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  • El nuevo cliente es una inteligencia artificial: la empresa que enseña a las marcas a venderle a los agentes de IA

    El nuevo cliente es una inteligencia artificial: la empresa que enseña a las marcas a venderle a los agentes de IA

    Cada vez menos personas abren la lista de enlaces de Google para decidir qué comprar. Le preguntan a ChatGPT qué banco les conviene, a Gemini qué seguro contratar o a Claude qué hotel reservar. La respuesta llega en un párrafo con dos o tres marcas mencionadas por nombre. Las demás no existen para ese usuario.

    El siguiente paso ya está en marcha: agentes de inteligencia artificial que no solo recomiendan, sino que comparan precios, llenan formularios, reservan y compran en nombre del usuario. Para una marca, eso cambia quién es el cliente. Durante décadas el marketing se dirigió a personas. Ahora una parte creciente de la decisión la toma, o la filtra, una máquina.

    Sobre ese cambio se construyó Temso AI, una compañía estadounidense de software con equipo remoto y presencia en Europa y América Latina. Su propuesta cabe en una frase: ayudar a las marcas a venderle sus productos y servicios a los agentes de IA. En la práctica, eso significa medir si un asistente de inteligencia artificial menciona a la marca cuando alguien pide una recomendación, entender por qué sí o por qué no, y corregirlo.

    «Toda la historia de marketing ha consistido en persuadir a personas. Por primera vez, las marcas tienen que persuadir a una máquina. El agente de IA lee, compara y decide antes de que el humano vea una sola opción. Casi ninguna empresa sabe qué dice ese agente sobre su marca, y mucho menos cómo cambiarlo», explica Gerardo Bonilla, cofundador salvadoreño de la empresa, en entrevista con Diario El Mundo.

    Rentable en menos de un año, financiada por sus clientes

    Temso se fundó a finales de 2025. Es una empresa de Estados Unidos sin sede física: su equipo trabaja de forma remota desde Europa, Reino Unido, y El Salvador. En menos de un año de operaciones alcanzó rentabilidad. Hoy trabaja con cientos de clientes en mas de 50 países: agencias de marketing que revenden el servicio, aseguradoras, bancos, fondos de inversión, universidades y negocios locales.

    «Un banco quiere saber si aparece cuando alguien pregunta por una tarjeta de crédito. Una clínica quiere saber si la IA la recomienda. Una agencia quiere ofrecer ese servicio a veinte clientes a la vez. La pregunta es la misma para todos», dice Bonilla.

    Acción, no reportes

    El sector, conocido como optimización para motores de respuesta (AEO, por sus siglas en inglés), se llenó de empresas en menos de dos años. Las herramientas tradicionales de marketing digital, como Semrush o HubSpot, nacieron para medir el posicionamiento en Google y agregaron módulos de inteligencia artificial encima. Temso nació en el otro extremo.

    La diferencia está en qué pasa después del dato. Las herramientas clásicas entregan analítica: gráficas, rankings, alertas, y dejan el trabajo al cliente. Temso está construida alrededor de la acción. La plataforma consulta a diario a los principales asistentes de IA y mide si la marca aparece y qué páginas usó la máquina para armar su respuesta. A partir de ahí hace el trabajo: audita el sitio web y prepara las correcciones para que los agentes lo lean sin fricción, redacta el contenido que la IA necesita citar, y escribe las propuestas para que medios y publicaciones externas hablen de la marca.

    «Un reporte que nadie ejecuta no vale nada», resume Bonilla. «Las herramientas viejas te dicen que tienes un problema. Nosotros te decimos la solución y hacemos el trabajo por ti.»

    Hay otra diferencia técnica. Temso no consulta a los modelos por sus interfaces de programación, sino que captura las respuestas desde las mismas pantallas que ve un usuario real en cada país. La empresa sostiene que lo que un consumidor recibe en ChatGPT difiere de lo que entrega la versión para desarrolladores, y que medir la segunda engaña a las marcas.

    Datos propios sobre cómo decide la IA

    La misma infraestructura alimenta el AI Search Desk, la unidad de investigación de la empresa. Cada mes captura más de 500 mil respuestas de los motores de IA en distintos países y, con esa base, publica rankings por industria y país y estudios que circulan en la prensa especializada.

