En la última década, la inteligencia artificial dejó de ser un concepto futurista para convertirse en una herramienta que transforma el modo en que las empresas operan. Y, dentro de este universo, se encuentran los AI Agent que se posicionan como una solución ideal para automatizar y optimizar los procesos de una empresa.
Su capacidad para interactuar, aprender y tomar decisiones con la mínima intervención humana los convierte en aliados que potencian la eficiencia. Estos agentes se adaptan a contextos cambiantes y generan insights que antes demandaban mucho esfuerzo humano. En algunos sectores como el marketing y la atención al cliente, los AI Agent están revolucionaron los procesos complejos.
De hecho, la adopción empresarial ya es una realidad. Según un informe de Cloudera, el 57% de las compañías comenzó la implementación de AI Agent en los últimos dos años, y un 21% lo hizo solo en el último año. Además, el 96% planea expandir su uso en los próximos 12 meses.
Por este motivo, es imprescindible entender qué es un agente de inteligencia artificial y cómo funciona en entornos empresariales para poder aprovechar todo su potencial.
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¿Qué es un AI Agent y cómo funciona en entornos empresariales?
“Un AI Agent es un sistema autónomo que percibe su entorno, que puede tomar decisiones y ejecutar acciones (si se le permite) para alcanzar objetivos los definidos”, definió Tomás Porchetto, programador y especialista en inteligencia artificial. Además, agregó que estos funcionan “generalmente a través de un aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural o reglas preprogramadas”.
“A diferencia de un ‘script’ tradicional, un agente puede adaptarse a nuevas situaciones y entornos, e incluso optimizar su comportamiento con el tiempo”, detalló el especialista. En contextos empresariales, estos agentes superan a los bots o scripts convencionales y se adaptan constantemente.
De acuerdo a Grand View Research, el mercado global de AI Agent fue de 5.400 millones de dólares en 2024 y se proyecta que alcance los 50.310 millones para el 2030. Además, la tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) será del 45,8 % entre 2025 y 2030.
Este crecimiento responde a la creciente demanda de automatización, los avances en el procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la necesidad de ofrecer experiencias personalizadas a los clientes. Dentro de este ecosistema tecnológico, el machine learning (ML) se consolidó como la tecnología dominante del 2024 y concentró más del 30,5% de los ingresos globales del sector.
Arquitectura y funcionamiento
La arquitectura de un AI Agent se compone de varios módulos interconectados que operan en un ciclo continuo:
- Percepción: el agente recibe estímulos. Estos pueden ser mensajes, eventos de sistemas, datos de sensores, comentarios de clientes o incluso transcripciones de llamadas.
- Memoria y contexto: consta de dos niveles. La memoria inmediata (para el contexto de una conversación o tarea en curso) y una memoria persistente (almacenada en bases de vectores o grafos de conocimiento). Esto permite construir un historial entre las interacciones.
- Planificación: en este paso el agente define qué hacer. Puede operar mediante reglas simples o modelos complejos como LLMs y utilizar criterios lógicos, secuenciales y predictivos para seleccionar la acción óptima.
- Ejecución: se conecta a sistemas externos (CRM, ERP, correo, APIs, Slack) y lleva a cabo tareas como enviar un email, generar un reporte, modificar un estado interno o desencadenar nuevos procesos.
- Feedback y aprendizaje: tras la acción, el agente verifica el éxito. Según los resultados, ajusta su comportamiento y actualiza sus modelos.
Modelos arquitectónicos de Ai Agent
Existen principalmente tres estructuras de agentes:
- Reactivos
- Basados en objetivos
- Autonomos
Ejemplos prácticos en empresas
- Atención al cliente: gestionan preguntas frecuentes, reclamos o solicitudes por canales como WhatsApp, email o chat, integrándose con CRMs para reducir la carga en atención humana.
- Finanzas: detectan irregularidades en flujos, alertan sobre desviaciones, y ejecutan propuestas de acción basadas en análisis predictivo.
- Logística y cadena de suministro: monitorean niveles de inventario, anticipan faltantes y hacen los pedidos a los proveedores.
- Marketing: analizan comportamientos de usuarios, ajustan campañas, personalizan mensajes para mejorar las conversiones y la fluidez del negocio.
