Cómo las empresas están acelerando el tiempo al valor de AI de agente

Una reciente encuesta que involucró a 1,050 Directores de Información (CIOs) ha arrojado luz sobre la rápida adopción de agentes de IA dentro del sector de TI. Un asombroso 93% de estos líderes de TI están preparándose para integrar agentes de IA en sus sistemas en los próximos dos años. El enfoque está en desmantelar los silos de datos para facilitar esta integración, con el objetivo de lograr un entorno de TI más ágil y eficiente.

La encuesta también destacó el uso extensivo de aplicaciones entre estas organizaciones, con un promedio de 897 aplicaciones en uso. Un significativo 45% de los encuestados informó usar más de 1,000 aplicaciones, lo que representa un desafío para los equipos de TI que buscan crear una experiencia de usuario cohesiva.

Actualmente, solo el 29% de las aplicaciones empresariales están integradas y comparten datos en toda la empresa. En preparación para el mayor uso de IA, los CIOs están destinando el 20% de sus presupuestos a infraestructura y gestión de datos, lo que es cuatro veces más que lo que están gastando en IA en sí, que es solo el 5%.

Entendiendo a los Agentes de IA

Los agentes de IA, según la definición de ARK Invest, están destinados a revolucionar la forma en que interactuamos con las aplicaciones digitales, marcando un cambio significativo en la interacción humano-computadora. Estos agentes pueden:

• Comprender la intención del usuario a través del procesamiento de lenguaje natural
• Planificar acciones utilizando razonamiento y conciencia contextual
• Ejecutar tareas utilizando herramientas para cumplir con las solicitudes de los usuarios
• Mejorar su rendimiento a través del aprendizaje iterativo y la mejora continua

ARK Invest predice que la IA mejorará enormemente la productividad en el trabajo del conocimiento. Para 2030, anticipan un aumento sustancial en el uso de software por trabajador del conocimiento, ya que las empresas invierten en soluciones que mejoran la productividad. Dependiendo de las tasas de adopción, el gasto global en software podría crecer de una tasa anual del 14% en la última década a entre el 18% y el 48% anual.

Acelerando el Tiempo de Valor con IA Agéntica

Valoir, una firma de investigación tecnológica, sugiere que la IA agéntica puede ofrecer beneficios exponenciales al automatizar tareas e interacciones complejas sin intervención humana. Sin embargo, construir una IA agéntica que pueda gestionar estas tareas complejas de manera eficiente presenta su propio conjunto de desafíos.

Usar una plataforma específicamente diseñada para el desarrollo de IA agéntica, como Salesforce Agentforce, puede acelerar significativamente el proceso. La investigación de Valoir indica que las organizaciones pueden implementar agentes de IA autónomos 16 veces más rápido y lograr un aumento del 75% en la precisión en comparación con otros métodos.

Las Siete Fases de Desarrollo Agéntico de Valoir

Valoir ha delineado siete fases clave para desarrollar IA agéntica, adaptadas a la complejidad variable de las tareas y las fuentes de datos:

1. Configuración del Modelo: La base para construir agentes de IA.
2. Integración de Datos y Aplicaciones: Garantizar un flujo de datos fluido entre sistemas.
3. Ingeniería de Prompts: Crear prompts efectivos para la interacción con la IA.
4. Guardrails y Seguridad de IA: Implementar medidas de seguridad y protección.
5. Interfaz de Usuario y Desarrollo de Flujos de Trabajo/Aplicaciones: Diseñar interfaces amigables para el usuario.
6. Ajuste: Afinar los modelos de IA para un rendimiento óptimo.
7. Precisión de Datos: Garantizar la fiabilidad de los datos utilizados por los agentes de IA.

La investigación de Valoir destacó diferencias significativas entre un enfoque de "Hazlo Tú Mismo" (DIY) y el uso de una plataforma profundamente integrada como Agentforce. Por ejemplo, las configuraciones de modelos DIY típicamente toman de tres a doce meses, mientras que los modelos preintegrados de Agentforce pueden implementarse 7.5 veces más rápido.

De manera similar, integrar datos y aplicaciones con alternativas de código abierto puede tomar más de un mes, mientras que Agentforce puede lograrlo en semanas, tres veces y media más rápido. La diferencia más notable fue en el establecimiento de guardrails de IA, confianza y seguridad, donde un enfoque DIY podría tomar más de un año, mientras que una plataforma como Agentforce proporciona estas capas mucho más rápido.

La precisión es crucial para la implementación efectiva de agentes de IA. Para tareas simples, los enfoques DIY lograron un 50% de precisión en comparación con el 95% de Agentforce. En escenarios complejos como el coaching de ventas, la precisión DIY cayó al 40% mientras que Agentforce mantuvo un 95%. En general, usar una plataforma puede aumentar la precisión de los agentes en un 75%.

Las conclusiones de Valoir determinaron que el tiempo total para proyectos DIY promedió 75.5 meses, mientras que los proyectos que usaron Agentforce alcanzaron una precisión productiva en solo 4.8 meses, haciendo que el enfoque de plataforma sea 16 veces más rápido. Para obtener más información sobre la investigación de IA agéntica de Valoir, puedes visitar su informe detallado.