¿Qué es un agente de IA?

Paso 1: Percepción

En primer lugar, un agente de IA recibe información de diversas fuentes. Dependiendo de su propósito, éstas podrían incluir:

• Interacciones de los usuarios
• API que extraen datos de sistemas externos
• Sensores o registros de aplicaciones conectadas
• Bases de conocimiento almacenadas, como hojas de inventario, políticas de RRHH, etc.

Paso 2: Procesamiento

Una vez que dispone de los datos, el agente de IA necesita comprenderlos.

El agente puede utilizar PNL, datos estructurados o señales en tiempo real para procesar cualquier entrada para la que esté diseñado.

Si necesita recuperar conocimientos relevantes de una base de datos, puede utilizar la generación aumentada por recuperación (RAG) para recuperarlos.

Paso 3: Toma de decisiones

El proceso de toma de decisiones dependerá de cómo el constructor estructure un agente de IA.

Puede utilizar lógica empresarial a medida, como decidir si un cliente potencial está cualificado en función de una fórmula ideada por el equipo de ventas. 

También podría utilizar predicciones de aprendizaje automático o aprendizaje por refuerzo, como marcar una transacción como fraudulenta basándose en casos anteriores de fraude.

Las mejores herramientas para agentes de IA tendrán en cuenta la explicabilidad de la IA: hasta qué punto un agente de IA puede aclarar el razonamiento que subyace a sus decisiones.

Paso 4: Pasar a la acción

Tras percibir, procesar y decidir, un agente de IA está listo para pasar a la acción.

Las acciones que puede emprender un agente de IA son ilimitadas. Puede hacer un seguimiento con una simple respuesta de texto, como "Estas 3 cuentas están mostrando signos de pérdida potencial".

Puede desencadenar una llamada a la API, como la obtención de datos de inventario en tiempo real de un sistema de almacén o el inicio de una solicitud de restablecimiento de contraseña.

Otros agentes de IA realizan acciones operativas directas, como ajustar los precios en una tienda de comercio electrónico, programar una llamada de ventas, redirigir un envío logístico o modificar la configuración del sistema en función de las políticas de seguridad.

Algunos agentes de IA incluso interactúan con aplicaciones externas, como la automatización de flujos de trabajo en sistemas CRM, la actualización de registros de clientes o la emisión de reembolsos basados en reglas empresariales predefinidas.

Estos agentes pueden desarrollar flujos de trabajo completos de IA agéntica de principio a fin.

Sea cual sea la acción, el agente de IA se asegura de que su respuesta se ajuste al proceso de toma de decisiones y, en muchos casos, aprende de los resultados para mejorar las acciones futuras.

1. Enrutamiento LLM

En primer lugar, tendrá que subcontratar la cognición de su agente de IA a un LLM. De hecho, a veces oirás la expresión "agenteLLM ", un subconjunto de agentes de IA. 

Un buen agente debe ser capaz de utilizar diferentes LLMs para diferentes tareas.

No existe un único LLM superior, especialmente con el rápido ritmo de desarrollo. Puede que a tu agente de IA le resulte beneficioso utilizar un modelo cuando genere texto largo y otro cuando analice las entradas del usuario.

¿Son todos los agentes de IA agentes LLM ? Casi, pero no del todo.

Entre los agentes de IA que no utilizan LLMs se encuentran los robots de automatización de procesos robóticos, los sistemas multiagente como los sistemas de control de tráfico o la inteligencia de enjambre, y los agentes de aprendizaje por refuerzo (como en robótica).

2. Identidad e instrucciones

Cualquier agente de IA necesita una identidad, una misión y unos objetivos. ¿Por qué existe? ¿Qué va a conseguir y cómo lo va a lograr?

Tomemos un ejemplo: la primera línea de defensa de un equipo de atención al cliente en una empresa de soporte informático. El objetivo de este agente de IA podría ser resolver correctamente el mayor número posible de problemas de los clientes, mientras se derivan los casos complejos a agentes humanos. 

Las instrucciones deben definir no sólo su función, sino también su umbral de toma de decisiones (es decir, cuándo debe escalar o derivar a otro usuario) y sus KPI.

3. Herramientas

Las herramientas son la forma en que un agente de IA recopila datos y actúa. 

