Primeros pasos con los agentes de IA: Guía para principiantes

¿Quiere dejar de lado los rumores sobre los agentes de IA y crear el suyo? Comenzar a usar agentes de IA es más fácil de lo que parece, pero hay mucho que debe saber antes de incorporarlos a los procesos de su empresa.

En esta guía para principiantes, le daremos una visión general de lo que hay dentro de un agente de IA y cuál es la mejor forma de incorporarlos a los flujos de trabajo empresariales, para que pueda comenzar a usarlos con confianza.

Si aún se está familiarizando con los conceptos básicos de los agentes de IA, asegúrese de revisar el primer blog de esta serie, ¿Qué son los agentes de IA? (¿Y por qué todo el mundo habla de ellos?). En él se abordan los conceptos básicos que debe conocer antes de explorar en profundidad cómo los agentes de IA pueden transformar su empresa.

Los beneficios de los agentes de IA ahora están al alcance de las empresas

El concepto de agentes de IA se fue desarrollando tras muchos años de avances interconectados en la tecnología de IA. Pero el punto de inflexión que convirtió a los agentes de IA en una herramienta muy buscada para la automatización empresarial fue la rápida evolución de la IA generativa; más concretamente, la aparición de modelos de lenguaje extenso (LLM) altamente eficaces. Los agentes de IA son un patrón de diseño nuevo y poderoso en los que la IA puede ser utilizada para expandir las posibilidades de automatización en cualquier empresa.

Gracias a la IA generativa, los agentes de IA se están convirtiendo rápidamente en elementos imprescindibles para que empresas de todos los sectores alcancen sus objetivos de transformación y reinventen sus procesos. Con agentes de IA, las organizaciones pueden combinar los beneficios de la automatización con la inteligencia de la IA generativa para acelerar procesos críticos, reducir los errores humanos, impulsar la eficiencia operativa y aumentar la capacidad de los procesos según la demanda.

Los agentes de IA, por ejemplo, pueden mejorar las experiencias del cliente ofreciendo un soporte personalizado y experto en minutos. De hecho, ya hemos visto que los agentes de IA aceleran la resolución hasta en un 50 % en aplicaciones de servicio de atención al cliente.

¿Está listo para comenzar?

Primero, ¿qué quiere lograr?

Los agentes de IA deben ser construidos con objetivos específicos y son más potentes cuando se coordinan como parte de un proceso integral en el que intervienen otros agentes, pasos de automatización y la interacción humana. Considere algunos ejemplos de procesos empresariales que podrían transformarse al incorporar agentes de IA:

Operaciones de servicio

Acelere la eficacia del servicio: considere integrar agentes de IA en sus procesos de servicio para clasificar las tareas, ofrecer información sobre los productos, procesar las solicitudes de devolución, etc.

Ventas

Identifique oportunidades para vender más a los clientes existentes: un agente de IA podría integrarse en la experiencia del cliente para ofrecerle recomendaciones de productos personalizadas, lo que mejora las oportunidades de venta cruzada y de venta mejorada.

Agilice las respuestas de su centro de asistencia: al igual que con el servicio de atención al cliente, los flujos de soporte de su centro de asistencia pueden integrar agentes para resolver rápidamente las solicitudes de información de los clientes o incluso actualizar aplicaciones y accesos.

Finanzas y contabilidad

Ajuste las cuentas con mayor rapidez: cree agentes de IA para capturar, estandarizar y centralizar con precisión las transacciones entre departamentos en tiempo real.

Atención sanitaria

Reduzca el agotamiento de los médicos: alivie la carga administrativa de los médicos con agentes de IA para ayudarlos con los trabajos rutinarios y complejos, como los procesos de documentación.

Los agentes de IA permiten automatizar tareas cognitivas que normalmente son realizadas por humanos, como revisar un documento, buscar información y decidir qué pasos seguir, como emitir una alerta o actualizar un sistema.

Cómo usar agentes de IA hoy

Al combinar la IA con la acción, los agentes de IA ofrecen oportunidades muy interesantes cuando se integran con la automatización inteligente. El verdadero potencial de esta tecnología reside en los agentes de IA integrados y orquestados como parte de automatizaciones de procesos integrales. Los subpasos de las automatizaciones completas pueden ser delegados a agentes de IA para completar tareas específicas, como buscar información en una base de conocimientos o analizar información antes de actuar, como la devolución de un producto.

