Nota: Este artículo fue escrito originalmente en inglés y traducido con la ayuda de tecnología de inteligencia artificial. Hemos hecho todo lo posible para que la traducción sea tan precisa y valiosa como el original, preservando sus detalles y matices.
Hemos visto un gran avance en la tecnología de inteligencia artificial (IA) en los últimos años. Mientras que antes solo conocíamos IA más simples como chatbots, reconocimiento facial y Google Maps, hoy tenemos IA más avanzada con funciones más inteligentes y complejas. En el pasado, las tareas de marketing se realizaban manualmente, pero ahora más especialistas en marketing están utilizando la IA para simplificar su trabajo. De hecho, alrededor del 63% de los profesionales encuestados planean incorporar IA o aprendizaje automático (ML) en sus campañas de influencers, lo que significa que veremos más marcas utilizando IA para el marketing de influencers. Para trabajar de manera eficiente, es importante que los especialistas en marketing comprendan qué tipo de IA les ayudará más.
Junto con los rápidos avances en IA, los tipos de IA se vuelven más variados y a veces pueden ser confusos de seguir. Un ejemplo son los tipos que vamos a discutir hoy: agentes de IA e IA agéntica. Recientemente, estos términos han estado por todas partes en las noticias tecnológicas, y es posible que algunas personas piensen que son solo formas diferentes de decir lo mismo o incluso intercambiables. En realidad, aunque suenan similares, los agentes de IA y la IA agéntica son básicamente diferentes, y esta distinción puede tener un impacto significativo.
Comprender la diferencia es necesario para que las marcas tomen decisiones bien consideradas sobre qué tipo de IA adoptar, así como los beneficios potenciales y los riesgos que pueden enfrentar. Al final, esto afectará cómo las marcas construyen relaciones, generan resultados y prosperan a largo plazo.
Ahora, analicemos más de cerca los agentes de IA y la IA agentica, y luego comparemos cuál es mejor, más seguro y más efectivo para las marcas.
¿Qué son los agentes de IA y la IA agéntica?
Antes de decidir cuál es el mejor para tu marca y estrategias de marketing, es importante entender qué son y de qué son capaces.
Comencemos con los agentes de IA. Un agente de IA es un programa de software que actúa de manera autónoma para lograr objetivos específicos al realizar tareas en nombre de usuarios u otros sistemas. Los agentes de IA operan en base a reglas o instrucciones predefinidas y pueden interactuar con su entorno para alcanzar los objetivos. En la vida real, los agentes de IA pueden verse en forma de chatbots de soporte, asistentes personales y sistemas de recomendación. En el contexto del marketing de influencers, cualquier plataforma de marketing de influencers potenciada por IA que pueda detectar fraudes en redes sociales se clasifica como un agente de IA. Debido a su funcionalidad, hasta un 82% de las empresas encuestadas planean integrar agentes de IA en los próximos tres años.
Por otro lado, es posible que hayas oído hablar de la IA agencial en todas partes desde el lanzamiento de Manus AI el 6 de marzo. Desarrollado por una startup china, rápidamente llamó la atención de los entusiastas de la IA debido a sus características sofisticadas. Puede planificar, ejecutar y perfeccionar múltiples tareas de forma independiente al mismo tiempo, incluso flujos de trabajo complejos como análisis de datos, generación de informes y automatización web sin necesidad de intervención constante del usuario. Manus es el ejemplo más reciente de IA agencial, que muchos consideran el software que marca el comienzo de una nueva era en la IA.
Entonces, ¿qué es exactamente la IA agéntica? A diferencia de los agentes de IA, la IA agéntica es un sistema de IA avanzado diseñado para tomar decisiones de forma autónoma, lograr objetivos complejos con una supervisión humana mínima y adaptarse a entornos cambiantes. A diferencia de la IA generativa o los agentes de IA que son más reactivos a la entrada del usuario, la IA agéntica adopta un enfoque proactivo. Esta IA autónoma puede aprender y adaptarse independientemente a nuevas situaciones sin tener que seguir reglas predefinidas.
Un ejemplo de IA agente es Darktrace, una compañía de ciberseguridad con IA que utiliza IA agente para detectar, autoaprender y responder de manera autónoma a posibles amenazas cibernéticas en tiempo real.
¿En qué se diferencian?
