Agentic AI y Location Reasoning: HERE lleva la inteligencia artificial al mundo real
La inteligencia artificial está evolucionando desde los asistentes que responden preguntas hacia agentes capaces de interpretar objetivos, planificar acciones y actuar sobre procesos reales. HERE Technologies incorpora a esta nueva generación de IA el componente que necesita para desenvolverse fuera del entorno puramente digital: una inteligencia de localización fiable, actualizada y preparada para comprender cómo funciona el territorio.
Los modelos de inteligencia artificial pueden procesar documentos, interpretar lenguaje natural y generar recomendaciones. Sin embargo, cuando deben calcular rutas, analizar restricciones viarias, encontrar ubicaciones o tomar decisiones condicionadas por el tráfico, necesitan trabajar con datos geográficos precisos.
Esta es la propuesta de HERE para la Agentic AI: proporcionar a los agentes inteligentes el contexto espacial necesario para entender dónde sucede algo, cómo se relacionan diferentes ubicaciones y qué acciones son viables en el mundo físico.
¿Qué es la Agentic AI?
La inteligencia artificial generativa responde principalmente a una petición. La Agentic AI va un paso más allá: recibe un objetivo, identifica las acciones necesarias, consulta datos y herramientas, toma decisiones y ejecuta tareas siguiendo unas reglas determinadas.
Un agente inteligente aplicado a la logística, por ejemplo, no se limitaría a mostrar el tráfico existente. Podría:
- Detectar una incidencia que afecta a una entrega.
- Analizar la posición y las características del vehículo.
- Calcular rutas alternativas.
- Comprobar restricciones de altura, peso o acceso.
- Reorganizar la secuencia de entregas.
- Proponer una nueva hora estimada de llegada.
- Comunicar el cambio al sistema de gestión o al cliente.
Para realizar estas tareas correctamente, el agente necesita algo más que un modelo de lenguaje. Necesita mapas, redes viarias, tráfico, reglas de circulación, direcciones, puntos de interés y datos dinámicos sobre las condiciones reales de la operación.
El problema: un modelo de lenguaje no comprende realmente el territorio
Los grandes modelos de lenguaje están diseñados para interpretar y generar texto. Pueden reconocer que dos lugares están relacionados o que una carretera conecta diferentes ciudades, pero no calculan necesariamente la distancia, el recorrido o la accesibilidad utilizando una red viaria real.
Una respuesta puede parecer razonable desde el punto de vista lingüístico y, sin embargo, ser incorrecta desde el punto de vista geográfico.
En una operación empresarial, esta diferencia es crítica. No es suficiente recomendar una ruta aparentemente adecuada si después:
- Atraviesa una vía restringida.
- Ignora la altura máxima de un puente.
- Introduce un vehículo pesado en una zona no autorizada.
- No considera el tráfico existente.
- Calcula incorrectamente la hora de llegada.
- Sugiere un punto que no es realmente accesible.
- Utiliza información desactualizada.
Por este motivo, HERE plantea una arquitectura en la que el modelo de lenguaje interpreta la intención del usuario y coordina el proceso, mientras que una tecnología geoespacial especializada realiza los cálculos de localización.
HERE Location Reasoning: razonamiento espacial para agentes de IA
Dentro de esta estrategia, HERE Technologies ha presentado HERE Location Reasoning, una capacidad diseñada para que los modelos de IA y los sistemas agénticos puedan obtener resultados geográficos precisos y coherentes.
La solución actúa como una capa de ejecución geoespacial. En lugar de pedir al modelo de lenguaje que estime una ruta, una distancia o una ubicación, el agente traslada esa operación a la plataforma de localización de HERE.
De esta manera, el agente puede interpretar una solicitud expresada en lenguaje natural y convertirla en una secuencia de cálculos geográficos sobre mapas y datos reales.
Según HERE, Location Reasoning está concebido para proporcionar:
- Resultados deterministas: las mismas condiciones y restricciones generan una respuesta coherente, sin depender de una estimación probabilística.
- Información dinámica: los cálculos pueden incorporar señales como el tráfico y las condiciones de la red viaria.
- Mayor rapidez de ejecución: se optimizan los procesos que requieren múltiples operaciones de localización.
- Reducción de costes: se limita el uso innecesario de tokens y las llamadas redundantes a diferentes servicios.
