Durante años, las empresas buscaron hacer realidad la promesa de la automatización, es decir, sistemas autónomos que podrían gestionar tareas complicadas y eliminar errores humanos. Los primeros esfuerzos arrojaron resultados dispares. Los scripts basados en reglas y los bots tradicionales funcionaron bien para flujos de trabajo predecibles, pero tuvieron problemas con la complejidad y las variables inesperadas. Incluso cuando la inteligencia artificial (IA) se convirtió en una realidad, la mayoría de las herramientas de automatización se mantuvieron reactivas, lo que requirió de una orientación humana significativa para adaptarse a nuevas situaciones.
Eso está empezando a cambiar. Hoy en día, existen agentes autónomos que combinan IA de modelos de lenguaje grandes (LLM) con competencias de memoria y toma de decisiones para gestionar procesos de varios pasos de forma independiente. A diferencia de la automatización tradicional, estos sistemas no solo siguen las instrucciones, sino que se adaptan y mejoran con el tiempo, ya que interactúan con su entorno y otros sistemas para completar secuencias completas de acciones. Esto se logra con una interacción humana limitada o completamente por su cuenta.
La automatización no es nada nuevo, pero muchas herramientas de automatización tradicionales tienen dificultades con la imprevisibilidad, lo que requiere una supervisión humana casi constante para continuar siendo eficaces. Los agentes autónomos, que son tipos especializados de Agentes de IA, resuelven esto al incorporar la toma de decisiones basada en IA con la capacidad de aprender y cambiar a medida que avanza, lo que permite automatizar flujos de trabajo completos. Como tal, su impacto se extiende mucho más allá de la ejecución de tareas básicas.
De forma más específica, las organizaciones que implementan las soluciones de Agentes de IA adecuadas suelen ver las siguientes ventajas:
A diferencia de la automatización tradicional, que a menudo requiere una reprogramación exhaustiva para gestionar nuevos desafíos, los agentes autónomos pueden escalar diferentes casos de uso con tan solo unos ajustes. Y, a medida que cambian las necesidades empresariales, también se adaptan sin una guía humana detallada.
Al coordinar sus esfuerzos, varios agentes autónomos pueden resolver problemas complejos de manera más eficiente que un solo sistema. Este enfoque, inspirado en los comportamientos naturales de los animales sociales, como colonias de insectos o aves en masa, permite que los agentes distribuyan la cantidad de trabajo y mejoren la toma de decisiones a través de la inteligencia colectiva. Las empresas pueden utilizar este modelo para optimizar la logística, la seguridad de la red, la planificación operativa a gran escala y otros procesos que requieren muchos recursos.
Los agentes autónomos avanzaron de manera significativa en los últimos años. Pero, a pesar de sus competencias en crecimiento, todavía enfrentan ciertas limitaciones. Si no se comprueban, estas limitaciones pueden provocar ineficiencias, fallas y otros problemas. Las siguientes son algunas de las limitaciones que se suelen asociar con los agentes autónomos:
- Bucles de procesos recurrentes
Sin las medidas de seguridad adecuadas, los agentes autónomos pueden consolidar conclusiones erróneas al actuar repetidamente sobre sus propias salidas. Esto puede provocar errores que se agravan con el tiempo, lo que requiere una intervención directa para detenerlos y corregirlos. - Dependencias de varios agentes
Cuando varios agentes trabajan juntos, las fallas en un sistema pueden interrumpir toda la red. Si las dependencias no se gestionan con cuidado, un agente que funciona mal o un desglose en la comunicación entre varios agentes pueden tener consecuencias de gran alcance. - Demandas computacionales altas
La ejecución de agentes avanzados suelen exigir una potencia computacional significativa. Las empresas deben sopesar los beneficios de la automatización frente a los costos de infraestructura y energía, así como la posibilidad de un impacto ambiental negativo. - Falta de inteligencia emocional
Los agentes autónomos pueden procesar el lenguaje y responder a las entradas de los humanos. Sin embargo, solo son máquinas, y eso significa que carecen de conciencia emocional real. Esta limitación tiene el potencial de afectar su capacidad para gestionar interacciones interpersonales complejas, en particular en áreas como el servicio al cliente y la resolución de conflictos. - Capacidad restringida para innovar
