¿Qué son los agentes de IA? Cómo acceder a un equipo de asistentes personalizados

El surgimiento de la IA generativa ha provocado nuevos desarrollos emocionantes en la tecnología de IA, y una de las innovaciones más comentadas es la IA agente. En el fondo, la IA de agente es sencilla: es un asistente de IA que puede realizar tareas para usted de forma autónoma, sin necesidad de instrucciones detalladas para cada paso. Desde enviar correos electrónicos basados ​​en señales específicas hasta navegar tareas complejas como cerrar los acuerdos de ventas, estos asistentes pueden ahorrar a las empresas y a sus empleados una cantidad significativa de tiempo, lo que les permite centrarse en actividades más estratégicas.

Intrigado por las posibilidades? Ya sea que sea nuevo en el concepto o que esté listo para sumergirse, aquí hay una guía integral de AI agente, enriquecida con ideas de mi investigación y contribuciones de expertos de la industria.

¿Qué es un agente de IA?

Las definiciones de un agente de IA pueden variar según el contexto, el producto y la empresa, pero en general, un agente de IA es una herramienta de software diseñada para realizar tareas en su nombre. Combina instrucciones humanas, desencadenantes ambientales y, lo que es mayor, sus propias habilidades de razonamiento para decidir qué acciones tomar y cuándo.

"Los agentes de IA son los que delegamos las tareas. Están buscando objetivos", explica Srini Iragavarapu, director de AWS para aplicaciones generativas de IA y experiencias de desarrolladores. "Pueden descubrir las herramientas necesarias y solicitar más información si es necesario".

A diferencia de los chatbots o asistentes de IA que simplemente proporcionan información, los agentes de IA pueden ejecutar tareas e identificar cuándo son necesarios, ofreciendo un mayor nivel de asistencia tanto a las personas como a las empresas.

¿Cómo funciona un agente de IA?

Los agentes de IA se basan en tecnologías familiares, que integran capacidades de IA avanzadas como modelos de idiomas grandes, razonamiento, procesamiento del lenguaje natural y largas ventanas de contexto para ejecutar tareas de manera más inteligente y adaptativa.

"Los agentes de IA utilizan capacidades de IA, incluido el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, para comprender el contexto de una interacción y aplicar la automatización para administrar el flujo de trabajo asociado", dice Omer Minkara, director de investigación principal de la estrategia e investigación de Aberdeen.

Estos agentes dependen de una combinación de dirección humana y los datos o contexto que se les permite acceder. También pueden responder a los desencadenantes externos, como recibir un correo electrónico, para iniciar una serie de acciones o decisiones. La información y el contexto específicos utilizados dependen de las necesidades del usuario, que pueden variar de simple a altamente complejo.

"Clasificamos a los agentes en un espectro de simple a avanzado", dijo Richard Riley, gerente general de marketing de plataforma de energía en Microsoft. "Algunos agentes simples pueden estar basados ​​en solo uno o dos archivos".

¿Qué hace que un agente de IA sea diferente de un chatbot Ai?

Un chatbot de IA responde a consultas basadas en sus datos de capacitación y puede realizar tareas predefinidas. En contraste, un agente de IA usa información contextual para hacer inferencias y ejecutar tareas, lo que requiere un mayor nivel de razonamiento.

"Un chatbot es más un sistema de diálogo", dijo Iragavarapu. "Pero los agentes de IA no solo conversan contigo; sino que también actúan en tu nombre".

Por ejemplo, si le pide a un asistente de chatbot o IA que ordene comestibles, podría generar una lista y realizar el pedido. Sin embargo, no consideraría contextos adicionales como el inventario de su refrigerador, las preferencias dietéticas o el momento de la entrega. Un agente de IA, por otro lado, podría integrar todos estos factores para tomar una decisión más informada.

¿Cuáles son algunos casos de uso empresarial para agentes de IA?

Los agentes de IA se pueden adaptar para satisfacer una variedad de necesidades empresariales, desde tareas básicas como enviar mensajes a operaciones complejas a través de adquisiciones, ventas e interacciones con el cliente.

"Se trata más de comprender el arte de lo posible que ofrecer un menú fijo de opciones", dijo Riley. "Si puedes construir algo, puedes construir cualquier cosa".

