¿Qué es la IA Agentiva?

La IA Agentiva (Agentic AI) es la siguiente evolución de la inteligencia artificial.
No se limita a generar texto o responder preguntas, sino que razona, planifica, ejecuta y aprende de sus propias acciones.

Podemos imaginarla como un empleado digital autónomo:
observa lo que ocurre, decide qué hacer, utiliza herramientas para actuar y evalúa el resultado para mejorar la próxima vez.

Según NVIDIA (febrero de 2025), la IA agentiva “introduce razonamiento iterativo y planificación de múltiples pasos, permitiendo a los modelos actuar de forma autónoma para alcanzar objetivos empresariales”.

IBM (enero de 2025) la define como “una inteligencia artificial capaz de cumplir tareas complejas con supervisión limitada, aprendiendo de la experiencia y adaptando su comportamiento”.

A nivel académico, el estudio “Survey on Agentic AI Systems” (arXiv, mayo de 2025) describe cuatro pilares fundamentales:

1. Percepción: interpretar datos y señales del entorno.
    
2. Planificación: dividir el objetivo en subtareas lógicas.
    
3. Acción: ejecutar los pasos utilizando herramientas (como un ERP o una API).
    
4. Reflexión: analizar el resultado y ajustar el comportamiento futuro.
    

La diferencia clave con la IA generativa es la autonomía:
una IA generativa responde; una IA agentiva decide y actúa.

Los ERP siempre han sido potentes, pero estáticos.
La IA Agentiva los convierte en sistemas vivos, capaces de optimizarse y operar de forma proactiva.

En lugar de depender de usuarios que revisan informes y lanzan procesos manuales, los agentes pueden:

• Detectar incidencias en tiempo real (por ejemplo, retrasos en cobros).
   
• Analizar el contexto y priorizar acciones.
   
• Ejecutar tareas (enviar recordatorios, crear pedidos o registrar facturas).
   
• Aprender del resultado y adaptar las siguientes decisiones.
   

Esto significa que un ERP como Business Central puede pasar de ser un sistema reactivo a ser un organismo digital inteligente.

Ejemplo:
Un agente puede revisar diariamente las facturas vencidas, enviar correos personalizados según el historial del cliente, registrar promesas de pago y bloquear automáticamente cuentas de alto riesgo.
Todo sin intervención humana, salvo la supervisión final.

Uno de los grandes avances de 2025 es el Model Context Protocol (MCP).
Desarrollado como estándar abierto por la comunidad de IA (incluyendo Anthropic, OpenAI y Hugging Face), MCP permite que los agentes se comuniquen con herramientas, bases de datos y sistemas empresariales de forma segura y estandarizada.

En palabras simples: el MCP es el USB-C de la inteligencia artificial.
Así como un mismo cable sirve para diferentes dispositivos, MCP permite que distintos agentes usen las mismas herramientas y datos sin tener que reprogramarlos cada vez.

Esto significa que un agente puede acceder a los datos de Business Central, a un CRM, a un portal logístico o a un PIM usando una interfaz común.
Es interoperable, seguro y escalable.

Referencias:

• Model Context Protocol (modelcontextprotocol.io, 2025)
   
• Anthropic Developer Docs (2025)
   
• “The Complete Guide to MCP”, Treblle Blog (junio 2025)

Azure AI Foundry (antes Azure AI Studio) es el entorno oficial de Microsoft para crear, entrenar y operar agentes de inteligencia artificial empresariales.
Ofrece herramientas para diseñar agentes, conectarlos con fuentes de datos, monitorizar su rendimiento y garantizar la seguridad y cumplimiento normativo.

Su componente clave es el Agent Service, un sistema que:

• Conecta modelos (GPT, Phi-3, Claude, etc.) con fuentes de datos empresariales.
   
• Gestiona la autenticación mediante Microsoft Entra ID.
   
• Permite trazar, auditar y observar el comportamiento de los agentes.
   
• Garantiza cumplimiento con el EU Data Boundary (procesamiento de datos dentro de la UE).
   