Los agentes autónomos se destacan en el reconocimiento y la optimización de patrones, pero tienden a tener problemas con la innovación. No pueden generar ideas completamente innovadoras ni pensar más allá de los parámetros predefinidos, lo que limita su utilidad en algunas áreas que requieren una resolución creativa de problemas. - Enfoque especializado
La mayoría de los agentes autónomos están diseñados para funciones específicas y no pueden realizar una transición a tareas no relacionadas de manera fácil. Puede que su eficacia se limite a casos de uso bien definidos dentro de su dominio programado. - Comprensión limitada
Si bien los modelos de IA pueden analizar cantidades grandes de datos, pueden tener dificultades para realizar una comprensión profunda o un razonamiento más matizado. Las decisiones que requieren mucho contexto podrían beneficiarse del juicio humano para garantizar la precisión y la adecuación. - Dependencia en la calidad de los datos
Los agentes autónomos dependen de datos imparciales y de alta calidad para funcionar de forma correcta. Si los datos que procesan están incompletos, desactualizados o sesgados, sus decisiones y recomendaciones pueden ser erróneas. - Riesgos éticos y de seguridad
Sin una supervisión cuidadosa, los agentes autónomos pueden infringir las pautas éticas o introducir vulnerabilidades de seguridad sin querer. Las empresas deben implementar una gobernanza estricta para evitar estas u otras consecuencias no deseadas.
Los agentes autónomos varían en complejidad y funcionalidad, y algunas categorías se superponen en términos de los procesos que emplean. Elegir el tipo correcto depende del caso de uso, ya que cada categoría ofrece ventajas y limitaciones distintas. A continuación, se presentan algunos de los tipos más comunes de agentes autónomos y cómo funcionan:
- Agentes autónomos reactivos
Los agentes reactivos operan solo en función de las entradas inmediatas de su entorno. No almacenan experiencias pasadas ni aprenden de interacciones anteriores. Aunque su adaptabilidad es limitada, se destacan en respuestas en tiempo real para situaciones predecibles. - Agentes autónomos deliberativos
Estos agentes, también conocidos como agentes cognitivos o de razonamiento, analizan su entorno, evalúan diferentes planes de acción y seleccionan la mejor ruta disponible para lograr un objetivo. Utilizan modelos internos para simular los resultados antes de tomar decisiones. - Agentes autónomos híbridos
Los agentes híbridos combinan enfoques reactivos y deliberativos, lo que les permite responder a los cambios inmediatos y, al mismo tiempo, planificar objetivos a largo plazo. - Agentes autónomos basados en modelos
Estos agentes mantienen una representación interna de su entorno, lo que les brinda conocimientos sobre los estados futuros y les permite crear predicciones precisas para informar sus competencias de toma de decisiones. Se pueden programar con reglas o utilizar aprendizaje automático para que perfeccionen sus modelos por su cuenta. - Agentes autónomos basados en objetivos
En lugar de reaccionar solo a los estímulos, los agentes basados en objetivos evalúan las acciones en función de qué tan bien contribuyen a lograr objetivos específicos. Si las condiciones cambian, estos agentes pueden ajustar sus estrategias de forma dinámica. - Agentes autónomos basados en la utilidad Los agentes basados en la utilidad asignan un valor a cada acción potencial y priorizan aquellas que maximizan el resultado deseado. Esto los hace efectivos en situaciones que requieren la optimización de compensaciones, como la asignación de recursos o la planificación de rutas.
- Agentes de aprendizaje
Estos agentes mejoran su rendimiento con el tiempo al aprender de datos nuevos y experiencias pasadas. Se adaptan a los cambios en su entorno y perfeccionan su toma de decisiones sin necesidad de una reprogramación constante. - Agentes jerárquicos
Los agentes jerárquicos desglosan tareas complejas en subtareas más pequeñas y manejables, y las distribuyen en varios niveles de operación.
Si bien los agentes individuales pueden ser poderosos por sí solos, muchas organizaciones utilizan sistemas de agentes múltiples como una estrategia más amplia para coordinar varios agentes autónomos entre los objetivos compartidos. Este enfoque permite a los agentes comunicarse, dividir responsabilidades y entregar tareas, lo que lo hace muy adecuado para la resolución distribuida de problemas y las operaciones de gran escala.
