Los agentes de IA son programas inteligentes que pueden interactuar de forma autónoma con su entorno para recopilar datos, tomar decisiones y realizar tareas. Los agentes de IA pueden determinar el mejor plan de acción para alcanzar los objetivos que se les han asignado, y pueden incorporar nuevos datos para mejorar el rendimiento con el tiempo.
La inteligencia artificial, que antes se limitaba a la automatización de tareas básicas, ha evolucionado para participar en la toma de decisiones y la planificación estratégica con resultados notables. Por ello, las organizaciones están recurriendo cada vez más a la IA para optimizar las operaciones, predecir las tendencias del mercado, mejorar las experiencias de los clientes y automatizar tareas y procesos que hace tan solo unos años hubiesen sido imposibles. Debido a su capacidad para procesar grandes cantidades de datos y proporcionar información que contribuya a tomar decisiones empresariales más inteligentes y rápidas, es probable que la IA se haya convertido en el componente más esencial de la innovación digital actual.
Los agentes de IA están a la vanguardia de esta transformación digital. Los agentes de IA modernos no se limitan a realizar acciones básicas: interactúan con su entorno, recopilan información en tiempo real y se adaptan a los nuevos desafíos de forma inteligente. Los agentes de IA son capaces de tomar decisiones de forma autónoma, resolver problemas complejos y mejorar continuamente su rendimiento.
La tecnología sobre la que se desarrollan los agentes de IA es un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM). Los LLM, una clase potente de sistemas de aprendizaje automático (ML) diseñados para procesar y generar lenguaje natural, son el motor que impulsa la capacidad de un agente de IA para comprender los objetivos, dividirlos en tareas y comunicar las soluciones de forma eficaz. Sin embargo, por sí solos, los LLM no bastan para que los agentes de IA ejecuten por completo tareas complejas compuestas por varios pasos. Ahí es donde entra en juego la "llamada de herramientas". Los agentes de IA pueden ampliar sus capacidades con herramientas externas (como API, bases de datos o incluso otros modelos de IA) con el fin de recopilar información en tiempo real, analizar datos y adaptar sus flujos de trabajo.
Los agentes de IA utilizan los bucles de respuestas y el perfeccionamiento iterativo para mejorar de forma continua, es decir, aprenden de sus acciones y, cuando es necesario, las ajustan en función de los resultados y la intervención humana. Esta capacidad de adaptación les permite mejorar la toma de decisiones y optimizar el rendimiento a lo largo del tiempo. Para ello, los agentes de IA avanzan por una serie de etapas en un orden específico:
- Definición de los objetivos y planificación de las tareas
El proceso comienza cuando el usuario proporciona un objetivo o un propósito concretos al agente de IA. Una vez establecido el objetivo, el agente de IA inicia la planificación, para lo que desglosa el objetivo en tareas más pequeñas y procesables. Para objetivos más complejos, el agente de IA traza una secuencia completa de tareas secundarias y crea un plan exhaustivo que servirá de guía a sus acciones en etapas futuras. - Recopilación de datos y adquisición de conocimientos
Para llevar a cabo las tareas y las tareas secundarias identificadas en la fase anterior, los agentes de IA deben poder acceder a la información relevante. Para ello, recopilan datos de diversas fuentes (como Internet, bases de datos internas y herramientas externas, entre otras). Cuando el agente de IA carece de conocimientos específicos, puede utilizar API o conectarse con otros sistemas para tratar de solventar esas lagunas. - Toma de decisiones y ejecución
Cuando posee los datos necesarios, el agente de IA utiliza modelos de aprendizaje automático para tomar las decisiones. Evalúa la información, determina un posible curso de acción y empieza a ejecutar las tareas. - Supervisión e integración de las respuestas
Mientras avanza por las tareas, el agente de IA supervisa continuamente los resultados de sus acciones y recopila las respuestas tanto del entorno como del usuario. Estas reacciones son esenciales para la autoevaluación y la gobernanza, ya que permite al agente de IA ajustar la estrategia si es necesario. El agente de IA también puede crear nuevas tareas secundarias en función de las reacciones que reciba para asegurarse de mantenerse en sintonía con el objetivo final del usuario. - Aprendizaje y mejora
Después de completar una tarea, el agente de IA almacena los datos y las lecciones aprendidas en su base de conocimientos. Esto le permite perfeccionar sus estrategias en futuras interacciones y, con el tiempo, este proceso mejora la precisión y eficiencia del agente de IA.
