La automatización con RPA se ha convertido en una de las tecnologías esenciales para que las empresas reduzcan costes, aumenten su eficiencia y liberen a los equipos de tareas repetitivas. Sin embargo, la llegada de modelos avanzados de IA generativa y especialmente, la emergencia de agentes de inteligencia artificial capaces de razonar y actuar con autonomía, está transformando por completo el panorama de la automatización moderna. Este cambio es el foco central del informe AI Agents 2025 Buyer’s Guide elaborado por ISG Research, donde se evalúa a los principales proveedores globales.
Lo que revela el estudio es un mensaje claro: la automatización con RPA sigue siendo indispensable, pero su potencial se multiplica cuando se combina con agentes inteligentes capaces de ampliar la automatización más allá de las reglas fijas y de los procesos estructurados. A partir de este punto, la automatización ya no se percibe como un conjunto de robots ejecutando tareas, sino como un ecosistema inteligente capaz de adaptarse, aprender, decidir y coordinar operaciones complejas de extremo a extremo.
La evolución del concepto de automatización con RPA hacia agentes inteligentes
Durante años, la automatización con RPA se ha basado en bots que replican tareas humanas repetitivas siguiendo reglas predefinidas. Estos robots han ofrecido resultados extraordinarios en eficiencia, reducción de errores y tiempos de ciclo. Pero su capacidad cognitiva es limitada: no entienden el contexto, no interpretan información no estructurada y no pueden decidir más allá de lo programado.
ISG Research define a los agentes de IA como entidades de software que perciben su entorno, toman decisiones conscientes del contexto y actúan con un grado de autonomía antes impensado en procesos automatizados. Esta capacidad transforma el papel del RPA. La automatización con RPA deja de ser una herramienta exclusivamente ejecutiva y se convierte en el cimiento de un nuevo tipo de automatización más inteligente, flexible y orientada a resultados.
Los agentes inteligentes pueden analizar información compleja, interpretar lenguaje natural, anticipar excepciones, comprender intenciones humanas, conectar múltiples sistemas heredados y operar sin supervisión constante. Esto permite que los procesos empresariales evolucionen de simples secuencias mecánicas a circuitos inteligentes capaces de adaptarse a los cambios en tiempo real. En este nuevo modelo, la automatización con RPA permanece como protagonista, pero se potencia gracias a esta capa cognitiva que amplía su alcance de forma exponencial.
El liderazgo emergente en agentes de IA según ISG
El estudio de ISG evalúa a los proveedores de agentes de inteligencia artificial a través de siete categorías que abarcan la experiencia de producto y la experiencia del cliente. El análisis identifica un conjunto de plataformas que destacan por su madurez tecnológica, su enfoque en capacidades avanzadas de IA agentica y su potencial para transformar la automatización empresarial.
Según el informe, las soluciones líderes del mercado comparten tres pilares fundamentales.
El primero es la disponibilidad de plataformas de desarrollo capaces de diseñar, entrenar y ejecutar agentes con autonomía, integradas con servicios de IA, datos y automatización.
El segundo es la existencia de herramientas que facilitan la creación y adaptación de agentes a procesos complejos, permitiendo acelerar su despliegue en entornos reales.
El tercero es la capacidad de las plataformas para acceder a datos fiables y estructurados, un elemento esencial para que los agentes puedan tomar decisiones contextualizadas y precisas.
ISG también señala que, pese a los avances, persisten áreas de mejora comunes en el mercado, como la necesidad de interfaces más intuitivas para los usuarios finales y la importancia de contar con casos de uso reales que validen el impacto de estas tecnologías. Estos aspectos reflejan que la categoría de agentes de IA sigue en plena evolución y que las mejores prácticas continúan consolidándose.
Cómo se transforma la automatización con RPA gracias a los agentes inteligentes
La automatización con RPA no desaparece con la llegada de los agentes de IA. Al contrario, se vuelve más relevante. La diferencia es que ahora se convierte en un componente dentro de una arquitectura más amplia, donde los agentes funcionan como capas superiores de razonamiento y coordinación.
La evolución se aprecia en la capacidad de los agentes para transformar un flujo rígido en un proceso realmente inteligente. Pueden interpretar datos no estructurados, reconocer patrones y evaluar alternativas, lo que les permite tomar decisiones autónomas en escenarios donde antes era necesaria la intervención humana. De este modo, la automatización con RPA se amplía a tareas complejas como clasificar comunicaciones ambiguas, validar documentos o analizar correcciones en tiempo real.
Los agentes también aportan resiliencia, ya que pueden adaptarse a cambios en interfaces o sistemas y mantener la continuidad operativa, lo que convierte a la automatización con RPA en una práctica más estable y menos dependiente del mantenimiento constante.
Además, la integración de IA generativa impulsa la automatización hacia campos antes inalcanzables. Los agentes pueden interpretar correos, redactar respuestas, generar informes y convertir instrucciones en acciones automáticas, fortaleciendo así el papel de la automatización con RPA como una solución colaborativa que combina ejecución y capacidad cognitiva.
Los agentes funcionan como orquestadores que supervisan, coordinan y distribuyen tareas entre robots, sistemas y personas. La automatización con RPA pasa de ser un conjunto de automatizaciones aisladas a convertirse en un tejido interconectado donde cada componente (humano, digital o inteligente) cumple un rol específico dentro de un sistema coherente de operaciones inteligentes.
Los desafíos de la transición hacia agentes de IA en entornos con automatización con RPA
- Calidad y estructura de los datos. Muchas organizaciones siguen trabajando con sistemas heredados, información dispersa y arquitecturas difíciles de integrar, lo que afecta directamente el rendimiento de los agentes, que necesitan datos limpios y accesibles.
- Gobernanza y seguridad. A medida que se delega más autonomía a los agentes, aumenta la necesidad de establecer controles sólidos, trazabilidad, marcos éticos y políticas claras de intervención humana, elevando los estándares previamente aplicados en la automatización con RPA.
- Complejidad operativa. Automatizar una tarea puntual con RPA es muy distinto a integrar agentes que orquestan procesos completos de extremo a extremo, lo que exige alinear áreas, competencias, equipos y tecnologías.
- Usabilidad. Para que los agentes sean adoptados, los usuarios deben comprender su funcionamiento, confiar en ellos e interactuar con sus interfaces. Incluso proveedores líderes, según ISG, aún tienen espacio para avanzar en este aspecto.
Automatización con RPA como columna vertebral del nuevo modelo operativo inteligente
El informe de ISG refleja que el futuro de la automatización será híbrido y evolutivo. La automatización con RPA ya no se limita a ejecutar tareas; ahora forma parte de un ecosistema sofisticado donde los agentes inteligentes toman decisiones, la IA generativa interpreta información y las plataformas de datos alimentan constantemente a todo el sistema.
Este nuevo modelo coloca a la automatización con RPA como columna vertebral técnica de los procesos, sobre la cual se construyen capacidades inteligentes y autónomas. La combinación de ambos mundos, la estabilidad del RPA y la inteligencia de los agentes, permite a las empresas crear procesos adaptativos, resilientes y orientados a resultados reales.
Es momento de dar el salto hacia la automatización inteligente
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