De la exageración de la IA a la practicidad: las empresas deben priorizar el ajuste sobre flash
A medida que profundizamos en la era de la transformación autónoma, los agentes de IA están remodelando cómo las empresas funcionan y generan valor. Pero con un mar de proveedores que promocionan sus "agentes de IA", es difícil examinar el ruido y identificar lo que estos sistemas realmente pueden hacer, y, de manera crucial, cómo deberíamos usarlos.
No es tan simple como enumerar las tareas para la automatización y la prueba de los agentes de IA contra los puntos de referencia. Al igual que elegir un avión para un viaje rápido a la tienda de comestibles sería exagerado, debemos pensar de manera más crítica sobre cómo integramos la IA en nuestro trabajo.
Por qué no deberíamos tratar de reemplazar nuestro trabajo con agentes de IA
Cada organización se esfuerza por entregar valor a sus clientes, socios y empleados. Este valor es solo una porción de lo que la organización podría crear, dadas las demandas y deseos de los que sirve.
Cuando los empleados terminan su día con una lista de tareas para mañana y otra lista de tareas que tuvieron que depilar, tareas que podrían haber agregado valor si se hubieran abordado, está claro que hay una brecha entre la creación de valor potencial y real. Esto deja el valor sin explotar en la mesa.
El punto de partida obvio para implementar agentes de IA es observar el trabajo existente y el valor que produce. Es fácil ver los beneficios inmediatos: automatizar tareas para hacerlos más rápido o de manera más confiable. Si bien este enfoque es válido como parte de una estrategia de transformación, la trampa en las que se encuentran muchas organizaciones se centra únicamente en mejorar el valor que ya están creando. Esto limita su visión e inversiones a un pequeño segmento de su potencial, como se muestra en el diagrama de Venn a continuación, dejando que gran parte del valor direccionable intacta.
Los humanos y las máquinas tienen fortalezas y debilidades únicas. Las empresas que colaboran para rediseñar sus flujos de trabajo con sus negocios, tecnología y socios de la industria superarán a las fijadas en la automatización del valor existente sin expandir su producción de valor total.
Comprender las capacidades de agente de IA a través del marco SPAR
Para desmitificar cómo funcionan los agentes de IA, hemos desarrollado el marco SPAR: sentido, plan, actuar y reflexionar. Este modelo se hace eco de la forma en que los humanos persiguen objetivos y ofrece una lente directa para ver las operaciones de agentes de IA.
Detección
Así como usamos nuestros sentidos para comprender nuestro entorno, los agentes de IA recopilan datos de su entorno. Detectan desencadenantes, recopilan información pertinente y vigilan su contexto operativo.
Planificación
Después de sentir, los agentes de IA no se apresuran a la acción. Similar a los humanos que sopesan sus opciones, estos agentes analizan los datos a la luz de sus objetivos y limitaciones para tomar decisiones estratégicas sobre cómo lograr sus objetivos.
Interino
La capacidad de ejecutar acciones distingue a los agentes de IA de meras herramientas analíticas. Pueden orquestar diversas herramientas y sistemas para realizar tareas, monitorear su progreso en tiempo real y ajustarse según sea necesario para mantenerse en el camino.
Reflejo
Podría decirse que la característica más avanzada es la capacidad de aprender de la experiencia. Los agentes sofisticados de IA pueden evaluar su desempeño, examinar los resultados y refinar sus métodos en función de lo que resulta efectivo, fomentando un ciclo de mejora continua.
El poder de los agentes de IA radica en la integración perfecta de estas cuatro capacidades, lo que les permite abordar objetivos complejos con la delicadeza creciente. Este enfoque contrasta con los procesos existentes, a menudo optimizados, donde las mejoras incrementales pueden generar ganancias limitadas. Explorar nuevas vías para la creación de valor y el desarrollo del mercado puede conducir a un crecimiento exponencial.