Para garantizar el rendimiento de los agentes de IA, es indispensable contar con un sistema de memoria eficiente que les permita almacenar, recuperar y actualizar la información en tiempo real. La memoria permite a los agentes de IA "recordar" las interacciones, decisiones, soluciones y datos aprendidos con anterioridad, lo que favorece la coherencia y la relevancia al realizar tareas. Sin una infraestructura de memoria exhaustiva, los agentes de IA pueden tener dificultades para mantener la coherencia, y podrían repetir errores anteriores o perder de vista las preferencias del usuario.
Hoy en día, muchos sistemas de IA se basan en una combinación de bases de datos en memoria, relacionales y vectoriales para gestionar diferentes tipos de datos. Sin embargo, esta estrategia fragmentada puede crear problemas de eficiencia, especialmente en configuraciones más complejas con varios agentes. Un sistema de memoria bien integrado ayuda a los agentes de IA a gestionar varios formatos de datos (como documentos, código, tablas y conceptos más abstractos), lo que les proporciona los recursos que necesitan para responder de forma eficaz a numerosas tareas.
Para permitir que varios agentes de IA trabajen en conjunto, los sistemas de memoria también deben permitir el acceso compartido a la información sin dejar de garantizar la independencia de la identidad de cada agente. Esto permite a los agentes de IA coordinarse en los problemas complejos sin perder los propios comportamientos únicos que han aprendido. En última instancia, un sistema de memoria bien diseñado mejora la capacidad de un agente de IA para realizar tareas y mejorar de manera autónoma.
Los agentes de IA son sistemas complejos formados por varios componentes, algunos de ellos inherentes a todos los agentes de IA y otros específicos de tareas que solo están asignadas a algunos agentes.
Los componentes universales proporcionan las funciones básicas que permiten al agente recopilar datos, tomar decisiones y realizar tareas. Todos los agentes de IA cuentan con los componentes que se indican a continuación, con independencia de dónde o cómo operen:
- Arquitectura de agente de IA
La arquitectura es la base del agente de IA. Puede tratarse de una estructura física, como un robot con motores y sensores, o una plataforma basada en software que utiliza API y bases de datos como fuente de soporte esencial. La arquitectura alberga todas las herramientas y sistemas que el agente de IA necesita para funcionar de forma autónoma. - Función de agente de IA
La función de agente de IA determina cómo se procesa la información que recopila el agente y cómo se transforma en acciones. Esta función tiene el objetivo de asignar los datos entrantes a un conjunto de respuestas o acciones en función de los objetivos del agente. - Programa del agente de IA
El programa del agente de IA integra la arquitectura y la función del agente en un sistema de implementación operativo. Esto incluye aspectos muy diversos, desde la codificación de la lógica que justifica la toma de decisiones del agente de IA hasta su implementación en el entorno pertinente. El programa del agente de IA alinea los objetivos del agente de IA con los requisitos técnicos necesarios para que funcione sin problemas.
En función de las tareas que se asignen a los agentes de IA y de dónde esté previsto que trabaje, pueden ser necesarios componentes adicionales para habilitar capacidades más especializadas. Estos componentes condicionales solo se encuentran en tipos específicos de agentes de IA:
- Sensores
Los sensores permiten al agente de IA recopilar datos de su entorno. En el caso de los agentes físicos, podrían ser cámaras, micrófonos, radares u otros elementos similares, mientras que los agentes basados en software pueden utilizar herramientas como rastreadores web o lectores de archivos. - Procesadores
El procesador forma parte del "cerebro" del agente de IA, la parte que se encarga de gestionar los datos de los sensores y de convertirlos en información procesable. Los procesadores realizan los cálculos complejos necesarios para analizar la información y decidir el mejor curso de acción. - Actuadores
Los actuadores físicos son elementos que permiten al agente de IA moverse en el mundo físico, como ruedas o brazos robotizados, mientras que los agentes de IA digitales pueden utilizar herramientas para crear archivos o enviar comandos dentro de los sistemas de software. Estos componentes llevan a cabo las acciones dictadas por el proceso de toma de decisiones del agente de IA. - Sistemas de control
Los sistemas de control gestionan la forma en que el agente de IA procesa los datos y decide las acciones. Se coordinan entre los sensores, los procesadores y los actuadores para garantizar que el agente de IA funcione según lo previsto. En los sistemas de IA más avanzados, los sistemas de control permiten al agente de IA adaptarse y realizar correcciones de forma automática en función de las respuestas recibidas.
