La empresa World –cofundada por Sam Altman (CEO de OpenAI), Alex Blania y Max Novendstern– anunció el lanzamiento de AgentKit, un nuevo kit de desarrollo diseñado para introducir un mecanismo que “prueba la humanidad” de los Agentes de IA (Inteligencia Artificial), también conocida como Agentic Web.

La herramienta, presentada en fase beta, permite que los agentes autónomos de IA demuestren criptográficamente que actúan en nombre de una persona real, sin revelar su identidad. Esto se logra mediante la integración con World ID, que genera una credencial única y privada para cada usuario verificado.

Aunque AgentKit se presenta como una innovación para la Web de agentes, en realidad se construye sobre la misma base que dio origen a World, antes Worldcoin. La compañía, conocida por su polémico sistema de verificación biométrica de escaneo de iris, desarrolló World ID como una forma de probar que una persona es única y humana en Internet.

Con AgentKit esa lógica no cambia, sino que se expande. Ahora permite que Agentes de IA operen en nombre de usuarios reales utilizando esa identidad verificada. En este sentido, más que un giro tecnológico, se trata de una evolución estratégica que traslada el concepto de “prueba de humanidad” desde las personas hacia los sistemas autónomos, en un contexto donde distinguir entre humanos y Agentes se vuelve cada vez más complejo.

El lanzamiento de AgentKit responde a un desafío persistente ante la creciente demanda y uso de los Agentes de IA que a medida que interactúan, compran, reservan o ejecutan tareas en Internet, las plataformas necesitan distinguir entre acciones humanas legítimas y operaciones masivas de bots. Así, la solución de World permite delegar esa identidad verificada a un Agente, de modo que este pueda operar en sitios Web demostrando que está “respaldado por un humano real”.

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Según la compañía, la “prueba de humanidad funciona como una especie de verificación anónima que certifica que detrás de una acción hay una persona única ayudando a reducir el fraude, el spam y la manipulación automatizada”.

El sistema también busca evitar abusos en escenarios donde múltiples Agentes podrían ser desplegados por un solo usuario. Por ejemplo, plataformas de comercio, reservas o contenido podrían limitar acciones si detectan que varios Agentes provienen de una misma identidad humana.

Además, abre la puerta a nuevos modelos digitales, desde Agentes que realizan pagos y transacciones, hasta asistentes que interactúan en nombre de usuarios en servicios online, todo bajo un esquema verificable y con control humano.

Con esta iniciativa, World busca posicionarse como proveedor de la infraestructura de identidad para una nueva etapa de Internet, la de Agentes de IA.

Sin embargo, no se eliminan los posibles riesgos de esta implementación, especialmente si se considera a la empresa que está detrás de este desarrollo, que en este momento concentra el poder en sistemas de identidad, los cuales podrían convertirse en intermediarios obligatorios para validar qué es “humano” en Internet.

A esto se suma el uso de datos biométricos (como el iris) que, aunque se procesan bajo esquemas de privacidad, sigue siendo información extremadamente sensible e irreversible en caso de filtración. Por otro lado, surge un interrogante: ¿qué sucede con quienes no accedan al escaneo de estos sistemas?

Ciudad de México. La Inteligencia Artificial (IA) está transformando radicalmente el panorama de la ciberseguridad. Los adversarios ya no dependen exclusivamente de malware tradicional ni de largos procesos de infiltración.

Hoy en día, el uso de modelos de lenguaje, Agentes de IA y técnicas como prompt injection permite ejecutar ataques complejos en cuestión de segundos.

Así lo advirtió Marcos Ferreira, director de Ingeniería de CrowdStrike para América Latina, durante una conferencia dedicada al análisis de las nuevas tendencias en ciberamenazas en el Scitum 2° Foro Ejecutivo 2026.

Ferreira dijo que el llamado breakout time, que mide el tiempo que tarda un atacante en desplazarse lateralmente dentro de una red tras el acceso inicial, se ha acortado.

En el periodo más reciente, el menor tiempo registrado fue de apenas 27 segundos, una velocidad que, según el especialista, deja a las organizaciones con márgenes mínimos de reacción.

“En 27 segundos no hay tiempo real para responder. La velocidad se está convirtiendo en el principal desafío de la ciberseguridad moderna”, subrayó.

Credenciales, puerta de entrada masiva

En paralelo, el robo y la comercialización de credenciales sigue siendo el principal vector de ataque. Durante 2023, se detectó la venta de más de 1,000 millones de credenciales válidas en foros clandestinos, una cifra que supera la población total de América Latina, estimada en alrededor de 660 millones de habitantes.

