Cali, junio 3 de 2026. Actualizado: miércoles, junio 3, 2026 22:55

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Amazon impulsa la próxima generación de IA que realiza tareas reales

Qué es la IA agentiva y cómo hará tareas por nosotros

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Imagina que un contrato se revisa solo, que un asistente envía recordatorios y cierra pasos pendientes sin que nadie lo supervise.

Esa promesa ya se está probando en empresas y en Amazon.

Qué ocurrió

Amazon y su división AWS presentaron su enfoque para crear “agentes” de inteligencia artificial capaces de razonar, planear y ejecutar tareas completas con mínima intervención humana.

La compañía combina modelos base (programas que entienden y generan lenguaje) con servicios como Amazon Nova Act —que entrena capacidades, lógica de orquestación y controles de herramientas como un solo sistema— y con infraestructura propia de chips y servidores. Además, entrenan a los agentes en entornos simulados antes de usarlos en la vida real.

Qué cambia en la práctica

Menos tiempo buscando información

Empresas que usaron asistentes de Amazon reportaron hasta 80% de ahorro en tiempo para recuperar información, según clientes como 3M y Accenture.

Eso significa empleados que dedican menos horas a buscar datos y más a decisiones.

Automatización de procesos complejos

Herramientas como Nova Act permiten crear agentes que pueden revisar acuerdos, señalar cláusulas atípicas, enviar a legal y hacer seguimiento si no hay respuesta.

Empresas como Bandsintown desplegaron agentes para verificar eventos en semanas, sin integraciones profundas.

Costos menores y más alcance

Amazon fabrica sus propios chips y servidores para IA, lo que reduce el costo de entrenar modelos hasta en 50% según la compañía. Menos gasto permite que más empresas puedan usar agentes a gran escala, no solo los grandes jugadores.

Entrenamiento y equipo detrás

Piense en estos agentes como atletas que entrenan en un gimnasio digital: practican miles de escenarios (hacer clic, rellenar formularios, navegar interfaces) hasta comportarse de forma consistente.

Amazon usa esos “gimnasios” y sus propios chips para entrenar y ejecutar los agentes con la potencia necesaria.

Lo que queda por resolver

Aunque hay resultados reales —por ejemplo, agentes que procesan 2.000 millones de transacciones diarias con 96% de precisión en Amazon— persisten desafíos de fiabilidad y previsibilidad. Los agentes pueden dar respuestas distintas ante entradas iguales y necesitan pruebas adicionales en entornos desordenados y variados antes de confiarles procesos críticos.

Cierre

La tendencia va hacia IA que no solo conversa, sino que actúa: agentes que se incorporan como miembros del equipo y ejecutan flujos de trabajo.

El salto práctico depende de lograr consistencia y confianza suficientes para delegar tareas reales.

Por qué importa

  • Impacto en negocio: reduce costos operativos y acelera procesos.
  • Impacto en usuarios: menos tareas repetitivas, más tiempo para decisiones.
  • Impacto en industria: facilita que empresas pequeñas usen automatización avanzada.

Nota de Transparencia

Esta nota fue escrita con apoyo en herramientas de IA. La fuente fue aprobada por Diario Occidente y el contenido final fue revisado por un miembro del equipo de redacción.

Sello IA

Curaduría editorial

Sobre la autora

Rosa María Agudelo Ayerbe es comunicadora social y periodista, directora de Diario Occidente y líder de DO Tech.

Cuenta con más de 35 años de experiencia en medios de comunicación, transformación digital y estrategias de contenidos.

Actualmente desarrolla proyectos sobre inteligencia artificial aplicada al periodismo, marketing de contenidos y automatización de procesos editoriales y comerciales.

Tiene formación en transformación digital e inteligencia artificial con énfasis en estrategia y dirección de empresas.

Desde Diario Occidente lidera iniciativas orientadas a analizar cómo la IA está transformando la comunicación, los negocios y la vida cotidiana.

Estas notas se apoyan en un agente de investigación basado en inteligencia artificial, diseñado para monitorear semanalmente avances, lanzamientos y debates clave del sector.

El contenido es posteriormente leído, analizado, contextualizado y validado editorialmente antes de su publicación.

Este proceso forma parte del mecanismo de actualización continua que permite interpretar los desarrollos tecnológicos desde una mirada periodística, crítica y comprensible para audiencias no especializadas.


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