Desde su creación, la inteligencia artificial desempeñado una función auxiliar. Con una precisión y autonomía cada vez mayores, ha ayudado a las empresas a procesar datos, automatizar flujos de trabajo, mejorar la eficiencia y muchas cosas más, pero siempre bajo la dirección humana. Independientemente de lo avanzado que sea el modelo, los sistemas de IA tradicionalmente han esperado a recibir instrucciones, han seguido reglas predefinidas y han trabajado dentro de unos límites claramente establecidos. Estas tecnologías inteligentes han proporcionado grandes ventajas, pero a pesar de la autonomía que prometían, nunca han sido realmente independientes.
Sin embargo, la IA ya está empezando a desempeñar un papel más activo, ya que, además de ayudar, puede planificar y actuar por iniciativa propia. Este cambio se debe a la IA agéntica, una inteligencia artificial que establece y persigue objetivos de forma autónoma.
Si bien los términos "IA agéntica" y "agentes de IA" suenan parecidos, no son lo mismo. Es cierto que ambos implican que la IA realice tareas de forma independiente, pero difieren en la forma de funcionar y en los niveles de autonomía.
- IA agéntica
La IA agéntica tiene un mayor grado de autodeterminación, es decir, analiza continuamente información, ajusta sus estrategias y toma decisiones sin necesidad de intervención humana. Puede identificar objetivos, dividirlos en tareas y usar los nuevos datos para perfeccionar su estrategia. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales, no se limita a un conjunto fijo de instrucciones, sino que se adapta dinámicamente a los cambios.
- Agentes de IA
Los agentes de IA se diseñan para tareas y funciones específicas con unos parámetros bien definidos. Aunque pueden recopilar datos, procesar información y actuar, dependen de reglas predefinidas o comandos externos para funcionar de forma eficaz. Muchos agentes de IA incluyen funciones de aprendizaje automático, pero su capacidad de toma de decisiones se limita a objetivos predefinidos. No cambian sus objetivos de forma proactiva ni redefinen sus métodos a menos que se les indique.
En otras palabras, los agentes de IA funcionan dentro de unos límites definidos, mientras que la IA agéntica adopta un enfoque más amplio y adaptable.
De forma similar a lo que ocurre con la IA agéntica y los agentes de IA, hay quienes piensan que los agentes de IA y los chatbots son la misma tecnología. En este caso, las diferencias se pueden resumir de la siguiente manera:
- Agentes de IA
Los agentes de IA pueden gestionar interacciones más complejas que los chatbots y, a menudo, se integran con sistemas externos para realizar funciones específicas. Sin embargo, como ya hemos mencionado, no redefinen de forma independiente sus objetivos ni se adaptan más allá de los modelos de aprendizaje preestablecidos.
- Chatbots
Los chatbots, que están pensados principalmente para conversar, utilizan scripts predefinidos o el aprendizaje automático para generar sus respuestas. Destacan por su capacidad para responder preguntas, guiar a los usuarios por flujos de trabajo y automatizar interacciones básicas, pero aunque algunos chatbots avanzados de IA pueden reconocer el contexto y mejorar sus respuestas con el tiempo, no suelen analizar datos externos ni tomar medidas más allá de esas tareas conversacionales.
Finalmente, es interesante comparar la IA agéntica y la IA generativa. La IA generativa se centra en la generación de contenido, mientras que la IA agéntica se ha desarrollado para actuar y tomar decisiones de forma autónoma.
- IA agéntica
Si bien la IA agéntica puede usar modelos de IA generativa como parte de su proceso de toma de decisiones, su función principal es actuar y adaptarse, no generar contenido.
- IA generativa
La IA generativa se especializa en producir contenido (como texto, imágenes, audio y código) basado en patrones aprendidos a partir de grandes conjuntos de datos. Responde a las indicaciones del usuario, pero no establece sus propios objetivos ni emprende acciones por su cuenta. Aunque algunos modelos pueden perfeccionar las respuestas con el tiempo, la IA generativa carece de la capacidad de planificar, razonar o tomar decisiones de forma autónoma, más allá de la tarea de creación de contenido que tiene designada.
