Que son los agentes de IA? Document, Workflow y Knowledge Agents
Los agentes de IA son componentes especializados que ejecutan tareas empresariales de forma autonoma. Tres tipos, diferencias con chatbots y RPA.
Que es un agente de IA?
Un agente de IA es un componente de software especializado que, basandose en modelos de lenguaje grandes (LLMs), ejecuta tareas empresariales de forma autonoma. A diferencia de un chatbot, que responde preguntas, un agente ejecuta acciones: lee un documento, evalua su contenido, toma una decision y lanza una accion en un sistema objetivo.
Los agentes de IA en el contexto corporativo no actuan libremente. Operan dentro de limites definidos: conjuntos de reglas, ambitos de validez, umbrales de confianza, reglas de escalado. Cada decision del agente es transparente y auditable.
La base de un agente de IA es un modelo de lenguaje: Claude, ChatGPT, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek o gpt-oss. El modelo proporciona la comprension del lenguaje. El agente aporta la logica de negocio, la integracion de sistemas y la governance.
Delimitacion: agente de IA vs. chatbot vs. RPA
Estos tres conceptos se confunden con frecuencia. Resuelven problemas diferentes.
Chatbot: Un chatbot responde preguntas en lenguaje natural. No tiene capacidad de accion. Cuando un empleado pregunta “Cuantos dias de vacaciones me quedan?”, el chatbot responde. No reserva vacaciones, no verifica reglas, no genera un Audit Trail.
RPA (Robotic Process Automation): RPA automatiza tareas repetitivas basadas en reglas a traves de interfaces de usuario. Un bot de RPA navega por SAP, copia datos de A a B, rellena formularios. RPA no entiende lenguaje. Cuando el formulario cambia, el bot se rompe.
Agente de IA: Un agente de IA entiende contexto, interpreta datos no estructurados y toma decisiones. Lee una factura, independientemente del formato, comprende su contenido, aplica conjuntos de reglas y genera una propuesta de contabilizacion. Cuando el formato de la factura cambia, el agente sigue funcionando porque entiende el contenido, no reconoce el diseno.
| Propiedad | Chatbot | RPA | Agente de IA |
|---|---|---|---|
| Comprension del lenguaje | Si | No | Si |
| Capacidad de accion | No | Si (basada en reglas) | Si (basada en contexto) |
| Datos no estructurados | Si | No | Si |
| Governance/Auditoria | No | Parcialmente | Si (mediante Decision Layer) |
| Integracion de sistemas | Superficial | Via UI | Via API/Integration Layer |
| Adaptacion a cambios | Cambiar prompt | Reprogramar bot | El agente aprende el contexto |
Tres tipos de agentes de IA en la empresa
En la arquitectura de Gosign existen tres tipos de agentes. Cada tipo tiene un ambito de tareas definido y opera dentro de los limites que establece el Decision Layer.
Document Agents
Los Document Agents leen, comprenden y procesan documentos. Facturas, partes de baja, contratos, certificados, justificantes, notas de credito.
La diferencia clave frente a OCR o reconocimiento de plantillas: los Document Agents tienen autentica comprension del lenguaje. No reconocen campos en posiciones determinadas de una pagina, sino que entienden el contenido del documento. Una factura en formato PDF, como imagen escaneada o como adjunto de correo: el Document Agent comprende las tres.
Un Document Agent para procesamiento contable lee una factura entrante y extrae: emisor, importe, descripcion del servicio, fecha, tipo impositivo, datos bancarios. Genera un conjunto de datos estructurado que se transfiere al Decision Layer.
Los Document Agents no trabajan aislados. Son el punto de entrada de un workflow: tras la lectura del documento, toma el relevo el Workflow Agent.
Workflow Agents
Los Workflow Agents orquestan procesos entre sistemas. Coordinan el flujo entre Document Agent, Decision Layer y sistema objetivo.
Un Workflow Agent para el procesamiento de facturas coordina: el Document Agent lee la factura -> el Decision Layer verifica la propuesta de contabilizacion -> con alta confianza, la contabilizacion va al sistema objetivo -> con baja confianza, se escala al responsable -> tras la aprobacion, se finaliza la contabilizacion -> todo el proceso queda documentado en el Audit Trail.