Este mercado ilegal alimenta un ecosistema de ataques que aprovecha accesos legítimos para infiltrarse en infraestructuras corporativas, lo que complica su detección. Según los datos presentados por Ferreira, 82% de los ataques cibernéticos del último año se basaron en el uso de identidades reales, obtenidas de forma ilícita.

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Ferreira explicó que, aunque el robo de credenciales no es un fenómeno nuevo, la incorporación de modelos de lenguaje y agentes de IA está elevando su sofisticación, al permitir automatizar procesos de extracción, validación y explotación de accesos.

Prompt injection es la nueva brecha

Uno de los ejes centrales de la conferencia fue la vulnerabilidad de los modelos de lenguaje frente a técnicas de manipulación, especialmente el prompt injection. Este método permite forzar a un motor de IA a ejecutar instrucciones que, en condiciones normales, debería rechazar.

“Prompt injection es una técnica para lograr que el motor haga algo que no debería hacer”, explicó Ferreira.

Este tipo de ataque ya figura como la principal técnica en los principales marcos de referencia de la industria, incluyendo MITRE ATLAS y el OWASP Top 10 para modelos de lenguaje, lo cual refleja la magnitud del riesgo.

Además, el avance del uso empresarial de IA agrava el problema. De acuerdo con el especialista, 45% de los empleados reconocen utilizar herramientas de IA, muchas veces sin conocimiento ni control de sus organizaciones, lo que abre nuevas superficies de ataque.

Malware impulsado por IA

Ferreira presentó ejemplos de cómo los atacantes están incorporando Inteligencia Artificial en el desarrollo de malware. Uno de los casos es Laminghut, un software malicioso desarrollado en Python que utiliza modelos de lenguaje para interpretar instrucciones en tiempo real.

A diferencia del malware tradicional, que opera mediante comandos predefinidos, Laminghut interactúa dinámicamente con prompts, lo que le permite ejecutar acciones como reconocimiento del entorno, robo de credenciales y exfiltración de datos, adaptándose al contexto.

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Este tipo de herramientas fue utilizado en campañas vinculadas a actores estatales, particularmente en ataques asociados con Rusia contra Ucrania, lo que, según el especialista, evidencia la convergencia entre cibercrimen, espionaje y conflicto geopolítico.

Agentes de IA: el “ejército digital” del atacante

Uno de los cambios estructurales más relevantes en materia de ciberseguridad es el uso de Agentes de Inteligencia Artificial que operan en paralelo, replicando la lógica de un equipo humano altamente especializado.

En este esquema, diferentes agentes pueden ejecutar tareas simultáneas: reconocimiento, escalamiento de privilegios, movimiento lateral, extracción de información y persistencia. Esta orquestación automatizada explica, en gran medida, la reducción drástica del tiempo necesario para comprometer una red.

“Antes, un atacante dependía de su propia experiencia. Hoy puede generar un ejército de agentes con distintas habilidades, actuando en paralelo”, señaló el ejecutivo de CrowdStrike, la empresa de ciberseguridad que en 2024 presentó un fallo tecnológico que afectó a millones de usuarios e industrias enteras que utilizan Windows.

América Latina necesita invertir

Si bien el avance tecnológico es clave, Ferreira enfatizó que el mayor reto para América Latina es abordar las brechas estructurales en visibilidad, monitoreo, protección en tiempo real y gobierno de accesos, que amplifican el impacto de los ataques.

El especialista subrayó que muchas organizaciones todavía operan con puntos ciegos críticos, pues carecen de esquemas integrales de protección que contemplen la velocidad y automatización que hoy caracteriza al cibercrimen.

Mistral AI y Ericsson anunciaron que llevarán la Inteligencia Artificial (IA) más avanzada al mundo de las telecomunicaciones con agentes inteligentes.

Ericsson señaló que el objetivo es hacer que las redes sean más inteligentes, eficientes y, sobre todo, más confiables.

Esta alianza combina la capacidad de Mistral AI para personalizar modelos de IA con la vasta experiencia de Ericsson en investigación y desarrollo de redes.

El trabajo conjunto se enfocará en proyectos de gran impacto, como la automatización de la traducción de código antiguo, el desarrollo asistido por IA para la futura tecnología 6G, y la creación de “Agentes de IA” personalizados para automatizar tareas complejas dentro de la división de Redes de Ericsson.

Explicaron que investigarán y desarrollarán conjuntamente estos Agentes de IA, adaptándolos a los datos y entornos de ingeniería específicos de Ericsson. Esto permitirá que los datos estén más cerca de la IA, lo que se traducirá en una toma de decisiones más rápida en el desarrollo y la implementación de productos.

