En los últimos años, la tecnología de los agentes de inteligencia artificial ha avanzado a pasos agigantados, lo que significa que hoy en día cualquiera que tenga un ordenador puede crear su propio agente de inteligencia artificial.
Los agentes de IA son una de las principales tendencias de IA, y se prevé que continúen su rápida adopción en todos los sectores.
Tanto si está automatizando procesos como creando un asistente de IA, esta guía le guiará por los pasos necesarios para crear su propio agente de IA basado en LLM.
1. Defina su alcance
El primer paso para crear un agente de IA es sencillo: ¿qué va a hacer? Empieza por definir claramente el propósito de tu agente.
Existen multitud de aplicaciones de agentes de IA en el mundo real. Identificar el propósito del tuyo determinará qué capacidades necesitará, lo que determinará la plataforma que utilices.
- Un agente de ventas de IA ayuda a los usuarios respondiendo a preguntas sobre productos, recomendando opciones, comparando modelos y proporcionando detalles sobre precios.
- Un agente de IA de atención al cliente resuelve los problemas de los clientes, comparte recursos como preguntas frecuentes o vídeos y soluciona problemas técnicos.
- Un agente de generación de prospectos con IA envía seguimientos específicos por correo electrónico o plataformas como WhatsApp, capta información a través de conversaciones y sincroniza los datos con los CRM para agilizar el seguimiento.
- Un agente de RR.HH. responde a las preguntas de los empleados sobre las políticas de la empresa, ayuda con la incorporación y gestiona las solicitudes de PTO.
- Un agente de IA para comercio electrónico realiza el seguimiento de los pedidos, comprueba la disponibilidad de los productos y ofrece recomendaciones personalizadas basadas en las preferencias del usuario.
Si tiene un sector especializado, puede incluso crear un agente de IA que se ocupe de múltiples procesos. Por ejemplo, un agente de IA para el sector inmobiliario puede sugerir propiedades, realizar un seguimiento del papeleo y gestionar las relaciones con los clientes. O un agente de IA para hoteles puede gestionar reservas, agilizar las peticiones de limpieza y vender servicios adicionales.
Si utiliza una plataforma extensible, el mundo es su ostra. Un agente de IA bien diseñado puede automatizar casi cualquier tarea.
Una vez decidido el ámbito de aplicación, dispondrá de la información necesaria para elegir una plataforma.
2. Elija una plataforma
No hay escasez de plataformas de agentes de IA entre las que elegir. Si buscas inspiración, nuestra lista de las 9 mejores plataformas de IA es un buen punto de partida.
Aunque no voy a comparar plataformas aquí -porque, hay que reconocerlo, tengo debilidad por la nuestra-, sí puedo compartir algunos factores clave que hay que tener en cuenta a la hora de seleccionar la plataforma adecuada para tu proyecto:
Asegúrese de elegir una plataforma de IA que:
- Dispone de una amplia gama de recursos educativos. Siempre habrá una curva de aprendizaje, así que asegúrate de estar bien equipado para ello.
- Que coincida con su intención. No elijas una plataforma especializada en atención al cliente si quieres un bot de ventas o un sistema multiagente.
- Incluye un nivel gratuito, para que puedas probarlo antes (o sin) comprometerte económicamente.
Una vez que elijas una plataforma para empezar, puedes empezar a construir tu propio agente de IA.
3. Crear instrucciones y variables
Su agente de IA va a ser totalmente único: depende por completo de su caso de uso y de su alcance. Parte del proceso consistirá en familiarizarse con la plataforma elegida y aplicar los conocimientos adquiridos a su hoja de ruta específica.
Empezar con un nodo autónomo
Destaquemos una desafortunada verdad: no todas las "plataformas de agentes de IA" le permitirán crear verdaderos agentes de IA.
Muchos de ellos ofrecen chatbots de IA, pero carecen de un componente clave de los agentes de IA: la capacidad de un agente de tomar decisiones por sí mismo para satisfacer la petición del constructor.
En la plataforma Botpress , los nodos autónomos permiten a los usuarios crear agentes de inteligencia artificial que deciden cuándo utilizar un flujo estructurado y cuándo un LLM. Los desarrolladores sólo tienen que indicárselo al nodo autónomo en lenguaje sencillo.
