Por qué los agentes son solo la punta del iceberg y qué hay detrás

Hay mucho revuelo sobre los agentes de IA en este momento, y por una buena razón. Son visibles, interactivos y cada vez más capaces. Pero como Jeremy Ravenel y Eduardo Ordax señalaron sabiamente en sus recientes publicaciones de LinkedIn, los agentes son solo la punta del iceberg. 

Detrás de cada agente confiable e inteligente hay un sistema completo, una infraestructura invisible que hace el trabajo pesado. Los agentes por sí solos no toman decisiones. Dependen de canalizaciones, integraciones, flujos de trabajo, ontologías, análisis y salidas productizadas que proporcionan contexto, estructura y dirección. 

En Lexica, estamos de acuerdo, pero agregaríamos un componente fundamental más: los criterios por los cuales se aplica el significado. 

Cuando observamos los sistemas de software tradicionales, vemos una brecha crítica. El conocimiento se encuentra en el código del software y carecen de las ontologías estructuradas, también requeridas por los LLM para disminuir alucinaciones y esenciales en la organización de los datos. Pero incluso las ontologías existentes no son suficientes. 

¿Por qué es esencial una capa semántica interoperable accionable? 

Las ontologías existentes ayudan a estructurar y representar el significado, organizan y estandarizan los datos, lo cual es increíblemente valioso para la descripción de los datos, pero no ofrecen interoperabilidad automática accionable basada en criterios de decisión, es decir, una interpretación real o la intención detrás de ese significado. 

Carecen de criterios de ejecución basados en la comprensión dinámica. 

No pueden adaptarse en tiempo real.  

Y dado que requieren modelado manual, son costosos de mantener y no son escalables con las tecnologías actuales. 

Aquí es donde la capa semántica interoperable accionable se vuelve esencial. Permite que los sistemas, los datos y las herramientas hablen el mismo idioma, no solo estructuralmente, sino también de manera significativa y accionable. Mientras las ontologías se organizan, la capa semántica ayuda a los componentes a entenderse entre sí en el contexto de su negocio y da origen a los agentes que ejecutan las decisiones automáticamente. 

Lexica: Donde todo se une 

Ahora, ¿qué pasaría si le dijéramos que hay una tecnología que no solo unifica estas ontologías, sino que agrega la capa semántica necesaria para comprender y automatizar su lógica de negocios mediante aplicaciones y agentes autónomos? 

¿Y si te dijéramos que ya esta en uso en el mercado? 

Lexica es esa Tecnología. 

Reúne todos estos sistemas bajo un marco semántico unificado. Y lo que es más importante, añade criterios de uso en tiempo real al significado capturado en toda la empresa. 

No se trata solo de semántica abstracta y automatizada, sino de un significado empresarial: sus objetivos.  Tus KPIs.  Sus flujos de trabajo.  La lógica específica del dominio. 

Estos se convierten en los criterios activos que guían cada acción que realiza el agente. 

Agentes que saben, no adivinan 

Así es como construimos agentes que: 

• No adivinan, ellos saben 

• No fabrican, siguen flujos predeterminados y operan en función de criterios aprendidos 

• No se limitan a hablar, sino que actúan en contexto 

Cuando interactúas con un agente impulsado por Lexica, no solo estás viendo la superficie. Ves la inteligencia de todo el sistema que hay debajo, donde todos los componentes interactúan, comprenden y se adaptan a su negocio de forma dinámica y en tiempo real, utilizando una sola tecnología, sin espaguetis de interconexiones, y con interoperabilidad nativa. 

Al igual que su negocio evoluciona, también lo hacen los agentes de Lexica. 

En nuestra opinión, un agente debe entender su negocio tan bien como lo hace su mejor empleado, solo que más rápido, escalable y siempre disponible. 

Agentes tradicionales vs. agentes de IA semántica (con tecnología Lexica) 

A continuación, se muestran algunos ejemplos de lo que pueden hacer los agentes, con y sin IA semántica: 

Industria	Agente Tradicional	Agente de IA semántica (Lexica)
Logística	Automatiza el seguimiento, las actualizaciones y la recuperación de documentos	Ajusta la lógica de precios en función de los objetivos de margen y los cambios de costes en tiempo real, lo que garantiza el cumplimiento de los objetivos de rentabilidad.
Recursos humanos	Responde a preguntas comunes de incorporación y a los datos existentes	Personaliza la incorporación por ubicación, rol y reglas fiscales, adaptada a los cambios en el organigrama. Explica los desgloses de los pagos.
Energía	Envía alertas basadas en eventos predefinidos	Optimiza las decisiones de respuesta a la demanda mediante la comprensión de las restricciones, las regulaciones y las previsiones. Explica la lógica detrás de la secuencia de toma de decisiones.
Atención médica	Reservas, citas y verificaciones, cobertura de seguro	Analiza los datos de ingesta, señala los riesgos clínicos y se adapta en función de las normativas sanitarias locales.
Finanzas	Recopila datos de formularios para solicitudes de préstamos	Evalúa la elegibilidad del solicitante utilizando políticas contextuales, lógica de riesgo y datos económicos locales. Incorpora los perfiles de los candidatos en los criterios de toma de decisiones.
Legal	Recupera plantillas de contrato estándar	Revisa y marca las cláusulas en función de las políticas de la empresa, las reglas jurisdiccionales y la exposición al riesgo
Marketing	Envía correos electrónicos en función de las reglas de campaña preestablecidas	Adapta los mensajes y las ofertas de forma dinámica en función del comportamiento del cliente en tiempo real y los KPI

