Inteligencia Artificial en Zoom: Una visión general

Inteligencia Artificial en Zoom: Una visión general

La inteligencia artificial está evolucionando rápidamente y se está convirtiendo en una parte integral de la vida cotidiana, impulsando desde grandes y pequeños modelos de lenguaje hasta funciones algorítmicas especializadas. Mientras que la IA generativa permite una interacción fluida entre humanos y máquinas para la creación de contenido, la resolución de problemas y la toma de decisiones, la IA también existe en aplicaciones más especializadas. Las herramientas de automatización optimizan los flujos de trabajo, mientras que servicios como la transcripción y la traducción eliminan las barreras de comunicación, haciendo la colaboración más eficiente y accesible. A medida que la IA sigue avanzando, sus aplicaciones están transformando las industrias al mejorar la eficiencia, la precisión y la innovación, remodelando fundamentalmente la forma en que operan las empresas.

Dado el papel creciente de la IA en el lugar de trabajo moderno, el Bluepaper de IA sirve como una guía detallada sobre las funciones de IA dentro de la plataforma Zoom. Al explorar algunos de los despliegues, funciones y capacidades clave de IA de Zoom, proporciona a las empresas la información necesaria para aprovechar la IA de manera efectiva, ayudando a optimizar los flujos de trabajo, mejorar la colaboración e impulsar una mayor productividad en los equipos.

Inteligencia Artificial agentiva: Maximizando el poder autónomo y autodirigido de la IA

La IA agentiva se refiere a la inteligencia artificial diseñada para hacer más que solo responder preguntas: está construida para actuar en nombre del usuario. Como una plataforma de trabajo abierta centrada en la IA y diseñada para la conexión humana, Zoom está desarrollando activamente capacidades de IA agentiva para ayudar a los usuarios a pasar sin problemas de la información a la ejecución.

En lugar de detenerse en sugerencias o resúmenes de reuniones, la visión de la IA agentiva es evolucionar hacia un asistente autónomo que pueda ayudar a los usuarios a gestionar los siguientes pasos, completar tareas y mantener el flujo de trabajo en movimiento. A medida que la tecnología de IA continúa mejorando, la IA agentiva funcionará cada vez más como un asistente digital personalizado: ayudando a los usuarios a mantenerse organizados, cumplir con las prioridades y reducir el esfuerzo manual de mover información entre conversaciones, reuniones y herramientas de trabajo.

Zoom AI Companion: Su asistente inteligente en el lugar de trabajo

Zoom AI Companion es un asistente digital inteligente y conversacional en el núcleo de la plataforma Zoom Workplace, diseñado para aumentar la productividad, optimizar la colaboración y reducir la carga de trabajo de los empleados, todo sin coste adicional para los clientes con determinados servicios de pago asignados a sus cuentas de usuario de Zoom.

A medida que las herramientas de IA se integran cada vez más en la fuerza laboral moderna, ya no se limitan a realizar tareas específicas—como automatizar la entrada de datos, redactar correos electrónicos, generar informes o ejecutar funciones algorítmicas básicas. Más bien, las herramientas emergentes de IA representan un cambio transformador que cambia fundamentalmente la forma en que trabajamos. Zoom AI Companion va más allá de la automatización simple de tareas; puede actuar como un verdadero compañero en el trabajo diario de un usuario, capaz de responder preguntas de conocimiento general, generar contenido, ofrecer ideas, resumir documentos, mensajes, mensajes de voz y reuniones, ayudar en la toma de decisiones y ayudar a los usuarios a lograr nuevos objetivos o desbloquear niveles más altos de rendimiento.

Como empresa centrada en la IA, Zoom AI Companion está cuidadosamente integrado en la suite de productos de Zoom, incluidos Zoom Meetings, Team Chat, Phone, Contact Center, Docs, Whiteboard y más. A medida que Zoom continúa innovando y ampliando sus capacidades, también lo hará Zoom AI Companion, ofreciendo nuevas funciones y funcionalidades. A continuación se muestra una lista de características clave disponibles hoy, que demuestran cómo este asistente de IA puede ayudar a mejorar todos los aspectos de la jornada laboral de un usuario.