Diferencias con GenAI
Según MIT CSAIL Alliance, la AI Agent se distingue de la inteligencia artificial generativa por los siguientes aspectos:
- Orientación a la acción: en lugar de generar contenido, se enfoca en tomar decisiones y ejecutar tareas para alcanzar objetivos específicos.
- Autonomía: no necesita instrucciones, ya que está diseñada para actuar de forma independiente.
- Capacidad ejecutiva: realiza procesos, tareas o actividades por sí misma, sin depender de intervención humana directa.
- Adaptabilidad: mientras que los modelos generativos son estáticos tras su entrenamiento, los agentes son dinámicos y tienen la capacidad de ajustarse a su entorno en tiempo real.
Beneficios clave de implementar AI Agent para la eficiencia y automatización
Las empresas buscan formas de optimizar sus operaciones y reducir costos sin tener que sacrificar la calidad. AI Agent se presenta como una solución poderosa para transformar esto.
Gracias a su capacidad para operar de forma autónoma, aprender y adaptarse, estos agentes aceleran procesos, minimizan los errores y hasta pueden liberar a los recursos humanos para tareas que requieren una mayor creatividad.
“Hay que pensar en los AI Agent como un paso más allá de los chatbots. En lugar de limitarse a responder preguntas, actúan, gestionan flujos de trabajo y hacen recomendaciones inteligentes”, expresó la consultora Susan Frew en su cuenta de LinkedIn. En el mismo posteo, también agregó que “las empresas ya los están utilizando en áreas como atención al cliente, ventas, programación de citas e incluso tareas creativas”.
Una encuesta realizada por LangChain en 2024 reveló que el 51% de los profesionales ya utiliza agentes, mientras que un 78% planea incorporarlos próximamente. Las aplicaciones más frecuentes incluyen tareas de investigación y resumen (58%), así como asistencia de productividad (53,5%), lo que refuerza su papel como herramientas que mejoran la eficiencia de las operaciones.
Mejor rendimiento en tareas repetitivas y ahorro de tiempo
AI Agent automatiza procesos cotidianos como puede ser la gestión de leads o la generación de reportes. Esto permite liberar a los recursos humanos de tareas repetitivas para enfocarse en tareas más estratégicas.
“En atención al cliente, empresas como Bank of America utilizan su asistente virtual Erica para resolver más del 85% de las consultas bancarias básicas sin agentes humanos”, ejemplificó Porchetto. “Incluso Amazon emplea agentes para responder consultas y actualizar inventarios automáticamente”, añadió.
Reducción de los errores humanos
La consistencia de los agentes de IA supera ampliamente la de los equipos humanos, ya que tienen la capacidad de eliminar errores humanos derivados de la fatiga o la inconsistencia.
En un estudio sobre agentes generativos en finanzas (FinRobot), las tasas de error cayeron un 94%, junto a una reducción del 40% en el tiempo de procesamiento de transferencias y reportes financieros.
Procesos más rápidos y eficientes
Un caso concreto es el de la empresa Volubus, que con un AI Agent redujo el tiempo de calificación de leads de 53 horas a apenas 17 minutos. Gracias a la implementación de inteligencia artificial se duplicó la cantidad de leads gestionados y recuperó entre 183 y 316 horas mensuales. Además, hay que tener en cuenta que esta tecnología funciona sin descanso, lo que hace posible tener una operación continua.
Casos de uso específicos de AI Agent con impacto medible
Gestión de inventarios y logística:
- Siemens implementó un agente predictivo en su cadena de suministro. Gracias a esto, logró una reducción del 35% del exceso de inventario y reportó mejoras del 65% en los niveles de servicio
- DHL desplegó un agente para optimizar rutas que le permitió mejorar en un 30% los tiempos de entrega y, consecuencia, esto se tradujo en un ahorro del 20% en costos de combustible.
Atención al cliente y ventas
- Drift implantó un agente conversacional para cualificar leads. Obtuvo un 50% más de leads calificados, redujo un 40% los tiempos de respuesta y un 20% más de reuniones agendadas.
- Zendesk reportó que sus asistentes virtuales redujeron la carga de tickets en un 40% y mejoraron las calificaciones de satisfacción del cliente en 15% .
