Agentes de IA en TI: 60% de Tareas Diarias Reveladas

El auge de los agentes de IA en las empresas

Los agentes de IA están convirtiendo en la próxima gran novedad en el mundo de la tecnología, y parece que todos quieren participar. Pero, ¿qué hacen exactamente estos agentes dentro de las empresas? En muchos casos, no solo trabajan en sus propias tareas, sino que también ayudan a crear más agentes. Son especialmente útiles en los departamentos de TI, donde gestionan el rendimiento del sistema, incluida la infraestructura que soporta a otros agentes de IA. Sin embargo, sus roles pueden variar ampliamente entre diferentes industrias.

Una encuesta reciente de Cloudera, que involucró a 1,484 líderes de TI, reveló que un impresionante 96% de las organizaciones están preparándose para ampliar su uso de IA en el próximo año. Es una cifra impresionante, considerando que típicamente al menos el 10% de los encuestados en cualquier sondeo son outliers. Además, el 57% de estas organizaciones ya han comenzado a implementar agentes de IA en los últimos dos años. Sin embargo, el entusiasmo se ve atemperado por preocupaciones sobre la privacidad de los datos, los desafíos de integración y problemas de calidad de los datos, que podrían descarrilar estos planes.

Aplicaciones actuales y estrategias de implementación

La mayoría de los agentes de IA en uso actualmente están integrados en las operaciones de TI, con la mayoría enfocados en la optimización del rendimiento (66%), monitoreo de seguridad (63%) y asistencia en el desarrollo (62%). Entonces, ¿de dónde vienen estos agentes? Un significativo 66% de los encuestados están construyendo estos agentes utilizando plataformas de infraestructura de IA empresarial, mientras que el 60% están aprovechando capacidades agentivas ya integradas en sus aplicaciones principales. Según los autores de la encuesta, este enfoque resalta una preferencia por implementaciones que sean escalables, seguras y estrechamente ligadas a las fuentes de datos.

Más allá de la optimización de TI, los agentes de IA están dejando su marca en operaciones orientadas al cliente, principalmente en el soporte al cliente (78%), automatización de procesos (71%) y análisis predictivo (57%). Cuando se trata de construir estos agentes, las tecnologías de elección incluyen plataformas de infraestructura de IA empresarial (66%), capacidades de agentes dentro de aplicaciones (60%) y plataformas y marcos dedicados a agentes de IA (60%).

Desafíos y preocupaciones

Por supuesto, los agentes de IA no están exentos de problemas. Los desafíos comunes incluyen preocupaciones sobre la privacidad de los datos (53%), dificultades para integrarse con sistemas existentes (40%) y altos costos de implementación (39%). Más de un tercio (37%) de los encuestados encontraron que integrar agentes de IA en sus sistemas y flujos de trabajo actuales era "muy" o "extremadamente" desafiante. Como señalaron los autores de la encuesta, implementar agentes de IA está lejos de ser un proceso simple de conectar y usar, reflejando los desafíos persistentes vistos con avances tecnológicos anteriores.

Los líderes tecnológicos están ansiosos por mejoras en los agentes de IA, particularmente en áreas como la privacidad de los datos y las características de seguridad (65%), opciones de entrenamiento y personalización más rápidas (54%), un mejor procesamiento del lenguaje natural (51%) y una mejor comprensión contextual (50%).

Casos de uso específicos por industria

Los casos de uso para los agentes de IA varían significativamente entre industrias:

• En finanzas y seguros, las aplicaciones principales incluyen la detección de fraudes (56%), evaluación de riesgos (44%) y servicios de asesoría de inversiones (38%).
• La manufactura ve a los agentes de IA siendo utilizados para la automatización de procesos (49%), optimización de la cadena de suministro (48%) y control de calidad (47%).
• En el sector salud, los agentes de IA se utilizan principalmente para la programación de citas (51%), asistencia en diagnósticos (50%) y procesamiento de registros médicos (47%).
• Las telecomunicaciones aprovechan a los agentes de IA para bots de soporte al cliente (49%), mejorar la experiencia del cliente (44%) y monitoreo de seguridad (49%).

Recomendaciones para implementar agentes de IA

La encuesta de Cloudera proporciona varias recomendaciones para las empresas que buscan implementar agentes de IA de manera efectiva:

• Fortalecer las bases de datos: Asegúrate de tener una arquitectura de datos moderna y plataformas unificadas capaces de manejar los datos diversos y voluminosos requeridos por los agentes de IA.
• Enfocarse en proyectos de alto impacto: Comienza con iniciativas que prometan retornos inmediatos sobre la inversión, como el soporte al cliente y la automatización de procesos, que abordan directamente necesidades críticas del negocio.
• Establecer una clara responsabilidad: Define quién es responsable del rendimiento del agente, ya sea el desarrollador, el propietario del negocio o el equipo de operaciones.
• Desarrollar marcos de gobernanza y ética: Implementa sistemas para auditar el sesgo, asegurar la transparencia en la toma de decisiones y evaluar regularmente el comportamiento del agente en relación con las políticas de la empresa y las expectativas de los usuarios.
• Capacitar a los equipos: Ve más allá del entrenamiento básico para desarrollar conjuntos de habilidades híbridas que permitan a los empleados construir, integrar y entender a los agentes de IA, fomentando una cultura de aprendizaje continuo y colaboración entre humanos y IA.

El entusiasmo reflejado en las respuestas de la encuesta sugiere que los agentes de IA están listos para ser la próxima gran ola en la tecnología de IA, ofreciendo soluciones dirigidas en lugar de los sistemas complejos y generales que muchos temían. Será fascinante ver si la tasa de adopción planificada del 96% se convierte en realidad.