Agentes de IA: en qué consisten y cómo van a transformar por completo la forma de trabajar

¿Quién no ha soñado alguna vez con contar con un asistente que te ayude con tus tareas cuando estás teniendo un mal día o cuando no sabes cómo abordar ese nuevo proyecto que te está quitando el sueño?

Y si encima fuese un asistente que conociese bien a tus clientes, que ofreciera consejos detallados o te comparta la información que más necesitas. Suena bien, ¿verdad? Pues para esto han surgido los agentes de IA. Pero la cosa no queda ahí, pues estos agentes son una poderosa herramienta para que las empresas puedan ampliar sus equipos rápidamente, alcancen indicadores claves de rendimiento y resuelvan problemas antes de que se conviertan en un conflicto grave.

Estos agentes de IA están solo al comienzo de todo su potencial, y hemos recopilado sus características más importantes, beneficios, ejemplos y las claves para implementarlos con éxito. ¡Toma nota!

¿Qué son los agentes de IA?

Un agente de IA se refiere a un sistema o programa que es capaz de realizar tareas de forma autónoma en nombre de un usuario u otro sistema, diseñando su flujo de trabajo y utilizando las herramientas disponibles.

Estos agentes llevan el poder de la IA generativa un paso más allá, pues pueden hacer una gran variedad de cosas, desde responder preguntas hasta tareas más complicadas o de varios pasos. De hecho, pueden actuar en nombre de la persona que los ha personalizado, ocupándose de las necesidades más rutinarias e impulsando así la productividad, ahorrando tiempo y dinero.

Utilizan las técnicas avanzadas de procesamiento de lenguaje natural de los LLM para comprender y responder a las entradas del usuario paso a paso y determinar cuándo recurrir a herramientas externas. Se pueden implementar en diversas aplicaciones para resolver tareas complejas en diversos contextos empresariales, como el diseño de software, la automatización de IA, herramientas de generación de código o asistentes conversacionales.

¿Cómo funcionan los agentes de IA?

Los LLM tradicionales generan sus respuestas en función de los datos utilizados para entrenarlos y tienen limitaciones de conocimiento y razonamiento. Por su parte, la tecnología de los agentes de IA utiliza llamadas a herramientas en el backend para obtener información actualizada, optimizar el flujo de trabajo y crear subtareas de forma autónoma para lograr objetivos complejos.

En este proceso, el agente autónomo aprende a adaptarse a las expectativas del usuario a lo largo del tiempo. Esta capacidad de almacenar interacciones pasadas en la memoria y planificar acciones futuras fomenta una experiencia personalizada y respuestas integrales.

Además, esta llamada a la herramienta se puede lograr sin intervención humana y amplía las posibilidades de aplicaciones del mundo real de estos sistemas de IA. Las tres etapas que suelen adoptar los agentes de IA son:

Inicialización y planificación de objetivos

Aunque los agentes de IA son autónomos en sus procesos, necesitan objetivos y entornos definidos por humanos. Teniendo en cuenta los objetivos del usuario y las herramientas disponibles del agente, este realiza una descomposición de tareas para mejorar el rendimiento, así como un plan de estas tareas y subtareas para lograr el objetivo completo.

Si las tareas son sencillas, la planificación no es un paso necesario. En cambio, un agente de IA puede reflexionar iterativamente sobre sus respuestas y mejorarlas sin planificar sus próximos pasos.

Razonamiento

Los agentes de IA basan sus acciones en la información que perciben, pues, a menudo, no tienen la base de conocimientos completa necesaria para abordar todas las subtareas de un objetivo complejo. Para solucionarlo, los agentes de IA utilizan las herramientas que tienen a su disposición, ya sean datos externos, búsquedas web, API e incluso otros agentes. Una vez se recupera la información que faltaba, el agente puede actualizar su base de conocimientos, reevaluando su plan de acción y autocorrigiéndose.

Aprendizaje y reflexión

Los agentes de IA utilizan mecanismos de retroalimentación, como otros agentes de IA y el sistema de interacción humana (HITL), para mejorar la precisión de sus respuestas.

Después de formar su respuesta, el agente almacena la información aprendida junto con la retroalimentación del usuario para mejorar el rendimiento y ajustarse a las preferencias del usuario para objetivos futuros.

Los comentarios de varios agentes pueden ser especialmente útiles para minimizar el tiempo que los usuarios dedican a proporcionar instrucciones. Pero, los usuarios también pueden proporcionar comentarios a lo largo de las acciones del agente y el razonamiento interno para alinear mejor los resultados con el objetivo previsto.

Estos mecanismos de retroalimentación ayudan a mejorar el razonamiento y la precisión del agente, conocido como refinamiento iterativo, y así evitar repetir los mismos errores.