Soporte informático (IT helpdesk):
ServiceNow implementó AI Agent en su soporte de primer nivel y reportó una reducción en los tiempos de resolución de tickets en un 50%.
Seguridad y mantenimiento predictivo:
- Darktrace emplea su agente Antigena para neutralizar amenazas en milisegundos. Tiene una efectividad del 92% de manera autónoma.
- Siemens, de nuevo, redujo un 30% el tiempo de inactividad no planificado al anticipar fallos en maquinaria.
Productividad en desarrollo de software:
Algunas herramientas como GitHub Copilot y agentes internos de JPMorgan Chase aceleraron la productividad en un 34% y redujeron el ciclo de desarrollo en varias horas. Y, como beneficio adicional, los ingenieros reportaron mejoras tanto en su estado de ánimo como en calidad de código.
Tipos de AI Agents y su aplicación según necesidades empresariales
Los AI Agents se clasifican según su capacidad de razonamiento, autonomía y adaptabilidad. Comprender estas categorías es fundamental para poder implementar soluciones de inteligencia artificial que se alineen con los objetivos de una empresa.
Estos son los principales tipos de AI Agent y sus aplicaciones prácticas.
Agentes Reactivos
Los agentes reactivos son sistemas sencillos que responden a estímulos inmediatos sin considerar el contexto o el historial. Operan bajo reglas predefinidas y no mantienen memoria de interacciones pasadas.
Aplicaciones empresariales:
- Filtrado de correos electrónicos: identificación y bloqueo de spam mediante reglas específicas.
- Sistemas de control de tráfico: ajuste de semáforos basado en sensores sin la necesidad de tener una planificación previa.
Ventajas:
- Simplicidad: fácil de implementar.
- Rapidez: respuestas inmediatas a eventos sin procesamiento complejo.
Limitaciones:
- Falta de adaptabilidad: no pueden manejar situaciones no previstas por las reglas predefinidas.
- Ausencia de aprendizaje: no mejoran su desempeño con el tiempo.
¿Cuándo utilizarlos? Son ideales para tareas repetitivas y bien definidas donde la variabilidad es mínima.
Agentes basados en objetivos
Los agentes basados en objetivos poseen la capacidad de establecer metas y planificar acciones para alcanzarlas. A diferencia de los reactivos, consideran el contexto y pueden evaluar diferentes cursos de acción.
Aplicaciones empresariales:
- Sistemas de navegación: cálculo de rutas óptimas considerando tráfico y las condiciones actuales.
- Gestión de inventarios: reabastecimiento automático basado en niveles de stock y la demanda proyectada.
Ventajas:
- Planificación: capacidad para desarrollar estrategias a corto y largo plazo.
- Adaptabilidad: ajuste de planes en función de cambios en el entorno.
Limitaciones:
- Complejidad: necesita un mayor poder computacional y un diseño más detallado.
- Dependencia de datos: la calidad de las decisiones depende de la precisión de la información disponible.
¿Cuándo utilizarlos? Son adecuados para procesos que necesitan toma de decisiones informadas y una planificación estratégica.
Agentes Autónomos
Los agentes autónomos representan el nivel más avanzado de inteligencia artificial. No solo establecen objetivos y planifican, sino que también aprenden de sus experiencias y pueden adaptarse a situaciones nuevas sin intervención humana.
Aplicaciones empresariales:
- Asistentes virtuales inteligentes: interacción natural con usuarios para realizar tareas complejas como programación de citas o análisis de datos.
- Sistemas de recomendación: personalización de ofertas y contenidos basados en el comportamiento y las preferencias del usuario.
Ventajas:
- Aprendizaje: mejora a través de la retroalimentación y las nuevas experiencias.
- Toma de decisiones independiente: capacidad para operar sin supervisión.
Limitaciones:
- Requerimientos técnicos: necesita infraestructura robusta y datos de alta calidad.
- Riesgos éticos: posibilidad de decisiones no deseadas o sesgadas si no se gestionan de forma adecuada.
¿Cuándo utilizarlos? Son ideales para ámbitos complejos donde la adaptabilidad y la toma de decisiones autónoma se tornan fundamentales.