    Uno de ellos analizó más de 7 millones de citas en 47 industrias para medir cómo los modelos tratan las fuentes en idiomas distintos del inglés. Otro, sobre 2 millones de citas en cinco modelos, encontró que el 71 % de las fuentes que cita una IA no las cita ninguna otra: ChatGPT y Gemini, ante la misma pregunta, se apoyan en páginas casi completamente distintas.

    «Eso cambia la conversación con cualquier gerente de marketing», dice Bonilla. «No existe ‘aparecer en la IA’. Existe aparecer en ChatGPT, en Gemini, en Copilot, cada uno por separado, y cada uno lee fuentes diferentes. Venderle a los agentes es venderle a cada uno.»

    Los medios descubren que su autoridad vale dinero

    El dato tiene un segundo cliente: los medios de comunicación. Cuando ChatGPT responde qué banco elegir, cita periódicos, sitios de reseñas y blogs. Temso mantiene un directorio público con más de 2 mil publicaciones clasificadas por cuánto las citan los modelos de IA en cada industria.

    Sobre esa base la empresa corre pilotos con grupos editoriales globales, para medir la influencia de cada medio en las respuestas de la IA y convertirla en ingresos. Un periódico que la IA cita con frecuencia en temas financieros puede cobrar más por su contenido patrocinado en esa categoría y acreditar esa influencia frente a anunciantes.

    «Los medios están regalando a la IA algo que vale dinero: su contenido y autoridad. Nosotros les ayudamos a medirla y a moentizarla», afirma Bonilla.

    El comprador que nunca ve un anuncio

    Lo que viene, según la empresa, es más radical que un cambio de buscador. Los agentes de IA ya pueden comparar seguros, reservar hoteles y llenar un formulario de solicitud sin que el usuario vea una sola página. Cuando eso sea la norma, gran parte del marketing tal como existe hoy, anuncios, banners, páginas de destino diseñadas para convencer a una persona, se dirigirá a alguien que nunca las verá.

    «El agente no se emociona con un video ni se deja llevar por un descuento en letras grandes. Lee lo que está publicado, evalúa si es confiable y elige. Eso obliga a las marcas a ser claras, verificables y citadas por terceros. Es una forma más honesta de competir, y la mayoría no está preparada», dice Bonilla.

    Para lo que resta de 2026, Temso apuesta por América Latina a través de un programa de agencias asociadas, que forma a agencias de marketing para ofrecer el servicio a sus clientes con la plataforma como base. El razonamiento es simple: cada empresa de la región, del banco a la ferretería, va a tener que responder la misma pregunta, y las agencias que ya las atienden son el camino más corto para llegar a ellas.

    La recomendación de Bonilla para cualquier empresario cabe en una línea: «Abra ChatGPT, pregunte por su industria y vea si aparece. Si no aparece, ese es el problema. Si aparece, vea qué dice de usted. Ahí empieza todo.»

  • Investigadores advierten sobre los peligros de los nuevos agentes autónomos de IA

    Investigadores advierten sobre los peligros de los nuevos agentes autónomos de IA

    La creciente autonomía de los agentes de inteligencia artificial (IA) puede abrir nuevas brechas de seguridad y facilitar su utilización con fines maliciosos, según advirtieron investigadores de la Escuela Politécnica Federal de Lausana (EPFL), en Suiza.

    Los expertos realizaron distintas pruebas con estos agentes y determinaron que ciertas estrategias pueden conseguir que ejecuten acciones perjudiciales que normalmente rechazarían. El problema surge porque algunas de estas técnicas no han sido contempladas en las pruebas convencionales de seguridad.

    Investigadores del Laboratorio de Procesamiento del Lenguaje Natural de la EPFL observaron que los agentes suelen rechazar una solicitud directa para realizar una actividad ilícita o dañina. Sin embargo, las posibilidades de obtener una respuesta favorable aumentan cuando el objetivo se fragmenta en varias instrucciones aparentemente inofensivas.

    «Si le pides a un agente de IA que piratee la cuenta de otra persona, los modelos son por lo general lo bastante inteligentes como para negarse, pero si se descompone el objetivo en peticiones más pequeñas y aparentemente inocuas, hay más posibilidades», destacó el director del laboratorio, Antoine Bosselut.