Nivel de autonomía
Los agentes de IA son como asistentes robóticos que siguen un conjunto estricto de reglas. Solo hacen lo que se les indica y necesitan instrucciones actualizadas si se desea que realicen otras tareas. Como los agentes de IA no tienen sus propias opiniones o pensamientos, los juicios o decisiones que toman se basan en reglas, algoritmos y patrones predefinidos. Por ejemplo, un chatbot solo puede responder a consultas específicas para las que fue entrenado y necesita servicio al cliente humano para responder preguntas fuera de eso.
Por otro lado, los sistemas de IA agénticos son muy autónomos e independientes. Son capaces de tomar decisiones independientes y aprender de sus acciones y entorno. Sus capacidades son mucho más avanzadas que las de los agentes de IA. Pueden identificar y perseguir proactivamente objetivos estratégicos, evaluar opciones para tomar decisiones razonables e incluso adaptarse en tiempo real. Por ejemplo, un vehículo autónomo es capaz de tomar decisiones de conducción en tiempo real basándose en el tráfico y las condiciones de la carretera sin necesidad de intervención humana.
En pocas palabras, si los agentes de IA son como alguien que solo puede cocinar siguiendo una receta determinada, la IA agencial es como un chef que puede crear nuevos platos basándose en lo que está disponible y siempre desarrolla un menú más variado y delicioso.
2. Orientado a tareas vs orientado a metas
Los agentes de IA están orientados a tareas. Su propósito es realizar funciones específicas como clasificar correos electrónicos, establecer recordatorios, manejar tareas de servicio al cliente, identificar posibles influenciadores utilizando datos de sus cuentas y detectar fraudes. La IA agéntica es más que eso. Tiene objetivos más complejos y puede ajustar estrategias según la situación para lograr esos objetivos. La IA agéntica no sigue instrucciones rígidas, se enfoca en cómo alcanzar resultados específicos, operar de manera independiente y decidir todo lo que consideran importante.
3. Capacidades de aprendizaje y toma de decisiones
Tanto los agentes de IA como la IA agentica son excelentes en la realización de sus tareas, pero todavía son diferentes. Mientras que los agentes de IA pueden realizar tareas precisas al analizar patrones, carecen de aprendizaje independiente y de toma de decisiones. No se adaptan ni evolucionan por sí solos a menos que el usuario los actualice o les proporcione más datos o información. Su mejora también está limitada solo a actualizar información y precisión, pero no pueden cambiar su proceso de toma de decisiones. Las intervenciones humanas siguen siendo muy dominantes para los agentes de IA.
La IA agencial tiene capacidades de aprendizaje más avanzadas, puede aprender haciendo, volviéndose más inteligente a medida que trabaja, sin ninguna supervisión humana. Este aprendizaje no solo le ayuda a trabajar mejor, sino que también mejora su proceso de toma de decisiones y su capacidad para crear nuevas soluciones, todo sin que los humanos tengan que intervenir.
Cómo funcionan de manera diferente en el marketing de influencers
El 40,9% de los participantes en la encuesta de Influencer Marketing Hub creen que la IA revolucionará el marketing de influencers. Bueno, tal vez no estemos tan lejos de ver que eso suceda pronto. De hecho, ya hemos visto algo de esta 'revolución' con la existencia de plataformas de marketing de influencers impulsadas por IA. Así es como los agentes de IA y la IA agentica pueden asistir en los esfuerzos de marketing de influencers:
Agentes de IA en marketing de influencers
Los agentes de IA en el marketing de influencers suelen manejar tareas repetitivas y laboriosas como el descubrimiento y contacto con influencers. Para realizar estas tareas, siguen reglas o algoritmos predefinidos. Esto mejora la eficiencia en los esfuerzos de marketing de influencers, ya que los agentes de IA sobresalen en llevar a cabo tareas a gran escala como clasificar y categorizar influencers.
Por ejemplo, las plataformas de marketing de influencers como HypeAuditor ayudan a las marcas a identificar influencers adecuados al escanear perfiles basados en nichos seleccionados y filtros. La plataforma luego muestra analíticas de influencers con diferentes métricas, como tasas de participación, demografía de la audiencia y historial de seguidores. Una vez encontrados y seleccionados los influencers, el sistema puede ayudar con el contacto a influencers u organizar listas de influencers. Además, estas herramientas pueden rastrear el rendimiento de las campañas, estimar el ROI y generar informes de campañas.