Perfiles profesionales y habilidades necesarias para desarrollar y gestionar AI Agent
El desarrollo y la gestión de AI Agent implica la colaboración de varios perfiles de profesionales con responsabilidades y competencias específicas en el rubro.
| Rol | Función principal | Habilidades clave |
|---|---|---|
| Científico de Datos | Crea modelos a partir de datos. | Python/R, ML, análisis, ética en IA. |
| Ing. de ML | Implementa y escala modelos. | Python, MLOps, optimización. |
| Desarrollador | Integra los agentes en sistemas. | Lenguajes múltiples, microservicios, UX. |
| Ing. DevOps | Automatiza y mantiene operaciones. | CI/CD, Docker, Kubernetes, cloud. |
| Arquitecto de IA | Diseña la estrategia y arquitectura global. | Diseño escalable, tecnologías, visión negocio. |
Estos son los roles más relevantes y sus principales habilidades:
Científico de datos (Data scientist)
Los científicos de datos son el punto de partida para cualquier proyecto de AI Agent. Se encargan de analizar y preparar grandes volúmenes de datos, y aplicar técnicas de machine learning para crear modelos predictivos que alimentan al agente.
Además de tener que dominar lenguajes como Python o R y bibliotecas especializadas, deben interpretar los datos para que sean comprensibles y útiles para el resto del equipo. También es importante que tengan conciencia ética para la gestión de sesgos en los datos.
Ingeniero de Machine Learning
Los ingenieros de machine learning transforman los modelos desarrollados por los científicos de datos en sistemas prácticos. Se encargan de optimizar el rendimiento, implementar los modelos en producción y garantizar su funcionamiento a escala.
Para ello, requieren habilidades en:
- Programación avanzada (Python, Java, C++).
- Herramientas de MLOps (Kubeflow, MLflow).
- Optimización y monitoreo continuo de modelos.
Desarrollador de Software
Los desarrolladores de software construyen las aplicaciones y plataformas donde se integran los AI Agent.
Su trabajo es fundamental para:
- Garantizar la comunicación efectiva entre agentes y otros sistemas.
- Optimizar la experiencia del usuario.
- Diseñar arquitecturas robustas, muchas veces basadas en microservicios.
Tienen que manejar múltiples lenguajes de programación y colaborar estrechamente con los científicos de datos y los ingenieros de machine learning.
Ingeniero de DevOps
Los ingenieros de DevOps automatizan y supervisan los procesos para que los AI Agents funcionen sin interrupciones.
Entre sus responsabilidades están:
- Implementar pipelines de integración y despliegue continuo (CI/CD).
- Gestionar infraestructura en la nube (AWS, Azure, Google Cloud).
- Asegurar la seguridad y estabilidad de los sistemas.
Utilizan herramientas como Docker y Kubernetes para mantener la operatividad.
Arquitecto de Inteligencia Artificial
El arquitecto de inteligencia artificial diseña la visión global de la implementación de AI Agent dentro de la empresa.
Se encarga de:
- Seleccionar tecnologías y plataformas adecuadas.
- Diseñar arquitecturas escalables y seguras.
- Alinear soluciones tecnológicas con los objetivos del negocio.
Integración de AI Agents con sistemas empresariales existentes: retos y mejores prácticas
La integración de AI Agent con sistemas empresariales como ERPs, CRMs y otras plataformas es un paso muy importante para maximizar la eficiencia de las operaciones. Sin embargo, este proceso no está exento de complejidades técnicas que requieren de atención para evitar problemas en un futuro.
Estrategias para conectar AI Agent con ERPs y CRMs
Para conectar AI Agent con sistemas como ERPs y CRMs, la estrategia más común y efectiva es aprovechar las APIs. Estas permiten que los agentes accedan, envíen y sincronicen datos en tiempo real para la automatización de tareas repetitivas y la actualización constante de la información.
Otra alternativa muy utilizada son las plataformas middleware o iPaaS, que funcionan como intermediarios para integrar sistemas dispares sin la necesidad de desarrollar conexiones complejas. Además, adoptar una arquitectura basada en eventos es una práctica recomendada, ya que permite que los AI Agents respondan rápidamente a cambios en los datos o en el estado del sistema.
Desafíos comunes en la integración de AI Agent
Las empresas suelen toparse con varios desafíos y, de acuerdo a Global Skill Development Council (GSDC), entre los más comunes se encuentran:
- Fragmentación de los datos: la información suele estar dispersa en múltiples silos dentro de una empresa. Esto impide que los agentes tengan una visión completa y actualizada.
