llamamos IA hoy opera de forma independiente: chatbots o copilotos individuales que admiten una tarea específica dentro de una sola herramienta. Se activan cuando los solicitas, completas la tarea y luego esperan lo que sigue. Algunos viven en aplicaciones familiares, pero no se conectan a través de ellas. Otros viven en pestañas separadas por completo, que requieren nuevos flujos de trabajo y cambio constante de contexto.
Parte del desafío es estructural. La mayoría de los lugares de trabajo aún operan dentro de alguna forma de jardín amurallado: Microsoft, Google o una colección de soluciones de puntos. Estos ecosistemas son valiosos, pero atrapan el contexto dentro de sus límites. Y aunque las herramientas de IA más nuevas como ChatGPT ofrecen capacidades avanzadas, a menudo introducen nuevos silos propios, pidiendo a los equipos que cambien cómo funcionan solo para acceder al valor.
Aquí es donde entra Agentic AI. La siguiente fase más transformadora de IA no se trata de cambiar de herramientas, se trata de orquestarlas. Los agentes deben actuar como conductores, coordinar el contexto y la acción en todas las plataformas para que los usuarios puedan mantener el flujo y obtener valor de cada herramienta sin necesidad de dominar cada una.
¿Qué es la ai de agente?
En su forma más simple, los agentes de IA son herramientas basadas en software que pueden razonar, coordinar y completar tareas con una supervisión mínima. No solo responden, actúan, persiguiendo objetivos específicos basados en el contexto que les da. Eso le permite pasar de ser el hacedor al director, con agentes que ayudan a llevar el trabajo hacia adelante.
A medida que las organizaciones comienzan a explorar la IA agente, la mayoría de los casos de uso hoy en día se centran en un solo agente que ejecuta una sola tarea: reescribir contenido, dibujar correos electrónicos o resumir reuniones. Estos agentes generalmente se ejecutan de forma aislada, limitadas a una herramienta, una interfaz y una salida.
Sus agentes (y aplicaciones) deberán trabajar en equipo
El futuro no es un mega agente que lo haga todo. Es un sistema de agentes especializados que hablan entre sí, comparten contexto y realizan flujos de trabajo juntos. Un agente podría superficial de la información del cliente, otro podría resumir la investigación y un tercero podría redactar mensajes, cada una de las bases sobre la producción de la última.
No se trata de reemplazar la tecnología existente, se trata de desbloquear más valor de ella. Durante años, hemos aceptado ciertas limitaciones: herramientas que no se hablan entre sí, los usuarios saltan entre pestañas y aprenden nuevas herramientas, y flujos de trabajo mantenidos junto con pegamento manual. Pero Agentic Ai nos da la oportunidad de expandir lo que es posible, no comenzando de nuevo, sino conectando lo que ya está allí.
También veremos un cambio en cómo están diseñadas las aplicaciones que usamos en el trabajo. Hoy, cada aplicación es una isla con su propia lógica, interfaz de usuario y puntos de fricción únicos. En el futuro agente, las aplicaciones serán modulares, interoperables y listas para agentes. Eso significa exponer las API, compartir el contexto y facilitar que los agentes activen acciones o superficies de superficie dentro de la aplicación, o donde sea que ocurra el trabajo.
Imagine un vendedor que se prepara para un lanzamiento de productos en Coda, su espacio de trabajo de IA preferido. Abren una página CODA titulada "Messor de lanzamiento de marco de mensajería", haga clic en el panel de agentes integrados y alimentan al agente su objetivo: "Ayúdame a generar mensajes de campaña en inglés y español según nuestros objetivos, comentarios de los clientes y el posicionamiento actual del mercado".
Todo esto sucede dentro del mismo espacio de trabajo, sin pestañas, sin salto de herramientas, sin contexto fragmentado) y se activa desde una sola tarea, no una serie de indicaciones diferentes. Los agentes colaboran detrás de escena mientras el vendedor permanece enfocado en lo que importa: revisar, refinar y lanzar con velocidad y confianza.
Establecer las bases para la orquestación de agente
Para prepararse para este cambio, los líderes y equipos deben ir más allá de pensar en un agente de tareas aislado y comenzar a pensar en cómo sus sistemas y agentes de IA trabajan juntos. Aquí hay algunos puntos de partida:
- Mapee sus flujos de trabajo, no solo sus herramientas. Mire los pasos, las personas y las plataformas involucradas en el trabajo más común de su equipo, e identifique dónde se pierde el contexto o las transferencias ralentizan las cosas. Estos son lugares ideales para introducir agentes conectados.
- Agentes de capa: no los reemplace. Los chatbots y los copilotos continuarán desempeñando papeles importantes. La oportunidad radica en combinarlos, que organizan agentes para producir resultados más complejos y de alto impacto. Piense en ello como construir con bloques, no comenzar desde cero.
- Invierta en plataformas que estén listas para agentes y aplicaciones. Ya sea su base de conocimiento, CRM o plataforma de comunicaciones internas, sus herramientas deberían permitir a los agentes acceder a datos, activar acciones y moverse sin problemas a través de las superficies. Los futuros espacios de trabajo serán fluidos, no fijos.
En Grammarly, estamos diseñando para este futuro ahora, construyendo experiencias de agente modulares, en capas y conscientes del contexto que pueden colaborar en las herramientas y superficies de su equipo. No se trata de un solo agente que hace todo. Se trata de un sistema orquestado donde aparecen los agentes adecuados en el momento adecuado para mover el trabajo hacia adelante.
- Ailian Gan, Director, Gestión de productos en Grammarly