Un agente de IA es un programa inteligente capaz de interactuar de forma autónoma con el entorno para recopilar datos, tomar decisiones y realizar tareas. Los agentes de IA pueden determinar la mejor medida a fin de lograr los objetivos que se les asignan y pueden incorporar nuevos datos para mejorar el rendimiento con el tiempo.
Antes limitada a la automatización de tareas básicas, la inteligencia artificial se ha expandido para ocupar roles en la toma de decisiones y la planificación estratégica, con resultados notables. Como tal, las organizaciones aprovechan cada vez más la IA para optimizar las operaciones, predecir las tendencias del mercado, mejorar las experiencias de los clientes y automatizar tareas y procesos que hubieran estado fuera del marco de las posibilidades hace solo unos años. La capacidad de la IA para procesar grandes cantidades de datos y proporcionar conocimientos que impulsen decisiones empresariales más inteligentes y rápidas ha hecho que sea quizás el componente más esencial de la innovación digital en la actualidad.
Los agentes de IA están a la vanguardia de esta transformación digital. Los agentes de IA modernos hacen más que solo acciones básicas; interactúan con el entorno, recopilan información en tiempo real y se adaptan a los nuevos desafíos de manera inteligente. Los agentes de IA son capaces de tomar decisiones de forma autónoma, resolver problemas complejos y mejorar continuamente su rendimiento.
La tecnología central del agente de IA son los grandes modelos de lenguaje (LLM). Los LLM son una clase poderosa de sistemas de aprendizaje automático (ML) diseñada para procesar y generar lenguaje natural, y conforman el motor detrás de la capacidad de un agente de IA para comprender los objetivos, dividirlos en tareas y comunicar sus soluciones de manera eficaz. Sin embargo, los LLM por sí solos no son suficientes para que los agentes de IA ejecuten por completo tareas complejas de varios pasos. Aquí es donde entran en juego las “invocaciones de herramientas”. Los agentes de IA pueden ampliar sus competencias mediante el uso de herramientas externas, como API, bases de datos o incluso otros modelos de IA, para recopilar información en tiempo real, analizar datos y adaptar sus flujos de trabajo.
Los agentes de IA evolucionan continuamente a través de bucles de comentarios y refinamientos iterativos, aprenden de sus acciones y se ajustan en función de los resultados y la información humana según sea necesario. Esta adaptabilidad les permite mejorar la toma de decisiones y optimizar el rendimiento con el tiempo. Para eso, los agentes siguen una secuencia específica de etapas:
- Definición de objetivos y planificación de tareas
El proceso comienza cuando el usuario le proporciona al agente de IA una meta u objetivo específicos. Una vez que se establece el objetivo, el agente de IA inicia la planificación mediante la división del objetivo en tareas más pequeñas y procesables. En el caso de los objetivos más complejos, el agente de IA mapea toda una secuencia de tareas secundarias a fin de crear un plan completo para ayudar a dirigir sus acciones en etapas futuras. - Recopilación de datos y captación de conocimientos
Para llevar a cabo las tareas y subtareas identificadas en la etapa anterior, los agentes de IA precisan acceso a la información relevante. Recogen datos de diversas fuentes (Internet, bases de datos internas, herramientas externas, etc.). En los casos en que el agente de IA carece de conocimientos específicos, puede usar API o conectarse con otros sistemas para ayudar a cerrar las brechas. - Toma de decisiones y ejecución
Una vez equipado con los datos necesarios, el agente de IA emplea modelos de aprendizaje automático para tomar decisiones. Evalúa la información, determina una medida posible y comienza a ejecutar las tareas. - Monitoreo e integración de comentarios
A medida que el agente de IA avanza en sus tareas, monitorea continuamente los resultados de sus acciones y recopila comentarios tanto de su entorno como del usuario. Estos comentarios son esenciales para la autoevaluación y el gobierno, ya que le permiten al agente de IA ajustar el enfoque si es necesario. El agente de IA también puede crear nuevas tareas secundarias en función de los comentarios que recibe, lo que garantiza que se mantenga alineado 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 conocimiento. Esto le permite refinar las estrategias para futuras interacciones. Con el tiempo, este proceso hace posible que el agente de IA sea más preciso y eficiente.