Al cumplir la promesa de sistemas inteligentes cada vez más autónomos, los agentes autónomos están transformando procesos en casi todos los sectores. En muchos sentidos, la aplicación potencial de esta tecnología se limita solo a los datos que se les brinda a estos sistemas y los marcos de trabajo que guían la toma de decisiones. Sin embargo, los agentes autónomos demostraron una aptitud particular cuando se aplican a los siguientes casos de uso:
- TI
Los equipos de tecnología de la información (TI) utilizan agentes autónomos para monitorear los sistemas, gestionar los tickets de soporte y automatizar los pasos estándar para la solución de problemas. Estos agentes pueden detectar problemas con anticipación y adoptar medidas correctivas, lo que ayuda a los equipos a reducir el tiempo de inactividad y mejorar la calidad del servicio. - Desarrollo de aplicaciones
Los agentes autónomos respaldan el desarrollo de aplicaciones mediante la automatización de las pruebas de código, la gestión de los flujos de trabajo de implementación y la identificación de problemas de rendimiento en entornos de preparación. Esto reduce la sobrecarga manual y ayuda a los equipos a mantener una mayor velocidad sin sacrificar la confiabilidad. - Seguridad digital
Los equipos de seguridad de TI despliegan agentes autónomos para investigar alertas, detectar comportamientos inusuales y desencadenar medidas de contención cuando sea necesario. Estos agentes actúan de manera rápida en función de las reglas establecidas y los datos en tiempo real, lo que limita el impacto de las posibles infracciones. - Gestión de riesgos
En la gestión de riesgos, los agentes autónomos analizan datos transaccionales y operativos para descubrir anomalías e identificar posibles amenazas. Esto permite que los equipos pasen de la mitigación reactiva a la detección anticipada y tomen decisiones más fundamentadas. - Servicios financieros
Al analizar los datos financieros en tiempo real, los agentes autónomos pueden ayudar con la detección de fraude, el comercio algorítmico, la evaluación de riesgos y más. Los clientes financieros pueden beneficiarse de estos agentes a través del asesoramiento financiero basado en IA, y se sabe que las empresas emplean agentes autónomos para optimizar la gestión de la cartera. - Atención médica
Los agentes autónomos apoyan a los profesionales médicos mediante la gestión de flujos de trabajo administrativos y el monitoreo constante de la salud de los pacientes. Los agentes también pueden ayudar con el diagnóstico del paciente al brindar datos y conocimientos adicionales para identificar las condiciones más rápido y recomendar las mejores opciones de tratamiento. - Comercio minorista
Los minoristas utilizan agentes autónomos para optimizar el inventario mediante la predicción de la demanda. Estos sistemas también ajustan los precios de forma dinámica y brindan recomendaciones personalizadas a los clientes en función de los datos de compras anteriores. - Marketing
Los equipos de marketing aprovechan a los agentes autónomos para generar contenido de la campaña optimizado y gestionar la publicidad digital. Estos agentes analizan el rendimiento de la campaña y brindan recomendaciones diseñadas para promover una mayor participación. - Comunicación
Las empresas utilizan agentes autónomos para automatizar las respuestas a los correos electrónicos y mensajes de los clientes. Estos agentes también pueden traducir conversaciones en tiempo real, lo que elimina muchas de las barreras comunicativas que, de otro modo, podrían obstaculizar la colaboración internacional o intercultural. - Robótica
Los agentes autónomos impulsan robots industriales que se utilizan en la fabricación, la logística y la atención médica. Estos robots gestionan tareas como la automatización de almacenes y el ensamblaje de precisión, lo que mejora la productividad y elimina gran parte del factor humano en los entornos de alto riesgo. - Transporte
Los agentes autónomos hacen posible la conducción autónoma de vehículos. También desempeñan un rol central en la optimización del tráfico, la gestión de flotas, la navegación con drones y los sistemas de transporte público mediante el análisis de los datos entrantes y la toma de decisiones adaptativas. - Recursos humanos