Además de ayudar a las marcas a gestionar el reclutamiento de influencers y la gestión de campañas, los agentes de IA también pueden utilizar el Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), que les permite entender e interpretar el lenguaje humano. En la industria del marketing de influencers, plataformas como ésta son útiles para realizar análisis de sentimientos, lo que profundiza en cómo el público percibe tu marca.
Sin embargo, los agentes de IA tienen una adaptabilidad limitada, lo que significa que no se ajustan rápidamente a los cambios a menos que haya una actualización en su programación predefinida. Por ejemplo, si el compromiso de un influencer cambia repentinamente debido a una tendencia, un agente de IA podría no darse cuenta del cambio a tiempo y dependería en gran medida de la intervención humana, lo que llevaría a elecciones de influencers desactualizadas.
IA Agencial en el marketing de influencers
Por otro lado, la IA agencial en el marketing de influencers actúa como la versión refinada de los agentes de IA. Tiene todas las cualidades de los agentes de IA y puede hacer aún más. No es de extrañar que muchas personas estén entusiasmadas con cómo la IA agencial transformará el marketing de influencers en el futuro.
La IA agente no solo puede ayudar a organizar listas de influencers y hacer un seguimiento de las campañas de influencers, sino que también puede tomar decisiones de manera autónoma. Por ejemplo, si la IA nota que un influencer está ganando popularidad en una nueva región, podría contactar automáticamente con un mensaje como: "Hola [Nombre del Influencer], hemos visto un aumento en el compromiso de tu audiencia en [Región]. Exploremos cómo podemos ampliar tu participación en la campaña."
El Agente AI puede incluso encargarse de algunas tareas que normalmente realizan los comercializadores humanos, como negociar términos con influencers. Si tiene acceso a los datos correctos (como tarifas de influencers o condiciones de trabajo preferidas), podría manejar las negociaciones iniciales del contrato o ajustar los términos en función del rendimiento. Esto podría incluir sugerir mejores términos de pago u ofrecer ideas de contenido adicionales.
Debido a su naturaleza proactiva, la IA agencial también podría gestionar relaciones con los influencers iniciando conversaciones para verificar el progreso de la creación de contenido, proporcionar retroalimentación u ofrecer sugerencias estratégicas mientras se desarrolla la campaña. Esto hace que la IA agencial sea el siguiente nivel de asistente de campañas de marketing de influencers.
Lo bueno y lo malo de los agentes de IA y la IA agentiva
La encuesta de Capgemini a 1,100 ejecutivos de grandes empresas muestra que el 71% de los encuestados dijo que los agentes de IA aumentarán la automatización en sus flujos de trabajo, y el 64% dijo que mejorarán el servicio y la satisfacción del cliente. Esto muestra cómo la IA ahora se percibe como algo útil y un elemento considerable para una empresa. Más interesante aún, el 57% de ellos dijo que las mejoras potenciales en la productividad superan los riesgos. ¿Es así?
Aunque podemos aprovechar las capacidades de los agentes de IA y la IA agentica, cada tecnología viene con ambos beneficios y riesgos. En esta sección, veremos ambos para que puedas destacar lo que hace valioso a cada uno y dónde podrías necesitar tener precaución.
Las ventajas
El uso de agentes de IA en el marketing de influencers ha demostrado hacer el trabajo más rápido y preciso. Además, ayuda a las marcas a ahorrar más presupuesto al reducir los costos laborales y aumentar la eficiencia operativa. Nuestra investigación más reciente muestra que los mercadólogos pasan un promedio de 120 horas por campaña para gestionar manualmente las asociaciones con influencers. Sin IA, las ineficiencias presupuestarias en el marketing de influencers pueden convertirse en un costo significativo. Por ejemplo, una campaña que involucra a 50 micro-influencers requeriría un gasto estimado de $4,500 solo en salarios de mercadólogos. Estos costos pueden ser mínimos si una empresa decide usar agentes de IA.