Definir la IA agéntica a través de la comparación con otras tecnologías similares es solo el primer paso. Para comprender de qué es capaz y cómo se puede aplicar mejor para resolver problemas a nivel empresarial, merece la pena conocer los atributos que la definen. Estas características permiten que la IA funcione de forma independiente y mantenga un nivel de responsabilidad:
- Toma de decisiones
La IA agéntica procesa grandes volúmenes de información para determinar el mejor curso de acción sin necesidad de una intervención humana constante. Sopesa los datos disponibles y tiene en cuenta varios factores para, a continuación, seleccionar una respuesta adecuada en función de los objetivos que se le han proporcionado.
- Resolución de problemas
La IA agéntica aborda la resolución de desafíos complejos con una estrategia estructurada y probabilística. Percibe el entorno, analiza las opciones disponibles, ejecuta acciones y perfecciona la estrategia mediante el aprendizaje continuo.
- Autonomía
Una característica esencial de la IA agéntica es su capacidad para trabajar con un mínimo de supervisión. No necesita instrucciones paso a paso para completar las tareas, sino que se guía por los objetivos generales.
- Interactividad y control
Esta autonomía no significa que funcione de forma aislada: la IA agéntica interactúa con personas, sistemas y otros componentes de IA para perfeccionar sus acciones. Puede recopilar comentarios de los usuarios y modificar su estrategia basándose en la supervisión humana. De la misma manera, integra medidas de seguridad para mantener la IA en el camino correcto desde el punto de vista ético y organizativo.
- Planificación
Los modelos de IA agéntica pueden gestionar flujos de trabajo de varios pasos desglosando los objetivos en tareas estructuradas más pequeñas. Evalúan las dependencias, anticipan posibles obstáculos y ajustan las estrategias de ejecución a medida que cambian las condiciones.
- Privacidad de los datos
Dado que la IA agéntica interactúa con información confidencial, debe incorporar estrictas medidas de ciberseguridad y privacidad de los datos. Entre estas medidas se incluye el cifrado de los datos almacenados y transmitidos, la aplicación de controles de acceso, la supervisión del cumplimiento de las normativas del sector y las políticas de la empresa, etc.
- Monitorización de comportamientos maliciosos
Es importante que la IA agéntica se monitorice de forma permanente con el fin de detectar acciones no deseadas o perjudiciales, como posibles sesgos en la toma de decisiones o la identificación de anomalías que podrían indicar una filtración de datos.
- Registros de auditoría y trazabilidad
Para garantizar la responsabilidad, la IA agéntica debe mantener registros detallados de las fuentes de datos y las medidas que ha tomado. Estos registros permiten a las organizaciones rastrear cómo se llegó a las conclusiones, lo que facilita la investigación y el ajuste del comportamiento de la IA.
- Supervisión del rendimiento
Al igual que cualquier sistema empresarial, la IA agéntica requiere una evaluación continua del rendimiento. Las empresas deben rastrear las métricas clave y los KPI relevantes para el negocio. Vigilar de cerca el rendimiento ayuda a identificar los ajustes que pueden realizarse a medida que el modelo de IA se vuelve más maduro.
Como ya hemos visto, la automatización no es algo nuevo, pero la IA agéntica le da un nuevo giro cambiando lo que se puede lograr. Y gracias a su capacidad para actuar de una forma más independiente de lo que tradicionalmente ha sido posible, ofrece una serie de ventajas claras para las empresas:
- Mejora en la eficiencia y la productividad
Al gestionar con un mínimo de intervención procesos que antes ocupaban mucho tiempo, la IA agéntica libera a los empleados humanos, que pueden invertir su tiempo y esfuerzo en actividades de mayor valor.
- Mejora de las experiencias de los clientes y empleados
Gracias a su capacidad para interpretar el contexto y adaptar las respuestas, la IA agéntica ofrece interacciones más personalizadas. Los clientes reciben un soporte más rápido y relevante, mientras que los empleados pueden disfrutar de las ventajas que aporta en materia de toma de decisiones y optimización de los flujos de trabajo.
- Empoderamiento y colaboración estratégicos entre la IA y el ser humano
En lugar de ocupar el lugar de las personas, la IA agéntica actúa como un socio inteligente que se integra en los procesos existentes: ayuda en la investigación, recomienda soluciones y optimiza el flujo de trabajo. Utilizada correctamente, la IA agéntica es una herramienta fiable para toda la plantilla.
- Mayor especialización
La automatización tradicional aplica reglas generales a una gran variedad de tareas, mientras que la IA agéntica hace posible la hiperespecialización. Las empresas pueden implementar agentes de IA adaptados a básicamente cualquier responsabilidad específica, siempre que se base en los datos de entrenamiento adecuados, sin necesidad de revisar toda la infraestructura.