Se puede dirigir a los agentes autónomos para gestionar tareas rutinarias de RR. HH., como aprobar solicitudes de días libres y registrar los expedientes de los empleados. También respaldan el proceso de incorporación mediante el aprovisionamiento de cuentas de usuario, la asignación de módulos de formación y la coordinación de la distribución de dispositivos para los empleados nuevos. - Servicio al cliente y soporte
Los agentes autónomos también pueden ser posicionados para interactuar de manera directa con los clientes, gestionar consultas, resolver problemas comunes y brindar soporte personalizado en varios canales. En términos de soporte de atención al cliente, son capaces de automatizar el enrutamiento de tickets, analizar la opinión de los clientes y ayudar a los agentes humanos mediante la localización rápida de información relevante. - Fabricación
En la fabricación, los agentes autónomos optimizan las programaciones de producción, predicen fallas en los equipos y mejoran el control de calidad. Trabajan junto con los operadores humanos para mejorar la eficiencia y mantener una calidad del producto coherente. - Seguridad y defensa
Los agentes autónomos son muy valiosos en la seguridad y defensa. Analizan las imágenes de vigilancia para detectar amenazas en tiempo real y monitorean en detalle las redes en busca de ciberataques o accesos no autorizados. Las autoridades policiales y las operaciones militares pueden utilizar estos agentes para apoyar sus esfuerzos de reconocimiento y evaluación de amenazas. - Legal
En entornos legales, los bufetes de abogados utilizan agentes autónomos para revisar los contratos en busca de inconsistencias y otros problemas. Incluso se sabe que estos sistemas ayudan con la investigación de casos.
No todos los agentes autónomos operan al mismo nivel. Como se mencionó anteriormente, los agentes más avanzados van más allá de la automatización simple, responden a la información nueva de manera activa, se adaptan al entorno y aprovechan los recursos externos para mejorar aún más su eficacia. A continuación, se presentan las características clave que distinguen a estas soluciones de alto nivel.
- Autonomía
La característica que mejor define a un agente autónomo es su capacidad para funcionar de forma independiente. Los agentes avanzados requieren poca o ninguna asistencia humana para completar procesos de varios pasos y ajustar su enfoque en función de las condiciones que encuentran. - Aprendizaje y adaptación
Los agentes sofisticados perfeccionan su toma de decisiones de forma automática mediante el análisis de interacciones pasadas, la incorporación de comentarios y el ajuste a entornos cambiantes. - Acceso a herramientas integradas
Para operar de manera eficaz, un agente autónomo debe ser capaz de interactuar con el ecosistema tecnológico más amplio dentro de una organización, incluidos los datos internos pertinentes, las automatizaciones y los sistemas existentes. Esto les permite ejecutar tareas especializadas, como gestionar flujos de trabajo u optimizar procesos de negocio. - Procesamiento de datos multimodales
El procesamiento de diversas entradas, como texto, audio, imágenes y video, amplía la capacidad de un agente para comprender e interactuar con su entorno. Los agentes capaces de analizar varios tipos de datos pueden ejecutar acciones más complejas. - Memoria y recuperación
El almacenamiento y la recuperación de información mejora la eficacia del agente. Los sistemas con memoria pueden aprender de acciones pasadas, rastrear el contexto a lo largo del tiempo y mejorar las interacciones en función de datos históricos, en lugar de volver comenzar con cada solicitud nueva. - Planificación y ejecución de tareas
Los agentes avanzados reaccionan a las entradas, pero también pueden elaborar estrategias. Al evaluar los recursos y los obstáculos potenciales, crean planes de acción estructurados que los guían hacia sus objetivos sin exceder sus parámetros predefinidos. - Adquisición dinámica de conocimientos
Para seguir siendo relevante, un agente autónomo debe ampliar su comprensión de manera continua. Algunos agentes pueden explorar fuentes de información externas y ajustar sus respuestas en función de los últimos datos disponibles. - Toma de decisiones conscientes del contexto
La eficacia de un agente depende de qué tan bien interprete y responda a los factores de la situación. Aquellos con un conocimiento contextual fuerte evalúan las condiciones antes de actuar, lo que mejora la precisión y reduce el riesgo de errores causados por una ejecución rígida basada en reglas.