Resolución de problemas mediante IA agéntica

La adopción de agentes de IA ofrece un gran abanico de beneficios, además de transformar la forma en la que las empresas interactúan con sus clientes y gestionan sus operaciones de servicio.

Automatización de tareas

Con los avances constantes en la IA generativa, existe un creciente interés en la optimización del flujo de trabajo mediante automatización inteligente.

Los agentes de IA pueden automatizar tareas complejas que, de otro modo, requerirían de intervención humana. Esto se traduce en que se alcanzan objetivos de forma económica, rápida y a gran escala.

Además, estos avances significan que los agentes humanos no necesitan proporcionar instrucciones al asistente de IA para crear y navegar por sus tareas.

Mayor rendimiento

Los marcos multiagente tienden a tener un mejor desempeño que los agentes singulares. Esto se debe a que cuantos más planes de acción tenga a disposición el agente, más aprendizaje y reflexión se producirán.

Un agente de IA que incorpore conocimientos y comentarios de otros agentes especializados en áreas relacionadas puede ser útil para la síntesis de información. Esta colaboración y capacidad de llenar los vacíos de información son exclusivas de los marcos de trabajo de los agentes, lo que los sitúa como una herramienta poderosa y un avance significativo en el campo de la IA.

Mayor eficiencia

Los agentes de IA pueden gestionar múltiples interacciones con los clientes de forma simultánea, lo que reduce significativamente los tiempos de respuesta y aumenta la eficiencia de operaciones de servicio al cliente.

También son capaces de identificar si deben derivar el caso a un humano y seleccionar al que cuente con las mejores habilidades para atender la consulta. Esto permite a las empresas gestionar mayores volúmenes de consultas sin comprometer la calidad del servicio.

Mayor satisfacción del cliente

Los agentes de IA brindan respuestas rápidas y precisas, lo que genera unas puntuaciones mejores en cuanto al servicio al cliente.

Estos pueden utilizar datos para personalizar las interacciones, mejorando el resultado general, y aprendiendo con el tiempo, lo que se traduce en una mejora continua.

Disponibilidad 24/7

Los agentes de IA están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Esto garantiza que las consultas de los clientes se atiendan más rápido, independientemente de las zonas horarias o el horario comercial.

Esto ayuda a las empresas a cumplir con las expectativas de los clientes y mejorar su fidelización.

Escalabilidad

Se pueden escalar fácilmente estos agentes para manejar mayores volúmenes de interacciones con los clientes, lo que los hace ideales para empresas que buscan crecer sin comprometer la calidad del servicio.

A medida que aumenta el volumen de casos, los agentes se pueden ajustar de forma sencilla para manejar la carga adicional. Esto garantiza un soporte consistente y confiable.

Coherencia y precisión

Los agentes de IA brindan respuestas consistentes y precisas a las consultas de los clientes, lo que reduce el riesgo de errores y garantiza que los clientes reciban información confiable.

Pueden mejorar la precisión de sus respuestas mediante bucles de agentes y razonamiento similar al humano. Esta coherencia ayuda a generar confianza en la marca, pues los clientes reciben la mejor experiencia.

Tipos de agentes de IA

Los agentes de IA pueden desarrollarse para que tengan distintos niveles de capacidades, dependiendo de las acciones más complejas o sencillas que queramos:

1. Agentes reflejos simples: son la forma más simple de agente, el cual basa sus acciones en la percepción actual. No tiene memoria ni interactúa con otros agentes. Este agente está preprogramado para realizar acciones que corresponden al cumplimiento de ciertas condiciones. Si este se encuentra frente a una situación para la que no está preparado, no podrá responder adecuadamente. Un ejemplo sería un termostato que activa la calefacción a una hora determinada todos los días.
2. Agentes reflejos basado en modelos: utilizan su percepción actual, como su memoria, para mantener un modelo interno del mundo. A medida que el agente continúa recibiendo nueva información, el modelo se actualiza. Estos sí pueden almacenar información y pueden operar en entornos parcialmente observables y cambiantes, aunque están limitados por su conjunto de reglas.
3. Agentes basados en objetivos: tienen un modelo interno y también un objetivo o conjunto de objetivos. Estos agentes buscan secuencias de acciones que alcancen su objetivo y planifican estas acciones antes de actuar en consecuencia. Esta búsqueda y planificación mejora su eficacia frente a los dos primeros tipos.
4. Agentes basados en utilidad: seleccionan la secuencia de acciones que permiten alcanzar el objetivo y también maximizar la utilidad o la recompensa. Usa una función de utilidad, la cual asigna un valor, una métrica que mide la utilidad de una acción que hará el agente, o a cada escenario en función de un conjunto de criterios fijos. El agente selecciona las acciones que maximizan la utilidad esperada, por lo que son útiles en casos en los que múltiples escenarios logran una meta deseada.
5. Agentes de aprendizaje: tienen las mismas capacidades que los anteriores, pero son únicos en su capacidad de aprender. Añaden nuevas experiencias a su base de conocimientos inicial, produciéndolo de forma autónoma. Este aprendizaje mejora su capacidad para operar en entornos desconocidos.