- Innovación
La IA agéntica puede analizar rápidamente conjuntos de datos gigantescos, identificar patrones y probar varias soluciones, lo que acelera la detección y la resolución de problemas. En sectores con un gran nivel de investigación, facilita la experimentación y ayuda a las empresas a detectar información y a perfeccionar estrategias más rápido de lo que podría hacer un equipo exclusivamente humano.
- Escalabilidad
La IA agéntica puede ampliar su alcance a medida que evolucionan las necesidades empresariales; ofrece flexibilidad sin necesidad de estar adaptando constantemente la configuración.
No hay duda de que la IA agéntica podría cambiar la manera de funcionar de las empresas. Sin embargo, como cualquier tecnología avanzada, no está exenta de desafíos.
- Datos y herramientas
La IA agéntica depende del acceso a datos limpios y bien estructurados, y del uso de las herramientas adecuadas para ejecutar las tareas. Si los datos son incompletos e incoherentes o están obsoletos, la capacidad de toma de decisiones de la IA se verá afectada. Del mismo modo, sin las integraciones adecuadas con el software y las API empresariales, la IA agéntica puede tener dificultades para actuar eficazmente en un entorno empresarial.
- Entrenamiento del flujo de trabajo
Si los flujos de trabajo no están claros o se siguen de forma incoherente, la IA agéntica tendrá un conocimiento limitado sobre cómo debe realizar las tareas. Sin unos datos de entrenamiento estructurados, lo más probable es que el sistema necesite bastante intervención humana para funcionar correctamente.
- Cooperación y gestión de los agentes de IA
Muchos casos de uso empresariales implican el trabajo conjunto de varios agentes de IA, pero garantizar una colaboración eficaz puede ser difícil. Puede ser necesario un sistema de coordinación detallado para evitar que las interacciones sean ineficientes o incluso contraproducentes.
- Autonomía y supervisión
La IA agéntica puede operar de forma independiente, aunque hay que equilibrar la autonomía con supervisión humana. Si no se controla, la IA puede tomar medidas que vayan en contra de los objetivos empresariales o las pautas éticas. Las empresas deben aplicar medidas de seguridad para garantizar que las decisiones basadas en la IA cumplan los estándares establecidos y respalden los objetivos empresariales.
- Transparencia y confianza
Con frecuencia, los sistemas de IA agéntica funcionan como una "caja negra", por lo que no es fácil entender cómo se toman las decisiones. Cuando las acciones basadas en la IA no tienen una explicación clara, la confianza en el sistema se resiente. Las empresas necesitan mecanismos que ayuden a interpretar la IA para que los usuarios puedan validar las decisiones basadas en ella.
- Seguridad y privacidad
La integración de la IA agéntica con los sistemas empresariales aumenta la exposición a algunos riesgos de seguridad. Cuando la IA maneja información confidencial, esta debe protegerse frente a filtraciones de datos y el acceso no autorizado. Debe aplicarse una estrategia de seguridad de TI sólida y completa en todos los lugares en los que se utilice la IA agéntica.
- Generalización más allá de ámbitos limitados
La IA agéntica es eficaz en entornos definidos, pero podría tener dificultades con algunas tareas que no estén en sus datos de entrenamiento, lo que daría lugar a resultados imprecisos o a problemas de adaptación, dado el caso. Para mitigar este problema, las empresas deben establecer medidas de seguridad que detecten si la IA está fuera de su ámbito de experiencia, de modo que las tareas puedan derivarse a las personas responsables de la toma de decisiones.
- Explicación de las decisiones
Si sus decisiones no siguen un razonamiento claro, la IA agéntica puede generar confusión o cometer errores difíciles de corregir. La estructura de los modelos de toma de decisiones debe permitir a los usuarios rastrear la lógica de la IA; de lo contrario, podrían producirse comportamientos inesperados que pondrían a las empresas en un aprieto.
Hoy en día, las empresas dependen de la combinación de herramientas de automatización, análisis predictivos y supervisión humana, pero a medida que aumenta la demanda, también lo hace la necesidad de sistemas que puedan abordar la complejidad con menos intervención. La IA agéntica llena esta brecha: realiza las tareas, gestiona activamente los flujos de trabajo y hace ajustes estratégicos, por lo que se ha convertido en un recurso de vital importancia para diversos sectores.