Otro beneficio es que ambos tipos de IA pueden ayudar en la toma de decisiones. Aunque los agentes de IA y la IA agentica realizan la toma de decisiones de manera diferente, ambos son valiosos. Los agentes de IA son excelentes para tomar decisiones en tareas predefinidas, como determinar si una cuenta de influencer de Instagram es auténtica o sospechosa de fraude, o evaluar el sentimiento de la marca/influencer. La IA agentica ofrece un beneficio más avanzado al proporcionar experiencias hiperpersonalizadas. Ajustará las estrategias de influencers en tiempo real en función de los datos que rastrea para garantizar que tus campañas cumplan con las demandas específicas de la audiencia.
Los inconvenientes
Detrás de los puntos brillantes, la IA tiene sus propios riesgos y desafíos, y estos dos tipos de IA no son una excepción. Un inconveniente que hemos visto es cómo la IA nunca puede reemplazar la creatividad humana ni detectar los matices sutiles en el proceso de marketing de influencers. No importa cuán avanzadas se vuelvan, las IA no pueden replicar completamente las emociones, los sentimientos o las experiencias de primera mano como los humanos pueden.
Aparte de los sentimientos, los agentes de IA dependen en gran medida de reglas predefinidas, lo que significa que tienen dificultades con situaciones impredecibles o tareas fuera de su programación original. Para evitar perder oportunidades, es mejor combinar el trabajo de los agentes de IA con la supervisión humana para comprobaciones de realidad.
Aunque la IA agentic ofrece más capacidades y flujos de trabajo automatizados que los agentes de IA, también presenta inconvenientes mayores. En primer lugar, esta IA es muy compleja, lo que la hace cara de desarrollar y mantener, por lo que las pequeñas o medianas empresas podrían encontrar el costo prohibitivo. En segundo lugar, dado que la IA agentic toma decisiones de manera autónoma, a veces puede tomar acciones que son impredecibles o no alineadas con los valores humanos. Esto requeriría nuevamente que los humanos intervinieran y corrigieran si algo sale mal. Y dado que un sistema agentic puede hacer (casi) todo por sí mismo, existen preocupaciones éticas sobre sus implicaciones. Por ejemplo, la IA agentic usada para la selección de influencers podría favorecer involuntariamente a influencers de ciertos orígenes, llevando a una representación sesgada o excluyendo voces diversas.
Por otro lado, tanto los agentes de IA como la IA agentica también representan altos riesgos de seguridad y privacidad, ya que manejan información sensible como datos de influencers y preferencias de clientes. Esto presenta un riesgo de violaciones de datos o mal uso. Un manejo inadecuado de los datos podría llevar a que los perfiles de los influencers sean comprometidos o que se exponga información personal. También hay preocupación por las inyecciones de código malicioso que podrían estar ocultas en los documentos leídos por la IA, que el sistema luego ejecuta.
Desafortunadamente, la lista no termina ahí. Uno de los mayores riesgos que plantean los agentes de IA y la IA agente es su impacto en los trabajadores humanos. Su capacidad para manejar tareas y objetivos complejos hace que sea más desafiante para los humanos, especialmente cuando se trata de comparaciones de costos. Para minimizar el impacto de la IA en la sustitución de trabajos humanos, lo mejor es ubicar a los humanos en tareas de mayor valor o asumir roles como operadores o verificadores de calidad, de modo que aún puedan monitorear decisiones y combinar el juicio humano y de la IA.
Conclusión
Ahora está claro que los agentes de IA y los sistemas de IA agentiva son diferentes, especialmente en sus capacidades y autonomía. Mientras que los agentes de IA se utilizan más comúnmente en escenarios del mundo real ya que son bastante accesibles para muchas marcas, la IA agentiva sigue siendo exclusiva e incluso se puede considerar algo para el futuro en la industria del marketing de influencers. Pero con la IA agentiva sofisticada y multitarea como Manus entrando en el mercado, es importante que las marcas se mantengan actualizadas sobre estos conceptos, especialmente si planean subirse a la ola de la IA pronto - o incluso más pronto.
Aunque pueda parecer que falta mucho tiempo para ver una herramienta de IA capaz de tomar decisiones y reducir significativamente el papel humano en el marketing de influencers (incluso en áreas como la negociación y la retroalimentación), nunca es demasiado pronto para entender estas tecnologías. Con los rápidos avances en IA que vemos casi cada pocos meses, la era que estamos esperando podría llegar antes de lo esperado. Cuando llegue ese momento, asegúrate de que tu marca esté lista para mantenerse a la vanguardia y sepa cómo utilizar sabiamente todas estas tecnologías de IA.