Una manera eficaz de aprovechar el potencial de los agentes de IA es asignarles objetivos claros y concretos, así como garantizar un control suficiente de su comportamiento y sus resultados para minimizar los riesgos dentro de un proceso empresarial. Por ejemplo, un agente de IA podría ofrecer soluciones a las consultas de bajo riesgo de un cliente, como una solicitud de información, mientras categoriza y transfiere las más complejas o sensibles para que sean respondidas o aprobadas por un humano.

El flujo de trabajo de los agentes de IA

Los agentes de IA siguen un flujo de trabajo estructurado que se puede desglosar en varias etapas clave. Exploremos cada paso:

1. Entrada

Los agentes de IA se inician con entradas procedentes de etapas anteriores de un proceso, eventos de sistemas u otras entradas de usuario, como indicaciones directas. Este paso inicial prepara el escenario para definir objetivos claros mediante la síntesis de los datos percibidos para establecer metas y comprender los objetivos.

2. Comprensión

Una vez que se capturan las entradas, los agentes de IA procesan la información. Usando técnicas como la generación mejorada por recuperación (RAG), el agente busca datos relevantes para ayudar en la toma de decisiones. Esto asegura que el agente esté bien informado y pueda responder en consecuencia.

3. Planificación de los próximos pasos

Con la información relevante en mano, el agente decide el mejor curso de acción. Puede proceder con una respuesta o planificar pasos adicionales dentro del flujo de trabajo.

4. Acción

La acción y la ejecución suelen ser los siguientes pasos, en los que el agente puede utilizar herramientas, como automatizaciones que aprovechan las acciones de la interfaz de programación de aplicaciones (API) o de la interfaz de usuario (UI). Para crear agentes capaces de resolver flujos de trabajo complejos, es necesario tener acceso a varias de estas herramientas que pueden interactuar con todo el entorno empresarial de una compañía.

5. Reflexión y validación

Antes de completar su trabajo, un agente a menudo tiene un paso de reflexión, que le permite evaluar si lo que ha hecho cumple con los objetivos definidos y, en caso negativo, si debe repetir el proceso o pedir a un humano una aclaración adicional.

Al capturar entradas, salidas y pasos intermedios de las ejecuciones de agentes, los agentes pueden mejorar con el tiempo ajustando sus estrategias y comportamientos para una mayor eficiencia, efectividad y rendimiento general.

Ejemplo: agente de IA en un Servicio de Asistencia al Cliente

Tomando un agente de IA en un Servicio de Asistencia al Cliente como ejemplo, ese flujo de trabajo podría verse algo así:

Recibe la consulta del cliente y la analiza para entender el tipo de solicitud y cualquier detalle relevante adicional, como el estado de ánimo del cliente.
Identifica conocimientos relacionados, datos de consulta y seguimiento de pedidos/inventario de productos en los sistemas de la empresa.
Elije el siguiente paso apropiado según el tipo de consulta y la información relacionada.
Responde al cliente con preguntas de seguimiento o información o, si es necesario, transfiere la consulta para que sea gestionada por un humano.
Revisa el contexto de la solicitud original frente a la respuesta y decide si es necesario realizar alguna tarea adicional para cumplir con éxito los objetivos.

Para obtener una visión completa de cómo los agentes de IA pueden optimizar las operaciones de servicio, explore nuestra Guía de agentes de IA para operaciones de servicio.

Entonces, ¿de qué están hechos los agentes de IA?

Para aprovechar el potencial de los agentes de IA dentro de las operaciones empresariales, echemos un vistazo más de cerca a los componentes clave que constituyen los agentes de IA e impulsan su funcionalidad:

Motor: modelo de IA generativa/LLM

En el núcleo de un agente de IA está su motor, que suele ser un modelo de lenguaje avanzado, como modelos de lenguaje extenso (LLM) o modelos de IA generativa. Estos motores capacitan a los agentes de IA para comprender contenidos no estructurados y generar textos similares a los de un ser humano, permitiéndoles procesar información compleja e interactuar usando un lenguaje natural. La elección de un modelo fundamental impactará en el costo, la precisión de las respuestas y el rendimiento general del agente de IA.