Con esta asociación buscan establecer nuevos estándares para infraestructuras de telecomunicaciones que sean seguras, rápidas y resistentes, asegurando que la innovación en IA esté perfectamente alineada con las exigencias de las redes de nivel operador.

“Esta alianza con Ericsson no se trata sólo de aplicar la IA a las telecomunicaciones, sino de transformar las redes desde cero. Al combinar nuestros modelos de vanguardia con la inigualable experiencia de Ericsson en radio, Nube y sistemas de nivel operador, estamos personalizando modelos con un profundo conocimiento del sector y acelerando la modernización.

“Juntos, estamos estableciendo un nuevo estándar para lo que la IA puede lograr en las telecomunicaciones: redes más resilientes, con mayor capacidad de respuesta y preparadas para el futuro de la conectividad”, comentó Marjorie Janiewicz, directora de Ingresos de Mistral AI.

Por su parte, Dag Lindbo, director de IA y Tecnologías Emergentes del Área de Negocios de Redes de Ericsson, afirmó que en su compañía la IA para redes se centra en la precisión, no en la exageración. 

“Con Mistral AI, aplicamos modelos avanzados donde más importan. Desde acelerar la migración de código hasta fundamentar la investigación sobre 6G y desarrollar Agentes de IA fiables, esta colaboración nos ayuda a optimizar la rentabilidad para los clientes, a la vez que reforzamos el rendimiento y la resiliencia en toda la red”, añadió el directivo.

Anthropic, empresa enfocada en el desarrollo de modelos de Inteligencia Artificial (IA), e Infosys, consultora de tecnología, anunciaron una colaboración estratégica para desarrollar y entregar soluciones empresariales de IA avanzada en sectores altamente regulados, incluyendo telecomunicaciones, servicios financieros, manufactura y desarrollo de software.

En comunicados por separado, ambas empresas explicaron que la colaboración integra los modelos Claude de Anthropic, incluido Claude Code, con Infosys Topaz, un conjunto de servicios, soluciones y plataformas que utilizan tecnologías de IA Generativa y Agéntica. Esta integración permitirá a las empresas acelerar el desarrollo de software y adoptar IA con la gobernanza y transparencia que las industrias reguladas requieren.

“Existe una gran brecha entre un modelo de IA que funciona en una demostración y uno que funciona en una industria regulada. Para cerrar esa brecha, se necesita experiencia en el dominio. Infosys tiene exactamente ese tipo de experiencia en industrias importantes: telecomunicaciones, servicios financieros y manufactura”, afirmó Dario Amodei, CEO y cofundador de Anthropic.

Un componente central de esta alianza es el desarrollo de Agentes, los cuales estarán basados en herramientas como el Claude Agent SDK. La promesa del sector tecnológico es que los Agentes no se limitan a la respuesta de preguntas, sino que puedan realizar tareas complejas de forma autónoma, como procesar reclamaciones, generar y probar código, o gestionar revisiones de cumplimiento normativo.

Ambas compañías identifican al sector de telecomunicaciones como una de las oportunidades para el uso de Agentes de IA, donde estos podrán ayudar a las proveedores de servicios a modernizar las operaciones de red, simplificar la gestión del ciclo de vida del cliente y mejorar la prestación de servicios en una de las industrias más complejas y reguladas del mundo.

En el caso del sector financiero, según Infosys, los Agentes facilitarán la detección y evaluación de riesgos más rápida, automatizarán informes de cumplimiento y entregarán interacciones personalizadas con clientes, como asesoramiento financiero adaptado al historial completo de cuentas y condiciones del mercado.

Para manufactura e ingeniería, se espera que Claude acelere el diseño y simulación de productos, reduciendo los plazos de I+D y permitiendo a los ingenieros probar más iteraciones antes de la producción.

Y en el desarrollo de software, los equipos utilizarán Claude Code para escribir, probar y depurar código, ayudando a los desarrolladores a avanzar más rápido desde el diseño hasta la producción.

Oracle anunció la expansión de las capacidades empresariales de Oracle Fusion Cloud Applications, mediante la introducción de un conjunto de nuevas funciones y Agentes de Inteligencia Artificial (IA) diseñados para automatizar flujos de trabajo, acelerar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia operativa.

Las nuevas soluciones presentadas por la compañía abarcan desde la mejora de las capacidades de fabricación de procesos en la Nube SCM, con un mayor control de producción y trazabilidad, hasta el lanzamiento de nuevos Agentes de IA basados en roles que transforman los procesos de gestión de la cadena de suministro, marketing, ventas y servicios al cliente en flujos de trabajo proactivos e inteligentes.

