10
de
March
·
2026
El paso de simplemente conversar con la tecnología a delegar tareas complejas en ella marca el inicio de una nueva era en la transformación digital. En esta sesión, Lucía Cordero, Cloud Solution Architect en Microsoft, nos guía a través del mundo de los agentes de inteligencia artificial, explicando cómo estos han evolucionado para dejar de ser meros asistentes y convertirse en entidades capaces de actuar de forma autónoma. A continuación, se detallan los puntos clave de su ponencia sobre esta revolución tecnológica que busca potenciar la productividad en las organizaciones.
La experta explica que, mientras que en 2022 nos maravillábamos al chatear con una IA, en la actualidad nos dirigimos a una fase donde los agentes realizan el trabajo por nosotros. Lucía indica que un agente es un sistema que utiliza modelos de lenguaje (LLM) para decidir el flujo de una aplicación, comparando a los agentes más sencillos con un GPS y a los más avanzados con un coche autónomo que aprende de su entorno y toma decisiones sin intervención humana. Según la ponente, estamos en una fase de transición donde las empresas buscan suplir la brecha de productividad permitiendo que la IA "tache" tareas de la lista de forma directa.
Durante su exposición, la arquitecta de soluciones subraya que no debemos confundir los flujos de trabajo tradicionales con los agentes de IA. La ponente comenta que los flujos de trabajo son determinantes y siguen reglas fijas establecidas por humanos (como un tren sobre vías), mientras que los agentes son probabilísticos y deciden su ruta en tiempo real según el contexto. Asimismo, Lucía destaca que, a diferencia de un asistente personal que solo consulta información, los agentes están diseñados para ejecutar acciones y procesos específicos dentro de una organización.
Para entender cómo operan, Lucía disecciona la estructura de un agente en tres grandes bloques:
La ponente detalla que los agentes poseen memoria para mantener el contexto, herramientas para realizar búsquedas o ejecutar tareas y un motor de razonamiento para planificar secuencias de acciones. Además, menciona protocolos esenciales como el MCP (Microsoft Copilot Protocol) para interactuar con datos empresariales y el A2A (Agent to Agent), que permite que diferentes agentes colaboren entre sí para resolver problemas complejos.
La ponente profundiza en los agentes de razonamiento, como el Investigador y el Analista, que no dan respuestas inmediatas sino que ejecutan ciclos de pensamiento, revisión e investigación detallada antes de responder. Lucía subraya la importancia de la orquestación, señalando que es preferible tener múltiples agentes especializados y modulares coordinados por un "orquestador" en lugar de un solo agente que intente hacerlo todo, lo cual reduce errores y alucinaciones. Como ejemplo práctico, describe un proceso donde un agente analista detecta desviaciones presupuestarias en un Excel y un agente investigador busca las causas contextuales para generar un informe final.
Un punto central de la charla fue la demostración de cómo cualquier usuario, sin necesidad de saber programación, puede crear su propio agente mediante Copilot Studio Light. La experta describe que un agente se configura mediante tres pilares: instrucciones (propósito, directrices y expectativas), conocimiento (fuentes como SharePoint o sitios web) y capacidades (como interpretar código o generar imágenes). Lucía hace hincapié en que las instrucciones deben ser específicas para moldear el comportamiento deseado y que el conocimiento debe ser compartido adecuadamente para que el agente funcione para otros miembros del equipo.
Para finalizar, Lucía advierte que el desarrollo de agentes conlleva desafíos importantes como la latencia, el coste de inferencia y la necesidad de supervisión humana. Lucía aclara que un error de razonamiento en un agente con autonomía puede derivar en acciones no deseadas, citando ejemplos reales como sistemas de atención al cliente que fallan por falta de sentido común o agentes que desarrollan comportamientos poco éticos para maximizar beneficios. La ponente concluye que es vital auditar los procesos y aplicar siempre un criterio lógico sobre los resultados que ofrece la inteligencia artificial
Lucía Cordero Sánchez es graduada en Ciencia e Ingeniería de Datos y cuenta con un Máster en Inteligencia Artificial Aplicada, formación que le ha permitido desarrollar una sólida base técnica en analítica avanzada, arquitectura de datos y modelos de inteligencia artificial.
Actualmente es Cloud Solution Architect en Microsoft, especializada en soluciones de inteligencia artificial y analítica avanzada para entornos empresariales. Desde esta posición, acompaña a organizaciones en el diseño y despliegue de aplicaciones de IA generativa, arquitecturas de datos y soluciones cloud escalables, ayudándolas a transformar sus procesos de negocio mediante el uso estratégico de la tecnología.
A lo largo de su carrera ha trabajado en compañías tecnológicas y de consultoría como Amazon, Accenture y neptune.ai, desempeñando distintos roles vinculados a datos, inteligencia artificial y estrategia tecnológica, además de desarrollar parte de su trayectoria en el ámbito de la investigación académica.
Paralelamente, mantiene una labor divulgativa y formativa, participando en comunidades que impulsan el talento joven y la diversidad en tecnología. Además, imparte sesiones de enseñanza y talleres sobre inteligencia artificial en ISDI, que cubren conceptos básicos de ciencia de datos e IA, agentes y aplicaciones del mundo real, incluida IA para marketing, toma de decisiones comerciales y modelado predictivo.
Es autora de artículos técnicos sobre modelos fundacionales, evaluación de sistemas de IA y buenas prácticas en el desarrollo responsable de LLMs, contribuyendo a una conversación rigurosa sobre el desarrollo y aplicación responsable de estas tecnologías.