Debido a su naturaleza autónoma, un agente de IA es capaz de elegir qué herramientas debe utilizar para realizar una tarea. 

Por ejemplo, un agente de IA de generación de leads podría tener la tarea de crear leads cualificados en Hubspot.

En función de la interacción del usuario, el agente puede optar por comprobar si hay duplicados en el CRM, sugerir contenidos específicos para el usuario o hacer más preguntas hasta que pueda puntuar al cliente potencial.

El arsenal de herramientas de un agente de IA podría incluir:

• Sistemas externos, como HubSpot, Linear o Zendesk
• Ejecución de código, para crear herramientas ad hoc
• Capacidades integradas
• Otros agentes de IA
• Humanos (por ejemplo, un agente de IA necesita la aprobación humana antes de llevar a cabo una tarea).

4. Memoria y conocimiento

La memoria y los conocimientos de un agente de IA definen lo que sabe y cómo retiene la información a lo largo del tiempo.

A diferencia del software tradicional, que se limita a recuperar información bajo demanda, los agentes de IA pueden almacenar, recordar y basarse en interacciones anteriores para tomar decisiones más inteligentes.

Por ejemplo, un agente de IA de atención al cliente podría recordar intentos anteriores de resolución de problemas con un usuario y evitar repetir soluciones ineficaces. Un agente de ventas de IA podría recordar interacciones anteriores con un cliente potencial y ajustar sus mensajes en consecuencia.

Los agentes de IA dependen de dos tipos principales de memoria:

1. Memoria a corto plazo: contexto temporal de una conversación o tarea en curso, como la preferencia lingüística de un usuario.
2. Memoria a largo plazo - Conocimientos persistentes a los que el agente puede acceder a lo largo del tiempo, como recordar volúmenes de pedidos o preferencias de proveedores.

Más allá de la memoria, los agentes de IA acceden a fuentes de conocimiento estructuradas y no estructuradas, como bases de datos y API, bases de conocimiento de empresas u otra documentación relevante.

5. Canales

Los canales son la forma en que un agente de IA interactúa con los usuarios. Puede utilizar texto, imágenes, vídeo o voz, en función del caso de uso. Puede llegar a ellos a través de un widget de sitio web o una interfaz webchat , 

Los agentes de IA pueden desplegarse en widgets webchat , aplicaciones de mensajeríaWhatsApp, Messenger, Telegram, Slack, etc.) o incluso incrustarse en flujos de trabajo de correo electrónico.

Para las interacciones de voz, los agentes de voz pueden integrarse con sistemas telefónicos o asistentes inteligentes, mientras que los agentes basados en texto pueden operar en chat en directo, SMS o herramientas internas de la empresa.

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6. Gobernanza 

Las leyes sobre IA están evolucionando en todo el mundo, y crear un agente de IA sin tener en cuenta su cumplimiento es un esfuerzo baldío.

La gobernanza garantiza que su agente de IA opere de forma ética, transparente y dentro de los límites legales.

Un agente de IA bien gobernado sigue:

• Cumplimiento de la política: se ajusta a las directrices de la marca, el tono y las normas empresariales.
• Informes y seguimiento de los indicadores clave de rendimiento (KPI): supervisa el rendimiento, el sesgo y la precisión de las decisiones.
• Aprobaciones y Human-in-the-Loop (HITL) - Requiere validación humana para acciones críticas.
• Mecanismos de retroalimentación: mejora continuamente en función de las aportaciones y la supervisión de los usuarios.
• Cumplimiento y pistas de auditoría: registra las decisiones y acciones para cumplir los requisitos normativos.

Atención al cliente

Una de las aplicaciones más comunes de los agentes de IA es el humilde bot de atención al cliente.

Estos agentes virtuales pueden orientar a los clientes hacia políticas específicas, ofrecer sugerencias personalizadas de productos o incluso gestionar tareas de la cuenta, como restablecer una contraseña.

Se ha convertido en la norma que las empresas ofrezcan chatbots de atención al cliente, pero los chatbots basados en reglas de antaño suelen reflejarse negativamente en una marca. Hoy en día, son los agentes LLM dinámicos los que atienden a los usuarios de una organización.

Estamos entrando en la muerte de los chatbots de IA y en el auge de los agentes de IA. Incluso (o especialmente) los bots de atención al cliente necesitan subir de nivel.

