Agentes de IA en la empresa: de la guía de OpenAI a la práctica con AÓNIDES

Los agentes de IA se están convirtiendo en la nueva frontera de la automatización inteligente. Ya no hablamos solo de chatbots o asistentes virtuales, sino de sistemas capaces de tomar decisiones, ejecutar tareas complejas y coordinarse con otras herramientas empresariales.

OpenAI ha publicado recientemente un documento de 32 páginas A Practical Guide to Building Agents.

En AÓNIDES hemos analizado esta guía para extraer las claves y, sobre todo, para traducirlas a la realidad de empresas españolas que buscan eficiencia y agilidad en su día a día.

Según OpenAI, un agente es un sistema que actúa en nombre del usuario, con tres características fundamentales:

• Usa un LLM (modelo de lenguaje) para decidir pasos, detectar errores y saber cuándo ha terminado la tarea.

• Se conecta a herramientas externas (APIs, sistemas de negocio, bases de datos) de forma dinámica y modular.

• Es capaz de recuperar control humano si detecta límites, errores o riesgos.

En la práctica, esto significa que un agente de IA puede encargarse de revisar solicitudes de clientes, preparar informes financieros o coordinar procesos logísticos de forma semiautónoma.

La guía identifica tres contextos clave donde los agentes superan a las automatizaciones tradicionales:

• Decisiones complejas: por ejemplo, aprobar o rechazar una devolución teniendo en cuenta el historial de cliente.

• Normativas cambiantes: como las revisiones de seguridad o cumplimiento legal, donde mantener reglas manuales es insostenible.

• Datos no estructurados: interpretar contratos, emails o formularios en lenguaje natural.

En cambio, tareas simples y repetitivas siguen siendo más eficientes con automatizaciones convencionales.

La experiencia de OpenAI y la práctica en AÓNIDES apuntan a tres pilares fundamentales:

• Modelos: elegir el LLM adecuado según la tarea (no siempre el más caro es el mejor).

• Herramientas: APIs bien definidas que permitan al agente acceder a información fiable.

• Instrucciones claras: prompts diseñados para minimizar errores y asegurar consistencia.

Un agente puede operar solo, pero el verdadero potencial aparece cuando se orquestan varios agentes especializados:

• Un agente financiero que genera escenarios de rentabilidad.

• Un agente de datos que integra información desde Microsoft Fabric o Azure Functions.

• Un agente de comunicación que prepara resúmenes ejecutivos para la dirección.

La clave está en la coordinación (un “manager agent” que supervisa) y en contar con guardrails que aseguren control, transparencia y trazabilidad.

OpenAI subraya la importancia de incorporar “barandillas” de seguridad. En AÓNIDES lo vemos igual de crítico:

• Instrucciones que anticipen casos límite.

• Supervisión humana en tareas críticas.

• Trazabilidad completa de decisiones y acciones.

En entornos regulados (salud, finanzas, sector público) estos elementos no son opcionales, son imprescindibles.

La guía de OpenAI es un punto de partida valioso, pero creemos que para que un agente sea realmente útil debe:

• Integrarse con sistemas ya existentes (ERP, CRM, BI).

• Conectar con plataformas de automatización como Power Platform, Zapier, Make o n8n.

• Aportar valor específico al negocio, no solo ser una “demo tecnológica”.

En sectores como logística, industria o retail, ya estamos viendo cómo los agentes permiten:

• Reducir tiempos en análisis de datos operativos.

• Automatizar tareas administrativas complejas.

• Generar insights accionables en Power BI sin intervención manual.

La construcción de agentes de IA no es solo un ejercicio técnico. Requiere diseño estratégico, integración con procesos de negocio y un enfoque riguroso en seguridad y supervisión.

En AÓNIDES ayudamos a las empresas a convertir la teoría en soluciones reales, adaptadas a su contexto, sus sistemas y sus objetivos.

¿Está su empresa preparada para dar el salto a la automatización inteligente con agentes de IA?