Hasta hace poco la mayoría de empresas usaban herramientas de gestión empresarial consistentes en el clásico software de RRHH en la nube, que básicamente funciona como un simple organizador y administrador de tareas.
Sin embargo, con la llegada de la inteligencia artificial, este planteamiento de la gestión empresarial está quedando obsoleto. Y más aún con la llegada de la IA agéntica que con sus agentes, macroagentes, microagentes y sistemas de agentes orquestados está ganando cada vez más adeptos.
De la IA conversacional y generativa, a la IA agéntica
Hasta ahora, buena parte de las empresas se han limitado a usar herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT o Gemini como chatbots o consultores pasivos (con los consiguientes riesgos para la privacidad). Básicamente, para hablar con ellos (IA conversacional) y pedirles que redactaran una oferta de empleo o resumieran un currículum (IA generativa).
Pero el trabajo duro de publicar la oferta, filtrar los candidatos y agendar las entrevistas, en un SaaS tradicional, sigue dependiendo de un humano. Sin embargo, la IA agéntica llega para cambiar este paradigma.
Los agentes IA aúnan las capacidades anteriores de la IA conversacional y generativa y les añaden la posibilidad de ejecutar tareas de forma autónoma de principio a fin. Piensa en ello como una cadena de mando automatizada en la que la inteligencia artificial agéntica es el “brazo ejecutor” que opera las herramientas digitales de la empresa.
¿Qué empresas están implementando estas soluciones?
La mejor manera de saber cómo la IA agéntica está facilitando y agilizando procesos en las empresas es ver cómo la están implementando algunas empresas pioneras en el uso de esta tecnología.
Caixabank, para uso interno
CaixaBank ha integrado agentes conversacionales basados en IA generativa a través de Salesforce Agentforce en su banca digital, gestionando ya unas 6.000 conversaciones mensuales para la contratación de cerca de 40 productos financieros.
Este sistema acompaña al usuario durante casi todo el proceso, permitiendo una contratación más ágil y reservando la intervención humana para la firma final o cuando el cliente lo solicite.
Esta iniciativa forma parte del Plan Estratégico 2025-2027 del banco para acelerar la transformación digital de sus 12 millones de clientes en España. La implementación traslada la IA del entorno de pruebas a la operativa real, buscando mejorar la eficiencia interna y equilibrar la automatización con la supervisión humana en decisiones financieras clave..
Kronjop, como solución de gestión para empresas
Kronjop que ha evolucionado en muy poco tiempo, primero desde una sencilla aplicación de control horario hacía un software de RRHH completo y recientemente también como AaaS, permitiendo a las empresas usar agentes IA en cualquier departamento de la empresa.
Su iniciativa Kronjop Cowork for Small Business proporciona a las pequeñas empresas una plataforma que permite desplegar y gestionar agentes IA a escala empresarial. Su gran ventaja es que se integra por MCP (Model Context Protocol) con Claude o ChatGPT, dos herramientas que usan cada vez más empresas, y se sincroniza con las herramientas que usa la empresa como el correo electrónico, Asana o Drive. Los agentes gestionan estas integraciones y permiten manejar cualquier aplicación que use la empresa en su día a día desde una interfaz conversacional como ChatGPT, Gemini o Claude.
Además, los agentes IA de Kronjop incluyen una capa legal que se sincroniza en tiempo real con el AI Act y con las normativas de protección de datos (RGPD y Ley de Datos o Data Act que protegen datos personales y empresariales), que se une al asesoramiento legal y técnico que ofrece la empresa.
Klarna, como asistente de compras
Klarna ha integrado agentes conversacionales y herramientas de IA generativa basadas en tecnología de OpenAI en sus operaciones para redefinir tanto la experiencia de compra de sus 150 millones de clientes como su eficiencia interna.
Por un lado, la plataforma permite a los usuarios buscar y comparar productos mediante lenguaje natural. Por el otro, su asistente de atención al cliente gestiona de manera autónoma procesos como reembolsos y devoluciones en más de 35 idiomas, absorbiendo dos tercios de los chats de soporte de la compañía (el equivalente al trabajo de 700 agentes a tiempo completo) y reduciendo el tiempo de resolución de 11 a menos de dos minutos.
Esta transformación se extiende al uso interno, donde el 90 % de su plantilla emplea ChatGPT Enterprise en su día a día.
¿Cómo puede tu empresa empezar a usar IA para la gestión de personas?
Si tienes un pequeño negocio o microempresa
Lo mejor es empezar por agentes que permitan encadenar tareas sencillas pero que son imprescindibles por ley, como el control horario. Por ejemplo, un agente que sincronice los registros de tiempo (horas, descansos, turnos, permisos y vacaciones) con la gestión de nóminas y que se integre de manera automática con el software del asesor laboral (por API o por MCP).
Si tienes una pequeña o mediana empresa
Puedes empezar con los mismos agentes y escalar tu infraestructura cuando lo necesites. Por ejemplo, llegado a cierto punto, podrías empezar a orquestar y encadenar agentes: uno publica las ofertas de empleo en múltiples portales, otro analiza los candidatos por skills o grafos de habilidades, otro programa las entrevistas, etc.
A su vez, todos se pueden gestionar desde un agente orquestador para selección de personal, que a su vez se sincroniza con agentes orquestadores de otras áreas.
En grandes corporaciones y multinacionales
Las grandes empresas necesitan entornos orquestados de agentes IA que se integren con su ERP y sus soluciones de People Analytics y Business Intelligence.
Esto permite, entre muchas otras cosas, la simulación de negocio avanzada. Orquesta redes de agentes especializados (financieros, mercado, talento) bajo un agente supervisor: éste traduce una hipótesis estratégica, analiza costes y habilidades, y predice el impacto global en minutos, entregando planes de acción optimizados antes de tomar cualquier decisión.
Un comentario
El primer caso de éxito de los agentes de la IA es el desarrollo de software. Es el campo dónde más se ha avanzado y hay más métricas para comparar soluciones. Y la vez es la vanguardia para ver las tendencias y problemas. Empresas como Anthropic u OpenAI ante la salida s bolsa ta no pueden seguir gastando cantidades inmensas para simplemente aumentar potencial clientes sin retorno actual y ya cobran el consumo de tokens con su coste real lo que empuja a otros cono Github. Esto ha disparado costes en IA de empresas que han visto agotarse en semanas presupuestos del año y ahora ponen el freno, tras la insensatez inicial de premiar como muestra de innovación el uso indiscriminado de IA manifestado en consumo de tokens.
La IA agéntica al ceder más control es también más delicada, con riesgos de seguridad, que el uso de la IA como asistente supervisado para acelerar tareas bajo responsabilidad de quién la usa