- Privacidad desde el diseño: HERE indica que no conserva ni comparte datos personales, identidades, historiales de consulta o señales atribuibles.
- Integración empresarial: la capa geoespacial puede incorporarse a agentes y aplicaciones construidos sobre diferentes plataformas o modelos de IA.
De consultar un mapa a razonar sobre él
La evolución que propone HERE cambia el papel del mapa dentro de una aplicación de inteligencia artificial.
Hasta ahora, muchas soluciones utilizaban los mapas como una fuente que el sistema consultaba para recuperar una dirección, una coordenada o una ruta. En la Agentic AI, el mapa se convierte en una base sobre la que el agente puede razonar y actuar.
Una petición como:
“Busca un punto de recarga para vehículos eléctricos aproximadamente a mitad del recorrido, que no suponga un desvío importante y que tenga un restaurante cercano.”
requiere encadenar diferentes operaciones:
- Identificar el origen y el destino.
- Calcular el recorrido sobre la red viaria.
- Determinar un punto intermedio real, no únicamente geométrico.
- Buscar estaciones de recarga próximas.
- Analizar el desvío necesario.
- Localizar establecimientos cercanos.
- Comprobar las condiciones del tráfico.
- Seleccionar la alternativa más adecuada.
El modelo de lenguaje puede entender el objetivo. La plataforma de localización debe resolver correctamente cada una de las relaciones espaciales.
Aplicaciones de Agentic AI en logística y gestión de flotas
La logística es uno de los sectores donde esta evolución puede generar un impacto más inmediato.
Las operaciones dependen de numerosas variables: tráfico, horarios, capacidad de los vehículos, restricciones viarias, ventanas de entrega, accesibilidad, disponibilidad de conductores, incidencias y cambios en la demanda.
Un agente conectado a los servicios de localización de HERE podría asistir a los equipos en procesos como:
- Planificación y optimización de rutas.
- Reorganización dinámica de entregas.
- Cálculo de horas estimadas de llegada.
- Selección del vehículo adecuado para cada recorrido.
- Detección de restricciones para vehículos pesados.
- Localización de accesos, aparcamientos o puntos de descarga.
- Gestión de incidencias en tiempo real.
- Análisis de recorridos históricos.
- Coordinación entre vehículos, almacenes y centros logísticos.
- Comunicación automatizada con clientes y operadores.
La diferencia respecto a una automatización tradicional es su capacidad de adaptarse. El agente puede revisar el plan cuando cambia una condición y proponer una nueva acción sin reconstruir manualmente todo el proceso. HERE plantea también un escenario de colaboración entre agentes: un agente del vehículo podría intercambiar información con el agente del almacén, el sistema de gestión de transporte o la plataforma de la cadena de suministro.
Una nueva experiencia para automoción y movilidad
La Agentic AI también transformará la interacción entre conductores, vehículos y sistemas de navegación.
En lugar de introducir manualmente un destino y configurar diferentes filtros, el usuario podrá expresar una necesidad mediante lenguaje natural:
“Llévame a la oficina evitando las zonas con más tráfico, busca una estación de recarga durante el recorrido y avísame si llegaremos tarde.”
El asistente deberá comprender la intención, consultar el estado del tráfico, conocer la autonomía del vehículo, seleccionar una estación adecuada, calcular el recorrido y actualizar la hora estimada de llegada.
Esta combinación de IA conversacional e inteligencia de localización permite desarrollar sistemas más contextuales, capaces de responder a las condiciones reales del viaje y no únicamente a una instrucción aislada.
Las aplicaciones abarcan la navegación conectada, los vehículos definidos por software, la movilidad eléctrica, los sistemas avanzados de asistencia a la conducción y la automatización progresiva de determinadas funciones.
Gestión de activos, servicios públicos y operaciones sobre el territorio
Las posibilidades no se limitan a la movilidad. Cualquier organización que gestione activos, equipos o servicios distribuidos geográficamente puede incorporar agentes inteligentes para analizar situaciones y coordinar acciones. Entre los posibles casos de uso se encuentran:
- Asignación de avisos a equipos de mantenimiento.
- Optimización de rutas de inspección.
- Gestión de infraestructuras urbanas.
- Coordinación de servicios municipales.
- Atención de incidencias sobre redes de agua o energía.
- Supervisión de activos móviles.
- Planificación de intervenciones de campo.
