10 sept 2025
3 min leer
Las 5 principales plataformas de agentes de IA en 2025: Cómo elegir la correcta
Si este año has estado cerca del Twitter tecnológico, de las presentaciones de los inversores o de las hojas de ruta de los productos, habrás oído el mismo rumor: Los agentes de IA son la próxima gran novedad.
Y por una buena razón.
Las empresas están cansadas de los chatbots que solo responden preguntas y de las herramientas de automatización que se rompen en cuanto algo cambia. Quieren software que pueda tomar medidas reales, herramientas que puedan manejar resultados, no sólo pasos.
Así que ahora, todo el mundo se está apresurando a construir "agentes".
Algunas startups están lanzando elegantes demos que se ven muy bien en el escenario. Las grandes plataformas están pegando la palabra "agente" a viejos copilotos. ¿Y unos pocos? En realidad, están lanzando sistemas que funcionan en entornos empresariales complejos.
Este blog está aquí para ayudarle a distinguir la diferencia.
Vamos a desglosar:
Las 5 plataformas de agentes de IA de las que más se habla en 2025
En qué punto se encuentra cada una hoy en día, no solo en teoría, sino en la práctica
Por qué Beam AI se está convirtiendo silenciosamente en la plataforma de agentes por la que apuestan las empresas
Si está evaluando la tecnología de agentes, intentando dejar atrás la frágil RPA o simplemente averiguando qué hay de verdad en este espacio, está en el lugar adecuado.
Las 5 plataformas de agentes de IA que todo el mundo tendrá en cuenta en 2025
Vamos a desglosar las cinco plataformas que más ruido están haciendo ahora mismo en el espacio de los agentes de IA. Estas son las que están recibiendo la atención real de compradores, desarrolladores y analistas. Pero como verás, hay una gran diferencia entre lanzar una demo y estar listo para la ejecución empresarial.
1. Relevance AI
Qué es: Una plataforma sin código que permite a los usuarios construir agentes de IA utilizando flujos de trabajo y herramientas. Relevance comenzó como una plataforma de análisis y evolucionó hasta convertirse en un constructor de agentes centrado en casos de uso de cara al cliente.
Fuerzas:
Una interfaz de usuario intuitiva para crear agentes básicos
Comunidad de desarrolladores activa
Útil para asistentes internos o automatización de equipos pequeños
Limitaciones:
No está diseñado para flujos de trabajo complejos y multisistema
Limitadas funciones de cumplimiento o gobernanza de nivel empresarial
Más asistente de tareas que operador autónomo
Verdict: Relevance es rápido de poner en marcha, pero no está diseñado para empresas que ejecutan procesos de alto riesgo.
2. Beam AI
Qué es: Un Sistema Operativo de Agentes modular construido específicamente para empresas. Los agentes de Beam razonan, actúan y se adaptan a través de flujos de trabajo reales, con supervisión incorporada, integración de sistemas y ejecución de nivel empresarial.
Fuerzas:
Automatización verdaderamente ágil con razonamiento basado en objetivos
Cumplimiento, gobernanza y auditabilidad integrados
Funciona con los sistemas existentes, no es necesario arrancar y reemplazar
Alta precisión en finanzas, RRHH, servicio al cliente y más
Diseñado para la ejecución de principio a fin, no sólo sugerencias
Limitaciones:
Primero la empresa, puede ser excesivo para pequeñas tareas personales
Requiere cierto diseño previo de los objetivos y flujos de trabajo del agente
Verdict: Beam no es una demostración llamativa; es el verdadero negocio para las empresas que necesitan una ejecución fiable y autónoma a escala.
3. Cognición (Devin)
Qué es: Devin llegó a los titulares como el "primer ingeniero de software de IA" Puede escribir código, depurar errores y completar tareas de desarrollo en un entorno de desarrollo simulado.
Fuerzas:
Fuerte orquestación LLM para el trabajo relacionado con el código
Rendimiento impresionante en demostraciones centradas en la ingeniería
Muestra el potencial de los flujos de trabajo de agentes orientados a tareas
Limitaciones:
No aplicable fuera de los flujos de trabajo de ingeniería o desarrollo
Ecosistema cerrado, personalización limitada
Sin controles de gobierno, cumplimiento o despliegue para empresas
Verdict: Devin es una potente demo, pero no una plataforma para la automatización empresarial multifunción.
4. Inflection (Pi)
Qué es: Un agente conversacional diseñado para ser empático, útil y atractivo. Pi se centra en la inteligencia emocional y la interacción similar a la humana.
Fuerzas:
Tono conversacional y UX
Investigación profunda sobre personalización
Útil como compañero digital o asistente de conocimiento
Limitaciones:
No está orientado a la acción, no ejecuta tareas ni se conecta a sistemas empresariales
No automatiza flujos de trabajo ni aplicaciones empresariales
Limitaciones de privacidad y control de datos
Verdict: Inflection es una capa de interfaz impresionante, pero no está construida para resultados o automatización empresarial.