Como se ha indicado anteriormente, los agentes de IA pueden adoptar diferentes formas en función de la complejidad de sus objetivos y de los entornos en los que operan. Desde el seguimiento básico de reglas hasta el aprendizaje avanzado, las capacidades de los agentes de IA pueden incluir funciones sencillas y reactivas, pero también procesos de toma de decisiones con un alto grado de autonomía. A continuación, se muestran las categorías principales de agentes de IA que se utilizan habitualmente en diferentes sectores:
- Agentes de IA reactivos sencillos
Estos agentes de IA funcionan según reglas predefinidas y responden a estímulos específicos. Son el tipo más básico de agentes de IA, no utilizan memoria y no toman decisiones complejas. Los agentes de IA reactivos sencillos son adecuados para tareas sencillas que no requieren contexto ni aprendizaje, como un sistema de rociadores inteligentes que activa el riego cuando los niveles de humedad del suelo descienden por debajo de un umbral establecido. - Agentes de IA reactivos basados en modelos
Los agentes de IA reactivos basados en modelos son más avanzados que los reactivos sencillos. Conservan un modelo interno del entorno que les permite tomar decisiones más informadas. Estos agentes de IA utilizan tanto los datos actuales como los de la memoria de interacciones pasadas para adaptar su comportamiento. Un ejemplo habitual es un robot aspirador que recuerda aquellos lugares que ya ha limpiado para no repetirlos. - Agentes de IA basados en objetivos
Los agentes de IA basados en objetivos están diseñados para generar y ejecutar planes de acción que les permitan alcanzar objetivos específicos. Estos agentes de IA analizan varias acciones posibles y eligen la manera más eficaz de alcanzar su objetivo. Un ejemplo de agente de IA basado en objetivos sería un agente de IA de un hospital que monitorice las constantes vitales del paciente y envíe una alerta si su estado empeora. Genera una serie de acciones, como avisar a los médicos o ajustar la medicación, que tienen el objetivo de estabilizar al paciente. - Agentes de IA basados en la utilidad
Los agentes de IA basados en la utilidad llevan la toma de decisiones un paso más allá, ya que evalúan diferentes acciones posibles basándose en una función de utilidad que mide el potencial de éxito de cada acción en función de criterios como la eficiencia, el coste o la velocidad. Estos agentes de IA son ideales para tareas en las que es posible obtener varios resultados, como optimizar una ruta de reparto según el consumo de combustible y las condiciones del tráfico. - Agentes de IA de aprendizaje
Los agentes de IA de aprendizaje utilizan los conocimientos que extraen de su entorno y sus experiencias para evolucionar a lo largo del tiempo. Pueden almacenar acciones y respuestas anteriores, utilizarlas para perfeccionar decisiones futuras y, de esta manera, mejorar su rendimiento. Estos agentes de IA suelen utilizarse en sistemas que deben personalizarse, como los bots de soporte de atención al cliente basados en IA que aprenden de cada interacción para mejorar sus respuestas. - Agentes de IA jerárquicos
Los agentes de IA jerárquicos trabajan como un grupo coordinado, con agentes de un nivel superior que dividen las tareas complejas en otras más pequeñas y manejables. Estas tareas más pequeñas se delegan en agentes de nivel inferior que funcionan de forma independiente, pero informan de su progreso al agente de nivel superior. Esta estructura es útil para los proyectos grandes que constan de varias etapas y en los que diferentes agentes gestionan tareas secundarias especializadas. - Asistentes de inteligencia artificial
Los asistentes de inteligencia artificial están diseñados para ayudar a las personas proporcionándoles recomendaciones o realizando tareas de acuerdo con la información proporcionada por el usuario. Aunque no son totalmente autónomos, los asistentes de inteligencia artificial ofrecen asistencia en tiempo real y ayudan a las personas a tomar mejores decisiones gracias a las sugerencias basadas en IA. Algunos ejemplos serían los sistemas o asistentes de escritura de IA, que sugieren mejoras o correcciones para facilitar las tareas de codificación. - Agentes de IA autónomos
Los agentes de IA autónomos son sistemas totalmente autosuficientes capaces de realizar tareas complejas sin intervención humana. A diferencia de los asistentes de inteligencia artificial, estos agentes de IA pueden tomar decisiones, recopilar datos y ejecutar acciones de forma independiente. A menudo, se utilizan en entornos donde es necesario tomar decisiones de forma continua y en tiempo real, como vehículos autónomos o sistemas robóticos avanzados.