Los Workflow Agents gestionan tambien las excepciones: Que ocurre si el sistema objetivo no esta disponible? Que ocurre ante un timeout? Que ocurre si el responsable no responde? El Workflow Agent tiene reglas de escalado, mecanismos de reintento y logica de timeout.
La orquestacion de workflow se ejecuta mediante n8n o Camunda, segun la complejidad y los requisitos de compliance del cliente. Los workflows son representables visualmente, versionados y ajustables sin programacion.
Knowledge Agents
Los Knowledge Agents proporcionan respuestas contextuales desde el conocimiento corporativo. Acuerdos de empresa, directrices, convenios colectivos, reglas de compliance, politicas internas.
La diferencia frente a un buscador: un Knowledge Agent entiende la pregunta, busca en el contexto relevante y entrega una respuesta con referencia a la fuente y version de la norma. Cuando un responsable pregunta “Se aplica el complemento de nocturnidad tambien a trabajadores a tiempo parcial del convenio regional?”, el Knowledge Agent entrega la respuesta con referencia al acuerdo de empresa vigente en su version actual.
Los Knowledge Agents utilizan RAG (Retrieval Augmented Generation): el conocimiento corporativo se indexa en una base de datos vectorial. El agente busca los pasajes relevantes y genera una respuesta basada en esas fuentes, no en su entrenamiento.
Cada respuesta contiene: la fuente, la version de la norma, la fecha de validez. Sin alucinaciones, sin referencias inventadas a normativas.
Como interactuan los agentes de IA en la arquitectura corporativa
Los tres tipos de agentes no funcionan aislados. En una implementacion corporativa tipica, el Workflow Agent orquesta el proceso completo y delega en Document y Knowledge Agents especializados.
Un ejemplo de administracion de personal: Llega un parte de baja medica (correo con adjunto PDF). El Document Agent lee el parte y extrae: empleado, periodo, certificado medico, certificado de continuacion. El Knowledge Agent verifica: Que reglas aplican a este empleado? Convenio colectivo, acuerdo de empresa, acuerdos adicionales individuales. El Decision Layer evalua: Esta correctamente calculada la continuacion salarial? Se cumplen los plazos? El Workflow Agent coordina todo el flujo y asegura que todos los sistemas se actualicen.
Cada agente tiene su ambito de tareas definido. Ningun agente “decide” solo sobre procesos criticos de negocio. El Decision Layer se situa entre el agente y el sistema objetivo y garantiza la governance.
Agnosticismo de modelo: el agente no es el modelo
Una confusion frecuente: el agente no es el modelo de lenguaje. El modelo (Claude, ChatGPT, Llama) proporciona la comprension del lenguaje. El agente aporta la logica de negocio, la integracion de sistemas, la governance.
En la arquitectura de Gosign, la capa de modelo es intercambiable. Cuando aparece un nuevo modelo, mas potente, mas economico, con mejor licencia, puede integrarse sin modificar las capas superiores. La logica de negocio en el Decision Layer, los workflows, los conjuntos de reglas permanecen inalterados.
Un agente puede utilizar varios modelos: un modelo open-source economico para la preclasificacion y un modelo mas potente para decisiones complejas. El enrutamiento entre modelos es configurable.
Este agnosticismo de modelo previene el vendor lock-in. Ninguna empresa depende de un unico proveedor de modelos.
Requisitos para agentes de IA en la empresa
Los agentes de IA en entornos corporativos necesitan mas que un modelo de lenguaje:
Governance: Cada decision del agente debe ser transparente y auditable. El Decision Layer lo garantiza.
Integracion: Los agentes deben integrarse con los sistemas existentes: SAP, Sage, Workday, SuccessFactors, SharePoint. El Integration Layer desacopla la logica del agente del sistema objetivo.
Infraestructura: Los agentes necesitan un entorno de ejecucion: hosting de LLM, bases de datos vectoriales para RAG, motor de workflow, API Gateway. Esta infraestructura puede operar en la nube, self-hosted o en modo hibrido.
Participacion de los trabajadores: En Espana, el Comite de Empresa tiene competencias de informacion y consulta en la implantacion de sistemas de IA, segun el Estatuto de los Trabajadores. La arquitectura debe contemplarlo desde el principio.
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