Generación de clientes potenciales

La mayoría de los agentes de IA desplegados en Botpress -al menos en el momento de escribir estas líneas- son algún tipo de agentes de generación de leads.

Los agentes de generación de clientes potenciales son un subconjunto de los agentes de ventas de IA.

A menudo facilitan información crítica a los usuarios y recogen clientes potenciales cualificados por el camino, dirigiéndolos a los equipos de ventas sin intervención manual. 

Waiver Group, una empresa de consultoría sanitaria, consiguió aumentar sus clientes potenciales en un 25% tras utilizar un bot para sustituir sus formularios de contacto.

Waiverlyn conversaría con los visitantes del sitio web, calificaría a los clientes potenciales y reservaría eventos Google Calendar Calendar, todo ello sin intervención humana.

Gestión del conocimiento

La gestión del conocimiento, un caso de uso que los bots gestionan mejor que los humanos, puede abarcar desde la documentación interna hasta los sistemas de autoservicio orientados al cliente.

Los empleados pueden perder horas buscando información crítica enterrada en wikis, PDF, correos electrónicos o tickets de soporte. Un agente de IA puede responder a una consulta en lenguaje natural con información relevante sobre cuentas, políticas o pasos para solucionar problemas. 

De cara al cliente, podría tratarse de un bot de seguros que ayude a los usuarios a encontrar los formularios y directrices pertinentes.

Orquestación de flujos de trabajo y tareas

Flujo de trabajo y orquestación de tareas Los agentes de IA no sólo ejecutan acciones individuales, sino que coordinan múltiples pasos a través de diferentes sistemas. (Esto se conoce a veces como orquestación de IA).

• Un agente AI de compras podría generar automáticamente solicitudes de compra, cotejarlas con los presupuestos y enviarlas a la dirección para su aprobación antes de realizar un pedido. 
• En RRHH, un agente de IA de incorporación podría programar la formación, proporcionar acceso al software y configurar las nóminas de los nuevos empleados sin que nadie tenga que mover un dedo. 
• Los agentes de IA en TI pueden clasificar las solicitudes de asistencia, comprobar los registros del sistema y derivar los problemas no resueltos a los ingenieros.

En lugar de que las empresas unan diferentes herramientas de automatización para cada proceso, los agentes de IA actúan como orquestadores centralizados, gestionando flujos de trabajo completos de forma dinámica, tomando decisiones en tiempo real y adaptándose a medida que cambian las condiciones.

Este tipo de automatización del flujo de trabajo con IA es uno de los casos de uso más comunes para los agentes de IA.

La inteligencia artificial se aplica fácilmente a las pequeñas tareas cotidianas que restan tiempo a los trabajadores del conocimiento.

Copilotos desarrolladores

Los agentes de IA se están convirtiendo en esenciales para los desarrolladores, ya que aceleran la codificación, la depuración y la documentación.

Una IA copiloto puede autocompletar el código, señalar errores y sugerir optimizaciones en tiempo real.

Más allá de la codificación, estos agentes ayudan con las revisiones de las solicitudes de extracción, las comprobaciones de seguridad y el seguimiento de las dependencias.

Para los equipos de ingeniería, los copilotos de IA significan ciclos de desarrollo más rápidos, menos errores y menos tiempo dedicado a tareas repetitivas.

Asistentes virtuales

A veces, todo lo que necesitas es un poco de ayuda extra.

Alguien que investigue, analice métricas o consolide información. Quizá necesites un programador personal que te envíe recordatorios sobre las próximas tareas, o un asistente que redacte correos electrónicos y resuma informes.

Estos vacíos pueden ser llenados por asistentes agentes de IA, programas de software que ejecutan tareas en su nombre.

El concepto de asistente de inteligencia artificial ya nos resulta familiar, como Siri y Alexa (los asistentes de voz más famosos del momento).

Los agentes de IA permiten dar el siguiente paso hacia una planificación profundamente personalizada.

Si está planeando unas vacaciones, un asistente de agencia de viajes con IA no sólo puede sugerirle lugares para un nuevo destino e identificar hoteles, sino seleccionar el vuelo y el hotel óptimos, y luego reservarlos en su nombre.

1. Extensible y flexible

Los agentes de IA no se limitan a flujos de trabajo rígidos. Seleccionan dinámicamente herramientas, API y modelos en función del contexto, lo que los hace mucho más adaptables.

