HubSpot ha lanzado en beta pública Agent Hub y Agent Builder, dos herramientas destinadas a centralizar la gestión y creación de agentes de inteligencia artificial conectados con los datos del CRM. La compañía busca que marketing, ventas y atención al cliente compartan contexto y puedan controlar qué hacen los diferentes agentes, con qué información trabajan y qué resultados producen.
HubSpot ha presentado Agent Hub y Agent Builder, dos nuevas herramientas con las que pretende centralizar el uso de agentes de inteligencia artificial dentro de su plataforma de gestión de clientes.
Las soluciones están disponibles desde el 23 de julio en beta pública para clientes de las ediciones Professional y Enterprise. Su planteamiento responde a un problema que puede aparecer cuando una empresa incorpora diferentes automatizaciones de IA sin una capa común de información: varios agentes pueden actuar sobre el mismo cliente utilizando contextos distintos o sin conocer las acciones realizadas por los demás.
HubSpot pone como ejemplo una situación en la que un agente comercial contacta con una persona mientras otro agente está atendiendo una reclamación abierta de esa misma cuenta. Agent Hub pretende ofrecer visibilidad conjunta sobre esas acciones y Agent Builder facilitar la creación de automatizaciones adaptadas a los procesos de cada organización.
HubSpot Agent Hub centraliza los agentes de marketing, ventas y servicio
Agent Hub funciona como un espacio desde el que los equipos pueden consultar qué agentes están activos, su estado y los resultados recientes asociados a su actividad.
La herramienta organiza los agentes según objetivos comerciales como generación de demanda, ventas, atención al cliente o crecimiento. Desde ese mismo entorno se puede acceder a Agent Builder y al marketplace de agentes de HubSpot.
La propuesta no consiste únicamente en reunir herramientas en una pantalla. HubSpot busca que los agentes trabajen sobre una capa compartida de información procedente del CRM.
Esto puede incluir registros de contactos, historial de oportunidades comerciales, llamadas, señales de compra y otros datos almacenados en la plataforma.
Para una pyme, esta dependencia del CRM introduce una cuestión previa a cualquier automatización: la calidad de los datos. Un agente puede ejecutar una tarea más rápidamente, pero si trabaja con registros duplicados, información desactualizada o campos incompletos también puede reproducir esos errores a mayor velocidad.
Agent Builder permite describir automatizaciones en lenguaje natural
Agent Builder está diseñado para crear y modificar agentes personalizados sin partir necesariamente de programación tradicional.
La empresa puede describir mediante lenguaje natural qué quiere que haga el sistema utilizando Breeze Assistant. A partir de esa instrucción, la plataforma propone elementos como el objetivo del agente, las herramientas que debe utilizar y las fuentes de conocimiento sobre las que puede trabajar.
Los agentes pueden configurarse para analizar información, producir resultados o realizar acciones sobre determinados procesos empresariales.
HubSpot permite además combinar en un mismo entorno agentes, automatizaciones y desencadenantes. Una acción puede iniciarse, por ejemplo, en un momento programado, cuando cambia un registro de contacto, mediante un webhook o a través de una integración externa.
La compañía sostiene que esta integración evita tener que configurar una capa separada de datos para cada agente cuando la información necesaria ya se encuentra dentro de HubSpot.
La beta requiere permisos y puede consumir créditos
La disponibilidad de Agent Hub y Agent Builder no implica que cualquier usuario de HubSpot pueda utilizarlos sin condiciones adicionales.
La documentación de la compañía señala que la creación y personalización de agentes requiere determinados planes Professional o Enterprise y permisos de administrador o de Breeze Studio, dependiendo de la función. También deben activarse los accesos correspondientes a herramientas generativas y a las fuentes de datos que utilizará la IA.
Otro factor empresarial es el consumo de créditos.
Desde el 23 de julio, HubSpot indica que los agentes utilizan créditos de su plataforma. La compañía permite consultar una estimación del consumo por ejecución y establecer límites mensuales para determinados agentes con el objetivo de controlar el gasto. El coste estimado puede diferir posteriormente del consumo efectivo.
Para una pyme, este modelo aconseja calcular el coste de una automatización en relación con el resultado obtenido y no únicamente valorar que técnicamente sea posible implementarla.
Antes de crear agentes, conviene revisar los datos del CRM
El documento de lanzamiento sitúa la falta de información compartida como uno de los problemas que Agent Hub quiere resolver.
Según datos aportados por HubSpot en la documentación remitida, el 92 % de las empresas españolas consultadas ya utiliza inteligencia artificial, aunque únicamente el 28 % la habría integrado en procesos considerados clave para el negocio. La compañía señala asimismo que el 76 % de los equipos comerciales incluidos en su investigación reconoce haber perdido o retrasado oportunidades por disponer de información incompleta en su CRM.
Estos porcentajes proceden de investigaciones de HubSpot y no constituyen estadísticas oficiales del conjunto del tejido empresarial español. La documentación aportada no incluye suficiente detalle metodológico para extrapolarlos de forma independiente a todas las empresas.
El problema que describen, sin embargo, resulta relevante al implantar agentes: automatizar sobre una base de datos desordenada no corrige automáticamente su contenido.
Antes de desplegar este tipo de herramientas, una empresa puede revisar duplicidades, campos sin completar, permisos de acceso, fuentes de información y criterios de actualización.
Definir qué puede hacer cada agente
La implantación de agentes también obliga a establecer límites de actuación.
Una organización debería determinar qué datos puede consultar cada agente, qué acciones puede ejecutar sin aprobación, cuáles requieren revisión humana y quién asume la responsabilidad cuando una automatización produce un resultado incorrecto.
La propia documentación de HubSpot advierte de que los sistemas de IA pueden generar información incorrecta, sesgada o engañosa y recomienda verificar especialmente datos, cifras y afirmaciones antes de utilizar determinados resultados.
Este control resulta especialmente importante cuando el agente puede comunicarse directamente con clientes, modificar registros o iniciar procesos comerciales.
Medir resultados y no simplemente el número de agentes
Para una pyme, disponer de diez agentes activos no es necesariamente mejor que utilizar uno o dos sobre procesos claramente definidos.
La decisión debería partir de una tarea repetitiva y medible. Algunos indicadores pueden ser el tiempo ahorrado, el número de incidencias resueltas, la velocidad de respuesta, las oportunidades comerciales generadas o la reducción de trabajo administrativo.
HubSpot aporta como ejemplo el caso de Ignite Reading, una organización que utiliza un agente personalizado para localizar y procesar calendarios académicos de distritos escolares. Según la compañía, una tarea que requería entre 15 y 20 minutos puede realizarse en segundos, con un ahorro estimado superior a 350 horas anuales. Se trata de un caso de cliente comunicado por HubSpot y no de un resultado generalizable a cualquier empresa.
HubSpot declara actualmente más de 288.000 clientes en más de 135 países. La escala proporciona una base amplia para extender sus herramientas de IA, aunque el impacto empresarial de Agent Hub y Agent Builder deberá evaluarse a medida que avance la beta y existan más resultados de uso real.
Para las pymes, el cambio relevante no será cuántos agentes puedan añadir a su CRM, sino si consiguen automatizar procesos concretos sin perder control sobre los datos, los costes y las decisiones que continúan requiriendo supervisión humana.