Un sistema de memoria eficiente es fundamental para el rendimiento de los agentes de IA, ya que les permite almacenar, recuperar y actualizar información en tiempo real. La memoria les permite a los agentes de IA “recordar” interacciones, decisiones, soluciones y datos aprendidos en el pasado, lo que promueve la coherencia y la relevancia al realizar tareas. Sin una infraestructura de memoria integral, los agentes de IA pueden tener problemas con la coherencia, repetir errores pasados o simplemente desconocer las preferencias de usuario.
Hoy en día, muchos sistemas de IA dependen de una combinación de bases de datos en memoria, relacionales y vectoriales para manejar diferentes tipos de datos. Sin embargo, este enfoque fragmentado puede crear ineficiencias, especialmente en configuraciones más complejas y de varios agentes. Un sistema de memoria bien integrado ayuda a los agentes de IA a gestionar varios formatos de datos, incluidos documentos, códigos, tablas y conceptos más abstractos, lo que les proporciona los recursos que necesitan para responder de manera eficaz a una serie de tareas.
Para admitir a varios agentes de IA que trabajan en colaboración, los sistemas de memoria también deben permitir el acceso compartido a la información, manteniendo al mismo tiempo la identidad independiente de cada agente. Esto les permite a los agentes de IA coordinar problemas complejos y, al mismo tiempo, conservar sus propios comportamientos aprendidos únicos. En última instancia, un sistema de memoria bien diseñado mejora la capacidad de un agente de IA para realizar tareas y mejorarse.
Los agentes de IA son sistemas complejos compuestos de varios componentes; algunos son inherentes a todos los agentes de IA, mientras que otros son específicos de las tareas para las que solo algunos agentes están diseñados a cumplir.
Los componentes universales proporcionan las funciones nucleares que le permiten al agente recopilar datos, tomar decisiones y realizar tareas. Todos los agentes de IA incluyen los siguientes componentes, independientemente de dónde o cómo operen:
- Arquitectura del agente de IA
La arquitectura es la base del agente de IA. Esto puede ser una estructura física, como un robot con motores y sensores, o una plataforma basada en software que depende de API y bases de datos para ofrecer soporte esencial. La arquitectura alberga todas las herramientas y sistemas que el agente de IA necesita para funcionar de forma autónoma. - Función del agente de IA
La función del agente de IA determina cómo el agente procesa y transforma en acciones la información recopilada. Está diseñada para 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 en funcionamiento. Esto incluye todo, desde codificar la lógica detrás de la toma de decisiones del agente de IA hasta desplegarla en el entorno requerido. El programa del agente de IA alinea los objetivos del agente de IA con los requisitos técnicos necesarios para que funcione sin problemas.
Según las tareas que se asignen a los agentes de IA y del lugar en el que estén diseñados para funcionar, pueden ser necesarios componentes adicionales para habilitar competencias más especializadas. Estos componentes condicionales se encuentran solo en tipos específicos de agentes de IA:
- Sensores
Los sensores le permiten al agente de IA recopilar datos de su entorno. Para los agentes físicos, esto puede referirse a cámaras, micrófonos, radares, etc., mientras que, para los agentes basados en software, puede ser el uso de herramientas como rastreadores web o lectores de archivos. - Procesadores
El procesador es parte del “cerebro” del agente de IA, responsable de gestionar los datos de los sensores y convertirlos en conocimientos procesables. Los procesadores realizan los cálculos complejos necesarios para analizar la información y decidir la mejor medida. - Actuadores
Los actuadores físicos incluyen brazos robóticos o ruedas para el movimiento (lo que le da al agente de IA la capacidad de moverse dentro del mundo físico), mientras que los agentes de IA digitales pueden usar 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 cómo el agente de IA procesa los datos y decide las acciones. Coordinan sensores, procesadores y actuadores para garantizar que el agente de IA funcione según lo previsto. En sistemas de IA más avanzados, los sistemas de control permiten que el agente de IA se adapte y haga correcciones automáticas en función de los comentarios.
