- Un estudio global de Experian identificó que los agentes de inteligencia artificial están evolucionando de herramientas que generan respuestas a sistemas capaces de coordinar procesos, consultar distintas fuentes de información y ejecutar acciones bajo parámetros definidos.
- El 68 % de las instituciones participantes utiliza agentes de IA para apoyar procesos de evaluación crediticia mediante recomendaciones o soporte a decisiones, uno de los usos específicos analizados en la investigación.
Bogotá, Colombia. Octubre de 2026. La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa dentro de las organizaciones. Después de consolidarse como una herramienta capaz de analizar información, generar contenidos y responder consultas, comienzan a ganar protagonismo los agentes de IA, sistemas que pueden coordinar procesos y ejecutar acciones para alcanzar objetivos previamente definidos. Esta evolución está ampliando las posibilidades de automatización y transformando la manera en que las empresas operan y toman decisiones.
A diferencia de las aplicaciones tradicionales de inteligencia artificial, que generalmente entregan una respuesta a partir de una instrucción, los agentes pueden coordinar distintas actividades dentro de un mismo proceso. Por ejemplo, en una evaluación crediticia pueden apoyar la recopilación de información, contrastar datos disponibles en diferentes fuentes, identificar inconsistencias y presentar recomendaciones para facilitar el análisis de los especialistas. Su principal diferencia está en la capacidad de conectar tareas que antes requerían múltiples intervenciones y herramientas independientes.
Esta evolución comienza a reflejarse en las aplicaciones de los agentes de inteligencia artificial dentro de las organizaciones. Según el estudio global Connected Intelligence: Scaling AI with Trusted Data and Decisioning, realizado por Experian y Phronesis en 2026, el 68 % de las instituciones participantes reporta utilizar agentes de IA para apoyar a especialistas en evaluación crediticia mediante recomendaciones o soporte a la toma de decisiones.
Además, el 51 % señala su uso en procesos de evaluación de varios pasos con supervisión humana y el 49 % en la coordinación de información entre diferentes sistemas. Estos resultados muestran que los agentes de IA están encontrando aplicaciones concretas en actividades donde la velocidad de respuesta, la precisión de la información y la coordinación de procesos son determinantes. Sin embargo, también evidencian que su evolución no consiste simplemente en automatizar más tareas, sino en integrar capacidades tecnológicas que permitan actuar de manera consistente dentro de las operaciones de una organización.
De responder preguntas a coordinar procesos empresariales
Uno de los cambios más relevantes que introduce esta tecnología es la posibilidad de conectar actividades que tradicionalmente se desarrollaban de forma separada. En sectores que requieren analizar grandes volúmenes de información, como el crediticio, los agentes pueden contribuir a organizar datos, apoyar verificaciones, identificar señales de riesgo y facilitar el seguimiento de procesos que involucran diferentes áreas.
Esta capacidad adquiere especial importancia en la prevención del fraude y la gestión del riesgo crediticio, donde las organizaciones necesitan interpretar información proveniente de distintas fuentes y responder oportunamente ante nuevas señales. Los agentes pueden apoyar estas actividades al coordinar tareas y activar acciones previamente autorizadas, mientras los especialistas mantienen la supervisión sobre las decisiones que requieren mayor criterio y responsabilidad.
El interés empresarial por este modelo también se refleja en la infraestructura tecnológica. Según el mismo estudio global, el 60 % de los participantes afirma que sus organizaciones están avanzando hacia arquitecturas que permiten a los agentes de IA interactuar entre diferentes herramientas y fuentes de datos. Esta tendencia apunta hacia entornos más conectados, en los que la información, los modelos analíticos y los procesos operativos puedan funcionar de manera coordinada.
" "Los agentes de IA representan una evolución importante porque permiten coordinar acciones y apoyar procesos cada vez más complejos. Sin embargo, su adopción a escala solo será posible si las organizaciones cuentan con información confiable, mecanismos de gobernanza y capacidad para explicar cómo se toman las decisiones. La confianza seguirá siendo el elemento que determine el éxito de estas tecnologías", afirmó Alexandra López, head de producto de Experian.
El desafío de los agentes de IA: avanzar en autonomía sin perder el control
A medida que los agentes adquieren mayor capacidad para ejecutar acciones, también aumentan las exigencias sobre la calidad de los datos, la seguridad y la responsabilidad de las organizaciones. Un sistema que consulta información y genera recomendaciones plantea desafíos distintos a uno que puede interactuar con varias plataformas y activar procedimientos dentro de una operación empresarial.
Por esta razón, uno de los principales retos consiste en definir qué actividades pueden realizarse de forma automatizada, cuáles requieren autorización y en qué momentos debe intervenir una persona. Esta distinción resulta especialmente relevante en procesos sensibles, donde una decisión puede tener consecuencias directas sobre los consumidores o sobre la exposición al riesgo de una compañía.
El estudio global de Experian evidencia que la transición todavía enfrenta barreras importantes. El 41 % de los participantes identifica dificultades para integrar datos entre diferentes sistemas y otro 41 % señala limitaciones en la preparación organizacional para adoptar inteligencia artificial. Estos obstáculos adquieren mayor relevancia cuando los agentes necesitan acceder a información actualizada y coordinar acciones entre distintas plataformas.
La confianza también es un factor determinante. El estudio Cómo la innovación y la IA están transformando la inclusión crediticia en Colombia, desarrollado por DataCrédito Experian, encontró que el 47 % de los consumidores encuestados señala la falta de transparencia como una de sus principales preocupaciones frente al uso de inteligencia artificial en servicios financieros, mientras que el 41 % menciona dificultades para comprender cómo se toman las decisiones. Aunque estos resultados corresponden a la percepción de la IA en general, refuerzan la importancia de explicar su funcionamiento y establecer responsabilidades claras.
En este escenario, la supervisión humana evoluciona hacia un rol de seguimiento y validación de resultados, mientras los agentes de IA asumen tareas operativas y de análisis. Para aprovechar su potencial, las organizaciones deberán integrar estas tecnologías en procesos seguros, respaldados por información confiable y mecanismos de control que garanticen decisiones ágiles, transparentes y responsables.
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