En unas pocas líneas de texto sencillo, puedes decirle a tu Nodo Autónomo lo que te gustaría que hiciera tu agente de IA y cómo debería actuar mientras lo hace. Puedes definir su personalidad, alcance y propósito en cuestión de minutos.
Algunas partes de su chatbot de IA deben estar estructuradas, como su saludo o su discurso de ventas. Pero lo más probable es que haya algunos aspectos de la conversación que quieras transferir a LLM.
Crear variables para recoger información
Su agente de IA tendrá algunas preguntas para sus usuarios. Por ejemplo:
- Un agente de viajes puede preguntar al usuario qué ciudad desea visitar.
- Un agente de IA para el bienestar mental podría preguntar cómo se siente un usuario
- Un agente de atención al cliente preguntará al usuario en qué necesita ayuda
En función del flujo de la conversación, habrá 1 o 2 variables que deberá incluir para recopilar información.
Por ejemplo, un agente de IA de viajes podría preguntar al usuario adónde va, si quiere reservar un vuelo, con cuántas personas viaja, su presupuesto, sus actividades preferidas, etc.
O un agente de ventas puede preguntar qué busca un usuario y, a continuación, entrar en diferentes flujos de conversación en función de su respuesta.
4. Integre su agente de IA
Ya se trate de la sincronización con HubSpot, WhatsApp, o su sitio web, la integración es el paso que garantiza que su agente de IA se adapte perfectamente a sus flujos de trabajo existentes.
Por ejemplo, si está creando un agente de IA de atención al cliente, es esencial integrarlo con su sitio web para que esté listo para ayudar a los visitantes donde más lo necesiten.
O, si su agente de IA necesita compartir información sobre la disponibilidad de un producto, querrá conectarlo a su fuente interna de verdad, a menudo denominada base de conocimientos.
Una base de conocimientos puede ser cualquier cosa, desde una tabla o un documento hasta una base de datos completa que contenga la información en la que se basa su agente para responder a las preguntas.
Por ejemplo, un agente de AI para RRHH utilizará los documentos de política clave de una empresa como su base de conocimientos. Cuando un empleado pregunta cómo manejar una situación específica, el chatbot puede utilizar los documentos de política para informar su respuesta.
5. Probar e iterar
Después de crear su agente de IA, el siguiente paso es perfeccionarlo. Las pruebas y la iteración son esenciales para el éxito, pero a menudo son pasadas por alto por los creadores ansiosos por lanzarlo.
Tu plataforma debe ofrecer un simulador dentro de su estudio, que te permita practicar las interacciones con tu agente de IA. Este es el primer paso en las pruebas y una parte crucial para afinar tu agente durante el proceso de desarrollo.
Una vez finalizada la compilación inicial, puede compartir una versión de muestra de su agente con amigos o colegas mediante una URL. Probarlo de esta forma ayuda a garantizar que su funcionalidad está lista antes de su despliegue.
A medida que vaya probando, podrá mejorar su agente de IA. Y prepárate: este proceso continuará incluso después de desplegar tu agente de IA. Es normal.
6. Despliegue de su agente de IA
Una vez que su agente de IA esté listo, es hora de desplegarlo y dejar que empiece a tener impacto. Hay varias opciones de despliegue entre las que elegir:
- Despliéguelo como widget en su sitio web.
- Compártelo con los usuarios a través de una URL.
- Intégrelo con canales de mensajería como WhatsApp, Instagram, Telegram, Facebook Messenger, o Slack.
- Intégrelo con plataformas o servicios a medida, como el tablón de anuncios interno de su empresa o un software propio.
No olvide informar a sus usuarios de que el agente de IA está activo: si no saben que está disponible, no podrá cumplir su función con eficacia. Una comunicación clara es clave para que tu agente de IA sea un recurso valioso.
7. Supervisar y mejorar
Su proyecto de agente de IA no termina después de la implantación; de hecho, la implantación es sólo el principio. Una vez que está en el mundo, su agente de IA empieza a trabajar para usted.
Una plataforma de agente de IA de calidad ofrecerá análisis continuos, proporcionando información sobre cuándo utilizan su agente los usuarios, los temas sobre los que preguntan y las plataformas con las que prefieren interactuar.
Si quieres entender mejor cómo optimizar el uso de la analítica para un agente de IA, puedes consultar nuestro artículo sobre analítica de chatbot de IA.
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