Independientemente del tipo, los agentes de IA ofrecen una serie de beneficios bastante sólidos. A continuación, trataremos algunas de las ventajas más notables que las empresas pueden esperar obtener al implementar agentes de IA:
Sin nada más, los agentes de IA son básicamente sistemas autónomos que pueden automatizar flujos de trabajo sin una supervisión exhaustiva. Gracias a esto, los agentes de IA asumir las tareas repetitivas y laboriosas para que los empleados puedan dedicar más tiempo a tareas de mayor valor. Al gestionar acciones rutinarias como la introducción de datos, la programación, el soporte de atención al cliente y otras actividades esenciales (pero que consumen mucho tiempo), estos agentes de IA aumentan el potencial de productividad de los empleados.
Los seres humanos solo pueden concentrarse en un número limitado de problemas a la vez, mientras que los agentes de IA no padecen tales limitaciones. Al poder gestionar varias tareas o interacciones de forma simultánea, los agentes de IA son capaces de procesar enormes cantidades de datos y actuar con base en ellas en muy poco tiempo. Con esta velocidad y capacidad multitarea a su servicio, las empresas pueden gestionar grandes volúmenes de trabajo sin poner en peligro la calidad, especialmente en las operaciones de servicio de atención al cliente.
En cuanto a la calidad, se ha demostrado que los agentes de IA ofrecen, de forma más constante, respuestas más precisas, completas y personalizadas que los sistemas automatizados tradicionales. Pueden integrar conocimientos de diversas fuentes, colaborar con otros agentes y aprender de sus interacciones para mejorar continuamente sus resultados.
Problemas como la falta de eficiencia de los procesos, las tareas manuales repetitivas, el error humano o los tiempos de respuesta lentos aumentan los gastos de las organizaciones. Los agentes de IA eliminan estas complicaciones de la ecuación: al automatizar las tareas y reducir la mano de obra manual necesaria, los agentes de IA reducen al mínimo los errores derivados de la intervención humana, acortan el tiempo de procesamiento y optimizan los flujos de trabajo. Esta reducción de las faltas de eficiencia ahorra tiempo y, al mismo tiempo, reduce los costes generales.
Los agentes de IA utilizan el aprendizaje automático y el análisis de datos para procesar datos en tiempo real, lo que permite a las organizaciones tomar decisiones basadas en información fiable con mayor rapidez. Pueden predecir tendencias, identificar patrones y crear soluciones respaldadas por datos beneficiosas para todos los departamentos.
Los agentes de IA proporcionan resultados coherentes y precisos, lo que elimina la variabilidad que conlleva la intervención humana. Independientemente de las tareas que se les asignen, garantizan que los procesos se lleven a cabo de una manera uniforme, con menos errores y haciendo gala de unos altos estándares. Esto es fundamental para las tareas en las que la coherencia es clave, como proporcionar soporte técnico o procesar transacciones.
A medida que las empresas crecen, también lo hacen sus necesidades operativas. Los agentes de IA aumentan la capacidad de adaptación, ya que pueden amoldarse al aumento de la cantidad de trabajo sin afectar al rendimiento ni incrementar el gasto. Los agentes de IA se pueden expandir o reducir fácilmente para adaptarse a la demanda, lo que permite a las empresas ajustar correctamente sus capacidades sin tener que alterar de forma proporcional el personal ni los recursos.
Los agentes de IA mejoran la experiencia del cliente con un servicio personalizado, rápido y fiable. Al estar disponibles las 24 horas del día y los 7 días de la semana, pueden interactuar con los clientes en cualquier momento y proporcionarles respuestas y asistencia al instante. Además, su capacidad para aprender de interacciones anteriores y utilizar esos datos para personalizar las respuestas y anticiparse a las necesidades de los clientes los hace especialmente adecuados para desarrollar relaciones positivas a largo plazo entre el comprador y el vendedor. Este compromiso continuo mejora la satisfacción del cliente, lo que, a su vez, fomenta la fidelidad.