5 pasos para construir su estrategia de agente de IA
El método tradicional para introducir IA, que siguen muchos tecnólogos, consultores y líderes empresariales, tiene una tasa de fracaso del 87%:
- Enumere los problemas para resolver;
- O:
- Examinar sus datos;
- Seleccionar posibles casos de uso;
- Evaluar los casos de uso para ROI, viabilidad, costo y cronograma;
- Elija un subconjunto de casos de uso e invierta en su ejecución.
Este método puede parecer sólido, ya que es ampliamente aceptado como la mejor práctica, pero la evidencia sugiere que no es efectiva. Es hora de una nueva estrategia:
- Mapee el valor potencial total que su organización podría ofrecer a los clientes y socios, considerando sus competencias básicas y el panorama regulatorio y geopolítico del mercado.
- Evaluar la creación de valor actual de su organización.
- Identifique las cinco oportunidades principales que podrían crear un valor nuevo y significativo y potencialmente abrir nuevos mercados.
- Evalúe estas oportunidades para el ROI, la viabilidad, el costo y el cronograma para desarrollar soluciones de agentes de IA (repita los pasos 3 y 4 según sea necesario).
- Seleccione un subconjunto de casos de valor y comprometerse con su ejecución.
Creando un nuevo valor con AI
Embarque en el viaje hacia la transformación autónoma no es una raza, es una evolución estratégica, donde las capacidades organizacionales crecen en conjunto con los avances tecnológicos. Al comenzar con una comprensión clara del valor y la expansión metódicamente de las ambiciones, su organización puede florecer en la edad de los agentes de IA.
Brian Evergreen es el autor de la transformación autónoma: crear un futuro más humano en la era de la inteligencia artificial
Pascal Bornet es el autor de la inteligencia artificial agente: aprovechar a los agentes de IA para reinventar negocios, trabajo y vida
Evergreen y Bornet, junto con Cassie Kozyrkov, están ofreciendo un nuevo curso en línea sobre agentes de IA: inteligencia artificial agente para los líderes
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A medida que profundizamos en la era de la transformación autónoma, los agentes de IA están remodelando cómo las empresas funcionan y generan valor. Pero con un mar de proveedores que promocionan sus "agentes de IA", es difícil examinar el ruido y identificar lo que estos sistemas realmente pueden hacer, y, de manera crucial, cómo deberíamos usarlos.
No es tan simple como enumerar las tareas para la automatización y la prueba de los agentes de IA contra los puntos de referencia. Al igual que elegir un avión para un viaje rápido a la tienda de comestibles sería exagerado, debemos pensar de manera más crítica sobre cómo integramos la IA en nuestro trabajo.
Por qué no deberíamos tratar de reemplazar nuestro trabajo con agentes de IA
Cada organización se esfuerza por entregar valor a sus clientes, socios y empleados. Este valor es solo una porción de lo que la organización podría crear, dadas las demandas y deseos de los que sirve.
Cuando los empleados terminan su día con una lista de tareas para mañana y otra lista de tareas que tuvieron que depilar, tareas que podrían haber agregado valor si se hubieran abordado, está claro que hay una brecha entre la creación de valor potencial y real. Esto deja el valor sin explotar en la mesa.
El punto de partida obvio para implementar agentes de IA es observar el trabajo existente y el valor que produce. Es fácil ver los beneficios inmediatos: automatizar tareas para hacerlos más rápido o de manera más confiable. Si bien este enfoque es válido como parte de una estrategia de transformación, la trampa en las que se encuentran muchas organizaciones se centra únicamente en mejorar el valor que ya están creando. Esto limita su visión e inversiones a un pequeño segmento de su potencial, como se muestra en el diagrama de Venn a continuación, dejando que gran parte del valor direccionable intacta.
Los humanos y las máquinas tienen fortalezas y debilidades únicas. Las empresas que colaboran para rediseñar sus flujos de trabajo con sus negocios, tecnología y socios de la industria superarán a las fijadas en la automatización del valor existente sin expandir su producción de valor total.
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