    Los investigadores pusieron a prueba este método en 176 escenarios diferentes relacionados con tareas perjudiciales y utilizaron modelos de inteligencia artificial como GPT, Gemini y Claude. Los resultados mostraron que, en algunos casos, los agentes tenían el doble de probabilidades de completar acciones maliciosas cuando las instrucciones eran planteadas gradualmente.

    Las pruebas también revelaron otro riesgo: cambiar el idioma utilizado para formular las solicitudes durante las diferentes etapas de una acción puede incrementar considerablemente las posibilidades de que el agente termine ejecutando una tarea perjudicial.

    Los especialistas buscan con estos resultados advertir sobre los desafíos de seguridad que acompañan el desarrollo de agentes de IA con mayores niveles de autonomía, una tecnología con amplias posibilidades de aplicación, pero que también puede ser aprovechada de manera malintencionada.

    «Tradicionalmente la seguridad ha sido algo que se aborda cuando algo falla y no antes, pero con los agentes de IA no puede ser algo que se deje para después», advirtió Bosselut.

     

  • Anthropic lanza Sonnet 5 con mayor autonomía para agentes de IA

    Anthropic lanza Sonnet 5 con mayor autonomía para agentes de IA

    Anthropic presentó este miércoles Sonnet 5, la nueva versión de su modelo de inteligencia artificial, diseñado no solo para responder consultas de los usuarios, sino también para gestionar agentes de IA con mayor autonomía, mejor desempeño y un costo inferior al de otros modelos de la compañía.

    La empresa explicó que Sonnet 5 puede ejecutar tareas como utilizar navegadores web, operar terminales y completar procesos de forma autónoma. Además, adopta la misma nomenclatura de Fable 5, el modelo de la clase Mythos cuyo lanzamiento fue suspendido temporalmente hace dos semanas y que ya volvió a estar disponible a nivel mundial tras recibir la autorización del Gobierno de Estados Unidos.

    Anthropic destacó en su sitio web que el rendimiento alcanzado por Sonnet 5 habría requerido, hace apenas unos meses, un modelo de mayor tamaño y con un costo significativamente más alto. Según la compañía, el nuevo sistema ofrece capacidades cercanas a las de los recientes modelos de la familia Opus.

    Frente a Sonnet 4.6, la nueva versión reduce la tasa de comportamientos indeseables y mejora la seguridad en tareas relacionadas con agentes de inteligencia artificial. Sin embargo, mantiene un rendimiento inferior en funciones de ciberseguridad, un campo en el que Fable 5 continúa destacando.

    Las pruebas de desempeño muestran que Sonnet 5 supera a Sonnet 4.6 en todos los indicadores publicados por Anthropic. Las mayores mejoras se registran en la resolución de tareas complejas de principio a fin, así como en las evaluaciones Humanity’s Last Exam, centrada en conocimiento especializado, y Terminal-Bench v2.1, enfocada en el uso de terminales, donde obtuvo incrementos de 10.6 y 13.4 puntos, respectivamente.

    La compañía también comparó el nuevo modelo con Opus 4.8, uno de sus sistemas más avanzados. Según los resultados, Sonnet 5 logra competir e incluso superar a ese modelo en pruebas de trabajo agéntico como AA-Briefcase y GDPval-AA. Además, cuando se activa el nivel máximo de razonamiento, reduce la diferencia con Opus 4.8 en evaluaciones de tareas complejas.

    No obstante, Anthropic reconoció que Opus 4.8 continúa ofreciendo mejores resultados en matemáticas, razonamiento avanzado y ciberseguridad ofensiva, debido a que Sonnet 5 incorpora limitaciones deliberadas en esas áreas.

    Sonnet 5 ya está disponible como modelo predeterminado para los usuarios de las versiones gratuita y Pro de Claude. Su precio será de $3 por millón de tokens de entrada y de $15 por millón de tokens de salida. La compañía también incorporó un nuevo sistema de tokenización que mejora el procesamiento del lenguaje, aunque un mismo texto puede consumir entre una y 1.35 veces más tokens, lo que representa un incremento de hasta 35 % en el volumen utilizado para un mismo prompt.