Como se indicó anteriormente, los agentes de IA pueden adoptar diferentes formas según la complejidad de sus objetivos y los entornos en los que operan. Desde el seguimiento de reglas básicas hasta el aprendizaje avanzado, las competencias de los agentes de IA van desde funciones simples y reactivas hasta procesos de toma de decisiones altamente autónomos. A continuación, se presentan las categorías primarias de agentes de IA que se usan comúnmente en diferentes industrias:
- Agentes de IA con reflejos simples
Estos agentes de IA operan en función de reglas predefinidas y responden a estímulos específicos. Son el tipo más básico de agente de IA que funciona sin memoria ni toma de decisiones más complejas. Los agentes de IA con reflejos simples son adecuados para tareas sencillas que no requieren contexto ni aprendizaje, como un sistema de rociadores inteligente que rocía agua cuando los niveles de humedad del suelo caen por debajo de un umbral establecido. - Agentes de IA con reflejos basados en modelos
Los agentes de IA con reflejos basados en modelos son más avanzados que sus homólogos con reflejos simples. Gestionan un modelo interno del entorno, lo que les permite tomar decisiones más informadas. Estos agentes de IA utilizan tanto los datos actuales como la memoria de interacciones pasadas para ajustar su comportamiento. Un ejemplo común es una aspiradora robótica que recuerda dónde ya ha limpiado y evita volver inmediatamente a las mismas áreas. - Agentes de IA basados en objetivos
Los agentes de IA basados en objetivos están diseñados para lograr objetivos específicos mediante la generación y la ejecución de planes de acción. Estos agentes de IA consideran varias acciones posibles y eligen la ruta más eficaz para alcanzar el objetivo. Un ejemplo de agente de IA basado en objetivos es un agente de IA en un hospital que monitorea los signos vitales del paciente y envía alertas si la condición de un paciente empeora. Crea una serie de acciones, como llamar a los médicos o ajustar los medicamentos, con el objetivo de estabilizar al paciente. - Agentes de IA para servicios públicos
Los agentes de IA para servicios públicos llevan la toma de decisiones un paso más allá mediante la evaluación de diferentes acciones posibles según una función de servicios públicos. Esta función mide el éxito potencial de cada acción en función de criterios como la eficiencia, el costo o la velocidad. Estos agentes de IA son ideales para tareas en las que se presentan múltiples resultados posibles, como la optimización de una ruta de entrega según la eficiencia del combustible y las condiciones del tráfico. - Agentes de IA con capacidad de aprendizaje
Los agentes de IA con capacidad de aprendizaje se adaptan con el tiempo, ya que aprenden de su entorno y de las experiencias. Pueden mejorar su rendimiento mediante el almacenamiento de acciones y comentarios pasados que utilizan para refinar decisiones futuras. Estos agentes de IA se usan comúnmente en sistemas que requieren personalización, como bots de soporte de atención al cliente impulsados por 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 nivel superior para dividir tareas complejas en tareas más pequeñas y manejables. Estas tareas más pequeñas se delegan a los agentes de nivel inferior, que operan de forma independiente, pero informan su progreso al agente de nivel superior. Esta estructura es útil para proyectos grandes de varios pasos en los que diferentes agentes manejan tareas secundarias especializadas. - Copilotos
Los copilotos están diseñados para ayudar a los seres humanos mediante recomendaciones o la realización de tareas en función de los comentarios del usuario. Aunque no son totalmente autónomos, los copilotos ofrecen soporte en tiempo real, lo que mejora la toma de decisiones humanas con sugerencias impulsadas por la IA. Los ejemplos incluyen sistemas o asistentes de escritura con IA que ayudan con las tareas de codificación y sugieren mejoras o correcciones. - Agentes de IA autónomos
Los agentes de IA autónomos son sistemas totalmente autosuficientes capaces de llevar a cabo tareas complejas sin intervención humana. A diferencia de los copilotos, estos agentes de IA pueden tomar decisiones, recopilar datos y ejecutar acciones de forma independiente. A menudo, se utilizan en entornos en los que se requiere una toma de decisiones continua y en tiempo real, como vehículos autónomos o sistemas de robótica avanzados.