Mejores capacidades de fabricación de procesos en la Nube SCM

Oracle Fusion Cloud Supply Chain & Manufacturing (SCM) recibió nuevas funcionalidades para ayudar a las organizaciones que producen bienes mediante la mezcla de ingredientes –como empresas en segmentos de alimentos y bebidas o productos químicos– a mejorar el control de producción, la calidad y el cumplimiento normativo.

Oracle espera que estas nuevas capacidades ayuden a los fabricantes a mantener una calidad constante a escala y adaptar la producción en tiempo real, cumplir con los requisitos reglamentarios y mantener la trazabilidad completa en todas las operaciones a través de la Nube.

Algunas de sus características incluyen la gestión de recetas y rendimiento, que permite la sincronización de fórmulas, recetas y lotes con escenarios hipotéticos asistidos por IA, así como modelado del rendimiento operativo para rastrear pérdidas de proceso y cantidades de lotes. Respecto a la gestión de lotes, ahora SCM permite también definir el rango de tamaño para la selección automática de recetas y seguimiento de entradas y salidas intermedias.

SCM puede ahora secuenciar materiales dentro de las operaciones, recuperar coproductos y subproductos; además de que ofrece trazabilidad de materiales, con conversiones de unidades de medida específicas para cada lote, captura de grado de lote, prevención de lotes caducados y cálculo automatizado de la caducidad del producto según la vida útil de los ingredientes.

Agentes de IA para marketing, ventas y servicios

La actualización de Oracle Fusion Cloud Applications incluye también el lanzamiento de nuevos Agentes de IA basados ​​en roles para ayudar a las organizaciones a automatizar y mejorar los procesos de experiencia del cliente en las funciones de marketing, ventas y servicios. Estos Agentes de IA son prediseñados e integrados en la plataforma sin coste adicional.

En general, los nuevos Agentes de IA para segmentos de ventas y mercadeo buscarán acelerar procesos mediante el análisis de datos unificados, la automatización de tareas y la entrega de información predictiva.

Los Agentes de marketing incluyen agentes de Planificación de programas, Resumen del programa, Orquestación del programa, Grupo de compras, Información del cliente, Análisis de audiencia, Redacción de textos publicitarios y Selector de imágenes para optimizar la ejecución y la segmentación de campañas.

Por su parte, los Agentes de ventas atienden funciones como Información de contacto, Generación de presupuestos, Renovación y Mi territorio para ayudar a los vendedores a priorizar el alcance, acelerar la elaboración de presupuestos e identificar oportunidades de expansión.

En tanto, los Agentes de servicio incluyen capacidades como Programación de órdenes de trabajo, Autoservicio del cliente y Procesamiento de archivos adjuntos para mejorar las tasas de resolución a la primera y la eficiencia de la atención al cliente.

Oracle señala que los clientes y socios también pueden crear agentes de IA personalizados con AI Agent Studio para Fusion Applications.

Oracle lanza agentes de IA para la gestión de la cadena de suministro

Para el área de la cadena de suministro, Oracle presentó Agentes adicionales que buscan automatizar los flujos de trabajo, acelerar la toma de decisiones y mejorar la eficiencia operativa en las áreas de planificación, compras, fabricación, mantenimiento y logística. La plataforma contará con Agentes de IA prediseñados, disponibles sin coste adicional, ejecutados a través de Oracle Cloud Infrastructure.

Los Agentes de Planificación y Adquisiciones incluyen: Agente de Ciclo de Planificación (automatiza la coordinación de tareas), Agente de Reemplazo de Componentes (automatiza los reemplazos de componentes), Agente de Expresión de Medidas de Planificación (crea medidas de planificación e indicadores clave de rendimiento) y Agente de Abastecimiento Autónomo (ejecuta licitaciones competitivas).

Habrá también disponibilidad de Agentes para tareas específicas como mantenimiento y fabricación que incluyen: Asesor de Estimación de Costos de Órdenes de Trabajo de Mantenimiento (estima costos), Agente de Envío de Procesamiento Externo (optimiza los envíos a proveedores), Agente de Asignación de Tareas de Inventario (asigna tareas de almacén automáticamente) y Agente Asesor de Antigüedad de Inventario (identifica el inventario de baja rotación).

Además, los Agentes de Logística y Gestión de Pedidos incluyen un Agente Asesor de Investigación de Ondas (resuelve problemas de almacén), Asistente de Gestión de Tareas (prioriza los pedidos en riesgo), Agente Conversor de Órdenes de Compra a Órdenes de Venta (extrae datos de archivos PDF y crea pedidos), Agente de Configuración de Productos (automatiza la configuración de productos) y Agente Asesor de Piezas de Servicio (identifica las piezas correctas para el servicio).