- Priorización de actuaciones según distancia, criticidad y accesibilidad.
- Evaluación del impacto territorial de una incidencia.
- Generación automática de alertas e informes operativos.
Un agente conectado al GIS, al sistema de gestión de activos y a los datos de HERE podría identificar una incidencia, localizar los recursos disponibles, calcular el desplazamiento y proponer la intervención más eficiente.
Esto convierte la inteligencia de localización en una infraestructura transversal para conectar la IA con los procesos físicos de una organización.
La importancia de mantener a las personas dentro del proceso
La implantación de agentes inteligentes no implica necesariamente eliminar la supervisión humana.
En los procesos empresariales complejos, el planteamiento más realista consiste en utilizar la IA para analizar grandes volúmenes de información, automatizar cálculos y recomendar acciones, manteniendo la decisión final bajo control de los profesionales responsables.
Este modelo, conocido como human in the loop, permite:
- Validar recomendaciones antes de ejecutarlas.
- Incorporar el conocimiento de los operadores.
- Detectar excepciones no previstas.
- Mejorar progresivamente el comportamiento del agente.
- Mantener la trazabilidad sobre las decisiones.
- Definir distintos niveles de autonomía según el riesgo.
En una primera fase, el agente puede actuar como asistente. A medida que se validan sus resultados y se establecen reglas de gobernanza, determinadas tareas repetitivas pueden automatizarse progresivamente.
La confianza depende de que la IA pueda explicar sus decisiones
Para que una organización delegue acciones en un agente, necesita comprender por qué ha tomado una decisión.
No basta con recomendar una ruta alternativa. El sistema debe poder explicar que ha descartado otra ruta porque existe una restricción de altura, una carretera cerrada o una demora significativa provocada por el tráfico.
La explicabilidad permite que los responsables operativos:
- Revisen las condiciones consideradas.
- Comprendan los compromisos entre tiempo, coste y distancia.
- Detecten errores.
- Mantengan el control de la operación.
- Generen confianza en el sistema.
En los futuros entornos multiagente, esta capacidad será igualmente importante para que diferentes agentes puedan compartir información, justificar sus decisiones y negociar alternativas.
El enfoque de Seys
Desde Seys ayudamos a empresas y administraciones públicas a incorporar las capacidades de HERE Technologies dentro de sus aplicaciones, plataformas GIS y sistemas de gestión.
El valor no está únicamente en incorporar un mapa. El objetivo es conectar la inteligencia de localización con los procesos reales de la organización.
Esto puede implicar la integración de HERE con:
- Plataformas GIS.
- Sistemas de gestión de flotas.
- ERP, CRM, TMS y WMS.
- Aplicaciones corporativas.
- Sistemas de gestión de activos.
- Sensores y dispositivos IoT.
- Cuadros de mando.
- Plataformas de movilidad.
- Aplicaciones web y móviles.
- Modelos y agentes de inteligencia artificial.
A partir de servicios como geocodificación, cálculo de rutas, matrices de tiempo y distancia, tráfico, búsqueda de lugares y datos cartográficos, es posible construir soluciones adaptadas a cada flujo de trabajo.
De la inteligencia artificial que responde a la inteligencia artificial que actúa
La Agentic AI representa un cambio importante en la evolución de la inteligencia artificial empresarial.
El reto ya no es únicamente conseguir que un sistema comprenda una pregunta. Debe ser capaz de interpretar un objetivo, analizar el contexto, utilizar herramientas, justificar sus decisiones y ejecutar acciones de forma controlada.
Cuando esas acciones afectan a vehículos, rutas, activos, infraestructuras o equipos distribuidos, la localización se convierte en una parte esencial de la arquitectura.
HERE Technologies proporciona el contexto geográfico y la capacidad de razonamiento espacial que permiten conectar la inteligencia artificial con el mundo real.
La combinación de IA, datos dinámicos e inteligencia de localización abre una nueva etapa para automatizar operaciones, optimizar recursos y desarrollar aplicaciones capaces de tomar decisiones más precisas sobre el territorio.
¿Quieres incorporar inteligencia de localización a tus aplicaciones de IA?
En Seys podemos ayudarte a identificar casos de uso, diseñar la arquitectura e integrar los servicios de HERE Technologies en tus aplicaciones, procesos logísticos, plataformas GIS y sistemas empresariales.