- Privacidad y seguridad de datos: el acceso a datos confidenciales por parte de los agentes requiere una gobernanza estricta, cifrado y protecciones como medidas éticas.
- Comprensión contextual: es probable que los agentes alucinen o malinterpreten la lógica empresarial a menos que se aplique un ajuste personalizado.
- Gestión del cambio: La resistencia de los empleados y la imprecisión del retorno de la inversión (ROI) pueden ralentizar la adopción. La capacitación y la integración con sistemas heredados siguen siendo obstáculos por superar.
- Complejidad: orquestar flujos de trabajo de múltiples agentes en todos los departamentos requiere una ingeniería rápida y avanzada y una infraestructura sólida.
Mejores prácticas para una integración exitosa
Para superar estos obstáculos y asegurar una integración exitosa es recomendable seguir prácticas que ayuden maximizar los beneficios:
- Realizar una auditoría exhaustiva de la calidad, consistencia y accesibilidad de los datos antes de iniciar la integración. Esto permite detectar problemas que podrían afectar la operación del AI Agent.
- Implementar la integración de manera escalonada. Se debe comenzar con proyectos piloto en ámbitos controlados para validar funcionalidades y ajustar los detalles antes de realizar un despliegue masivo.
- Capacitar a los equipos involucrados, para fomentar una cultura de adopción tecnológica y asegurar que los usuarios sepan aprovechar las nuevas herramientas.
- Garantizar el cumplimiento de las normas de privacidad y seguridad. Hay que adaptar las soluciones para proteger la información sensible y evitar sanciones legales.
Riesgos y consideraciones éticas en el uso de AI Agents en la empresa
La implementación de AI Agent también plantea desafíos éticos y riesgos que deben ser gestionados con responsabilidad.
| Tema | Riesgo principal | Recomendaciones clave |
|---|---|---|
| Privacidad | Uso indebido de datos sensibles. | GDPR, anonimización, minimización de datos. |
| Transparencia | Decisiones difíciles de explicar. | Sistemas explicables (LIME, SHAP), documentación. |
| Rendición de cuentas | Dificultad para asignar responsabilidades. | Gobernanza clara, auditorías, gestión de incidentes. |
| Equidad | Sesgos en decisiones automatizadas. | Datos diversos, diseño inclusivo, detección de sesgos. |
Entre las principales preocupaciones se encuentran:
- La privacidad de los datos
- La transparencia en la toma de decisiones
- La rendición de cuentas
- La equidad en los resultados generados por estos sistemas.
Privacidad y protección de datos
Los agentes necesitan acceso a grandes volúmenes de datos, muchos de los cuales personales o sensibles. Esto plantea interrogantes sobre el consentimiento, el almacenamiento seguro y el uso adecuado de la información.
Las empresas deben asegurarse de cumplir con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y aplicar principios de minimización de datos y anonimización para proteger la privacidad de los usuarios.
“En Constana, la privacidad y la información de los usuarios nunca se utilizaron para entrenar modelos de terceros, garantizando la seguridad del usuario”, expresó Porchetto.
Transparencia y explicabilidad
La naturaleza compleja de muchos modelos de IA puede dificultar la comprensión de cómo se toman las decisiones. Es fundamental que las empresas desarrollen sistemas explicables mediante la utilización de técnicas como LIME o SHAP para proporcionar documentación clara sobre los procesos de toma de decisiones.
Esto es necesidad para generar confianza entre los usuarios y cumplir con posibles requisitos regulatorios.
Rendición de cuentas
Determinar quién es responsable cuando un AI Agent comete un error o causa daño es un gran problema. Las empresas deben establecer estructuras de gobernanza claras, definir roles y responsabilidades, y crear mecanismos para la supervisión y auditoría de los sistemas de IA. Además, es esencial contar con procesos para abordar incidentes y corregir posibles fallos en el sistema.
Equidad y no discriminación
Los AI Agents pueden perpetuar o incluso amplificar sesgos presentes en los datos con los que se entrenan. Esto puede provocar decisiones discriminatorias en áreas como contratación, crédito o justicia penal.
Para mitigar estos riesgos, las empresas deben implementar:
- Prácticas de diseño inclusivas.