Telefónica reveló que trabajará en conjunto con Nokia para explorar el uso de Agentes de Inteligencia Artificial (IA) que permita acelerar la adopción de APIs (interfaces de programación de aplicación) de red y que puedan integrarse al proyecto Open Gateway impulsado por la GSMA.

La colaboración entre la telefónica y el fabricante se centrará en probar dos protocolos emergentes de IA: Agent-to-Agent Protocol (A2A) y Model Context Protocol (MCP). El protocolo A2A permite que múltiples Agentes de IA coordinen flujos de trabajo complejos mediante el descubrimiento, comunicación y colaboración dinámica, mientras que MCP estandariza cómo los sistemas de IA acceden a herramientas y datos externos de manera coherente y segura.

Estos protocolos se integrarían a la iniciativa Open Gateway de la GSMA, que promueve APIs de red abiertas e interoperables para apoyar la innovación en la industria de las telecomunicaciones. Por su parte, los Agentes se han introducido como la nueva etapa de la IA, con promesas de dotar de autonomía a la operación de múltiples industrias.

En ese sentido, Telefónica y Nokia esperan que el uso de estos protocolos permita agilizar el proceso de exponer y consumir las APIs de red. Ambas compañías explican que su colaboración ayudará a definir cómo la IA puede transformar la red para habilitar nuevos modelos de monetización, y cómo se adoptará la economía de Agentes en los próximos años.

El primer desarrollo se realizó con el ensayo de un agente de prevención de fraude bancario en el banco de pruebas de Telefónica. En este entorno, se implementó un servidor MCP proporcionado por la Network Exposure Platform de Nokia para exponer las APIs de red y otros recursos que benefician a la aplicación de prevención de fraude bancario, como SIM Swap, Device Swap y otros. La plataforma de Network as Code de Nokia agrega estas capacidades de Telefónica para facilitar la exposición a los desarrolladores de aplicaciones del banco en formato A2A.

“Al combinar protocolos de IA con la Network Exposure Platform y Network as Code, permitimos un acceso seguro y consistente a las capacidades de la red y permitimos que los Agentes de IA coordinen flujos de trabajo complejos, de extremo a extremo. El resultado es una experiencia práctica y amigable para los desarrolladores, que acerca nuestra industria un paso más hacia un ecosistema de monetización impulsado por Agentes”, señala Shkumbin Hamiti, head of Network Monetization Platform en Nokia.

Este sería uno de los primeros casos de uso a ser probados entre ambas compañías. Los aprendizajes serán compartidos con el resto del sector para fomentar la estandarización y acelerar el crecimiento del ecosistema.

“Telefónica está comprometida con el impulso de la innovación abierta en la exposición y automatización de las redes. Al trabajar con Nokia para probar estos protocolos avanzados de IA, estamos sentando las bases para una adopción más rápida y escalable de las APIs de red. Estar preparados para exponer Agentes de IA es clave para seguir monetizando nuestras capacidades”, indica Cayetano Carbajo, director de Core, Transporte y Ecosistema en CTIO, Telefónica.

OpenAI lanzó Frontier, una nueva plataforma diseñada para ayudar a las empresas a crear, implementar y gestionar Agentes de Inteligencia Artificial (IA) que pueden ejecutar tareas complejas en el mundo real.

La compañía liderada por Sam Altman explicó que esta herramienta llega en un momento en que la IA está transformando la forma de trabajar, pues 75% de los empleados de empresas afirman que la IA les ha permitido realizar tareas que antes no podían.

El objetivo de Frontier es facilitar que las compañías pasen de hablar de la IA a implementarla de forma significativa en todos sus departamentos.

OpenAI aseguró que la necesidad de una plataforma como Frontier surge porque, a pesar de la capacidad de los modelos de IA, muchas empresas luchan por implementar Agentes a gran escala.

Esta brecha de oportunidades se debe a que los Agentes suelen estar aislados, careciendo del contexto y la gobernanza necesarios para un trabajo efectivo. La compañía explicó que la fragmentación de sistemas entre Nubes y aplicaciones empresariales agrava este problema, haciendo que cada nuevo agente añada complejidad en lugar de reducirla.

“La IA ha hecho más visible y, en muchos casos, más aguda la fragmentación. Ahora se están desplegando agentes en todas partes, y cada uno está aislado en lo que puede ver y hacer. Cada nuevo Agente puede acabar añadiendo complejidad en lugar de ayudar, porque no tiene el contexto suficiente para realizar bien su trabajo”, explicó OpenAI.