Independientemente de los diversos tipos de agentes de IA, los beneficios que ofrecen siguen siendo bastante coherentes. Las siguientes son algunas de las ventajas más notables que las empresas pueden esperar al desplegar agentes de IA:
Si se elimina todo lo demás, los agentes de IA son básicamente sistemas autónomos capaces de automatizar flujos de trabajo sin la necesidad de una supervisión exhaustiva. Esto hace posible que los agentes de IA se hagan cargo de tareas repetitivas que consumen mucho tiempo, lo que libera a los empleados humanos para que dediquen más tiempo a trabajos de mayor valor. Gracias al manejo de acciones rutinarias como la entrada de datos, la programación, el soporte de atención al cliente u otras actividades esenciales (pero que requieren mucho tiempo), estos agentes de IA aumentan el potencial de productividad de los empleados.
Los seres humanos solo pueden concentrarse en una determinada cantidad de problemas en un momento dado; los agentes de IA no experimentan tales limitaciones. Los agentes de IA pueden manejar varias tareas o interacciones en simultáneo, y procesan y actúan sobre enormes cantidades de datos en muy poco tiempo. Esta velocidad y capacidad multitarea les permiten a las empresas gestionar grandes volúmenes de trabajo sin sacrificar la calidad, especialmente en las operaciones de servicio al cliente.
En cuanto a la calidad, se ha demostrado que los agentes de IA ofrecen respuestas más precisas, integrales y personalizadas de manera coherente que los sistemas automatizados tradicionales. Pueden integrar conocimientos de varias fuentes, colaborar con otros agentes y aprender de sus interacciones para mejorar continuamente los resultados producidos.
Ineficiencias de los procesos, tareas manuales repetitivas, errores humanos y tiempos de respuesta lentos: todos estos problemas conducen a un aumento de los gastos para las organizaciones. Los agentes de IA hacen que estas preocupaciones no sean un problema; mediante la automatización de tareas y reducción de la necesidad de trabajo manual, los agentes de IA minimizan los errores que pueden surgir a partir de la información humana, reducen el tiempo de procesamiento y optimizan los flujos de trabajo. Esta reducción de las ineficiencias ahorra tiempo y reduce los costos generales.
Los agentes de IA utilizan el aprendizaje automático y el análisis de datos para procesar datos en tiempo real, lo que les permite a las organizaciones tomar decisiones más rápidas basadas en conocimientos confiables. Pueden predecir tendencias, identificar patrones y crear soluciones respaldadas por datos para usar en todos los departamentos.
Los agentes de IA proporcionan resultados coherentes y precisos, lo que elimina la variabilidad que conlleva la participación humana. Independientemente de las tareas que se les asignen, garantizan que los procesos se lleven a cabo de manera uniforme, lo que reduce los errores y mantiene estándares altos. Esto es fundamental para tareas en las que la coherencia es clave, como proporcionar soporte técnico o procesar transacciones.
A medida que las empresas crecen, lo mismo sucede con las necesidades operativas. Los agentes de IA impulsan la escalabilidad, ya que se ajustan a mayores cantidades de trabajo sin sacrificar el rendimiento ni exigir mayor gasto. Los agentes de IA pueden escalar fácilmente y aumentar o disminuir sus capacidades para satisfacer la demanda, lo que les permite a las empresas ajustar el tamaño de sus competencias sin modificar de forma proporcional la dotación de personal o los recursos.
Los agentes de IA mejoran la experiencia del cliente y ofrecen un servicio personalizado, rápido y confiable. Están disponibles las 24 horas y pueden interactuar con los clientes en cualquier momento para proporcionar respuestas y soporte instantáneos. Su capacidad para aprender de las interacciones anteriores y utilizar esos datos con el objetivo de personalizar las respuestas y anticipar las necesidades del cliente los hace especialmente adecuados a fin de establecer relaciones positivas entre compradores y vendedores a largo plazo. Este compromiso continuo mejora la satisfacción y fomenta la fidelidad del cliente.