De la automatización a la comprensión 

Cuando su agente comprenda el significado detrás de su negocio, aplicando sus criterios comerciales (lo que importa, lo que cambia y lo que impulsa el retorno de la inversión), ya no solo está automatizando tareas estructuradas. Está permitiendo tomar decisiones que tienen sentido, en contexto, sin intervención humana. 

Esa es la diferencia. 

Sí, los agentes son fantásticos. Pero, ¿no querría uno que realmente entienda su negocio y tome decisiones de la manera en que usted lo haría?  

En Lexica, hemos estado haciendo esto con los clientes durante una decada, dando significado a los datos y ayudando a las empresas a convertir la inteligencia en acción. 

Podemos ayudarle a hacer lo mismo. Comencemos la conversación. 

Lexica es significado en acción. 

De la automatización a la inteligencia: por qué la IA semántica es el eslabón perdido de los agentes inteligentes

Imagen original del artículo de LinkedIn de Liam O'Brien.

La RPA fue solo el comienzo. Como escribió recientemente Liam O'Brien, estamos entrando en una nueva era de automatización inteligente, una en la que los agentes de IA y las plataformas sin código finalmente hacen que la automatización integral sea escalable y accesible.

Pero hay un problema persistente que amenaza la fiabilidad y confianza en este cambio: la alucinación .

La automatización basada en agentes ya no es una teoría. Ya vemos agentes de IA que pueden reservar citas, procesar documentos, responder preguntas de atención al cliente y activar flujos de trabajo en diversas herramientas. Pero si el agente malinterpreta el contexto o actúa con datos erróneos , incluso la automatización más avanzada se convierte en un problema.

Ahí es donde entra en juego la IA semántica .

Por qué el próximo salto necesita comprensión semántica

La IA tradicional se basa en el reconocimiento estadístico de patrones. Procesa grandes cantidades de datos, pero no comprende los objetivos de negocio, la lógica ni los criterios de decisión. Puede generar resultados, pero no puede explicar por qué tienen sentido, ni siquiera si lo tienen.

La IA semántica invierte el modelo. En lugar de partir de datos y esperar obtener información, empieza con inteligencia alineada con los criterios de negocio:

• ¿Qué estamos tratando de lograr?

• ¿Qué criterios definen el éxito?

• ¿Qué reglas o contexto deben guiar cada acción?
  

Ahí es donde entra en juego la IA semántica de Lexica: ofrece una automatización real basada en criterios a través de lo que Gartner llama plataformas de inteligencia de decisiones sin código (DIP), totalmente alineadas con la intención comercial.

En breve:

✅Sin código.

✅Sin alucinaciones.

✅Sin adivinanzas.

Agentes con significado, no solo acción

¿De qué sirve un agente que hace clic más rápido si hace clic en la dirección equivocada? Lo que necesitamos son agentes que actúen con intención, contexto y responsabilidad, especialmente cuando sus decisiones afectan los ingresos, las operaciones o la confianza del cliente.

Lexica crea agentes de negocio con conciencia semántica que no solo automatizan tareas, sino que automatizan las tareas adecuadas, basándose en razonamiento humano e inteligencia contextual. Estos son la próxima generación de agentes de IA: agentes neurosimbólicos.

Lo que esto significa para el futuro

Si RPA fue el modelo y los agentes de IA son la infraestructura, la IA semántica es el motor de decisiones que hace que todo funcione en conjunto.

Lo estamos viendo en acción en diferentes industrias:

• En logística, Lexica apoya de forma autónoma a los equipos de coordinación de transporte internacional para proteger los márgenes operativos en tiempo real. Ayuda a gestionar las provisiones financieras para la fluctuación de costos en un mercado cada vez más competitivo, minimizando así el riesgo en el proceso.

• En recursos humanos, se adapta a la dinámica siempre cambiante de miles de empleados, incluidos objetivos de desempeño en tiempo real y cambios organizacionales constantes.

• Y en energía, Lexica potencia todo el ecosistema eléctrico de un país para optimizar la previsión de la demanda a corto plazo y gestionar el impacto de las limitaciones o desconexiones voluntarias.

  
  

No solo automatizamos flujos de trabajo. Redefinimos cómo el software entiende su negocio.

El futuro de la automatización inteligente no se construirá sobre cajas negras. Se basará en la claridad semántica, la velocidad sin código y la inteligencia alineada con el negocio.

Cambiemos el paradigma: comencemos con el significado, no sólo con los datos.