- Tecnología de la información
La IA agéntica puede monitorizar los sistemas de tecnología de la información para detectar problemas de rendimiento y automatizar la solución de problemas. Identifica patrones en el comportamiento del sistema, predice posibles fallos y aplica acciones correctivas antes de que se produzcan interrupciones, lo que mejora tanto el tiempo de uso como la resiliencia operativa.
- Seguridad y riesgos
En el ámbito de la seguridad de TI, la IA agéntica monitoriza las redes en busca de amenazas y responde a los incidentes en tiempo real. Adapta las medidas de seguridad en función de la evolución de los riesgos, lo que ayuda a las empresas a adelantarse a las amenazas y a mantener los estándares de cumplimiento esenciales.
- Recursos Humanos
Al integrarla con un sistema de gestión de recursos humanos, la IA agéntica puede asumir tareas como la revisión de currículos, la incorporación de empleados y la planificación de la fuerza de trabajo. Optimiza las recomendaciones de contratación y personaliza el desarrollo de los empleados en función de los cambios en las necesidades de personal.
- Administración de la relación con los clientes
Si se integra con plataformas de administración de la relación con los clientes y gestión de servicios para clientes, la IA agéntica mejora la interacción con los clientes mediante el análisis de interacciones anteriores y la predicción de necesidades. Automatiza las tareas de seguimiento y sugiere soluciones adaptadas a los historiales de cada cliente.
- Finanzas
En el ámbito de las operaciones financieras, la IA agéntica rastrea la actividad financiera, señala las transacciones irregulares e identifica las oportunidades de ahorro de costes. Asimismo, ayuda a los equipos de finanzas a gestionar los presupuestos de forma más eficaz mediante el análisis de tendencias y la predicción de gastos futuros.
- Cadena de suministro
La IA agéntica respalda la gestión de riesgos de la cadena de suministro analizando los cambios en la demanda y monitorizando el rendimiento de los proveedores. Detecta las interrupciones y ajusta las estrategias de adquisición para mantener el buen funcionamiento de las operaciones de forma coherente.
- Desarrollo de aplicaciones
Dentro del ciclo de vida de desarrollo de software, la IA agéntica automatiza las pruebas, detecta errores, ayuda a optimizar el código y mucho más. También es una potente herramienta para las metodologías de desarrollo Agile, pues acelera la implementación ajustando el software en función de los datos de uso.
- Servicio de atención al cliente y asistencia a los empleados
La IA agéntica mejora el servicio de atención al cliente y la asistencia al personal al automatizar las consultas rutinarias y proporcionar recomendaciones en tiempo real. Ayuda a los equipos de atención al cliente a resolver los problemas más rápido y asiste a los empleados en tareas relacionadas con RR. HH.
Para funcionar de forma eficaz, la IA agéntica sigue un proceso estructurado que suele constar de cinco etapas.
Antes de poder actuar, la IA agéntica debe recopilar y procesar información de su entorno. Extrae datos de varias fuentes, incluidas bases de datos, API y sensores en tiempo real, con los que desarrolla una comprensión amplia y actualizada de la tarea en cuestión. Durante esta fase, identifica patrones clave, filtra y elimina los detalles irrelevantes, y organiza la información para facilitar su revisión.
Una vez que la IA ha procesado los datos, pasa a la fase de razonamiento, donde identifica patrones y evalúa las relaciones entre puntos de datos. Puede comparar las condiciones actuales con tendencias históricas, evaluar los riesgos o calcular las probabilidades, lo que le permite mejorar su comprensión antes de seleccionar el siguiente curso de acción.
En lugar de ejecutar una acción inmediatamente, la IA agéntica estructura las tareas en una secuencia lógica. Prioriza los pasos, considera los posibles obstáculos y determina la forma más eficiente de proceder. El sistema también puede decidir que es necesario revisar la estrategia si se producen cambios en las condiciones para confirmar que las acciones planificadas sigan siendo pertinentes. Se evalúan las dependencias entre tareas para evitar conflictos o faltas de eficiencia.
Una vez finalizado el plan, la IA agéntica ejecuta las tareas mediante interacciones directas con el sistema. Puede ajustar configuraciones, activar procesos automatizados o solicitar aprobación cuando sea necesario. Las acciones implementadas se basan en políticas predefinidas para mantener la precisión y el cumplimiento. Si los resultados no son los esperados, la IA puede pausar la ejecución y derivar los problemas para su revisión. Las medidas de seguridad integradas garantizan que las acciones basadas en la IA se ajusten a los requisitos empresariales.