5. MultiOn
Qué es: Un agente personal de IA que vive en tu navegador. MultiOn pretende encargarse de tareas digitales como reservar vuelos, enviar correos electrónicos o consultar calendarios, como un asistente humano en el navegador.
Fuerzas:
Una interfaz de usuario limpia con un novedoso enfoque centrado en el consumidor
Impresionantes demos para tareas digitales ligeras
Visionario en su dirección
Limitaciones:
Se centra en la productividad individual, no en las operaciones empresariales
Transparencia mínima, sin integraciones empresariales
Ejecución en fase inicial con control o conocimiento del contexto limitados
Verdict: MultiOn es ambicioso, pero aún se centra en la capa del consumidor. Las empresas necesitarán más rigor, seguridad y fiabilidad.
Donde otras plataformas se quedan cortas en la empresa
Una cosa es construir un agente de IA que pueda responder preguntas o ejecutar un simple script. Otra cosa es diseñar un sistema que pueda operar dentro de una empresa Fortune 500, tocar datos confidenciales, navegar por políticas complejas y realmente ofrecer resultados.
Aquí es donde la mayoría de las plataformas fallan.
No fueron construidas para flujos de trabajo desordenados del mundo real. Tienen problemas con:
1. Rigidez y rotura
Muchos agentes de IA son sólo envoltorios inteligentes alrededor de scripts o macros. Siguen instrucciones lineales y se rompen cuando cambia la estructura. Si los datos cambian o si se produce un caso límite, el agente se bloquea y el equipo de TI tiene que intervenir.
En finanzas, atención al cliente o RRHH, esto conlleva más repeticiones que resultados. Las herramientas estáticas no pueden seguir el ritmo de procesos que evolucionan semanalmente.
2. Falta de contexto y razonamiento
Algunas plataformas de agentes pueden completar tareas, pero sólo en un contexto fijo. Carecen de la capacidad de razonar a través de múltiples pasos o ajustarse en función de lo que está sucediendo.
Pueden pasar por un simple flujo de trabajo de "enviar factura", pero tan pronto como necesitan tomar una decisión o comprobar múltiples sistemas, se congelan. Sin un razonamiento estructurado, se quedan atascados.
3. Sin gobernanza integrada
En un entorno empresarial, la autonomía sin supervisión es un obstáculo.
La mayoría de las plataformas no ofrecen controles sobre cuándo involucrar a un humano, cómo hacer cumplir las políticas empresariales o cómo registrar las acciones para el cumplimiento. Esto se convierte en un obstáculo importante en sectores como las finanzas o la sanidad, donde la auditabilidad no es opcional.
4. Integración limitada de sistemas
Una cosa es funcionar en un entorno aislado. Otra cosa es tirar de bases de datos internas, interactuar con CRMs, escribir en ERPs, y hacerlo todo de forma segura.
La mayoría de los frameworks de agentes carecen de un profundo soporte de integración. Sin conectores nativos ni acceso API a sistemas reales, se limitan a tareas de front-end, lo que significa que no ejecutan, sólo asisten.
5. No está diseñado para escalar
Un bot de prueba de concepto puede funcionar para una tarea o un equipo. Pero, ¿escalar eso a cientos de flujos de trabajo a través de múltiples funciones? Eso requiere infraestructura, observabilidad y confianza. Muy pocas plataformas están diseñadas con ese tipo de escala en mente
Cómo elegir la plataforma de agentes adecuada
Si está evaluando soluciones de agentes de IA, puede ser difícil abrirse paso entre el ruido. Todos prometen autonomía, pero pocos pueden ofrecerla en entornos empresariales reales. Para evitar comprar algo que se rompe bajo presión, aquí están las preguntas que importan.
1. ¿Puede adaptarse cuando cambian las cosas?
¿Puede adaptarse cuando cambian las cosas?
Los procesos empresariales rara vez permanecen inalterados. Un buen agente debe manejar nuevas entradas, excepciones y cambios en la lógica sin necesidad de un reajuste constante.
Pregunte al proveedor:
¿Qué ocurre cuando cambia el formato de entrada?
2. ¿Realmente ejecuta, o sólo asiste?
Hay una gran diferencia entre hacer una sugerencia y terminar la tarea. Busque una ejecución orientada a objetivos, no sólo otra capa de avisos.
Pregunte al proveedor:
¿Su agente puede completar un proceso de principio a fin, como la conciliación de facturas o la incorporación de un cliente?
3. ¿De qué controles disponemos?
La autonomía sin gobernanza es un fracaso. Debe tener supervisión, visibilidad y la capacidad de definir exactamente cómo se comportan los agentes.