Detalló que Frontier dota a los agentes de las mismas habilidades que necesitan los empleados humanos para tener éxito. Esto incluye acceso a contexto compartido, procesos de incorporación, aprendizaje práctico con retroalimentación, y permisos y límites claros.

En esencia, la nueva plataforma ofrece un enfoque integral para la gestión de Agentes. Además, OpenAI calificó como ventaja clave que Frontier se integra con los sistemas, datos e IA ya existentes en la empresa, sin forzar una reestructuración de plataformas o el abandono de Agentes ya implementados.

Y aunque Frontier fue presentado recientemente, algunas empresas ya lo utilizaron de manera previa. Por ejemplo, un fabricante logró reducir el trabajo de optimización de la producción de seis semanas a sólo un día, y una empresa de inversión global implementó Agentes para que sus vendedores pudieran dedicar más del 90% de su tiempo a los clientes.

Otro ejemplo es el de un productor de energía que incluso logró aumentar su producción en hasta 5%, lo que representa miles de millones de dólares en ingresos adicionales.

OpenAI afirmó que compañías como HP, Uber, Oracle, BBVA y T-Mobile se encuentran entre las primeras en adoptar o probar el enfoque de Frontier para sus trabajos más valiosos de IA.

Como parte de la integración de la Inteligencia Artificial (IA) a los procesos de productividad de las industrias, Amazon Web Services (AWS) apunta a los Agentes como la solución que permitirá a millones de empresas, incluidas pequeñas y medianas, automatizar procesos o resolver problemas complejos. Para este objetivo, la compañía de Nube se ha enfocado en la introducción de herramientas que facilitan el desarrollo de soluciones agénticas, en periodos tan cortos como 48 horas.

“Nos encontramos en un momento histórico excepcional en el que podemos empezar a abordar problemas que han existido durante mucho tiempo porque eran difíciles de resolver. A menudo contratábamos a más personas para intentar resolverlos. Ahora, Agentic y algunas de las soluciones que hemos adoptado permiten sentar las bases que facilitan la creación de Agentes capaces de razonar, planificar y actuar”, señaló Ben Schreiner, Head of AI and Data Strategy en AWS.

El directivo señala que la principal diferencia con la IA Generativa radica en que los Agentes podrán asumir flujos de trabajo que antes eran excesivamente manuales o consumían mucho tiempo. Esto se traducirá en un ahorro de tiempo y un retorno de la inversión para las empresas, lo que apotará un valor tangible a sus negocios. En algunos casos, son este tipo de procesos los que incluso representan un obstáculo para las empresas, especialmente las pymes.

“Creemos que la implementación correcta de Agentes, de forma segura y escalable con el negocio, permitirá a muchas empresas crecer más allá de esas limitaciones, ya que estas se condicionaban a contratar suficiente personal y contar con suficientes ubicaciones. Por lo tanto, si se logra que los Agentes liberen al personal para que pueda hacer más, se puede crecer más allá de esos límites iniciales”, afirmó en una conversación con medios.

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Durante el pasado re:Invent, el evento anual de la compañía celebrado en Las Vegas, AWS liberó algunas nuevas herramientas que buscan facilitar la creación de Agentes, tales como una actualización de modelos Amazon Bedrock, nuevas herramientas para su despliegue mediante AgentCore, así como plataformas de programación y generación de código como Kiro y Strands Agents SDK. Estas soluciones permiten construir, orquestar y monitorear flujos de trabajo autónomos.

Todas estas soluciones fueron desarrolladas no sólo para el mercado, sino también para el uso interno de Amazon, por lo que pueden atender los requerimientos a escala de grandes corporativos. Al mismo tiempo, Schreiner destacó sus características de gobernanza y de seguridad de datos, al contar con herramientas para definir parámetros claros sobre qué datos, plataformas o aplicaciones el Agente tendrá permiso de acceder.

Esta es una tecnología que por primera vez tendrá el potencial de impactar en todas las industrias y todas las áreas y departamentos dentro de las empresas, las cuales podrán tener al alcance nuevas capacidades impulsadas por IA.

“Este es un momento clave para el liderazgo de toda empresa. Los líderes deben decidir cómo se utilizará la IA para impulsar el crecimiento de la empresa, independientemente de su sector (…). Sin embargo, se requiere la comunicación entre las diferentes funciones para determinar qué hacer y cómo hacerlo”, explicó.

En general, Schreiner ofreció tres recomendaciones para que las empresas puedan aprovechar este momento:

1. Priorizar la solución del problema: las empresas deben dedicar tiempo y recursos para resolver el problema principal y así maximizar el valor de la IA.
2. Buscar un socio: se recomienda colaborar con un socio experto que pueda ayudar a resolver el problema de manera rápida y eficiente.
3. Priorizar los datos necesarios: en lugar de intentar abordar todos los datos, las empresas deben trabajar a la inversa, identificando el problema a resolver y luego enfocándose sólo en los datos específicos y de mayor valor necesarios para esa solución. Esto asegura un uso más eficiente y efectivo del tiempo y los recursos.