- Utilizar conjuntos de datos diversos.
- Aplicar algoritmos que detecten y corrijan sesgos.
“Respecto al sesgo algorítmico, iteramos constantemente sobre el etiquetado de datos para evitar problemas en las recomendaciones, ajustando semanalmente para mejorar la calidad del contenido”, reveló Porchetto.
Recomendaciones para una implementación ética de AI Agent
Para abordar estos riesgos, el Foro Económico Mundial recomienda:
- Establecer un comité de ética de IA: conformar un grupo interdisciplinario que supervise el desarrollo y uso de la IA en la empresa.
- Realizar auditorías periódicas: llevar a cabo evaluaciones regulares de los sistemas de IA para identificar posibles sesgos, errores o impactos negativos.
- Mejorar la transparencia de los agentes: permitir que los agentes trabajen de forma autónoma mientras los expertos humanos revisan las decisiones una vez tomadas.
- Establecer pautas éticas claras: priorizar los derechos humanos, la privacidad y la responsabilidad para garantizar que los agentes de IA tomen decisiones alineadas con los valores humanos.
- Priorizar la gobernanza de datos y la ciberseguridad: implementar medidas de seguridad y gestión de datos antes de desplegar agentes de IA.
- Implementar estrategias de educación y concientización pública: mitigar los riesgos de dependencia excesiva en las interacciones sociales con agentes de IA.
Escalabilidad y mantenimiento de AI Agents para asegurar rendimiento a largo plazo
Es esencial que las empresas puedan garantizar que estos sistemas puedan escalar y mantenerse eficientes a medida que aumentan los volúmenes de datos y usuarios. La escalabilidad y el mantenimiento son fundamentales para asegurar que los AI Agents tengan un rendimiento óptimo y se puedan adaptar a las necesidades cambiantes del negocio.
Estrategias para escalar AI Agent
Es necesario implementar estrategias de escalabilidad efectivas para manejar el crecimiento en la demanda y los datos:
- Escalado horizontal: consiste en añadir más instancias de los AI Agent para distribuir la carga de trabajo. Esto se puede lograr mediante el uso de contenedores y orquestadores para escalar automáticamente según la demanda.
- Escalado vertical: implica aumentar los recursos existentes (CPU, memoria, almacenamiento) para mejorar su capacidad de procesamiento. Aunque puede ser útil, tiene limitaciones físicas y económicas.
- Uso de servicios en la nube: algunas plataformas como AWS, Google Cloud y Azure tienen servicios escalables que ajustan los recursos según las necesidades.
Mantenimiento y actualización de AI Agent
Para asegurar que los AI Agent sigan siendo efectivos y relevantes se deben establecer prácticas de mantenimiento y actualización:
- Monitoreo: implementar herramientas para supervisar el rendimiento de los AI Agent en tiempo real y poder detectar posibles fallos, cuellos de botella o comportamientos anómalos.
- Actualización periódica: los modelos de IA deben ser actualizados regularmente para incorporar nuevos datos y corregir los sesgos. Puede incluir el reentrenamiento de modelos o la integración de nuevos algoritmos.
- Gestión de versiones: utilizar sistemas de control de versiones para modelos y datos con el objetivo que se pueda revertir a versiones anteriores en caso de problemas.
Porchetto comentó: “Para actualizar modelos, me enfoco en usar modelos open source con fine-tuning basado en datasets propios, ajustando según las necesidades específicas”. También sostuvo: “Para gestionar grandes volúmenes de datos, priorizo la seguridad y utilizo herramientas de primer nivel o desarrollo software basado en soluciones open source para entrenar los modelos”.
Herramientas y prácticas recomendadas para AI Agent
Para implementar las estrategias anteriores de manera efectiva es recomendable:
- Prácticas de MLOps: adoptar enfoques de MLOps (Machine Learning Operations) para automatizar el ciclo de vida de los modelos de IA.
- Orquestadores de contenedores: la herramienta Kubernetes puede gestionar el ciclo de vida de los contenedores para facilitar el escalado y la actualización de los AI Agents.
- Plataformas de monitoreo: Prometheus, Grafana y OpenTelemetry proporcionan visibilidad en tiempo real del rendimiento de los sistemas.
