La inteligencia artificial generativa puede responder preguntas, pero los agentes de IA plantean un salto diferente: detectar problemas, tomar contexto, conectarse con sistemas, ejecutar acciones y aprender de lo ocurrido. Llevar esa capacidad a una operación empresarial, sin embargo, exige mucho más que incorporar un modelo de IA. Implica entender primero los procesos, preparar los datos, definir qué decisiones puede tomar un agente y cuáles deben escalar a una persona, y medir el éxito por la resolución alcanzada, no simplemente por la velocidad.
Ese fue el punto de partida de la conferencia de Álvaro Echeverría, CEO y cofundador de SimpliRoute, durante el Techtegia IA Summit Data Explote, celebrado el 8 de julio de 2026 en el Hotel Marquis Reforma de Ciudad de México. Desde una perspectiva basada en experiencias de implementación, Echeverría presentó algunas de las lecciones que SimpliRoute ha recogido al llevar la agentic AI desde las demostraciones controladas hasta escenarios empresariales llenos de excepciones, datos fragmentados y decisiones que todavía requieren intervención humana.
SimpliRoute es una plataforma de inteligencia logística impulsada por IA que ayuda a las empresas a optimizar operaciones de última milla, planificar rutas y mejorar la eficiencia de sus entregas en tiempo real. Con presencia en Latinoamérica y miles de rutas optimizadas diariamente, utiliza tecnología y datos para ayudar a las organizaciones a reducir costos, mejorar la experiencia de sus clientes y tomar decisiones operativas.
De la IA generativa a los agentes que actúan
Echeverría comenzó por establecer una distinción fundamental. Mientras herramientas de IA generativa permiten realizar una interacción directa —hacer una pregunta y recibir una respuesta—, un agente de IA está diseñado para actuar de manera proactiva dentro de un proceso.
El agente puede detectar una situación, tomar contexto, consultar sistemas y datos internos, decidir qué hacer de acuerdo con determinadas reglas, ejecutar una acción y registrar lo ocurrido para utilizarlo posteriormente.
En logística, por ejemplo, ante un pedido atrasado el agente podría identificar el problema, contactar al cliente para reagendar la entrega, actualizar los sistemas y guardar ese nuevo contexto. La diferencia, por tanto, está en pasar de una IA que responde a una tecnología que puede operar dentro de un flujo de trabajo.
«Entonces, al final, un agente, sin decirle cómo hacerlo, de manera proactiva, va a buscar y resolver un problema que involucra inteligencia en la comunicación y en el caso particular que yo lo aplico, lo hago a través de voz o a través de WhatsApp», explicó.
El contexto es tan importante como el modelo
Uno de los primeros aprendizajes compartidos por el CEO de SimpliRoute es que el rendimiento de un agente depende de la calidad del contexto que recibe. Una organización puede disponer de grandes cantidades de información, pero eso no significa necesariamente que sus sistemas estén preparados para entregar a un agente los datos que necesita para actuar correctamente. Por eso, además de conectar las fuentes de información, es necesario diseñar cuidadosamente el ciclo mediante el cual el agente detecta, decide, ejecuta y aprende.
“Algo bien importante que tienen que aprender es que los agentes de inteligencia artificial son más buenos o más malos según la cantidad de contexto que uno le da de la operación. Y los problemas que van a tener ustedes en sus empresas al implementarlos vienen si la data o la información que tienen no está preparada para darle buen contexto a eso», especificó.
La conclusión es especialmente relevante para empresas que están comenzando a experimentar con agentic AI: no basta con tener un modelo potente si el agente no puede acceder al contexto adecuado para tomar una decisión.
Primera lección: el canal lo define el receptor
Uno de los casos presentados durante la conferencia ocurrió con un club de vinos por suscripción en México que contaba con más de 35 000 suscriptores y un ticket promedio cercano a 125 dólares mensuales.
El problema estaba en la última milla: 23% de las entregas fallaban debido a direcciones incorrectas. SimpliRoute implementó ADA, su agente de inteligencia artificial, para contactar a los clientes cuando se detectaba una ausencia y solicitar información que permitiera reagendar o corregir la entrega. Inicialmente se apostó por WhatsApp, bajo la expectativa de que sería el canal con mayor respuesta. Sin embargo, los resultados demostraron lo contrario.
La tasa de respuesta a través de WhatsApp fue de 42%, mientras que las llamadas telefónicas alcanzaron 65%. En la corrección de direcciones, la diferencia también fue significativa: con WhatsApp se corregían 65% de los casos en los que se lograba respuesta, mientras que con llamadas la cifra llegó a 78%. El aprendizaje fue que no se puede escoger el canal basándose únicamente en una expectativa general sobre el comportamiento de los usuarios.
“Una de las cosas que aprendimos cuando empezamos a implementar muchos agentes de AI es que el canal de comunicación de un agente lo define el receptor, no la urgencia», recalcó.
El cambio produjo un impacto directo en el negocio: las entregas fallidas se redujeron en 48%, generando unos 35 000 dólares de ahorro y contribuyendo a proteger aproximadamente 370 000 dólares anuales en valor para el negocio.