Las principales características y funcionalidades actuales incluyen:

Categoría	Capacidades clave	Valor empresarial
Espacio de trabajo centralizado de IA	Procesamiento de consultas contextual, programación inteligente, síntesis de datos multiplataforma, seguimientos generados por IA.	Centro unificado de productividad con automatización inteligente de flujos de trabajo.
Inteligencia en reuniones	Asistencia en tiempo real durante la reunión, documentación automatizada, análisis inteligentes de grabaciones, automatización de la preparación.	Mejora de la efectividad de las reuniones desde la preparación hasta el seguimiento.
Mejora de la comunicación	Asistencia inteligente en el chat, análisis de transcripciones, redacción de correos electrónicos, escritura predictiva.	Aceleración de la calidad de la comunicación en todos los canales.
Optimización del centro de contacto	Análisis de sentimiento en tiempo real, inteligencia de conversaciones, análisis de rendimiento, respuestas inteligentes.	Experiencia de cliente elevada con información impulsada por IA.
Creación de contenido	Inteligencia documental, generación de contenido visual, herramientas colaborativas, organización de medios.	Procesos optimizados de desarrollo de contenidos e ideación.
Gestión de tareas y flujos de trabajo	Creación automatizada de tareas, integración multiplataforma, herramientas de gestión de eventos.	Reducción de la carga administrativa con automatización inteligente.

Cómo Zoom AI Companion utiliza el poder de la IA agentiva

Zoom AI Companion da vida al valor de la IA agentiva ayudando a los usuarios a convertir fácilmente la información en acciones. Cuando AI Companion identifica tareas de seguimiento—ya sea a partir de una reunión, una interacción del Contact Center o de otro conocimiento identificado por la IA—puede añadir automáticamente esos elementos de acción en Zoom Tasks para su seguimiento o asignación. Esto ayuda a garantizar que los pasos clave no se pierdan en un resumen de la reunión o en una recapitulación de la conversación. En cambio, se convierten en tareas claras y rastreables que pueden avanzar. Al conectar los conocimientos directamente con la acción, AI Companion ayuda a los usuarios a mantenerse al tanto de las prioridades, gestionar responsabilidades y mantener su jornada laboral en movimiento sin fricciones innecesarias.

Algoritmos: Cómo la inteligencia artificial ayuda a que la comunicación sea fluida

Más allá de las capacidades conversacionales e inteligentes de LLM de Zoom AI Companion, Zoom también utiliza otros servicios de IA (es decir., algoritmos) en toda la plataforma. Estos servicios a menudo operan de forma imperceptible en segundo plano, impulsando funciones como la transcripción de voz en tiempo real, la traducción en vivo, la supresión de audio personal y más.

En conjunto, estas características ayudan a crear una experiencia cohesiva y sin fricciones que puede mejorar tanto la calidad como la eficiencia de cada interacción en la plataforma Zoom. Las funciones y funcionalidades clave actuales de los servicios de IA incluyen:

• Transcripción

• Traducción

• Subtítulos cerrados

• Aislamiento de audio personal

Protocolo de Contexto del Modelo (MCP): Un estándar para conectar la IA con herramientas para lograr más

Como parte de su arquitectura de IA, Zoom utiliza el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP), un estándar abierto que permite conexiones seguras entre modelos, herramientas, fuentes de datos y flujos de trabajo. MCP desempeña un papel clave en el avance de la IA agentiva al reemplazar la necesidad de integraciones puntuales que cada empresa debe construir y mantener por separado. En su lugar, proporciona un marco compartido y estructurado que expone capacidades a los modelos de IA de manera coherente. Esta base permite que los sistemas de IA actúen más como agentes inteligentes: no solo contestando preguntas, sino también tomando acciones directamente dentro de los sistemas en los que los usuarios confían. Actualmente, Zoom admite MCP como parte de su complemento Custom AI Companion, lo que permite a las organizaciones construir agentes personalizados que se conecten con sus fuentes de datos y aplicaciones únicas, automatizando flujos de trabajo rutinarios y ofreciendo respuestas precisas y a medida basadas en el contenido real de trabajo de los equipos.