Si bien los agentes de IA proporcionan beneficios innegables, también pueden presentar ciertos desafíos. A continuación, se presentan algunos de los mayores obstáculos que las organizaciones pueden enfrentar al desplegar agentes de IA:
Los agentes de IA dependen de grandes volúmenes de datos para funcionar de manera eficaz y, a menudo, manejan información privilegiada de clientes o de empresas. Esto plantea una cuestión importante de privacidad y seguridad de los datos, ya que cualquier manipulación indebida de los datos podría provocar un acceso no autorizado a estos y comprometer las identidades de los clientes. Además, el incumplimiento de las normativas de privacidad de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) o la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA), puede poner a la empresa en riesgo de sanciones legales graves y daños irreparables a su reputación.
Las empresas deben implementar políticas sólidas de gobierno de datos, incluido el cifrado, la anonimización y las auditorías periódicas para proteger los datos y establecer el cumplimiento total de las leyes de privacidad. El monitoreo continuo de la actividad de los agentes de IA garantiza que cualquier comportamiento peligroso se detecte y aborde rápidamente.
A veces, los agentes de IA, especialmente aquellos que utilizan modelos de aprendizaje automático, pueden producir resultados sesgados o injustos debido a los defectos en sus datos de formación. Esto puede generar decisiones o recomendaciones que discriminan involuntariamente en función de factores como la raza, el género, el estado socioeconómico u otras características protegidas.
Estos sesgos pueden perjudicar a los usuarios y dañar la reputación de las empresas que dependen de los agentes de IA, lo que hace que sea esencial abordar estos problemas durante el desarrollo y la implementación. Incorporar controles de equidad, auditorías periódicas y otras formas de supervisión humana en el proceso de desarrollo de la IA puede ayudar a contrarrestar estos problemas. Del mismo modo, actualizar y diversificar periódicamente los datos de formación reduce las probabilidades de que el agente produzca resultados sesgados.
Desarrollar, formar y desplegar agentes de IA es un proceso complejo que requiere muchos recursos. El desarrollo de la IA requiere experiencia especializada en múltiples campos altamente técnicos. Además, los modelos de formación con datos específicos de la empresa pueden ser costosos desde el punto de vista computacional y requerir grandes cantidades de recursos informáticos. Del mismo modo, escalar estos sistemas y asegurarse de que funcionen bien en diferentes casos de uso puede presentar sus propios desafíos.
Para abordar estos desafíos técnicos, las organizaciones pueden aprovechar las plataformas de IA prediseñadas o asociarse con proveedores experimentados que ofrezcan soluciones de IA adaptadas a necesidades empresariales específicas. Estas plataformas de terceros pueden reducir significativamente el tiempo y los costos de desarrollo, además de ofrecer escalabilidad. Asimismo, invertir en infraestructura basada en la nube puede ayudar a optimizar el proceso, ya que ofrece potencia computacional y herramientas flexibles para formar y desplegar agentes de IA sin necesidad de una infraestructura interna extensa.
La implementación eficaz de los agentes de IA requiere una planificación cuidadosa, objetivos claros y optimización continua. Para evitar los desafíos mencionados anteriormente y ofrecer la mejor oportunidad posible de una transición digital exitosa, considera los siguientes pasos:
La base de la implementación de cualquier agente de IA comienza con objetivos bien definidos; las organizaciones deben especificar lo que pretenden lograr. Definir estos objetivos desde el principio crea un marco de trabajo para evaluar el éxito y, al mismo tiempo, garantiza que todas las soluciones de IA estén adaptadas a fin de satisfacer las necesidades empresariales. Los objetivos deben ser medibles, específicos y estar alineados con las prioridades estratégicas a largo plazo.