Acercando soluciones agénticas a las industrias

La primera experiencia agéntica para múltiples empresas, especialmente pymes, provendrá principalmente del software que ya utilizan (CRM, inventario, personal), cuyos desarrolladores buscarán integrar estas nuevas capacidades de IA.

No obstante, Schreiner estima que las empresas aún se enfrentan a desafíos como la desconexión entre los múltiples programas de las pymes, así como la falta de habilidades técnicas, lo que ofrece una gran oportunidad para AWS en áreas como el desarrollo y la orquestación.

Al respecto, las oficinas de Amazon en México realizaron un hackatón con el que buscaron demostrar que cualquiera, ya sea que tuviera conocimientos en programación o no, podría desarrollar Agentes. Manuel Purón, head of Solutions Architecture en AWS México, explicó que la intención de este reto fue contar con soluciones que pudieran ser comercializadas a través de diferentes industrias como finanzas, salud, programación, manufactura o menudeo.

Los Agentes se desarrollaron bajo la misma metodología que utiliza Amazon para cualquiera de sus productos: seleccionar un problema puntual a resolver e imaginar cómo se vería un producto final que es presentado ante la prensa. Según Purón, el tiempo de desarrollo de estos Agentes fue en un periodo de 48 horas.

Urbanmotions, por ejemplo, es un asistente multiagente para concesionarias automotrices con capacidades para manejar el inventario y oportunidades de ventas. Este asistente puede resolver preguntas como ofrecer características de automóviles o ayudar a los empleados para obtener información sobre el estado de la entrega de pedidos.

Otra solución presentada fue Arch Magnet, un Agente que facilita la configuración de servicios en la Nube a partir de fotografías de diagramas dibujados a mano. Los diagramas sobre la arquitectura de un aplicación se pueden realizar en un pizarrón, a partir de lo cual el Agente genera códigos para su implementación. La solución estaría actualmente pensada para prototipos o aplicaciones de uso interno.

Esta solución tiene la capacidad de no sólo generar código, sino de ofrecer recomendaciones y correcciones respecto al diagrama propuesto, lo que podría acelerar el desarrollo de aplicaciones empresariales.

Energy AI Optimizer, por su parte, se programó como un Agente para el acceso a datos del suministro eléctrico, con capacidades de analítica y pronósticos de producción y demanda, además de acceso a datos específicos sobre fuentes de energía instaladas o variaciones climáticas que pudieran afectar el suministro eléctrico.

Otras ofertas presentadas incluían un Agente para el manejo de robots en un piso de manufactura, un concierge para la planificación de viajes y un asistente para el manejo de las finanzas personales.

Google Cloud ha revelado nuevas funcionalidades para Gemini Enterprise que permitirán integrar más capacidades de comercio electrónico impulsadas por Inteligencia Artificial (IA), con lo que la compañía se suma a la tendencia llamada “comercio agéntico“. Las nuevas características integradas a su asistente de IA incluyen desde interfaces para completar procesos de compra con importantes marcas minoristas, hasta procesos de atención al cliente directamente en la aplicación.

Durante la conferencia anual National Retail Federation (NRF), Google anunció el lanzamiento de Gemini Enterprise para Experiencia del Cliente (CX), una nueva plataforma que agrupa las experiencias de compra y servicio al cliente en una única solución. La plataforma introduce Agentes preconfigurados que pueden implementarse en cuestión de días, capaces de gestionar todo el ciclo de vida del cliente.

La compañía asegura que estos agentes son mucho más que simples chatbots que responden preguntas: pueden planificar, razonar y actuar de forma independiente, bajo la supervisión de la marca.

Este Agente de Compras funciona como un concierge digital, con características como capacidades de procesamiento multimodal de texto, voz e imágenes, capacidad para construir carritos de compra de forma autónoma y un sistema mejorado de pedidos de alimentos con sincronización de un menú en tiempo real.

Por ejemplo, la pizzería Papa Johns usa estas nuevas características de Gemini para atender pedidos en lenguaje natural en dispositivos móviles, quioscos y sistemas en automóviles con ventas adicionales inteligentes.

Otros importantes minoristas como Kroger, Lowe’s y Woolworths ya están implementando Gemini Enterprise for CX para mejorar la experiencia de sus clientes.

