Según Kong Inc citado por Persistence Market Research en 2025, el 72% de las empresas planea aumentar su inversión en modelos de IA durante 2026. Este dato refleja cómo las organizaciones están pasando de utilizar la IA solo para generar contenido o responder consultas a buscar sistemas capaces de ejecutar tareas y coordinar procesos.
Sin embargo, invertir en IA no significa necesariamente que una empresa necesite un Large Action Model. La categoría de LAMs no se ha consolidado como un tipo de modelo independiente, por lo que entender su relación con los modelos de lenguaje y las capacidades agénticas es importante para determinar qué tecnología responde realmente a las necesidades de cada proceso.
En este artículo conocerás qué son los Large Action Models, cómo funcionan, qué los diferencia de otros sistemas de IA y qué criterios considerar para evaluar su uso en procesos que requieren ejecutar acciones y coordinar distintas tareas.
Un Large Action Model (LAM) es un sistema diseñado para interpretar una instrucción y convertirla en una serie de acciones dentro de otros sistemas. A diferencia de un modelo de lenguaje tradicional, que principalmente genera texto a partir de una solicitud, un LAM busca llevar esa respuesta a la ejecución, conectándose con las herramientas y plataformas necesarias para completar una tarea.
La principal diferencia está en lo que ocurre después de interpretar la instrucción. Un modelo de lenguaje puede explicar cómo realizar una tarea o generar el contenido necesario para llevarla a cabo, mientras que un LAM puede planificar los pasos requeridos y ejecutarlos dentro de sistemas como un CRM, un ERP o una plataforma de gestión.
Esta capacidad resulta especialmente útil en procesos que requieren varias acciones coordinadas y que pueden ejecutarse bajo reglas previamente definidas. Sin embargo, su funcionamiento depende de contar con datos confiables, sistemas correctamente integrados y controles que permitan supervisar las acciones realizadas.
Los Large Action Models funcionan mediante un ciclo que les permite interpretar información, planificar acciones, ejecutarlas y ajustar su comportamiento según los resultados obtenidos. Su objetivo no es únicamente comprender una instrucción, sino convertirla en una secuencia de acciones dentro de un entorno determinado. A continuación, te mostramos cómo funciona este proceso.
Antes de realizar cualquier acción, el sistema necesita entender qué está ocurriendo y con qué información cuenta. Para ello, recopila datos del entorno en el que debe trabajar, que pueden provenir de una interfaz, una base de datos, una aplicación o un flujo de trabajo. Esta etapa le permite conocer el contexto de la tarea en lugar de actuar únicamente a partir de una instrucción aislada.
La información recopilada sirve como punto de partida para decidir qué acciones deben realizarse después. Por eso, la calidad de los datos influye directamente en el resultado del proceso. Si el sistema trabaja con información desactualizada, incompleta o incorrecta, puede interpretar mal la situación y tomar decisiones equivocadas durante las siguientes etapas.
Con la información recopilada, el sistema analiza qué necesita conseguir y cuáles son los pasos necesarios para lograrlo. En lugar de ejecutar acciones de manera desordenada, divide el objetivo principal en tareas más pequeñas y establece una secuencia para realizarlas. También puede considerar las condiciones de cada etapa para determinar si debe continuar con el siguiente paso o modificar lo que había previsto.
Esta capacidad permite gestionar procesos que requieren varias acciones relacionadas entre sí, especialmente cuando una depende del resultado de otra. Sin embargo, la planificación también representa un punto de riesgo; si una decisión inicial es incorrecta, puede afectar las acciones posteriores.
Una vez definido el plan, el sistema pasa de la planificación a la realización de las acciones necesarias para completar la tarea. Para ello, puede interactuar con diferentes herramientas y sistemas mediante mecanismos como function calling. Esto le permite consultar información, activar procesos o realizar otras operaciones que antes requerían intervención manual.