Aunque los beneficios que ofrecen los agentes de IA son innegables, también pueden presentar ciertos desafíos. A continuación, trataremos algunos de los mayores obstáculos a los que pueden tener que enfrentarse las organizaciones al implementar agentes de IA:
Para funcionar de forma eficaz, los agentes de IA necesitan grandes volúmenes de datos, entre los que suele haber información confidencial de los clientes o información patentada de la empresa. Esto plantea importantes preocupaciones en materia de privacidad y seguridad de datos, ya que cualquier error al gestionar los datos podría dar lugar a un acceso no autorizado a los datos y poner en riesgo la identidad de los clientes. Además, el hecho de no cumplir las normativas de privacidad de datos, como el RGPD o la CCPA, puede provocar que la empresa tenga que hacer frente a graves sanciones legales y sufra daños irreparables en la reputación.
Las empresas deben implementar políticas sólidas de gobernanza de datos (como cifrado, anonimización y auditorías periódicas) para proteger los datos y garantizar el cumplimiento de las leyes de privacidad. Supervisar continuamente la actividad de los agentes de IA garantiza que cualquier comportamiento peligroso se detecte y se pueda abordar con celeridad.
Los agentes de IA, sobre todo los que utilizan modelos de aprendizaje automático, a veces pueden generar resultados sesgados o injustos como consecuencia de los fallos que contienen los datos de entrenamiento. Esto puede dar lugar a decisiones o recomendaciones que, sin querer, discriminan por factores como la raza, el género, el estatus socioeconómico u otras características protegidas.
Estos prejuicios pueden afectar a los usuarios y dañar la reputación de las empresas que utilizan los agentes de IA, por lo que es esencial abordar estos problemas durante el desarrollo y la implementación. Incorporar controles de equidad, auditorías periódicas y otras formas de supervisión humana al proceso de desarrollo de la IA puede ayudar a contrarrestar estos problemas. Asimismo, actualizar y diversificar regularmente los datos de entrenamiento reduce la probabilidad de que el agente genere resultados sesgados.
Desarrollar, entrenar e implementar agentes de IA es un proceso complejo y consume muchos recursos. Para desarrollar una IA se necesitan conocimientos especializados en varios campos muy técnicos. Además, los modelos de entrenamiento con datos específicos de la empresa pueden resultar caros desde el punto de vista de la computación, ya que requieren una cantidad ingente de recursos informáticos. De manera similar, expandir estos sistemas y garantizar que rindan óptimamente en diferentes situaciones puede entrañar sus propias dificultades.
Para abordar estos desafíos técnicos, las organizaciones pueden utilizar plataformas de IA prediseñadas o asociarse con proveedores experimentados que ofrecen soluciones de IA adaptadas a necesidades empresariales específicas. Estas plataformas de terceros pueden reducir significativamente el tiempo y los costes de desarrollo, al tiempo que aumentan la capacidad de adaptación. Además, invertir en una infraestructura con soporte en la nube puede ayudar a optimizar el proceso, ya que permite acceder a una potencia computacional flexible y a herramientas de entrenamiento e implementación de agentes de IA sin necesidad de poseer una amplia infraestructura interna.
Para implementar agentes de IA de forma eficaz se requiere una planificación cuidadosa, objetivos claros y una optimización continua. Para evitar las complicaciones mencionadas anteriormente y asegurarse de que la transición digital sea un éxito, se recomienda seguir los siguientes pasos:
El primer paso para implementar un agente de IA consiste en definir bien los objetivos; es decir, las organizaciones deben definir con claridad lo que quieren conseguir. El hecho de definir los objetivos desde el principio crea un marco de trabajo para evaluar el éxito y, al mismo tiempo, garantiza que todas las soluciones de IA se adapten a las necesidades empresariales. Los objetivos deben ser medibles, específicos y estar en sintonía con las prioridades estratégicas a largo plazo.
Los datos son la columna vertebral de los agentes de IA, y la calidad de los datos determina su rendimiento. Antes de implementar un sistema de IA, las organizaciones deben auditar las fuentes de datos existentes para garantizar que estén completas y sean relevantes y precisas. Como parte de esta acción, hay que eliminar las incoherencias, las redundancias y las faltas de precisión en los datos que puedan causar errores en los resultados. Además, el hecho de configurar unos marcos de trabajo eficientes para la gestión de los datos otorga a los agentes de IA la capacidad de acceder a la información y procesarla sin apenas fricciones. La estandarización de los datos en todas las plataformas y sistemas también garantiza una integración más fluida en los flujos de trabajo de IA.