Cómo funciona MCP en la práctica

En su núcleo, MCP se basa en un modelo cliente–servidor. Piense en el entorno de IA (como ChatGPT o Claude) como un cliente que quiere realizar trabajo, y en los sistemas externos (como Jira, Confluence o una base de datos) como servidores que publican lo que pueden hacer. Cada servidor proporciona una lista clara de funciones—como “buscar en la base de conocimientos” o “crear tarea”. El cliente de IA decide entonces, en medio de una conversación, cuándo y cómo usar esas funciones.

En otras palabras, conectar la IA con un servidor MCP es como pedir en un restaurante. Usted (la IA) entra en un restaurante, recibe un menú (una lista de servicios o funciones disponibles a través del servidor MCP), le indica lo que quiere y éste responde. No hay conjeturas sobre lo que está o no disponible: todo se proporciona en el menú desde el principio.

Las siguientes secciones ofrecen detalles adicionales sobre cómo funciona MCP:

Paso 1: Exponer capacidades a través de servidores

Cualquier sistema puede ejecutar un servidor MCP. Ese servidor actúa como el “menú”, publicando una descripción estructurada de las acciones que admite. Por ejemplo, Jira podría publicar funciones como “buscar incidencias” o “actualizar ticket”. Debido a que estas funciones siguen el formato compartido de MCP, la IA puede comprenderlas de inmediato sin ingeniería personalizada.

Paso 2: La IA actúa como cliente

Por otro lado, el entorno de IA desempeña el papel de cliente. Lee el menú de funciones disponibles, las recuerda y decide cuáles invocar al responder a un usuario. Esto significa que la IA no necesita estar programada de antemano con miles de integraciones posibles: simplemente aprende lo que está disponible cuando se establece la conexión.

Paso 3: Pasar contexto de forma segura

MCP también define cómo se transmiten el contexto y los permisos. Esto ayuda a garantizar que cuando la IA use una función, lo haga solo dentro de los límites de lo que el usuario está autorizado a acceder. Por ejemplo, si un usuario tiene permiso para ver solo los tickets de Jira de su equipo, MCP se asegura de que la IA respete ese alcance. Esta capa de seguridad es lo que hace que MCP sea práctico para el uso empresarial, donde los datos sensibles y los controles de acceso son innegociables.

Por qué MCP importa

Al estandarizar cómo la IA se conecta a sistemas externos, MCP elimina la fricción de las integraciones personalizadas y garantiza seguridad y coherencia. Los usuarios se benefician porque la IA no solo puede responder preguntas, sino también tomar acciones informadas a través de una variedad de herramientas de una forma que se siente fluida y segura.

Protocolo Agente a Agente (A2A): Cómo los asistentes de IA se comunican entre sí

Además de MCP, Zoom también utilizará el Protocolo Agente a Agente (A2A) como un lenguaje compartido para la colaboración entre agentes autónomos. A2A es un estándar abierto que permite que agentes de IA—potencialmente construidos por distintos proveedores o ejecutándose en diferentes entornos—se descubran entre sí, compartan contexto, deleguen tareas e intercambien resultados de forma segura. Zoom planea admitir agentes de IA de terceros con AI Companion mediante el uso de A2A para incorporar contexto de sus conversaciones de Zoom y actuar en otras aplicaciones empresariales en su nombre. (Agente de terceros para ServiceNow Now Assist próximamente.)