En esta etapa se encuentra una de las principales diferencias frente a un modelo de lenguaje tradicional; el sistema no se limita a indicar qué debería hacerse, sino que puede realizar la acción dentro del entorno correspondiente. Para mantener un funcionamiento controlado, es necesario definir los siguientes aspectos:
Qué herramientas puede utilizar
Qué permisos tiene
Qué operaciones puede ejecuta
Después de ejecutar una acción, el sistema revisa el resultado obtenido antes de continuar con el proceso. Si el resultado coincide con lo esperado, puede avanzar hacia la siguiente tarea; si encuentra un cambio, un error o una condición diferente, puede ajustar el plan y determinar qué acción corresponde realizar a continuación.
Esta capacidad permite que el proceso no dependa de una secuencia completamente rígida y pueda responder ante situaciones que cambian durante la ejecución. Sin embargo, cuando las acciones tienen un impacto importante, es necesario contar con supervisión y trazabilidad para conocer qué decisiones tomó el sistema, qué resultados obtuvo y cómo esos resultados influyeron en las acciones posteriores.
Los Large Action Models pueden cumplir un papel importante en la orquestación de IA al conectar la capacidad de razonamiento con la ejecución de tareas dentro de diferentes sistemas. Su valor aparece cuando un proceso requiere consultar información, tomar decisiones y activar acciones en varias herramientas, evitando que cada sistema funcione de manera aislada. A continuación, te contamos cómo se aplica esto en la práctica.
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Antes de incorporar un LAM, la empresa necesita entender cómo se desarrolla el proceso de principio a fin. Esto implica identificar qué tareas se realizan, qué información se utiliza en cada etapa, qué sistemas intervienen y en qué momentos el equipo debe intervenir manualmente. Así se puede tener una visión clara de cómo funciona actualmente la operación.
A partir de este análisis, es posible identificar qué actividades pueden automatizarse y cuáles todavía requieren supervisión humana. También permite detectar tareas que dependen unas de otras, evitando automatizar solo una parte del proceso y dejar otras etapas desconectadas.
Para ejecutar acciones, el sistema necesita comunicarse correctamente con las herramientas que forman parte del proceso. Para ello, las herramientas utilizadas por la empresa deben contar con APIs disponibles, datos organizados y permisos definidos que permitan al sistema consultar información y realizar las operaciones necesarias.
Esta preparación es importante porque determina si el LAM realmente podrá interactuar con los sistemas de la empresa. Si las herramientas no están correctamente conectadas o la información no está estructurada, el modelo puede interpretar una instrucción, pero tendrá dificultades para llevarla a cabo.
La orquestación permite que el LAM conecte los diferentes sistemas que participan en un mismo proceso. En lugar de que cada herramienta funcione de manera independiente, el modelo puede utilizar la información disponible y coordinar las acciones necesarias entre aplicaciones como:
CRM
ERP
plataforma de gestión
Esto evita que el equipo tenga que trasladar información manualmente de un sistema a otro para que el proceso pueda continuar. Cuando varias herramientas intervienen en una misma operación, mantenerlas conectadas permite que las tareas avancen de forma más ordenada y que cada sistema reciba la información necesaria en el momento adecuado.
Cuando un sistema automatiza acciones en diferentes canales y herramientas, es importante que la empresa pueda mantener una visión conjunta de lo que ocurre durante la operación. Centralizar las interacciones y los registros en un mismo entorno facilita el seguimiento de las comunicaciones, las acciones realizadas y la participación de los distintos equipos.
Esto permite tener mayor control sobre el proceso y detectar con más facilidad cuándo una interacción necesita revisión o intervención. Además, la información centralizada facilita la gestión de permisos, el seguimiento de las actividades y la supervisión de los procesos, especialmente cuando varias herramientas y canales forman parte de una misma operación.
La incorporación de un LAM no significa que el proceso haya mejorado automáticamente. Es necesario comprobar qué cambios produce realmente en la operación, como cuánto tiempo se reduce en determinadas tareas, cuánta intervención manual se elimina y si disminuyen los errores durante la ejecución.
También es importante analizar si los resultados se mantienen cuando aumenta el volumen de tareas. Una automatización puede funcionar bien inicialmente, pero perder eficiencia cuando se incorporan más procesos o sistemas. Medir de forma continua estos resultados permite identificar qué automatizaciones están generando valor y cuáles necesitan ajustes para seguir contribuyendo al rendimiento de la operación.