Instrucciones: habilidades de la IA

Las habilidades de IA aprovechan indicaciones optimizadas (plantillas) para completar una tarea particular en función de ciertas pautas específicamente definidas. Por ejemplo, se puede utilizar una indicación para determinar si una solicitud de entrada cumple ciertas pautas de la política para derivar el trabajo a ciertos grupos de expertos dentro de una organización.

Datos: entradas + contexto

Los agentes de IA operan con los datos que reciben y a los que tienen acceso, abarcan entradas de usuarios, fuentes de datos externas y la información contextual que da forma a las respuestas del modelo. Su capacidad de analizar y comprender todos los datos disponibles es lo que permite que los agentes de IA respondan con pertinencia y precisión. La RAG es una técnica muy utilizada con los agentes porque ofrece una potente capacidad de búsqueda que permite aumentar las entradas de los modelos para obtener los resultados más relevantes. Al mismo tiempo, la privacidad de los datos es un factor importante para tener en cuenta a la hora de determinar la información que reciben y a la que pueden acceder los agentes de IA. La anonimización y el enmascaramiento de datos son pasos de procesamiento importantes cuando los flujos de trabajo involucran información sensible.

Acciones: acceso a herramientas + API

El componente de acción de los agentes de IA abarca las herramientas, API y puntos de acceso que les permiten realizar tareas y ejecutar comandos. La amplitud de estas capacidades es un factor clave del potencial global de los agentes de IA porque, si no existe una amplia conectividad en toda la empresa, los agentes suelen limitarse a realizar simples tareas informativas. Sin embargo, cuando se utilizan agentes de IA en una empresa, deben configurarse dentro de un marco de seguridad fuerte para establecer controles de acceso, así como barreras de seguridad para mantener las acciones de los agentes dentro de los límites de las normativas de cumplimiento y los estándares de la empresa.

Colaboración y gobernanza humana

Para asegurar la calidad del resultado, así como la integridad y confiabilidad de los agentes de IA, es necesario incorporar mecanismos de intervención humana para asistencia, aprobaciones y supervisión. También son necesarias prácticas sólidas de gobernanza y visibilidad de las interacciones de los modelos de IA para supervisar un uso y un rendimiento responsables.

¿No es un científico de datos o un desarrollador profesional? No se preocupe.

La creación de agentes de IA personalizados es cada vez más rápida, fácil y accesible, sin necesidad de tener conocimientos de ciencia de datos o experiencia como desarrollador. En los inicios de los LLM y los agentes de IA, la única opción para construirlos era directamente en código, y muchos componentes requerían un nuevo desarrollo de red, como la llamada a funciones o la RAG. Los modelos también eran menos predecibles y poderosos, por lo que los agentes eran más frágiles e impredecibles en su comportamiento.

Sin embargo, hoy en día, nuevas herramientas sin código están transformando rápidamente el panorama. Estas herramientas acercan la creación de agentes a los empresarios con conectores de modelos predefinidos, RAG nativo, barreras de seguridad integradas y la posibilidad de interactuar fácilmente con el agente a través de elementos de interfaz de usuario listos para usar.

Como ya hemos señalado, los agentes de IA pueden ser aún más valiosos cuando trabajan en equipo en coordinación/secuencia para automatizar procesos empresariales de extremo a extremo. La coordinación de agentes de IA ya está disponible en los sistemas empresariales avanzados de IA y automatización, lo que prepara el terreno para la automatización mediante agentes de procesos complejos que son la base de los resultados más importantes que buscan las empresas, como la mejora de la experiencia del cliente.

Introducción

En Automation Anywhere, a medida que se acelera el ritmo de la innovación en IA, nos enfocamos en empoderar a las organizaciones para que aprovechen de manera segura y efectiva el potencial de los agentes de IA. Por eso, muchos de nuestros últimos avances implican poner a trabajar agentes de IA dentro de un contexto empresarial.

Tanto si es un experto en IA y automatización como si recién empieza, nuestro sistema empresarial de IA + automatización está diseñado para hacer la IA más accesible con herramientas prácticas para crear agentes de IA e integrarlos de forma segura en los procesos empresariales más importantes.

¿Listo para ver a los agentes de IA en acción? Comience a crear sus propias soluciones con nuestras guías prácticas o experiméntelas de primera mano en una demostración en vivo.