Qué son los flujos de trabajo con agentes de IA

Un flujo de trabajo con agentes combina reglas fijas, decisiones de un agente y revisión humana. Un agente de inteligencia artificial (IA) usa un modelo y herramientas para decidir qué paso dar hacia un objetivo. La empresa define qué pasos puede elegir y qué acciones requieren aprobación.

Anthropic distingue los flujos con pasos definidos en código de los agentes que eligen sus propias herramientas y pasos. Un proceso de negocio puede combinar ambos. Las reglas hacen el trabajo predecible. El agente interviene cuando una excepción requiere interpretar información. Guía de Anthropic sobre agentes

Cómo elegir el tipo de flujo

Usa automatización fija cuando las entradas y las reglas son conocidas. Por ejemplo, un programa copia el número de una factura al sistema contable. La misma regla sirve cada vez.

Combina automatización y un agente cuando el proceso contiene excepciones. Una regla identifica una diferencia en una factura. El agente consulta los documentos permitidos y propone una explicación. Una persona revisa los casos que superan el límite acordado.

Un agente con más autonomía puede ayudar en tareas abiertas, como investigar proveedores. Define qué fuentes puede consultar, cuándo debe parar y quién revisará el resultado. Cada decisión adicional amplía los casos que debes probar.

Ejemplo con una factura

1. Una regla extrae el número de pedido de la factura.
2. El sistema busca el pedido y compara los importes.
3. Si los importes difieren, el agente consulta el pedido y la factura. Luego explica la diferencia con referencias a ambos.
4. Una persona decide si autoriza el pago cuando la diferencia supera el límite.
5. El sistema guarda la evidencia, la decisión y el importe autorizado.

Si el pedido no existe, el proceso deriva el caso a la persona responsable. Si los datos cambian después de la aprobación, el sistema solicita otra decisión. Aprobación humana de agentes de IA

Cómo diseñar el primer flujo

Describe el proceso actual con casos reales. Anota las entradas, la salida y la persona responsable de cada paso. Clasifica cada paso como regla, decisión del agente o aprobación humana. Da al agente acceso solo a las fuentes y acciones necesarias.

Prueba casos frecuentes y casos con errores antes del lanzamiento. Incluye documentos incompletos, fuentes contradictorias y permisos insuficientes. Guarda qué hizo el agente y qué sucedió cuando el sistema rechazó una acción. Comprueba si las personas pueden resolver las excepciones sin perder la evidencia.

La encuesta de McKinsey de 2025 reunió a 1.993 participantes. El 23 % dijo que su organización ampliaba el uso de agentes en alguna parte de la empresa. Otro 39 % indicó que hacía pruebas. Los datos describen las respuestas de esa muestra. McKinsey, encuesta sobre IA de 2025

Empieza con reglas simples si cubren el proceso. Añade un agente cuando las excepciones justifican el costo de probarlo y operarlo. Orquestación de IA