La inteligencia artificial ya forma parte del trabajo diario de la mayoría de las empresas. Aun así, muchas todavía están definiendo dónde usarla, qué tareas delegar y cómo medir si realmente ayuda.
Los agentes amplían esas posibilidades: pueden atender consultas, investigar prospectos o ejecutar tareas sobre la información del CRM. También están llegando a Marketing: HubSpot ya tiene en beta un agente que puede tomar un objetivo y ayudar a construir una campaña alrededor de él.
Según el State of AI 2026 de HubSpot, el 90% de las empresas encuestadas ya utiliza IA. Sin embargo, solo el 6% considera que alcanzó un nivel de adopción transformador.
Además ese pequeño grupo tiene 4 veces más probabilidades de alcanzar sus objetivos de ingresos y 6 veces más probabilidades de cumplir sus metas de eficiencia.
De cara al 2027, la pregunta es concreta: ¿qué trabajo quieres que haga la IA por tu empresa?
La IA ya está en tu empresa. ¿Está resolviendo algo?
Durante el último año, la conversación sobre IA cambió bastante.
Muchas empresas ya probaron asistentes para escribir, resumir información o buscar respuestas. Ahora aparecen agentes capaces de ejecutar tareas dentro de un proceso.
En UNBOUND 2026, HubSpot presentó nuevas herramientas para crear, administrar y revisar agentes desde un mismo lugar.
El siguiente paso es poder ver qué resultado genera cada uno.
Puede ser una consulta resuelta sin esperar a una persona, una cuenta investigada antes de que intervenga un vendedor, planificar una campaña de Marketing y preparar sus activos o una tarea sobre los datos que antes alguien tenía que revisar manualmente.
Cuando el trabajo del agente está bien definido, también es mucho más fácil saber si está sirviendo.
Empieza por una tarea que hoy consume tiempo
Para empezar, piensa en una tarea que tu equipo repite todas las semanas.
Quizás recibe las mismas consultas una y otra vez. Tal vez antes de contactar a una empresa alguien tiene que investigar quién es, qué hace y a quién escribirle. O quizás hay una persona revisando registros para detectar datos incompletos o desactualizados.
Ese tipo de tareas son un buen lugar para comenzar porque ya conoces el problema y puedes ver con facilidad si mejora.
Por ejemplo, un Agente de Clientes puede ocuparse de parte de las consultas habituales y derivar al equipo los casos que requieren intervención humana.
Y un Agente de Prospección puede investigar cuentas y preparar contactos para que los vendedores dediquen más tiempo a las conversaciones que avanzan.
El punto de partida cambia según cada empresa. Lo importante es que el agente tenga un trabajo claro.
Un agente necesita aprender cómo trabaja tu empresa
Supongamos que quieres automatizar parte de la atención al cliente.
Antes de poner al agente a responder, hay algunas decisiones que tomar. ¿Qué preguntas puede resolver? ¿Qué información puede utilizar? ¿Cuándo tiene que pasar la conversación a una persona?
En prospección ocurre algo parecido. Hay que indicarle qué empresas interesan, qué información debe investigar y cómo debería comunicarse.
Ahí es donde la configuración empieza a importar. En HAL definimos esas reglas contigo antes de poner el agente a trabajar.
Tus créditos se renuevan cada mes
Si utilizas HubSpot, tu plan incluye créditos para usar funciones de IA y agentes.
Los créditos se renuevan todos los meses y los que no utilizas no se acumulan para el siguiente período. Por eso conviene entender cuánto consume cada agente y cómo aprovecharlos mejor.
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¿Quieres saber cuántos créditos incluye tu plan y cuánto puede consumir cada agente? Descarga nuestra guía y revisa cómo funciona el consumo antes de empezar.
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Prueba primero y ajusta antes de ampliar
Hoy puedes simular la ejecución de un agente sin consumir créditos antes de ponerlo a trabajar.
La simulación permite revisar qué información utilizaría, qué respuesta produciría y cuánto podría consumir cada ejecución. También puedes establecer límites para controlar el uso de créditos.
Esto permite empezar con algo pequeño: probar una consulta, un grupo reducido de contactos o una tarea específica, revisar el resultado y ajustar antes de ampliar.
Para una empresa que está dando sus primeros pasos con agentes, esa posibilidad hace mucho más fácil empezar.
Mira qué consiguió, no solo cuánto trabajó
Una vez que el agente empieza a funcionar, conviene revisar resultados sencillos.
Si atiende clientes, puedes mirar cuántas conversaciones pudo resolver y cuántas tuvo que derivar.
Si trabaja en prospección, puedes revisar cuántas cuentas investigó y qué contactos llegaron a una conversación.
Si trabaja sobre la calidad de los datos, puedes medir cuántos registros revisó, qué información pudo completar y cuánto trabajo manual dejó de hacer el equipo.
Y en Marketing lo mismo, puedes revisar qué resultados tuvo la campaña y qué conviene ajustar.
Las métricas cambian según el agente, pero la lógica es la misma: poder relacionar su trabajo con algo que la empresa quería mejorar.
Tus datos también necesitan atención
Hay un punto que se vuelve especialmente importante cuando empiezas a usar más agentes: la información.
Un agente es tan bueno como la información que tiene disponible.
Un contacto duplicado, una empresa mal asociada o un dato desactualizado puede quitar contexto a una tarea que estás intentando automatizar.
Por eso en HAL también desarrollamos un servicio específico de Data Quality: entrenamos un agente para ayudarte a mantener la calidad de los datos de tu CRM de forma automatizada.
Puede ser especialmente útil cuando la base cambia todos los días y mantenerla en buenas condiciones empieza a consumir demasiado tiempo del equipo.
Si antes de automatizar quieres saber cómo están tus datos, también puedes solicitar nuestro diagnóstico del estado de tu base.
Empieza el 2027 sabiendo qué puede hacer un agente por tu empresa
Durante el próximo año veremos más agentes y más tareas que podrán automatizarse.
No necesitas activarlos todos. Puedes empezar con una tarea que hoy consume tiempo, probar un agente y medir qué resultado genera.
Ese primer caso también te permite entender cuánto contexto necesita, cuánto consume y dónde puede aportar más.
En HAL te ayudamos a elegir el agente, configurarlo, probarlo y dejarlo funcionando. Somos Partner Elite de HubSpot, contamos con las 8 acreditaciones de HubSpot y tenemos experiencia en más de 1000 implementaciones.
¿Todavía no tienes claro qué agente tiene más sentido para tu empresa?
Habla con un consultor de HAL →
Preguntas frecuentes sobre agentes de IA
¿Qué agente conviene activar primero?
Depende de la tarea que quieras reducir. Si tu equipo responde muchas consultas repetitivas, puede tener sentido empezar por un Agente de Clientes. Si dedica tiempo a investigar prospectos, por uno de Prospección. Y si el problema está en la calidad de los datos, en HAL podemos entrenar un agente de Data Quality para tu CRM.
¿Cuántos créditos consume un agente de IA?
Depende del agente y de la cantidad de tareas que realice. HubSpot permite estimar el consumo antes de activarlo y probar su funcionamiento sin gastar créditos. Si quieres entender mejor cómo calcularlos, puedes consultar nuestra guía de créditos.
¿Qué necesita un agente para funcionar bien?
Una tarea clara, información confiable y reglas que indiquen cómo debe trabajar. En HAL te ayudamos a definir esas condiciones, configurar el agente y probarlo antes de dejarlo funcionando.
