Un informe de PwC señala que el uso de IA podría incrementar el PBI global en hasta 15.7 billones de dólares para 2030 gracias a su capacidad para aumentar la productividad, optimizar procesos y generar nuevos servicios.
El mismo estudio también afirma que el 77% de los líderes empresariales cree que la IA puede ayudar a sus empresas a mejorar la eficiencia y optimizar el proceso de contratación y onboarding.
Sin embargo, son pocas las organizaciones que ya empezaron a usar agentes de IA en profundidad.
Incluirlos en aplicaciones empresariales de uso cotidiano puede realmente transformar la manera en que trabajamos: pueden planificar, utilizar herramientas y fuentes de datos, automatizar tareas, tomar decisiones con distintos grados de autonomía y proporcionar información valiosa de manera eficiente, extensible y coherente.
Pero ¿cómo funcionan? Combinando grandes modelos de lenguaje (LLM) con otras tecnologías, se pueden aplicar para realizar tareas que antes sólo podían ser realizadas por personas.
Interactúan con sus entornos para recopilar datos, determinar los pasos necesarios para lograr un objetivo deseado o hasta actuar en nombre de alguien más.
Los agentes de IA suelen diseñarse para alcanzar objetivos específicos, eso hace que cada uno sea único. Sin embargo, hay rasgos que todos comparten: se orientan a algún propósito predeterminado, son autónomos, especializados e interactivos.
Los LLM son fundamentales para los agentes de IA y eso es lo que los diferencia de la automatización tradicional.
Por esta razón, pueden comunicarse con los seres humanos de igual a igual, recuerdan interacciones pasadas, pueden recibir comentarios, repetir acciones y aprender, pueden utilizar la lógica para planificar el trabajo y tomar decisiones razonadas y de alta calidad.
Los agentes de IA ya están integrados en muchas aplicaciones y ofrecen una tecnología amigable que puede realizar tareas complejas junto a las personas.
Existen múltiples tipos de agentes que en una secuencia operativa típica interactúan y cooperan entre sí, utilizan diferentes herramientas para encontrar y analizar datos, toman decisiones y se unen para completar una tarea en cuestión y lograr los resultados deseados. Estos agentes son los denominados:
- Supervisores: los que lideran a otros e impulsan la planificación y el razonamiento necesarios para lograr un objetivo.
- Conversacionales: quienes interactúan con el mundo exterior, ya sea con personas desde el clásico chatbot o con otros softwares.
- Funcionales: como el reclutador, que revisa la experiencia y habilidades de candidatos para facilitar la tarea previa a quien entreviste, o el agente de cuentas por cobrar, que ayuda con el procesamiento de pagos o la producción de informes.
- De utilidad: generalmente asociados a una función y herramienta específicas y llamados por otros agentes para realizar dicha tarea, como consultar una base de datos, enviar un correo electrónico, realizar un cálculo o recuperar un documento.
En la actualidad la tecnología de agentes se encuentra en sus fases introductorias, pero los avances acelerados en las capacidades de estos sistemas autónomos tienen el potencial de revolucionar la forma en que los humanos (y las máquinas) trabajan con las aplicaciones empresariales.
El potencial de actuar de forma autónoma para gestionar flujos de trabajo completos es sumamente atractivo. Sin embargo, el uso responsable de la IA aún requiere controles y supervisión humana.