Documentación oficial:

• Microsoft Learn: “Azure AI Foundry – Overview” (septiembre 2025)
   
• Microsoft Learn: “Agent Service in Azure AI Foundry” (septiembre 2025)
   

En términos sencillos: Azure AI Foundry es el “cerebro operativo” donde viven los agentes de Microsoft, con control total sobre seguridad, trazabilidad y rendimiento.

Copilot Studio es la herramienta low-code de Microsoft que permite construir agentes personalizados sin escribir código.
Se integra con Dynamics 365, Microsoft Teams, Power Automate, SharePoint y miles de conectores oficiales.

Con Copilot Studio puedes:

• Diseñar flujos conversacionales que ejecuten acciones en Business Central.
   
• Conectar agentes a herramientas o APIs usando conectores de Power Platform.
   
• Añadir memoria, reglas de negocio y lógica condicional.
   
• Supervisar métricas y logs directamente desde el portal.
   

En 2025, Microsoft añadió la función “Computer Use”, que permite a los agentes interactuar visualmente con aplicaciones aunque no tengan API, emulando clics y entradas de texto de manera segura.

Documentación oficial:

• Microsoft Learn: “Copilot Studio Overview” (octubre 2025)
   
• Microsoft Learn: “Computer Use capability” (2025)
   

Microsoft ya está integrando agentes operativos nativos dentro de Business Central:

1. Sales Order Copilot Agent (2025)
    
   • Interpreta correos electrónicos de clientes.
      
   • Crea automáticamente ofertas o pedidos de venta.
      
   • Solicita datos faltantes mediante conversación (multi-turn).
      
   • Comprueba disponibilidad de stock y confirma pedidos.
      

1. Payables Copilot Agent (2025)
    
   • Escanea facturas recibidas por correo.
      
   • Crea documentos en el módulo de Proveedores.
      
   • Los deja listos para revisión y registro contable.
      

Estos agentes están completamente integrados en el ecosistema estándar de Microsoft, sin necesidad de extensiones personalizadas.

Fuentes:

• Microsoft Learn: “Sales Order Copilot Agent Overview” (octubre 2025)
   
• Microsoft Learn: “Payables Agent Overview” (octubre 2025)
   

Lo que casi nadie explica (y que tú sí vas a encontrar aquí):
para que un agente opere en una empresa real, debe cumplir con tres pilares fundamentales:

1. Gobernanza:
   Cada acción del agente debe ser trazable y auditable.
   Azure AI Foundry ofrece control de identidad, logs y observabilidad integrados con Entra ID y Azure Monitor.
    
2. Seguridad:
   Usa el principio de mínimos privilegios.
   Ejecuta los conectores de Business Central con cuentas técnicas y roles limitados.
   Aplica políticas de aprobación cuando el agente modifique datos sensibles (por ejemplo, contabilizaciones o bloqueos).
    
3. Cumplimiento normativo (AI Act y GDPR):
    
   • El AI Act (Reglamento UE 2024/1689) clasifica estos agentes como “sistemas de riesgo limitado”: requieren transparencia, supervisión y registro de decisiones.
      
   • Microsoft garantiza la residencia de datos en la UE mediante el programa EU Data Boundary, vigente desde septiembre de 2025.
      

Fuentes :

• Diario Oficial de la Unión Europea (12 julio 2024)
   
• Microsoft EU Data Boundary Commitment (septiembre 2025)
   

• Automatización completa de procesos sin desarrollo a medida.
   
• Ahorro de tiempo y reducción de errores en tareas administrativas.
   
• Toma de decisiones más rápida, basada en datos en tiempo real.
   
• Aprendizaje continuo: el sistema mejora con cada ejecución.
   
• Cumplimiento y trazabilidad, gracias a los servicios de Microsoft.
   

• Dependencia de la calidad de los datos del ERP.
   
• Riesgos de sobreautomatización sin supervisión humana.
   
• Coste inicial de diseño y ajuste de los agentes.
   
• Necesidad de roles nuevos en las empresas: AI Steward o Agent Orchestrator.
  para el éxito. Nuestros informes detallados te proporcionarán información valiosa para tomar decisiones informadas y estratégicas.