Elegir un Large Action Model requiere analizar si la empresa cuenta con las condiciones necesarias para utilizarlo de forma efectiva. No basta con evaluar lo que el modelo puede hacer; también es necesario revisar la calidad de los datos, los sistemas que deberán integrarse, los recursos disponibles y el nivel de control que necesitará cada proceso. A continuación, te mostramos los principales criterios a considerar.
Antes de implementar un LAM, la empresa debe asegurarse de que los datos que utilizará estén completos, actualizados y correctamente organizados. El sistema necesita información confiable para interpretar una situación y decidir qué acción corresponde; si los datos están desactualizados, dispersos o presentan inconsistencias, puede tomar decisiones incorrectas y afectar el proceso.
También es importante que esta información pueda ser consultada por los sistemas con los que el LAM necesita interactuar. Esto implica contar con fuentes accesibles, estructuras claras y conexiones adecuadas entre las diferentes plataformas. La madurez de los datos no depende de tener mucha información, sino de que esta sea confiable, accesible y útil.
La cantidad de tareas que deberá gestionar el sistema es un factor importante para determinar los recursos que necesitará. Una solución puede funcionar correctamente cuando atiende pocas solicitudes, pero necesitar una infraestructura más robusta cuando el volumen aumenta y debe procesar muchas acciones de forma simultánea.
Evaluar esta capacidad permite dimensionar los recursos necesarios y evitar problemas de rendimiento. También ayuda a comprobar si el sistema podrá mantener tiempos de respuesta adecuados cuando aumenten las tareas, los datos y los sistemas involucrados en la operación.
La inversión necesaria para un LAM no se limita al costo del modelo. También deben considerarse los costos de integración con otros sistemas, infraestructura, mantenimiento y recursos técnicos necesarios para que pueda funcionar correctamente dentro de la operación. Por eso, es importante calcular la inversión necesaria antes de iniciar el proyecto.
Además, la empresa debe tener claro qué resultado espera obtener con la implementación. Definir objetivos como reducir tiempos, disminuir tareas manuales o aumentar la capacidad de procesamiento permite comparar la inversión con los beneficios obtenidos y determinar si la solución realmente genera un retorno que justifique su adopción.
No todas las tareas que realiza un LAM tienen el mismo nivel de riesgo. Algunas pueden ejecutarse automáticamente porque siguen reglas claras y no generan consecuencias importantes, mientras que otras pueden modificar datos, afectar transacciones o tomar decisiones que necesitan una revisión antes de completarse.
Por eso, antes de implementar el sistema es necesario definir qué acciones puede realizar de forma autónoma y cuáles requieren aprobación humana. También deben establecerse permisos y controles según el tipo de tarea, de manera que el nivel de autonomía del LAM corresponda con el impacto que puede tener cada acción dentro de la operación.
Cuando un LAM pasa de pruebas pequeñas a procesos empresariales más amplios, el reto ya no es solo automatizar una tarea, sino mantener un funcionamiento estable mientras aumentan las operaciones y los sistemas conectados. Sostener ese desempeño requiere prestar atención a cómo actúa el modelo, qué accesos necesita, cómo cambia su rendimiento y cómo responde en nuevos contextos. A continuación, te mostramos qué revisar en cada una de estas áreas.
Durante la ejecución de una tarea, no solo importa si se consiguió o no el resultado final. También es útil registrar cómo llegó a ese resultado; qué información consultó, qué sistemas utilizó, qué pasos siguió y qué decisiones tomó en cada etapa. A este recorrido se le puede entender como una trayectoria de acción, porque muestra la secuencia que siguió el modelo para completar una tarea.
Registrar estas trayectorias permite analizar el comportamiento del sistema con casos reales. Por ejemplo, si el LAM suele equivocarse al consultar determinada información, estos registros ayudan a identificar el problema. Con base en ello, la empresa puede ajustar los flujos, las instrucciones o el entrenamiento del modelo para mejorar su desempeño de manera continua.
A medida que un LAM empieza a trabajar con más sistemas y procesos, los permisos que tenía al inicio pueden dejar de ser adecuados. Por ejemplo, si inicialmente solo podía consultar información, pero después se incorpora a un proceso donde también debe actualizar registros, será necesario modificar sus accesos.
