Guía práctica para la implementación de agentes de IA
Según Capgemini, dentro de uno a tres años el 82% de las grandes empresas tiene previsto integrar la IA Agente.
La IA Agente es la siguiente fase de la IA que va más allá de input>LLM>output.
Se trata de crear trabajadores digitales que tomen decisiones, emprendan acciones, interactúen con clientes, gestionen flujos de trabajo e incluso aprendan con el tiempo. Estos agentes de IA no se limitan a seguir reglas, sino que se adaptan, predicen y optimizan su comportamiento.
Muy pronto veremos cómo la IA Agente se generaliza, con agentes en fase inicial que se unirán a los equipos e impulsarán a las startups. Estos agentes se unirán a Slack, asistirán a reuniones e investigarán a la competencia. Aunque necesitarán mucha supervisión, serán capaces de escribir contenidos, codificar y optimizar flujos de trabajo.
El revuelo en torno a los agentes de IA
La IA Agente ha sido calificada como el “próximo gran avance” en la transformación de la IA, con afirmaciones de que mejorará la productividad de lxs empleadxs, aumentará la velocidad de la toma de decisiones, encontrará tendencias en los macrodatos y reducirá los costes operativos.
Gran parte de este revuelo está basado en la realidad. La IA será capaz de hacer todas estas cosas (24/7). Y con las startups experimentando con modelos de IA baratos, los costes ya no son el impedimento que eran antes.
No es de extrañar que Salesforce, Google, OpenAI e IBM/Watson estén apostando fuerte por la IA Agente, lanzando plataformas y ofreciendo análisis de coste-beneficio para convencer a lxs líderes de que hagan el cambio.
Desafíos con los agentes de IA
Todo esto suena excelente para los negocios. Sin embargo, conlleva muchos desafíos técnicos.
Los agentes dependen de LLMs, lo que dificulta hacer ingeniería inversa de problemas cuando un agente realiza múltiples tareas con distintos resultados. Esto introduce desafíos interesantes en términos de costos y riesgos, los cuales son difíciles de comprender completamente antes de la implementación.
Esto significa que no debes apresurarte a delegar tareas críticas a un agente. En su lugar, abórdalo como si estuvieras desarrollando y construyendo capacidades, solo que esta vez no se trata de un humano.
Implementación práctica
Las reglas básicas siguen vigentes. No necesitas transformar toda tu organización de la noche a la mañana. Aquí tienes algunas formas de empezar con agentes de IA sin quedar atrapadx en la complejidad:
Empieza con algo pequeño – Comienza con tareas de bajo riesgo y alto valor, como la generación de resúmenes, la organización de datos o la asistencia en investigaciones. Esto te permitirá probar las capacidades de la IA sin afectar los flujos de trabajo críticos.
Usa la IA como asistente, no como reemplazo – Posiciona el agente de IA como un copiloto que apoya a los humanos, no como un tomador de decisiones autónomo. Siempre asegúrate de que un humano revise los resultados generados por la IA, especialmente para decisiones importantes o sensibles.
Aplica controles – Establece validaciones con humanos en el proceso, controles de privacidad de datos y monitoreo para evitar que la IA cometa errores perjudiciales. Restringe su acceso a información sensible y funciones críticas.
Mide y ajusta – Supervisa métricas clave como precisión, tiempo ahorrado y tasas de error para garantizar que la IA realmente agregue valor. Actualiza regularmente los prompts, métodos de entrenamiento y flujos de trabajo según el rendimiento en el mundo real.
Escala de forma responsable – Expande las responsabilidades del agente de IA solo cuando se haya demostrado su precisión y fiabilidad. Introduce la IA en tareas de mayor valor de forma gradual, asegurando una supervisión y responsabilidad continuas.
Educa a tu equipo – Los agentes de IA no funcionarán si tu equipo no sabe cómo trabajar con ellos. Asegúrate de que tu equipo aprenda a gestionarlos correctamente.
No desarrolles tecnología personalizada – Colabora con proveedores confiables especializados en agentes de IA (Salesforce, Google, OpenAI, etc.). Sus soluciones ya han sido probadas en entornos exigentes.
El futuro de la IA Agente solo se acelerará
Los agentes de IA impulsarán el futuro de los negocios y la transformación digital. Te guste o no, los agentes redefinirán pronto tu industria y fuerza laboral. No se trata de si deberías adoptar esta tecnología, sino de cómo puedes adaptarte equilibrando velocidad y riesgo.