Casos de uso Agentes de IA

Las compañías de diferentes sectores que están incorporando agentes de IA en sus procesos ya están viendo los grandes beneficios que estos les pueden aportar. Esta tecnología es muy versátil y puede crear casos de uso para distintas industrias y tareas:

Industria financiera

A partir de los datos unificados de los clientes, un agente de IA puede extraer información relevante para sus trabajadores, adaptando las recomendaciones financieras a las necesidades y objetivos de cada cliente.

Además, estos agentes pueden ayudar a preparar reuniones con clientes a través de tareas como resumen con precisión las interacciones de soporte al cliente, evitando errores humanos. Pueden resumen automáticamente los casos o pedidos abiertos, las facturas y la actividad reciente, ahorrando mucho tiempo y dinero.

Manufacturing

Los agentes pueden supervisar la maquinaria para predecir los requisitos de mantenimiento y optimizar los procesos de producción. Esto aumenta la productividad y ayuda a disminuir los costosos tiempos de inactividad.

También son muy útiles para los equipos de ventas, pues les pueden ayudar en las diferentes transacciones a lo largo del proceso. Pueden resumir los acuerdos para resaltar las desviaciones en las cantidades y los ingresos planificados en comparación con los reales, lo que ayuda a tomar mejores decisiones e informadas.

Sanidad

Los agentes de IA pueden ofrecer experiencias de alto nivel a los pacientes. Estos no solo responden preguntas, sino que también ayudan a los pacientes a programar el mejor servicio médico para sus necesidades.

Un agente de IA puede revisar los beneficios de la cobertura, generar resúmenes del historial médico y aprobar solicitudes de atención. También puede crear planes de tratamiento personalizados y ayudar con la gestión de registros.

Herramientas de productividad

Encontramos herramientas concretas de agentes de IA como GitHub Copilot, la cual ayuda a los desarrolladores de software a través de sugerencias de código.

Serían el equivalente a tener un segundo par de ojos que están siempre disponibles para ayudar. Al ofrecer sugerencias en tiempo real, los agentes mejoran la productividad y ahorra mucho tiempo.

Gestión del email

Los agentes de IA también pueden ayudar a gestionar y administrar la bandeja de entrada. Tienen la capacidad de ordenar correos electrónicos, marcar los importantes e, incluso, dar respuestas inteligentes para ahorrar tiempo.

Cuentan con funciones como redacción inteligente, como la de Gmail de Google, la cual ayuda a los usuarios a responder a emails más rápido, pues sugiere frases basadas en el contexto.

Workflow para Agentic AI

A pesar de su potencial, los agentes de IA plantean ciertos riesgos en torno a limitaciones técnicas, preocupaciones éticas e impactos sociales más amplios asociados con el nivel de autonomía de un sistema.

Los riesgos técnicos incluyen errores y disfunciones, así como problemas de seguridad, incluida la posibilidad de automatizar los ciberataques. La naturaleza autónoma de los agentes de IA plantea cuestiones éticas sobre la toma de decisiones y rendición de cuentas.

Aprovechar los beneficios de los agentes de IA y, a la par, mitigar los riesgos dependerá del contexto del entorno específico del agente y su aplicación. Algunas de las medidas que las organizaciones deben considerar son:

• Mejorar la transparencia de los agentes e implementar una supervisión “humana”, permitiendo que los agentes trabajen de forma autónoma mientras que los expertos humanos revisan las decisiones.
• Establecer pautas éticas claras que prioricen los derechos humanos, la privacidad y la responsabilidad es una medida esencial para garantizar que los agentes de IA tomen decisiones alineadas con los valores humanos y sociales.
• Priorizar la gobernanza de datos y la ciberseguridad antes de implementar los agentes de IA.
• La implementación de estrategias de educación y concienciación pública para mitigar los riesgos de dependencia excesiva y pérdida de poder en las interacciones sociales con agentes de IA.

El auge de los agentes de IA no es solo un cambio tecnológico, sino una transformación en la forma en la que contextualizamos el trabajo y la colaboración humano-máquina. Desde Plain Concepts contamos con años de experiencia en el campo de la inteligencia artificial y podemos ayudarte a comprender las capacidades y limitaciones de los agentes de IA, así como implementar una estrategia bien pensada. Nos encargaremos de que puedas posicionarte para aprovechar todo el potencial de esta tecnología que va a transformar todo, a la par de asegurar la mitigación de los riesgos asociados.

Mantener el equilibrio entre la adopción de tecnologías innovadoras y garantizar una implementación responsable será fundamental la hora de prosperar en este nuevo panorama. ¡Contacta con nosotros y accede a un panorama empresarial que no esperabas!