Después de completar una tarea, la IA agéntica revisa el resultado para determinar si se precisan ajustes adicionales. Incorpora los comentarios de los registros del sistema y las interacciones de los usuarios y, si se detectan errores o faltas de eficiencia, actualiza el proceso de toma de decisiones para el futuro. Con el tiempo, este aprendizaje iterativo le permite perfeccionar su rendimiento sin que sea necesario reprogramarla de forma manual. Un bucle de retroalimentación garantiza una mejora continua.
Si bien las posibilidades que ofrece la IA agéntica son casi ilimitadas, el retorno de la inversión depende de la eficacia con la que se implemente la tecnología. Aquellas empresas que actúen correctamente desde el principio estarán mejor posicionadas para maximizar el valor de sus soluciones de IA agéntica. Las siguientes prácticas recomendadas pueden ser muy útiles.
- Integrar la IA en los procesos operativos
La IA agéntica no es eficaz si está aislada; debe adaptarse a los flujos de trabajo existentes. Conecta la IA con las aplicaciones empresariales, la infraestructura de TI y las herramientas de automatización de procesos para garantizar que las decisiones y las acciones respalden las operaciones de negocio. Recuerda que la IA debe mejorar las tareas, no interrumpirlas.
- Aprovechar la infraestructura empresarial actual
En lugar de desarrollar sistemas de IA independientes desde cero, las empresas deberían integrar la IA agéntica en sus plataformas existentes. La integración de la IA en los sistemas de planificación de recursos empresariales, administración de la relación con los clientes y gestión de TI mejora la adopción y reduce las complejidades innecesarias.
- Definir objetivos medibles y centrarse en el impacto
La IA agéntica es más eficaz cuando tiene objetivos claros y estructurados. Establecer objetivos SMART (específicos, medibles, alcanzables, relevantes y con plazos determinados) garantiza que sigan siendo accesibles. Las empresas también deberían identificar áreas de gran valor en las que la IA agéntica pueda aportar las mejoras más tangibles.
- Establecer medidas de gobernanza y supervisión
Una IA más autónoma requiere una estrategia de gobernanza, riesgo y cumplimiento más sólida. Las empresas deben desarrollar políticas que definan el comportamiento aceptable de la IA, establezcan umbrales de riesgo y garanticen el cumplimiento de las normativas.
- Evitar la fragmentación en las implementaciones de la IA
Las soluciones de IA independientes pueden parecer atractivas, pero también pueden generar faltas de eficiencia a largo plazo. Las plataformas desconectadas dificultan la gestión de los procesos basados en IA, lo que aísla la toma de decisiones.
- Validar y perfeccionar los modelos de forma continua
Probar la IA agéntica en entornos controlados permite a las empresas detectar los puntos débiles antes de implantarla por completo. Las empresas deberían simular escenarios reales y rastrear el rendimiento de la IA en diversas condiciones. Los ciclos de pruebas, validación y mejora ayudan a mantener la viabilidad de la IA.
- Estructurar la toma de decisiones para la IA y los equipos humanos
La IA agéntica debería complementar la toma de decisiones humana, lo que significa que hay que definir cuándo la IA debe actuar de forma independiente y cuándo se requiere intervención humana. Estructurar la toma de decisiones (es decir, los puntos de control de aprobación, las rutas de escalado y los límites predefinidos) ayuda a equilibrar la supervisión con la necesidad constante de eficiencia.
- Empezar poco a poco, pero iterar rápidamente
En lugar de intentar implantar la IA a gran escala desde el primer momento, las empresas deberían empezar con proyectos piloto. Probar la IA agéntica en casos de uso controlados acelera el aprendizaje y el escalado. Del mismo modo, una iteración rápida ayuda a identificar pronto los desafíos y garantiza la optimización de la IA antes de implantarla por completo.
- Fomentar una cultura de aprendizaje basado en la IA
En consonancia con el tema de la adaptabilidad, las empresas que adoptan la IA también deben adoptar su mentalidad. Anima a los empleados a interactuar con la IA y a proporcionar comentarios, y ofrece formación y otros tipos de apoyo a quienes se resistan a esta tecnología para que se sientan más cómodos usándola. Las empresas que integren la IA en su cultura de aprendizaje estarán mejor preparadas para convertir la innovación que aporta en una ventaja estratégica a largo plazo.
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