Segunda lección: la IA debe conectar a los actores, no solo detectar problemas
El segundo caso estuvo relacionado con una empresa identificada durante la conferencia como P2B, dedicada a la venta de materiales de construcción y hormigón. El problema eran las paradas más largas de lo previsto. Cuando un camión permanecía detenido, la demora afectaba toda la ruta y generaba un costo aproximado de 150 dólares adicionales por cada ruta. Con unas 6000 rutas diarias, el impacto acumulado era significativo.
ADA utilizó información de GPS para detectar en tiempo real las situaciones que podían afectar la operación. Después de un umbral de 15 minutos, el agente contactaba al supervisor para entender lo que ocurría y coordinar una acción. La demostración mostró al agente interactuando con distintos actores, validando información, solicitando autorización y registrando el incidente en los sistemas.
El resultado fue una reducción de aproximadamente 290 000 dólares sobre las pérdidas anteriores y cerca de 360 000 dólares adicionales derivados de la optimización de rutas y flota.
Para Echeverría, el aprendizaje va más allá del caso logístico: muchas empresas ya tienen la información que necesitan, pero no consiguen convertirla en acciones: «Entonces, el cuello a botella usualmente no es la información, es como yo conecto esa información para que fluya dentro del proceso», amplió.
Las reglas para una implementación exitosa
A partir de estas experiencias, SimpliRoute estructuró un framework de cuatro puntos para implementar agentes de IA. El primero es comenzar por el proceso y no por la tecnología. La razón es sencilla: un agente necesita conocer qué debe hacer ante determinadas situaciones. Si el proceso empresarial está mal definido o no contempla excepciones, la IA puede terminar reproduciendo esos problemas a escala.
Por eso, antes de implementar un agente, es necesario entender cómo funciona realmente una operación, incluidas las situaciones que se salen del escenario ideal.
El segundo principio es integrar los sistemas antes de intentar automatizar. Un agente necesita acceder a información y contexto para poder actuar. Si las herramientas de una organización permanecen aisladas, el agente tendrá dificultades para tomar decisiones y ejecutar acciones de principio a fin.
Echeverría planteó que este cambio también está creando nuevas necesidades dentro de los equipos tecnológicos. Entre ellas mencionó el concepto de Forward Deploy Engineer, un perfil dedicado a facilitar las integraciones necesarias para que los agentes puedan operar sobre los sistemas de una empresa.
“En el nuevo mundo, no se pueden despriorizar. Es el punto de partida con el que se puede trabajar de verdad», insistió el líder tecnológico.
El tercer componente es el denominado human in the loop: definir de antemano qué decisiones puede tomar autónomamente el agente y en qué situaciones debe escalar un caso a un humano. La razón es que los agentes no son infalibles. En procesos críticos, una interpretación equivocada puede generar consecuencias importantes. Por eso, ante situaciones ambiguas, la recomendación es que el agente entregue el contexto disponible y permita que una persona tome la decisión.
Echeverría fue enfático sobre este punto: «Los agentes de AI no son perfectos. No van a resolver todo automáticamente». La supervisión no debe entenderse como un fracaso de la automatización, sino como parte del diseño de un sistema empresarial confiable.
El último principio cambia una métrica que suele dominar las conversaciones sobre automatización: la velocidad. Para Álvaro Echeverría, CEO y cofundador de SimpliRoute, implementar agentes de IA no debería tener como objetivo principal responder más rápido, sino resolver de manera autónoma y confiable.
“Último, mide resolución autónoma no solo velocidad. Uno al implementar agentes de AI no busca velocidad. Y quien lo esté buscando está erróneo en su implementación», opinó.
La velocidad, según explicó, es una consecuencia de poder gestionar un mayor volumen de excepciones con menor intervención humana. Pero una respuesta rápida que no resuelve el problema no genera necesariamente valor.
Por eso aparece otro concepto central: la observabilidad, entendida como la capacidad de monitorear que los agentes estén haciendo aquello para lo que fueron diseñados y detectar problemas antes de que se conviertan en costos.
Del hype a una IA integrada en el negocio
La experiencia presentada por SimpliRoute durante el Techtegia IA Summit Data Explote México muestra una transición importante en la adopción empresarial de la inteligencia artificial. El desafío ya no consiste únicamente en experimentar con modelos generativos, sino en construir sistemas capaces de operar sobre procesos reales, donde existen excepciones, múltiples fuentes de información, decisiones y consecuencias económicas.
Las cuatro reglas planteadas por Echeverría resumen ese cambio de paradigma: empezar por el proceso, conectar los sistemas antes de automatizar, establecer claramente la frontera entre las decisiones de la IA y las del humano y medir la resolución autónoma por encima de la velocidad.
En ese escenario, la agentic AI deja de ser únicamente una promesa tecnológica y comienza a convertirse en una capa operacional capaz de detectar problemas, movilizar información, coordinar personas y sistemas y ejecutar acciones.
Pero su éxito, según las lecciones compartidas por SimpliRoute, dependerá menos de cuánto pueda hacer un modelo por sí solo que de qué tan bien esté diseñado el ecosistema empresarial en el que ese agente debe actuar.
Para más información sobre SimpliRoute, visitar sus sitios oficiales:
