Agentes de IA: así resuelven la operación académica hoy
En nuestro más reciente webinar exploramos un tema que está revolucionando todos los mercados y especialmente a la educación superior: el papel de los agentes de IA en la gestión universitaria.
Nos acompañaron Felipe Meneses D., CEO y David Ignacio Cozmar R., Director de Ingeniería e Inteligencia Artificial en Foris, para responder preguntas clave:
- ¿Qué son realmente los agentes de IA y cómo se diferencian de los modelos de lenguaje (LLM)?
- ¿Qué casos reales y prácticos existen hoy en universidades?
- Si la IA promete productividad, ¿por qué aún no vemos un cambio radical en el día a día institucional?
Más que asistentes: el valor de construir agentes
Cada vez incorporamos más la inteligencia artificial generativa en nuestras tareas diarias, y aunque su presencia llegó para quedarse, su uso suele limitarse a funciones básicas de “asistente digital” sin integrarse realmente en los flujos de trabajo. Aquí es donde los agentes de IA marcan la diferencia: una capa de transformación que colabora junto a las personas y asume tareas que antes creíamos exclusivas de los humanos. Aunque esta disrupción aún no se ha consolidado completamente en los entornos laborales, los agentes prometen cambiar esa realidad.
Construir un agente no solo significa automatizar una tarea, sino realizar una inversión estratégica al definir y mapear con detalle las tareas involucradas; la organización gana conocimiento, mantiene procesos actualizados, transparentes y explorables. Los modelos de lenguaje ayudan a organizar ese contenido con flexibilidad, aportando valor más allá de la automatización. Por eso, más que dejarnos llevar por el hype, es clave enfocarnos en cómo potenciar nuestro recurso más valioso —las personas— desplegándolas eficientemente junto a la tecnología, no solo para ahorrar costos, sino para crear cosas que antes no eran posibles.
¿Dónde tienen mayor impacto en una universidad?
Son especialmente útiles para tareas que requieren comunicación directa con las personas, como estudiantes, profesores y staff, donde la interacción personalizada es clave pero el volumen es muy alto. Además, ayudan a enfrentar problemas derivados del gran número de usuarios y la especificidad de cada solicitud, optimizando la gestión con menos personal y mayor productividad.
En educación superior, los agentes brillan en áreas como:
- Atención a estudiantes con alertas académicas o administrativas.
- Gestión dinámica de horarios docentes.
- Automatización de comunicaciones y seguimiento en procesos complejos.
Para identificar dónde aplicar estos agentes, es útil contar con un framework que permita evaluar casos maduros, con retorno claro y valor agregado.
¿Qué hace único a un agente de IA?
A diferencia de un software tradicional, un agente:
- Interactúa con un entorno (internet, sistemas internos, bases de datos, etc.).
- Toma decisiones, actúa y recibe retroalimentación.
- Combina herramientas, valida información y ajusta su plan hasta lograr un objetivo.
Un agente puede buscar un vuelo, consultar el horario de un estudiante, enviar un email, etc. Lo crucial es que no sigue un guión fijo y combina herramientas, consulta fuentes, valida información y actúa hasta lograr un objetivo, tal como lo haría una persona en su trabajo. David Ignacio Cozmar R.
Pero desarrollar un agente efectivo no es un proceso plug & play. Requiere un trabajo técnico y de integración mucho más profundo, que incluye:
- Integrar herramientas críticas como LMS, CRM, calendarios y sistemas financieros.
- Habilitar funciones de lectura y escritura en sistemas internos, garantizando que el agente pueda interactuar de forma bidireccional con la información.
- Gestionar el “action feedback”, es decir, el ciclo de interacción que conecta al agente con su entorno y valida que sus acciones generen los resultados esperados.
- Coordinar con proveedores o desarrollar soluciones propias para asegurar compatibilidad e interoperabilidad.
En el contexto universitario, esto puede significar conectar decenas de plataformas, aunque generalmente 5 o 6 de ellas son críticas para que el agente funcione de forma efectiva. Lograrlo implica no solo abrir el acceso a esas herramientas, sino también mantener una estrecha colaboración técnica con los proveedores o, en su defecto, desarrollar integraciones personalizadas.
A futuro, lo ideal es que las plataformas expongan sus funcionalidades en un catálogo de herramientas accesible para cualquier agente, tal como las APIs revolucionaron la web. Felipe Meneses D.
Limitaciones actuales de los modelos de lenguaje (LLM)
Aunque los LLM tienen capacidades impresionantes —como razonamiento, memoria aparente y planificación—, no basta con conectarlos a un entorno y esperar que trabajen mejor que una persona. Aún presentan limitaciones importantes:
- No comprenden el mundo físico: su conocimiento es lingüístico, no experiencial.
- No tienen memoria real: simulan recordar datos inyectados en cada interacción.
- No razonan genuinamente: imitan el razonamiento, pero no lo ejecutan.
- No planifican: siguen instrucciones, pero no diseñan estrategias complejas.
Esto significa que no se pueden delegar decisiones críticas sin supervisión humana. El paradigma actual es el "human-in-the-loop": el agente asiste, el humano decide.
El futuro de los agentes de IA en la educación superior
Investigaciones como The Illusion of Thinking han demostrado que, aunque un LLM puede resolver tareas específicas y técnicas, su rendimiento cae frente a problemas complejos que exigen comprensión profunda o planificación sostenida.
La carrera para superar las limitaciones de los LLM y agentes de IA está en marcha, pero aún no hemos llegado al punto ideal; por eso, las decisiones importantes deben seguir en manos humanas. Estas herramientas son poderosas para aumentar el conocimiento y las capacidades del equipo, automatizar tareas repetitivas y ofrecer soporte técnico, pero no para sustituir el juicio profesional ni la experiencia humana.
Revolucionando la operación universitaria: los Agentes de Foris en acción
En Foris, no solo hablamos de agentes de IA, la estamos desarrollando para resolver distintos retos de la operación académica. Nuestro objetivo es que cada institución pueda contar con agentes especializados y adaptados a sus necesidades, capaces de integrarse con sus sistemas y acompañar a estudiantes, profesores y staff en procesos clave.
Nuestro enfoque apunta hacia agentes que logren:
- Atender solicitudes personalizadas a gran escala: desde responder dudas sobre horarios, hasta guiar a un estudiante con alertas académicas hacia la mejor solución.
- Gestionar agendas y recordatorios: coordinar reuniones o tutorías con docentes, enviar recordatorios automáticos por WhatsApp o email, y facilitar negociaciones de horarios.
- Conectarse con sistemas institucionales como LMS, CRM y calendarios para automatizar tareas sin duplicar esfuerzos.
- Apoyar en la planificación académica: proponer y negociar horarios docentes, optimizar la asignación de cursos y responder a cambios de última hora.
- Actuar con inteligencia y supervisión humana: trabajar de forma autónoma en tareas repetitivas, pero siempre con validación en decisiones críticas para garantizar calidad y responsabilidad.
En universidades con miles de estudiantes y equipos limitados, estos agentes se convierten en un aliado estratégico para agilizar la comunicación, optimizar procesos y ofrecer un acompañamiento verdaderamente personalizado. Nuestro compromiso es no crear agentes genéricos, sino soluciones que entiendan el contexto universitario y se integren de forma natural a la operación académica.
�� Te invitamos a ver el webinar y descubrir en vivo cómo nuestros agentes ya están transformando la gestión universitaria: https://youtube.com/live/tZxTAg1jT4g