Son las 8 de la mañana y su vuelo ha sido cancelado durante la noche. Abres la aplicación de la aerolínea, preparándote ya para la fricción En lugar de eso, te recibe un agente virtual con inteligencia artificial, tranquilo y elocuente. Te pide disculpas, te explica la interrupción y te explica sus opciones.

Por un momento, eso parece un progreso.

Excepto que en realidad nada cambia. No se emite ningún billete. No se procesa ningún reembolso. Cierras la aplicación sabiendo qué ha causado el problema y sigues esperando a que se resuelva. El problema no es la empatía o la intención. El sistema te ha entendido perfectamente. El problema es la capacidad.

Muchas interacciones impulsadas por la IA son útiles hasta que realmente es necesario hacer algo.

Esto es exactamente lo que Genesys Cloud™ Agentic Virtual Agent, impulsado por grandes modelos de acción (LAM), fue construido para solucionar. Nuestros agentes de IA no esperarán a guiones, indicaciones o traspasos humanos. Serán capaces de reconocer lo que el cliente está tratando de lograr, elegir los siguientes pasos correctos y mantener el trabajo en movimiento a través de los sistemas sin salirse de las barreras de seguridad establecidas.

La verdad es que la mayoría de los agentes de inteligencia artificial (IA) en producción hoy en día no pueden llevar el trabajo hasta su finalización. Esa limitación reside en la tecnología subyacente a la experiencia, concretamente en la diferencia arquitectónica entre los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y los grandes modelos de acción:

Los LLM están diseñados para comprender y explicar. Los LAM están diseñados para decidir y hacer.

La capa de ejecución de la IA agéntica

Los grandes modelos lingüísticos han transformado la forma en que las personas interactúan con las máquinas: haciendo que las conversaciones parezcan naturales. Pueden entender preguntas desordenadas, seguir el contexto y responder para reflejar el tono y la intención. Dentro de la experiencia del cliente (CX), esto sustituyó los guiones rígidos por un diálogo que se adapta en tiempo real y es mucho menos mecánico.

Entrenados en grandes cantidades de texto, los LLM sobresalen en la predicción de secuencias lingüísticas. La interpretación y la expresión son sus puntos fuertes.

Entienden lo que alguien les pregunta y pueden responder de forma coherente y humana. En la experiencia del cliente, los LLM ayudan a que las interacciones sean más fluidas e informadas, pero sus contribuciones tienen limitaciones.

Eso no es un defecto. Refleja cómo se diseñaron los LLM. Alcanzan su techo cuando las tareas requieren flujos de trabajo que abarcan sistemas empresariales, políticas y tiempo.

Aquí es donde toman control los grandes modelos de acción.

Los LAM extienden la inteligencia conversacional a la ejecución. Se construyen para razonar sobre operaciones del mundo real dentro de API aprobadas, flujos de trabajo gobernados y capacidades reforzadas por políticas que ya existen dentro de la organización. Cada operación tiene entradas, permisos y resultados esperados definidos, lo que proporciona al modelo un entorno fundamentado en el que planificar.

Ese control es intencionado. Es lo que ayuda a que la autonomía sea segura.

Los grandes modelos de acción no hablan de lo que podría ocurrir. Se centran en lo que debería ocurrir a continuación y siguen adelante hasta completar el trabajo. Cada paso es rastreado, controlado y fácil de seguir.

Esta distinción es lo que separa las plataformas dirigidas por IA de los sistemas asistidos por IA. Las conversaciones ya no terminan con "alguien hará un seguimiento". Concluyen con el trabajo terminado y la resolución a los clientes.

Presentamos los primeros agentes virtuales autónomos de la industria

La experiencia que encontraste en esa aplicación de aerolíneas no es inusual. Es el resultado esperado cuando se pide a los sistemas conversacionales que realicen tareas operativas. El agente virtual se comunicaba con claridad, pero te dejaba la carga de esperar, reintentar o escalar.

Genesys Cloud Agentic Virtual Agent está diseñado para hacerse cargo de las experiencias de los clientes y llevarlas a término. Estos agentes sabrán lo que pueden hacer, cómo proceder y cuándo es necesario el juicio humano.

Volvamos ahora al vuelo cancelado. En lugar de enumerar las opciones para volver a reservar, Genesys Cloud Agentic Virtual Agent puede autenticarle de forma autónoma como viajero, comprobar la disponibilidad, asignar un nuevo asiento, aplicar un crédito cuando la política lo permita, actualizar la reserva y confirmar el resultado, todo ello en la misma interacción.

Ahora, usted se va con la certeza, no con un resumen.

Esto es posible porque estos agentes virtuales están potenciados por el LAM APT-1 de Scaled Cognition, entrenado para operar dentro de entornos empresariales reales. Razonarán en función de herramientas y políticas reales en lugar de flujos de trabajo hipotéticos.

Cada acción realizada puede rastrearse y gobernarse. Nada se improvisa ni se oculta tras un ticket de seguimiento.

La compatibilidad nativa con estándares abiertos como Agent-to-Agent (A2A) y el Model Context Protocol (MCP) permitirá a nuestros agentes de IA colaborar de forma segura entre sí, y a través de los sistemas de la empresa, sin perder el contexto ni el control.

En Genesys, la ejecución y la gobernanza son inseparables por diseño. Nuestros agentes virtuales agénticos operan dentro de unos límites definidos para hacer cumplir la política en tiempo de ejecución y escalar sólo cuando se requiere experiencia humana.

Esto es importante porque a los clientes no les importa cuántos equipos o plataformas hay detrás de una interacción. Lo que quieren es que se resuelva su problema. Genesys Cloud Agentic Virtual Agent se ha creado para proteger esa expectativa ofreciendo una experiencia única e ininterrumpida en la que el progreso es visible y los resultados son claros, a medida que el trabajo se desplaza por múltiples partes de la organización.

Y lo que es más importante, la experiencia del cliente deja de parecer una serie de disculpas y explicaciones y se convierte anticipadamente a través de trayectos configurados de antemano en lugar de reparados retroactivamente.

Si tu IA puede explicar el problema pero no puede resolverlo, aún no ha terminado. Con los primeros agentes virtuales autónomos de la industria impulsados por grandes modelos de acción para la CX empresarial, Genesys está llevando las experiencias de los clientes más allá de la conversación hacia una acción de confianza impulsada por los resultados a escala empresarial. Ve la solución en acción Obtén una demostración de Genesys Cloud Agentic Virtual Agent hoy.

Se espera que Genesys Cloud Agentic Virtual Agent impulsado por large action models esté disponible de forma general en todo el mundo en el primer trimestre del año fiscal 2027 de Genesys.