2. Toma de decisiones autónoma 

En lugar de predefinir cada flujo, los agentes de IA toman decisiones en tiempo real y realizan tareas de principio a fin. Son más rápidos de construir y mucho más eficientes una vez desplegados.

3. Escalable a través de los casos de uso 

Un agente de IA creado para la atención al cliente puede ampliarse para gestionar las ventas, los flujos de trabajo internos o la automatización de RR.HH. sin una reconstrucción completa.

4. Disponibilidad permanente

Los agentes de IA operan continuamente, gestionando tareas, respondiendo a los usuarios y ejecutando flujos de trabajo sin tiempo de inactividad.

5. Rentabilidad a escala

Los agentes de IA reducen la necesidad de grandes equipos manuales en atención al cliente, ventas y operaciones internas, al tiempo que mantienen un servicio de alta calidad.

6. Automatización de extremo a extremo

Los agentes de IA no se limitan a responder preguntas; ejecutan flujos de trabajo, activan acciones en CRM, gestionan aprobaciones y toman decisiones reales, reduciendo los cuellos de botella operativos.

7. Integración perfecta del sistema

Los agentes de IA se conectan con herramientas como Salesforce, HubSpot, Zendesk, Slack y sistemas propios, lo que garantiza una stack tecnológica unificada.

8. Tiempo de obtención de valor (TTV) más rápido

A diferencia de los proyectos de automatización tradicionales, los agentes de IA aprenden de las interacciones y mejoran continuamente, lo que acelera la implantación y el retorno de la inversión.

9. Mejora de la precisión y el cumplimiento 

Los agentes de IA pueden seguir directrices de marca, marcos legales y lógica de decisión, garantizando que operan dentro de las políticas empresariales.

Sistemas multiagente

Los sistemas multiagente (MAS) constan de múltiples agentes de IA que interactúan para alcanzar objetivos generales. 

Estos sistemas suelen estar diseñados para abordar tareas demasiado grandes, complejas o descentralizadas como para ser gestionadas por un único agente de IA. Un enrutamiento adecuado de los agentes de IA garantiza que se asigne la tarea correcta al agente adecuado.

Cada agente de un sistema multiagente puede actuar de forma independiente, percibiendo e interpretando el entorno, tomando decisiones y emprendiendo acciones para cumplir su objetivo.

La eficacia de un MAS se evalúa a través de sistemas de evaluación de agentes de IA, que pueden incluir perspectivas tanto cuantitativas como cualitativas.

Por ejemplo, una empresa de estudios de mercado podría utilizar una MAS en la que un agente recopilara informes del sector, otro extrajera las ideas clave, un tercero resumiera las conclusiones en informes listos para el cliente y un cuarto supervisara la precisión de los datos y perfeccionara los resultados a lo largo del tiempo.

Agentes reflejos simples

Los agentes reflejos simples funcionan basándose en un conjunto de reglas predefinidas de condición-acción. Reaccionan ante la percepción actual y no tienen en cuenta el historial de percepciones anteriores.

Son adecuados para tareas de complejidad limitada y un rango estrecho de capacidades. Un ejemplo de agente reflejo sencillo sería un termostato inteligente.

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Agentes reflejos basados en modelos

Los agentes basados en modelos mantienen un modelo interno de su entorno y toman decisiones basadas en la comprensión de su modelo.

Esto les permite realizar tareas más complejas. 

Se utilizan en el desarrollo de la tecnología de los coches autoconducidos, ya que pueden recoger datos como la velocidad del coche, la distancia entre el coche que le precede y una señal de stop que se aproxima. El agente puede tomar decisiones informadas sobre cuándo frenar basándose en la velocidad y la capacidad de frenado del coche.

Agentes basados en la utilidad

Los agentes basados en la utilidad toman decisiones considerando la utilidad esperada de cada acción posible.

Suelen emplearse en situaciones en las que es esencial sopesar distintas opciones y seleccionar la que ofrezca la mayor utilidad esperada.

Si quieres que un agente te recomiende cosas -como un curso de acción o distintos tipos de ordenadores para una determinada tarea-, un agente basado en utilidades puede ayudarte.

Agentes de aprendizaje

Los agentes que aprenden están diseñados para operar en entornos desconocidos. Aprenden de sus experiencias y adaptan sus acciones a lo largo del tiempo.