No todos los agentes son adecuados para todos los casos de uso; la idoneidad de un agente de IA depende de la complejidad de las tareas que desempeñará. Por ejemplo, un agente reactivo sencillo puede ser suficiente para automatizar operaciones rutinarias como la programación, mientras que es probable que se necesiten agentes de aprendizaje más avanzados para el servicio de atención al cliente o para optimizar la cadena de suministro. Ten en cuenta factores como la autonomía de la toma de decisiones, la adaptabilidad y la capacidad de aprendizaje, y selecciona un agente de IA que tenga todo lo necesario para poder gestionar los desafíos específicos del entorno operativo.
Los agentes de IA no deben funcionar de forma aislada, ya que rinden mejor cuando están totalmente integrados con la infraestructura existente (incluidas las herramientas y las aplicaciones). Una integración adecuada permite a los agentes de IA acceder a datos en tiempo real para que puedan funcionar con eficacia y en coordinación con otros procesos empresariales. Colabora con los equipos de TI para garantizar que la integración sea segura y escalable.
Los agentes de IA no deben funcionar de forma aislada, ya que rinden mejor cuando están totalmente integrados con la infraestructura existente (incluidas las herramientas y las aplicaciones). Una integración adecuada permite a los agentes de IA acceder a datos en tiempo real para que puedan funcionar con eficacia y en coordinación con otros procesos empresariales. Colabora con los equipos de TI para garantizar que la integración sea segura y escalable.
Una vez implementados los agentes de IA, supervisarlos y optimizarlos de forma continua es muy beneficioso, ya que les permite adaptarse a los cambios en las necesidades y rendir a un alto nivel. Por medio de los indicadores clave de rendimiento (KPI), las organizaciones pueden evaluar la eficacia de sus sistemas de IA e identificar las áreas que puede ser necesario mejorar. Actualizar los agentes de IA de forma periódica en función de los comentarios recibidos y los datos de rendimiento obtenidos los ayuda a seguir siendo relevantes a medida que aprenden de su entorno y sus interacciones.
Los agentes de IA son excepcionales en cuestiones de automatización, pero no son infalibles. Hay situaciones, especialmente en casos complejos o delicados, en las que es necesaria la supervisión humana. Implementar protocolos claros para determinar cuándo es necesaria la intervención humana contribuye a mejorar la eficiencia operativa y la ética de los sistemas de IA sin poner en riesgo la calidad. Como ventaja adicional, esta colaboración entre la IA y las personas permite a la IA mejorar la toma de decisiones, en lugar de reemplazarla.
Da prioridad al cumplimiento de las normativas de protección de datos pertinentes. Lleva a cabo auditorías de seguridad con regularidad para evitar infracciones. Implementa medidas de seguridad completas, como un cifrado sólido, controles de acceso detallados y auditorías periódicas. Si los datos están protegidos, los agentes de IA pueden trabajar sin el riesgo de que se produzcan infracciones o problemas de cumplimiento. Además, se garantiza la seguridad e integridad de toda la información, tanto la de la organización como la de los clientes.
Los agentes de IA están transformando la manera de hacer realidad la productividad a escala en las empresas, y ServiceNow AI Platform de ServiceNow les proporciona los recursos que necesitan para maximizar su potencial. Con los agentes de IA de ServiceNow, las empresas pueden extender la productividad a las 24 horas del día y a cientos de casos de uso, como el departamento de TI, el servicio de atención al cliente, RR. HH., el departamento de adquisiciones e incluso las tareas de desarrollo de software. Los usuarios pueden crear fácilmente agentes de IA personalizados y habilidades adaptadas a sus necesidades específicas, lo que permite a los agentes aprender y adaptarse junto con otras herramientas empresariales esenciales de la organización. Asimismo, los agentes de IA de ServiceNow incluyen funciones integradas de gobernanza y análisis para asegurarse de que funcionen dentro de los parámetros empresariales establecidos y ayuden a alcanzar con eficacia los objetivos de la organización.
Las sólidas capacidades de integración de ServiceNow AI Platform permiten a las empresas sacar el máximo partido a los datos esenciales, los flujos de trabajo y los sistemas de que ya disponen. Además, al centrarse en la tecnología de texto a acción, los usuarios pueden iniciar flujos de trabajo en la plataforma con comandos de lenguaje natural y, de esta manera, automatizar tareas que van desde solicitudes sencillas hasta procesos empresariales complejos.
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