Desde sistemas de registro hasta sistemas de acción: preparación para AI de agente
Publicado: 2025-07-10En las últimas dos décadas, las empresas han creado pilas tecnológicas alimentadas por "sistemas de registro". CRMS. Rastreadores de proyectos. Bases de conocimiento. Estas plataformas sirven como la fuente única de verdad para el negocio, lo que permite a los equipos capturar el conocimiento, rastrear el progreso y preservar los datos a escala. Han sido esenciales para crear consistencia, responsabilidad y alineación entre las organizaciones.
Pero si bien los sistemas de registro son excelentes para almacenar información, confían en las personas para extraer valor de esa información: buscar, cambiar herramientas, interpretar datos y dar el siguiente paso. Y ahí es donde las grietas comienzan a mostrarse.
En el informe anual de Grammarly, el cambio de productividad , encontramos que el 77% de los profesionales están abrumados por el gran volumen de información. Y el 83% dice que carecen de las herramientas o recursos para encontrar y usar información de manera efectiva. La productividad no está sufriendo porque carecemos de datos, su sufrimiento porque nos falta la capacidad de convertir esos datos en acción.
Ahí es donde entra Agentic AI, no como un reemplazo para los sistemas de registro, sino como el catalizador que los transforma. Los agentes son la capa faltante que convierte los datos almacenados en valor real. Trabajan a través de herramientas, extraen el contexto de los sistemas y ejecutan de manera proactiva las tareas, cerrando la brecha entre la visión y la acción.
Con los agentes en su lugar, los sistemas de registro se convierten en sistemas de acción. Los cimientos permanecen, pero ahora están activados: el valor que libera no solo a través del acceso, sino también a través de la ejecución inteligente.
¿Qué es la ai de agente?
Retrocedamos un poco y definamos la IA agente. Piense en la IA de agente como su socio para hacer el trabajo. A diferencia de los chatbots tradicionales que esperan los comandos, los agentes son colaboradores proactivos que trabajan en su nombre. Entienden en qué está trabajando, en qué datos necesita y qué pasos se requieren para avanzar.
Como me gusta describirlo, los agentes son sus socios que todo lo sabe en el crimen. Están allí cuando los necesitas, ayudándote a superar tu trabajo más rápido, con mejores resultados. Ya sea que prepare un mazo de QBR interfuncional utilizando ideas de su CRM, hilos de correo electrónico y paneles de análisis, o mensajes multilingües de generación automática para equipos de marketing global, los agentes no solo hacen sugerencias, sino que actúan en su nombre para aumentar la productividad y amplificar su impacto.
Sin embargo, no todos los agentes son iguales, y eso es algo bueno. La mayoría de lo que vemos hoy son agentes de tareas, diseñados para manejar acciones específicas y repetibles como resumir notas o reescribir contenido. A medida que avanzamos, veremos el surgimiento de flujos de trabajo de múltiples agentes, sistemas donde múltiples agentes coordinan para completar tareas más complejas y multifuncionales. Eventualmente, algunos agentes alcanzarán un nivel de autonomía completa, donde pueden planificar, ejecutar y adaptar los flujos de trabajo de extremo a extremo con una necesidad mínima de intervención una vez que establece las barandillas adecuadas.
Para los equipos empresariales, el verdadero valor de la IA agente radica en cómo aprovecha los datos bloqueados en múltiples sistemas de registro y cambia a un sistema de acción. Entonces, ¿cómo se desarrolla este cambio en flujos de trabajo reales? Comencemos con un sistema de registro que la mayoría de nosotros conocemos bien: la plataforma de gestión de relaciones con el cliente o CRM.
Tu CRM seguirá existiendo. Simplemente no lo usará de la misma manera.
Hoy, las llamadas de registro de representantes de ventas, actualizan las etapas de la tubería y extraen informes en su CRM, a menudo saltando entre interfaces y haciendo clic en los campos.
¿Mañana? El CRM seguirá existiendo, pero los representantes no necesitarán pasar un tiempo valioso allí. Ni siquiera necesitarán abrirlo. En cambio, un agente de IA se integrará en las herramientas que ya usan, como su correo electrónico o dentro de una página CODA. Tirará el historial de clientes de su CRM, contexto de los correos electrónicos y los datos de ventas de su herramienta de inteligencia empresarial. Luego, generará un mensaje de seguimiento, sugerirá la próxima acción, actualizará la etapa de oportunidad y registrará la actividad, todo automáticamente, en segundo plano.
Este es el cambio de sistemas de registro a sistemas de acción. Sistemas de captura de registros e información de almacenamiento. Los sistemas de acción lo ponen a trabajar con agentes inteligentes que convierten esos registros en acción.
Esto no es especulativo. Ya estamos viendo los primeros sistemas de agente en ventas, soporte y operaciones. Pero hoy, la mayoría de estos sistemas todavía son limitados: a menudo se contienen dentro de una sola plataforma y se centran en la ejecución de un solo nivel de tarea. Con el tiempo, espero que más plataformas adopten este cambio reposicionándose no como interfaces independientes, sino como fuentes de verdad confiables para que los agentes puedan acceder para impulsar la acción. La verdadera diferenciación no será en cuántos paneles puede iniciar sesión; será en qué tan bien sus sistemas funcionen juntos a través de agentes inteligentes que operan a través de ellos.
Reescribir el papel de las herramientas empresariales
- ¿Este sistema ofrece API abiertas e interoperabilidad?
- ¿Pueden los agentes acceder al contexto correcto, en el momento correcto, en todas las plataformas?
- ¿Están mis flujos de trabajo definidos por herramientas o por resultados?
En Grammarly, durante mucho tiempo nos hemos centrado en brindar apoyo de IA que se siente intuitivo, contextual e integrado directamente en su flujo de trabajo. En muchos sentidos, esa es la base de cómo se sentirá la IA Agentic: sistemas que aparecen en el momento correcto, comprenden lo que está tratando de hacer y ayudan a avanzar su trabajo. Ahora estamos construyendo sobre esa base con agentes que van más allá: aprovechar el contexto empresarial, tomar medidas en las herramientas y completar de manera proactiva las tareas, no solo sugerirlas.
La próxima generación de productividad empresarial vendrá de agentes y aplicaciones que funcionan para la persona, no al revés.
- Alex Gay, vicepresidente de marketing en Grammarly