El aprendizaje profundo y las redes neuronales se utilizan a menudo en el desarrollo de agentes de aprendizaje.

Suelen utilizarse en el comercio electrónico y en la tecnología de plataformas de streaming para impulsar sistemas de recomendación personalizados, ya que aprenden lo que los usuarios prefieren con el tiempo. 

Agentes Creencia-Deseo-Intención

Los agentes Creencia-Deseo-Intención modelan un comportamiento similar al humano manteniendo creencias sobre el entorno, deseos e intenciones. Pueden razonar y planificar sus acciones en consecuencia, lo que los hace adecuados para sistemas complejos.

Agentes basados en la lógica

Los agentes basados en la lógica utilizan el razonamiento deductivo para tomar decisiones, normalmente sobre reglas lógicas. Son muy adecuados para tareas que requieren un razonamiento lógico complejo.

Agentes basados en objetivos

Los agentes basados en objetivos actúan para alcanzar sus metas y pueden adaptar sus acciones en consecuencia. Tienen un enfoque más flexible de la toma de decisiones basado en las consecuencias futuras de sus acciones actuales.

Una aplicación habitual de los agentes basados en objetivos es la robótica, como un agente que navega por un almacén. Podría analizar posibles rutas y seleccionar la más eficiente para llegar a su destino.

Paso 1: Identificar un caso de uso piloto

"¡Consigamos un agente de IA!". Si tu jefe te dice esto después de leer los últimos titulares sobre "el año de los agentes de IA", entonces te toca a ti identificar qué tipo de agente de IA deberías pilotar.

Es fácil perderse en el bombo publicitario, pero lo mejor es empezar con un caso de uso claro y de gran impacto.

Considere dónde podría un agente reducir la carga de trabajo, mejorar la precisión o potenciar la toma de decisiones, como la cualificación de clientes potenciales, la atención al cliente o la recuperación de conocimientos internos.

Un caso de uso piloto sólido debe ser lo suficientemente limitado como para aplicarse con rapidez, pero lo suficientemente valioso como para demostrar su impacto.

La elección correcta facilitará la aceptación, demostrará el retorno de la inversión y sentará las bases para una adopción más amplia de la IA.

Paso 2: Encontrar la plataforma adecuada

Las herramientas adecuadas dependerán totalmente de sus circunstancias: ¿de cuántos conocimientos de desarrollo interno dispone? ¿De cuánto tiempo dispone? ¿Qué necesita que consiga su agente (no sólo para su caso piloto, sino a largo plazo)?

En la mayoría de los casos, tiene sentido utilizar una plataforma de IA en lugar de empezar desde cero.

La elección óptima será a menudo una plataforma vertical y flexible: un software de construcción que permita construir cualquier caso de uso y conectarse a cualquier herramienta externa. 

Puede consultar nuestra lista de las mejores herramientas de creación de agentes de IA, las mejores plataformas de chatbot o incluso las mejores plataformas de código abierto. Pero voy a ser sincero: me inclino bastante por la nuestra.

Botpress es utilizado por el 35% de las empresas Fortune 500 y más de 500.000 constructores.

Llevamos años desplegando agentes de IA, y es gratis empezar a usarlo, así que en realidad no tienes nada que perder.

Paso 3: Integrar las herramientas

Si tu agente de IA va a crear leads de Hubspot, empezarás por integrar tu plataforma de IA con Hubspot. 

Aunque una buena plataforma vendrá con integraciones predefinidas, los casos de uso específicos requerirán más trabajo para personalizar los conectores de su agente.

Si su equipo integra varios sistemas, ya sean herramientas internas o software de terceros, su agente puede actuar como orquestador de IA, garantizando una sincronización fluida entre plataformas.

Paso 4: Probar y perfeccionar

El cuarto paso es probar a fondo su agente utilizando las herramientas de prueba integradas en su plataforma.

Ajuste los parámetros, la redacción de los mensajes y los flujos de trabajo en función de los resultados de las pruebas para garantizar que el agente funcione bien en situaciones reales.

Paso 5: Despliegue y supervisión

Aunque las fases de creación y despliegue suelen ocupar un lugar central, no subestime la importancia de la supervisión a largo plazo con análisis de bots. 