La IA tiene aplicaciones muy amplias que abarcan varias tecnologías. Los agentes autónomos son únicos en cuanto a que pueden actuar de forma independiente y adaptarse a las condiciones cambiantes a medida que trabajan para lograr sus objetivos. Dicho esto, los agentes autónomos a veces se confunden o se agrupan con otros tipos de sistemas impulsados por la IA. Si bien estas tecnologías comparten muchos de los mismos principios subyacentes, sus roles, competencias y niveles de autonomía pueden diferir de manera significativa.
Recopilar y aplicar datos para ayudar con el proceso de toma de decisiones es algo que los humanos hacen de forma natural. Para replicar este proceso en términos digitales, los agentes autónomos confían en varias tecnologías avanzadas, como el procesamiento del lenguaje natural (PNL), el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo (DL), la automatización robótica de procesos (RPA) y las integraciones de API.
Estas y otras competencias funcionan juntas en un proceso que, por lo general, se ve como esto:
Seleccionar la tecnología adecuada y comprender los procesos involucrados es una parte importante para el despliegue de agentes autónomos, pero no es el único factor. Las organizaciones también deben garantizar que su infraestructura, fuerza de trabajo y cultura empresarial estén preparadas de la forma correcta. Considera los siguientes consejos para preparar las etapas para una transición exitosa:
- Definir objetivos de manera clara
Antes de implementar agentes autónomos, las organizaciones deben establecer objetivos específicos. Los objetivos definidos de manera clara ayudan la toma de decisiones guiadas y facilitan el establecimiento de métricas para medir el éxito. - Evaluar y preparar la arquitectura de datos
Los agentes autónomos son tan eficaces como los datos a los que tienen acceso. Las empresas deben evaluar su infraestructura de datos para garantizar una información clara, estructurada y accesible. Esto puede incluir la configuración de API bidireccionales que permitan a los agentes recuperar y ejecutar acciones basadas en datos empresariales. - Estar dispuesto a experimentar
Dado que la tecnología de agentes autónomos está evolucionando de forma rápida, las empresas deben monitorear los desarrollos y estar listas para probar las soluciones emergentes. Experimentar con implementaciones en etapas tempranas puede ayudar a identificar oportunidades en las que la automatización tenga el mayor impacto positivo. - Integrar donde sea posible
La integración en herramientas actuales, como plataformas CRM/CSM y sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), ayudará a eliminar el riesgo del aislamiento de datos y garantizará que los agentes autónomos puedan acceder a la información relevante y actuar sobre ella cuando la necesiten. - Priorizar al usuario final
La eficacia de los agentes autónomos depende de lo bien que interactúen con empleados y clientes. Las empresas deben diseñar experiencias intuitivas y realizar pruebas exhaustivas para identificar y resolver posibles puntos de fricción antes del despliegue. - Rastrear y optimizar
Una vez que los agentes se desplieguen, es fundamental monitorear el rendimiento de forma continua. Las empresas deben recopilar comentarios de los usuarios, rastrear métricas clave y perfeccionar los comportamientos de los agentes para que los sistemas se mejoren todo el tiempo. - Evaluar el impacto de la fuerza de trabajo
Los agentes autónomos cambiarán la dinámica de la fuerza de trabajo al automatizar algunas tareas y crear demanda de nuevas habilidades. Las empresas deben reevaluar las prioridades de contratación e invertir en programas de formación que preparen a los empleados para trabajar junto con estos y otros sistemas de IA. - Desarrollar la protección de datos en el sistema
Debido a que los agentes autónomos procesan información confidencial, las empresas deben implementar medidas sólidas de ciberseguridad y privacidad de datos. El cumplimiento de las regulaciones del sector y las políticas de gobernanza claras también ayudarán a proteger la información confidencial. - Establecer pautas éticas
La automatización impulsada por la IA plantea preocupaciones éticas y regulatorias. Las organizaciones deben asumir la responsabilidad de establecer protecciones internas para promover el uso responsable de la IA mientras se comprometen con los responsables de las políticas y los líderes del sector para ayudar a dar forma a las regulaciones futuras.
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