Los datos son la columna vertebral de los agentes de IA, y la calidad de los datos define su rendimiento. Antes de desplegar sistemas de IA, las organizaciones deben auditar las fuentes de datos existentes para garantizar su integridad, relevancia y precisión. Esto incluye purgar las discrepancias, las redundancias y las imprecisiones de los datos que puedan generar resultados defectuosos. Además, la configuración de marcos de trabajo de gestión de datos eficientes les otorga a los agentes de IA la capacidad de acceder y procesar la información con mínimas dificultades. 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 cada caso de uso; la idoneidad del agente de IA depende de la complejidad de las tareas que realizará. Por ejemplo, un agente con reflejos simples puede ser suficiente para automatizar operaciones rutinarias como la programación, mientras que es probable que se necesiten agentes con capacidad de aprendizaje más avanzados para el servicio al cliente o la optimización de la cadena de suministro. Considera factores como la autonomía en la toma de decisiones, la adaptabilidad y la competencia de aprendizaje, y selecciona un agente de IA equipado para manejar los desafíos específicos del entorno operativo.
Los agentes de IA no deben funcionar de forma aislada, ya que tienen un mejor rendimiento cuando están profundamente integrados con la infraestructura existente (incluidas las herramientas y las aplicaciones). Una integración adecuada garantiza que los agentes de IA tengan acceso a datos en tiempo real, lo que les permite operar de manera eficaz y en coordinación con otros procesos de negocio. 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 tienen un mejor rendimiento cuando están profundamente integrados con la infraestructura existente (incluidas las herramientas y las aplicaciones). Una integración adecuada garantiza que los agentes de IA tengan acceso a datos en tiempo real, lo que les permite operar de manera eficaz y en coordinación con otros procesos de negocio. Colabora con los equipos de TI para garantizar que la integración sea segura y escalable.
Una vez desplegados, los agentes de IA aprovechan el monitoreo y la optimización continuos para adaptarse a las necesidades cambiantes y mantener un rendimiento alto. Mediante el rastreo de los indicadores clave de rendimiento (KPI), las organizaciones pueden evaluar la eficacia de los sistemas de IA e identificar cualquier área que pueda necesitar mejoras. Las actualizaciones periódicas en función de los comentarios y los datos de rendimiento ayudarán a los agentes de IA a seguir siendo relevantes a medida que aprenden de su entorno e interacciones.
Los agentes de IA sobresalen en la automatización, pero no son infalibles. Existen situaciones, especialmente en casos complejos o delicados, en las que es necesaria la supervisión humana. La implementación de protocolos claros para cuando se requiere intervención humana ayuda a que los sistemas de IA operen de manera eficiente y ética sin comprometer la calidad. Como ventaja adicional, este enfoque de colaboración humana garantiza que la IA mejore la toma de decisiones, en lugar de reemplazarla.
Prioriza el cumplimiento de las normativas de protección de datos pertinentes. Realiza auditorías de seguridad periódicas para evitar incumplimientos. Implementa medidas de seguridad integrales, como un cifrado sólido, controles de acceso detallados y auditorías periódicas. Mediante la protección de los datos, los agentes de IA pueden funcionar sin riesgo de fallas o incumplimiento, lo que garantiza que tanto la información de la organización como la de los clientes permanezca segura e intacta.
Los agentes de IA están transformando la forma en que las empresas alcanzan la productividad a escala, y ServiceNow AI Platform de ServiceNow proporciona los recursos para maximizar su potencial. Con los agentes de IA de ServiceNow, las empresas pueden habilitar la productividad constante en cientos de casos de uso, incluidos TI, servicio al cliente, RR. HH., compras e incluso tareas de desarrollo de software. Los usuarios pueden crear fácilmente agentes de IA personalizados y habilidades adaptadas a sus necesidades específicas, lo que les permite a los agentes aprender y adaptarse junto con otras herramientas de negocios esenciales de una empresa. Los agentes de IA de ServiceNow también vienen con gobierno y análisis integrados, lo que garantiza que operen dentro de los parámetros empresariales establecidos y contribuyan de manera efectiva al logro de los objetivos de la organización.
Las sólidas competencias de integración de ServiceNow AI Platform les permiten a las empresas aprovechar los datos, flujos de trabajo y sistemas esenciales que ya se encuentran establecidos. Además, con un enfoque claro en la tecnología de texto en acción, los usuarios ahora pueden iniciar flujos de trabajo de la plataforma simplemente mediante comandos de lenguaje natural, que automatizan tareas desde solicitudes simples hasta procesos de negocio complejos.
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