Su plataforma debe estar equipada con herramientas de supervisión para realizar un seguimiento de las interacciones y el rendimiento de sus agentes después de la implantación.

Recopile información y perfeccione la configuración según sea necesario, aprovechando cualquier mecanismo de retroalimentación proporcionado por la plataforma. 

Y recuerde: los mejores agentes de IA requieren actualizaciones. Algunos de los agentes de IA más eficaces se han actualizado cientos de veces desde su lanzamiento inicial.

Su ROI sólo aumentará cuanto más ajuste su agente.

Empezar poco a poco y luego ampliar

Estamos entrando en la era de las organizaciones mejoradas por la IA, pero nadie dará el salto de golpe. Comience con un caso de uso piloto sólido que pueda obtener una ganancia rápida antes de ampliar su agente de IA.

Nos referimos a esto como el método Crawl-Walk-Run. Puedes leer más sobre él en nuestro Blueprint for AI Agent Implementation.

Garantizar fuentes de datos de alta calidad

Como dice el refrán: basura entra, basura sale. Si tu agente de IA no extrae información de bases de datos bien mantenidas, su impacto será limitado.

Si su agente utiliza Hubspot para realizar un seguimiento de los ciclos de acuerdos y analizar los predictores de cierre ganado y cierre perdido, entonces sus representantes de ventas deben estar atentos al seguimiento de las llamadas y los datos de sus clientes potenciales.

Establecer indicadores clave de rendimiento y de éxito claros

Es difícil saber hasta qué punto tiene éxito su agente de IA si no puede medir adecuadamente su impacto.

Defina por adelantado los indicadores clave de rendimiento (KPI) , ya sea la precisión de las respuestas, el tiempo ahorrado, las tasas de conversión o la reducción de costes. Estos puntos de referencia ayudarán a orientar las mejoras y a demostrar el retorno de la inversión.

Utilizar RAG

El uso de la generación aumentada por recuperación permite a su agente de IA basar sus respuestas en datos actualizados, como la base de conocimientos, el CRM o la documentación de una empresa.

Esto reduce la posibilidad de alucinaciones y garantiza que las respuestas sean precisas y contextualmente relevantes.

Riesgos de cumplimiento

Los agentes de IA deben cumplir normativas como GDPR, HIPAA, SOC 2 y políticas específicas del sector. 

Los riesgos de cumplimiento son una de las principales razones por las que los constructores optan por crear agentes de IA en plataformas, en lugar de construir desde cero.

Si su trabajo no es el cumplimiento de la normativa en materia de IA, es mejor que invierta sus recursos dejándoselo a los profesionales.

Gestionar mal los datos de los usuarios, no registrar las decisiones o generar respuestas no conformes puede acarrear consecuencias legales y financieras.

Alucinaciones

Las alucinaciones se producen cuando los sistemas de IA conversacional generan información incorrecta o engañosa.

Estos deslices han sido el centro de escándalos como el fiasco del chatbot de Air Canada o el bot que vendió un Chevy Tahoe por un dólar.

Los agentes de IA creados con cautela rara vez alucinan. Es posible vigilar la calidad de sus respuestas con generación aumentada por recuperación, validación humana o capas de verificación. De hecho, hay varias formas de evitar que los agentes de IA alucinen.

Falta de explicabilidad

Si un agente de IA está tomando decisiones, su equipo debe ser capaz de entender cómo y por qué.

Un sistema de caja negra que ofrece resultados sin transparencia puede erosionar la confianza, dificultando el diagnóstico de errores, la garantía de cumplimiento o el perfeccionamiento del rendimiento.

La explicabilidad es especialmente importante para las industrias reguladas, donde las decisiones deben ser auditables.

Técnicas como el registro del razonamiento de los agentes, la aparición de fuentes y la incorporación de la validación humana en el bucle pueden ayudar a que las decisiones impulsadas por la IA sean claras y responsables. 

Si la explicabilidad no está integrada, su equipo pasará más tiempo justificando las acciones del agente que beneficiándose de ellas.

Recursos permanentes

Los agentes de IA no son un recurso "listo y olvidado".

Son un verdadero proyecto de software que requiere un seguimiento continuo y mejoras a lo largo del tiempo. El mantenimiento es una necesidad que, si se pasa por alto, arruinará el éxito de un agente.