Pregunte al proveedor:
¿Podemos ver lo que hace el agente? ¿Podemos configurar cuándo involucrar a humanos?
4. ¿Qué tan bien se integra con nuestros sistemas existentes?
Su solución de automatización no debería requerir arrancar su pila. Busque plataformas que funcionen con lo que ya utiliza.
Pregunte al proveedor:
¿Qué integraciones son compatibles desde el principio?
5. ¿Puede escalar a través de funciones y equipos? Puede empezar con un proceso, pero una plataforma sólida debería crecer con usted. Busque un diseño modular, componentes reutilizables y capacidades entre equipos.Pregunte al proveedor:¿Qué aspecto tiene la expansión después de un piloto exitoso?Si está haciendo estas preguntas y no obtiene respuestas claras, lo más probable es que la plataforma no esté lista para la producción.¿Qué hace diferente a Beam AI?La mayoría de las plataformas que intentan crear agentes parten de uno de estos dos puntos: o bien un chatbot que se hizo más potente, o bien un motor de scripting que añadió algunas indicaciones de IA. Beam comenzó en un lugar completamente distinto, con la pregunta: "¿Cómo se construye un software que realmente pueda hacer las cosas en una empresa real?"Aquí está lo que diferencia a Beam.1. Construido para la complejidad del mundo realLa complejidad del mundo real. Construido para la complejidad del mundo real
Los agentes de Beam no dependen de scripts frágiles o reglas estáticas. Utilizan el razonamiento estructurado y la toma de decisiones para navegar por la incertidumbre. Si su modelo de datos cambia o aparece una excepción, el agente puede adaptarse.
Esto es importante en entornos en los que los flujos de trabajo nunca son los mismos. En lugar de romper o escalar cada vez que surge algo nuevo, los agentes Beam lo resuelven, como lo haría un compañero de equipo capaz.
2. Ejecución, no sólo sugerencias
Los pilotos son útiles. Recomiendan, resumen y buscan. Pero no terminan el trabajo.
Los agentes Beam están orientados a objetivos. Usted les dice el resultado que desea y ellos deciden qué pasos dar, qué herramientas utilizar y cuándo involucrar a un humano. El agente no se detiene en "aquí tienes una sugerencia", sino que lo consigue.
¿Quieres ver la diferencia? Explore las capacidades del agente de Beam.
3. Gobernanza de nivel empresarial
Beam se diseñó desde el principio teniendo en cuenta las limitaciones de la empresa.
Cada acción de los agentes se rastrea y registra
Puede establecer políticas claras sobre cuándo los agentes actúan solos o piden ayuda
La seguridad, el control de acceso y la auditabilidad están integrados en la plataforma
Esto da a los líderes la confianza de que pueden escalar la automatización sin perder visibilidad o control.
4. Integración perfecta con los sistemas existentes
No es necesario reconstruir toda la pila para trabajar con Beam. La plataforma ofrece integraciones nativas y API para los principales sistemas empresariales. Tanto si trabaja con Oracle, Salesforce, SAP o herramientas internas, Beam puede conectarse y actuar a través de ellos.
Esto reduce el tiempo de implementación y convierte a Beam en una opción realista para los equipos que no disponen de meses para crear prototipos.
5. Escalable y medible
Cada ejecución se puntúa, evalúa y utiliza para la mejora continua. No sólo está ejecutando la automatización, está construyendo un sistema que mejora cuanto más lo utiliza.
Puede comenzar con un único flujo de trabajo y escalar a través de equipos, geografías y departamentos, con la confianza de que la base puede manejarlo.
Resumiendo
Las plataformas de agentes de IA están teniendo un momento. Mires donde mires, hay una nueva herramienta que pretende automatizar tu trabajo, actuar de forma autónoma o introducir agentes en la empresa.
Pero cuando rascas la superficie, la mayoría de ellas caen en uno de estos dos campos. O bien son prototipos emocionantes que se ven muy bien en las demostraciones, pero no pueden escalar más allá de los casos de uso de juguete, o son herramientas de automatización reempaquetadas que realmente no piensan o se adaptan, sólo reaccionan.
Es por eso que este espacio necesita claridad, no sólo más bombo.
Si usted es un líder empresarial o tecnológico que apuesta por los agentes para agilizar las operaciones reales, necesita algo más que características. Necesita una plataforma que pueda razonar a través de casos límite, adaptarse cuando los datos cambian e integrarse con sus sistemas reales, de forma segura, fiable y a escala.
Ahí es donde Beam destaca.
No se construyó como un envoltorio o un sidecar. Es una capa de ejecución completa que hace que los agentes actúen, no sólo que simulen. Si se toma en serio la construcción de un futuro impulsado por agentes dentro de su organización, merece la pena ver lo que Beam puede hacer realmente.
Beam