Por eso, los permisos deben revisarse cada vez que se amplía el alcance del sistema. La empresa debe comprobar qué puede consultar, modificar o ejecutar el LAM en cada entorno y ajustar esos accesos según las funciones que realmente necesita. Esto evita tanto otorgarle permisos excesivos como limitar su capacidad para completar correctamente las tareas que se le asignan.
Cuando se empieza a gestionar un mayor volumen de tareas, su rendimiento puede cambiar aunque no exista un error puntual en el sistema. Por ejemplo, puede comenzar a tardar más en completar determinadas acciones, necesitar más intentos para resolver una tarea o requerir intervención humana en procesos que antes realizaba correctamente.
Por eso, es importante comparar de forma continua el desempeño actual con el que tenía el sistema cuando funcionaba a menor escala. Detectar variaciones en los tiempos de respuesta, errores o necesidad de intervención permite identificar el problema antes de que se extienda a más procesos.
El desempeño de un LAM puede variar cuando se incorpora a procesos con diferentes sistemas, datos, reglas y formas de trabajo. Un flujo que funciona correctamente en un entorno puede presentar dificultades en otro si aparecen situaciones que no estaban contempladas inicialmente.
Cada nueva implementación requiere evaluar cómo responde el sistema bajo las condiciones específicas del proceso. Esto puede implicar ajustar los flujos de trabajo, incorporar nuevos ejemplos o modificar las instrucciones para que pueda interpretar correctamente el nuevo contexto. Así, la expansión del LAM se realiza de forma progresiva y con mayor control.
Implementar un Large Action Model requiere más que conectarlo a los sistemas de una empresa y permitirle ejecutar tareas. Los principales problemas aparecen cuando no se prueban adecuadamente sus acciones, no se establecen controles o se asume que mantendrá el mismo nivel de precisión en procesos cada vez más complejos. A continuación, te mostramos los errores más comunes y cómo evitarlos.
Antes de implementar un Large Action Model directamente en la operación, es necesario comprobar cómo se comporta en diferentes situaciones dentro de un entorno controlado. En esta etapa se evalúa si interpreta correctamente las instrucciones, si utiliza las herramientas adecuadas y si puede completar cada paso del proceso sin generar errores.
El objetivo es detectar problemas antes de que el sistema tenga acceso a procesos reales. Las pruebas permiten identificar fallos de interpretación, acciones incorrectas o situaciones que el modelo no sabe cómo resolver y corregirlas sin afectar la información ni las operaciones de la empresa.
No todas las acciones que ejecuta un Large Action Model deberían completarse automáticamente. Cuando una tarea puede modificar información importante, generar un impacto económico o producir un resultado difícil de revertir, es necesario establecer un punto de revisión antes de que la acción se complete.
La intervención humana permite verificar que la decisión tomada por el sistema sea correcta y que las condiciones del proceso sean las adecuadas. Si se detecta alguna inconsistencia, la persona puede detener o corregir la acción antes de que genere consecuencias. Así, el modelo puede encargarse de las tareas automatizables mientras las decisiones más sensibles permanecen bajo supervisión.
Poner el Large Action Model en producción no significa que el proceso de implementación haya terminado. A medida que aumenta el volumen de tareas, cambian los datos o se incorporan nuevos sistemas, pueden aparecer errores que no estaban presentes durante las primeras pruebas. Por eso, es necesario revisar de forma constante cómo está funcionando el sistema.
El monitoreo permite identificar cambios en la precisión, errores que se repiten y acciones que no se están ejecutando como deberían. Detectar estas situaciones a tiempo facilita realizar ajustes antes de que el problema se extienda a más procesos y afecte el funcionamiento general de la operación.
Los Large Action Models representan una evolución en la forma en que las empresas utilizan la IA, al pasar de generar respuestas a ejecutar acciones dentro de procesos y sistemas reales. Su valor está en conectar capacidades de razonamiento con la ejecución de tareas que antes requerían intervención manual.
Sin embargo, implementar esta tecnología requiere evaluar la calidad de los datos, los sistemas involucrados, los permisos y los mecanismos de supervisión. A medida que aumenta la cantidad de procesos automatizados, también se vuelve necesario monitorear el desempeño y mantener trazabilidad sobre las acciones realizadas.
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