Si el Protocolo de Contexto del Modelo (MCP) conecta los modelos de IA con las herramientas y datos que necesitan, A2A conecta los agentes entre sí. Juntos, los dos estándares forman la columna vertebral de sistemas multiagente interoperables, donde la inteligencia no se limita a un único modelo sino que se distribuye a través de una red de agentes que cooperan.

Cómo funciona A2A en la práctica

En su esencia, A2A se basa en la idea de que cada agente puede actuar tanto como cliente como servidor. Un agente puede solicitar ayuda o delegar una tarea, mientras que otro puede responder y ejecutar esa tarea. La comunicación entre ellos sigue una estructura y un modelo de seguridad comunes, por lo que, sin importar quién haya creado los agentes—o dónde se ejecuten—pueden entenderse entre sí.

Se puede pensar en ello como un equipo de especialistas que trabajan juntos: cada agente tiene un trabajo claro, un currículum que describe lo que puede hacer y una forma compartida de delegar trabajo a otros.

Las siguientes secciones describen este proceso paso a paso:

Paso 1: Los agentes publican sus capacidades

Cada agente compatible con A2A expone una pequeña y estructurada “Tarjeta del Agente”. Esta tarjeta actúa como la identidad y el perfil de capacidades del agente: enumera lo que el agente puede hacer (por ejemplo, “resumir texto”, “programar una reunión” o “consultar datos”), qué formatos admite y cómo se le puede contactar.

Como esta tarjeta sigue el estándar A2A, cualquier otro agente puede leerla e inmediatamente entender cómo interactuar sin necesitar código o configuración personalizada.

Paso 2: Los agentes descubren y se conectan

Cuando un agente desea colaborar, busca la Tarjeta del Agente de otro—a menudo a través de un directorio, registro o un endpoint conocido—y establece una conexión segura. Este proceso permite que los agentes se encuentren dinámicamente, incluso si fueron creados por diferentes equipos u organizaciones.

El descubrimiento garantiza flexibilidad: un agente planificador de tareas puede encontrar un agente de visualización, o un agente de atención al cliente puede localizar un agente de traducción, todo mediante mecanismos de descubrimiento estándar.

Paso 3: Los agentes intercambian tareas y resultados

Una vez conectados, los agentes se comunican mediante mensajes de tareas estandarizados. Un mensaje de tarea puede incluir una solicitud (“analiza este conjunto de datos”) y una respuesta (“aquí están las conclusiones”). Estos intercambios pueden ocurrir de forma síncrona para operaciones rápidas o de forma asíncrona para tareas de mayor duración.

A2A también admite transmisión continua y notificaciones, por lo que los agentes pueden enviar actualizaciones intermedias o resultados parciales mientras trabajan—reflejando cómo los humanos podrían colaborar en tiempo real.

Paso 4: Colaboración segura y compartición de contexto

Cada interacción entre agentes está autenticada y delimitada por el usuario o sistema que la inició, asegurando que los agentes solo accedan a los datos o capacidades que están autorizados a usar.

Este intercambio controlado de contexto permite flujos de trabajo complejos—como que un agente resuma un documento mientras otro crea una acción de seguimiento—sin filtrar información.

Por qué A2A importa

Al definir una forma universal para que los agentes se comuniquen entre sí, A2A desbloquea una nueva capa de interoperabilidad y composabilidad. En lugar de construir agentes masivos y monolíticos que traten de hacerlo todo, A2A permite a las organizaciones diseñar agentes especializados—cada uno centrado en un dominio específico—y hacer que colaboren mediante un protocolo compartido.

Para las empresas, esto significa:

• Compatibilidad entre proveedores: Los agentes de distintos proveedores pueden interoperar de forma segura.

• Diseño escalable: Los equipos pueden añadir o reemplazar agentes sin rearquitecturar sistemas enteros.

• Automatización gobernada: La seguridad, la observabilidad y la auditoría se estandarizan desde el principio.

• Innovación más rápida: Se pueden introducir nuevas capacidades simplemente publicando una nueva Tarjeta del Agente—sin reorganizar las integraciones existentes.