La buena noticia es que esto sólo es un inconveniente si su equipo no lo tiene previsto. Si estás preparado para embarcarte en una inversión en IA, los recursos continuos necesarios para un agente de IA pueden verse fácilmente en los beneficios.

1. Autonomía

Los agentes de IA pueden operar sin intervención humana, tomando decisiones y actuando sobre ellas de forma independiente.

Su autonomía permite a los agentes de IA manejar tareas complejas y tomar decisiones en tiempo real sobre la mejor manera de completar un proceso, pero sin que un humano codifique los pasos específicos para una tarea determinada.

Aunque la idea de un agente autónomo puede evocar imágenes de HAL 9000, el ordenador parlante de 2001: Odisea en el espacio, los agentes de IA siguen dependiendo de instrucciones humanas.

Un usuario o desarrollador tendrá que dedicar tiempo a decirle al agente lo que tiene que hacer, pero el agente resolverá el problema para completar la tarea de la mejor manera posible.

2. 2. Aprendizaje continuo

La retroalimentación es esencial para que el agente de IA mejore con el tiempo.

Esta retroalimentación puede proceder de dos fuentes: un crítico o el propio entorno.

El crítico puede ser un operador humano u otro sistema de IA que evalúe el rendimiento del agente. El entorno del agente de IA puede proporcionar retroalimentación en forma de resultados derivados de las acciones del agente.

Este bucle de retroalimentación permite al agente adaptarse, aprender de sus experiencias y tomar mejores decisiones en el futuro.

Aprenderá a crear mejores resultados a medida que experimente más tareas. Gracias a su capacidad de aprender y mejorar, los agentes de IA pueden adaptarse a entornos que cambian rápidamente.

3. Reactivo y proactivo

Los agentes de IA son a la vez reactivos y proactivos en su entorno.

Como reciben información sensorial, son capaces de cambiar el curso de la acción en función de los cambios del entorno.

Por ejemplo, un termostato inteligente puede detectar que la temperatura de la habitación se enfría cuando empieza una tormenta inesperada. Como resultado, disminuirá la intensidad del aire acondicionado. 

Pero también es proactivo: si el sol entra en una habitación aproximadamente a la misma hora cada día, aumentará proactivamente el aire acondicionado para que coincida con la aparición del calor del sol.

¿Cuáles son los errores más comunes que cometen las empresas al desplegar su primer agente de IA?

Un error común que cometen las empresas al desplegar su primer agente de IA es lanzarse sin un caso de uso claramente definido o criterios de éxito medibles, lo que a menudo resulta en un bajo compromiso y un impacto limitado. Muchas también tratan el agente de IA como un despliegue de una sola vez, en lugar de como un sistema que requiere actualizaciones periódicas y perfeccionamiento para seguir siendo eficaz a lo largo del tiempo.

¿Cuánto tiempo y presupuesto debo prever para un piloto de agente de IA?

Un proyecto piloto enfocado puede lanzarse normalmente en un plazo de 2 a 6 semanas, empleando entre 300 y 700 dólares, especialmente con plataformas sin código o de bajo código.

¿Qué tipo de registros o pistas de auditoría debo implantar?

Debe registrar todas las entradas de usuario, las decisiones del agente, las acciones realizadas y todas las llamadas a la API, incluidas las marcas de tiempo y los identificadores de usuario para permitir la trazabilidad. Para una mayor transparencia y diagnóstico, es útil incluir también los pasos de razonamiento o las puntuaciones de confianza cuando estén disponibles.

¿Qué aspecto tiene en la práctica el concepto "humano en el bucle" (HITL)?

En la práctica, HITL significa que el agente de IA hace una pausa para recibir información humana sobre decisiones específicas, como aprobaciones, escalamientos o casos ambiguos, antes de proceder. Esto crea una salvaguarda, garantizando que las acciones inciertas sean supervisadas por una persona cuando sea necesario.

¿Puede un único agente de IA dar soporte a varios departamentos (por ejemplo, RRHH y Ventas)?

Sí, un único agente de IA puede servir a varios departamentos, siempre que se diseñe con una separación contextual adecuada, instrucciones claras para un comportamiento basado en funciones y un enrutamiento inteligente de las consultas. Muchas organizaciones empiezan con un departamento y amplían las capacidades del agente gradualmente para evitar solapamientos o confusiones.