La clave es identificar procesos dentro de su negocio que puedan beneficiarse de asistencia adicional. "Número uno, encuentre un caso de uso que le importe", agregó Riley.

En lugar de apuntar a agentes de IA demasiado complejos, comience por racionalizar tareas más simples que pueden tener un impacto significativo. Minkara sugiere pensar en los agentes de IA como empleados digitales que pueden manejar tareas de nivel inferior.

"La visión es que puede automatizar y hacer que los agentes de IA manejen muchas interacciones de baja toque o baja complejidad", dijo Minkara.

Teniendo en cuenta los agentes de IA como miembros adicionales del equipo puede ayudarlo a identificar qué tareas delegar y maximizar su utilidad. Además, el tratamiento de la implementación de agentes de IA como contratación de empleados puede asegurarse de tomar los pasos necesarios antes de la implementación.

¿Cómo puedes comenzar con un agente de IA?

Acceder a un agente de IA ahora es más fácil que nunca, con los principales proveedores de tecnología que ofrecen sus propias soluciones de agente de IA. Empresas como Microsoft, Amazon, Openai, Google, AWS, Salesforce, Adobe, Zoom y Qualtrics se encuentran entre los que brindan dichos servicios.

Estas plataformas a menudo presentan sistemas de construcción de agentes de IA fácil de usar. Para comenzar, puede proporcionar datos de conexión a tierra y responder algunas preguntas. Para las empresas, los representantes de la marca pueden ayudar a identificar casos de uso adecuados y guiar la implementación. Para los consumidores, puede experimentar con los agentes de IA dentro de las plataformas de IA existentes como ChatGPT o Google, que ofrecen características como investigaciones profundas para compilar información de numerosas fuentes en un documento conciso.

¿Qué debe considerar antes de implementar agentes de IA en su empresa?

Antes de implementar los agentes de IA, es crucial evaluar la infraestructura de datos de su empresa. Los buenos datos son esenciales para que los agentes de IA funcionen de manera efectiva, al igual que se necesita combustible de alta calidad para un superdeportivo.

"Los algoritmos pueden ser excelentes, pero si sus datos son basura, entonces puede tener resultados de basura", dijo Minkara.

¿Cuáles son los riesgos?

Si bien los agentes de IA pueden optimizar las tareas, existen preocupaciones sobre su potencial para causar interrupción si no funcionan mal. Sin embargo, están diseñados para operar dentro de los permisos que establece.

"Los agentes de IA solo pueden hacer lo que les permite hacer", dijo Riley.

A pesar de sus capacidades avanzadas, los agentes de IA no son inmunes a los errores o "alucinaciones" vistas en modelos de IA más simples. Las salvaguardas son necesarias para mitigar estos riesgos.

"A medida que construye estos agentes, es importante tener conjuntos de evaluación, conjuntos de datos, análisis de calidad y alarmas para monitorear el rendimiento", dijo Iragavarapu.

¿Es un agente de IA lo mismo que AGI?

Los agentes de IA y la inteligencia general artificial (AGI) a menudo están confundidos, pero son distintos. AGI representa una IA mucho más avanzada que puede funcionar a nivel humano sin ayuda, mientras que los agentes de IA operan dentro de los límites que define.

"Agi es la parte superior del tótem, la estrella del norte", dijo Minkara.

Si bien los agentes de IA ofrecen una visión de la ejecución de tareas autónomas, AGI sigue siendo un objetivo distante que requiere una investigación y desarrollo sustanciales.

¿Qué tan rápido se espera que los agentes de IA crezcan?

El mercado de los agentes de IA está listo para el rápido crecimiento. Un estudio realizado por Boston Consulting Group (BCG) pronostica una TCAG del 45% en los próximos cinco años. Además, un informe de Deloitte de noviembre de 2024 predice que el 25% de las empresas que usan IA generativa lanzarán pilotos de agentes de IA o pruebas de concepto en 2025, que aumenta al 50% para 2027.

"Habrá tantos agentes como procesos comerciales", dijo Riley.

Como los agentes de IA representan la próxima frontera en IA, ahora es un excelente momento para explorar su potencial para impulsar el crecimiento y la innovación en su negocio.

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