Junto con estas nuevas capacidades agénticas, la compañía también integra Customer Experience Agent Studio como una nueva herramienta que permite a las empresas escalar la resolución de problemas 24/7, proporcionar orientación impulsada por IA a representantes humanos y ofrecer garantía de calidad en tiempo real

“Creemos que Gemini Enterprise for CX es el próximo gran hito hacia la conversión de la navegación pasiva en una experiencia activa: ofrecer experiencias de compra verdaderamente personalizadas que hagan que los consumidores sientan que cada interacción fue diseñada sólo para ellos, sin importar dónde comiencen sus recorridos”, señala en un comunicado.

Además, Google anunció Business Agent, un Agente que permite a consumidores chatear con marcas, directamente en el conocido Buscador de la empresa. Según Google, este Agente actúa como un vendedor virtual que puede responder preguntas sobre productos con la voz de una marca.

Business Agent estará disponible con minoristas como Anker, Lowe’s, Michael’s, Poshmark, Reebok, entre otros, en Estados Unidos. Los minoristas estadounidenses elegibles pueden optar por activar y personalizar este agente de marca en Merchant Center.

Adicionalmente, la compañía presentó la nueva funcionalidad Ofertas Directas, actualmente en fase piloto, que buscará aprovechar el interés de los compradores por artículos específicos y lograr la venta mediante la presentación de ofertas especiales. Esta funcionalidad, disponible en Google Ads, permite a los anunciantes presentar ofertas exclusivas para compradores que están listos para comprar, como un descuento único del 20%, directamente en el Modo IA.

Microsoft anunció dos relevantes capacidades en su plataforma Copilot, con el propósito de acelerar la integración de funcionalidades de Inteligencia Artificial a los procesos de compra en línea. La compañía anunció la integración de Copilot Checkout y Brand Agents, diseñadas para cerrar la brecha entre el descubrimiento de productos y la compra final, mediante el uso de las capacidades de conversación del asistente.

Copilot Checkout permite a los usuarios completar transacciones directamente dentro de la interfaz de Copilot, eliminando la necesidad de redirecciones a sitios externos. Esta integración mantiene a los comerciantes como titulares de registro de las transacciones, preservando su relación directa con los clientes y el control sobre los datos de ventas.

Según Microsoft, los resultados preliminares son prometedores: las interacciones que incluyen Copilot han mostrado un incremento del 53% en compras dentro de los 30 minutos posteriores a la interacción, en comparación con las experiencias sin Copilot. Más aún, la compañía afirma que cuando existe intención de compra, las conversiones son 194% más probables.

Microsoft explica que Checkout permite la comparación rápida de productos, la pregunta sobre el valor y la decisión de compra. Por ejemplo, cuando un usuario está a punto de tener una fiesta y pide recomendaciones sobre vestidos. 

Copilot Checkout está comenzando a implementarse en Estados Unidos mediante la página Copilot.com, con activación de socios en PayPal, Shopify y Stripe, a la espera de que más minoristas se sumen a lo largo del mes.

PayPal anunció que potenciará el inventario de comercios en superficie, el pago de marca, el pago como invitado y los pagos con tarjeta de crédito. Stripe también funcionará como una interfaz de pago para comercios y usuarios.

Además, Stripe apoyará a Microsoft para atraer a más comercios mediante la integración de Agentic Commerce Suite, una solución que ayuda a las empresas a hacer que los Agentes de IA puedan descubrir sus productos, gestionar la finalización de la compra, la protección contra el fraude y los pagos a través de una única integración.

Agentes como embajadores de marca

Por otro lado, Microsoft introdujo Brand Agents, nueva funcionalidad en Copilot que permitirá a las empresas implementar asistentes de IA que se comunican con la voz y estándares distintivos de cada marca. Estos Agentes pueden desplegarse en cuestión de horas y están diseñados para convertir consultas cotidianas en conversaciones significativas que guían a los compradores hacia decisiones de compra informadas.

Según explica Microsoft en un comunicado, los Agentes trabajarán de manera similar a los dependientes en tiendas, que no obligan a los clientes a ir directamente a la caja. Los Agentes de marca no obligan a los clientes a pasar por menús ni filtros; en su lugar, se conectan con los compradores donde están, ayudándolos a explorar y motivándolos intencionalmente a comprar.

Los Agentes de Marca ofrecen tres funciones clave para mejorar la experiencia de compra: mantener conversaciones intuitivas, guiando al cliente con preguntas y comparaciones de productos; proporcionar asistencia y orientación sobre productos, respondiendo preguntas de último momento y facilitando el proceso de compra; y fomentar la venta adicional y cruzada al sugerir productos complementarios o reposiciones basados en el historial y el catálogo.