¿Qué son los agentes de IA? (¿Y por qué todo el mundo habla de ellos?)

El ritmo vertiginoso de anuncios e innovación en IA tiene a todo el mundo preguntándose: “¿Qué será lo próximo?”. En Automation Anywhere, hemos sido testigos de un cambio tangible en el panorama empresarial a medida que las empresas están entusiasmadas para integrar la IA generativa en sus operaciones, en especial, en los dominios de finanzas y operaciones de servicio.

Simultáneamente, las organizaciones se mantienen alerta para estar preparadas para la próxima fase de avances en IA para la automatización empresarial. Por eso hoy quiero compartir con ustedes ideas desde la frontera, la vanguardia de la IA y la automatización. Quiero profundizar en los agentes de IA: qué son, su evolución y, lo más importante, su potencial innovador.

¿Qué son los agentes de IA?

En Imagine de este año, presentamos agentes de IA creados en nuestra plataforma de IA + Automatización. En pocas palabras, los agentes de IA combinan las capacidades cognitivas de la IA generativa con la acción y la automatización de los sistemas y datos empresariales. Están diseñados para avanzar un nivel más allá de la generación anterior de Automatización Inteligente que integra el aprendizaje automático (ML) mediante la ejecución de forma dinámica de tareas concretas para completar un objetivo definido.

Concretamente, esto significa que los agentes de IA pueden utilizar las capacidades cognitivas de los nuevos modelos de IA generativa para tomar decisiones, aprender de los datos, interactuar con los humanos a través de lenguaje natural y, en última instancia, actuar para alcanzar sus objetivos.

A medida que esta tecnología continúa evolucionando, los agentes de IA representan un medio para lograr una automatización realmente autónoma en la que un agente tendrá un alto grado de flexibilidad en la formulación de un plan y la ejecución de una gran variedad de tareas para completar un objetivo complejo. Sin embargo, en la actualidad, las mayores oportunidades para los agentes de IA se encuentran en tareas bien definidas que se orquestan como parte de un proceso empresarial integral más amplio. A menudo se los denomina procesos de agentes o procesos habilitados por agentes de IA.

Espere, ¿de qué estamos hablando? Descifremos la terminología

Las definiciones de los avances tecnológicos en evolución pueden ser un objetivo móvil, y las definiciones de las nuevas tecnologías y sus aplicaciones no dejan de tener sus limitaciones, sobre todo cuando la jerga de las nuevas tecnologías se introduce en todas partes.

Los agentes de IA adquieren mucho más sentido cuando los términos asociados a ellos, y que utilizamos para describirlos, tienen cierta claridad y contexto. A continuación, algunos términos que se deben conocer:

• Agente: En IA, un agente es una entidad que recibe datos, toma decisiones y realiza acciones (basadas en esas decisiones) para alcanzar objetivos específicos.
• De agentes: La frase “de agentes” se utiliza para describir automatizaciones, sistemas o asistentes impulsados por IA con distintos niveles de autonomía, razonamiento y adaptabilidad. La frase “de agentes” es útil porque es descriptiva en lugar de definitoria (de agentes o no agentes).
• Automatización de procesos de agentes: Es una combinación de orquestación de procesos a través de múltiples tecnologías con agentes de IA integrados en el proceso para subpasos o decisiones concretas de un proceso más amplio.
• Autónomo: En el contexto de los agentes de IA, autónomo se refiere a la capacidad de estos sistemas para funcionar sin rutas preprogramadas ni intervención humana directa. En la actualidad existen diversos grados de autonomía para los agentes de IA.
• Sistema de IA: Se refiere a las combinaciones de modelo de lenguaje extenso (LLM) o modelos de IA generativa con otros elementos programáticos y tecnologías, y puede abarcar todo lo que supere al modelo de IA por sí solo.
• Asistente de IA: Los asistentes suelen ser los sistemas de IA diseñados para la interacción individual con el usuario, lo que normalmente incluye el uso de agentes de IA. Actualmente, muchos de los nuevos asistentes se basan sobre todo en la interacción con el lenguaje natural, pero no sucede en todos los casos. En nuestros propios productos, Automation Co-Pilot es un asistente de automatización basado en IA que ayuda a los usuarios a realizar su trabajo.

¿Cómo funcionan los agentes de IA?

Los agentes de IA tienen componentes comunes, partiendo de un motor semántico, que suele ser un modelo de lenguaje extenso (LLM), por ejemplo, Claude 3.5 de Anthropic. Se llama “motor” por una razón: literalmente, es con lo que funciona un agente de IA. La base del modelo semántico/LLM le permite razonar, planificar y reflexionar. También supone un nivel de interacción conversacional con los usuarios cuando es necesario para obtener aclaraciones adicionales o la aprobación del trabajo.

El uso de datos y su acceso son otro elemento común de los agentes de IA, para que dispongan de un contexto relevante y actualizado que les permita alcanzar sus objetivos. A menudo, este acceso a los datos se materializa en una capacidad de generación aumentada por recuperación (RAG), en la que la búsqueda semántica puede utilizarse para localizar datos relevantes de una base de datos para introducirlos en el modelo en función del contexto. También pueden utilizarse otros enfoques para ayudar a complementar los conocimientos del modelo de IA, como consultas más específicas o la extracción de datos concretos de los sistemas según sea necesario.

Otra característica clave de los agentes es una arquitectura prescrita que aprovecha un LLM en aspectos como la planificación y la reflexión. Esto explica la naturaleza dinámica o autónoma de los agentes de IA, que les permite planificar, es decir, definir los pasos por seguir, y reflexionar, que consiste en evaluar su rendimiento para saber qué hacer a continuación.

Sin embargo, la acción es el núcleo de todo: así es como los agentes de IA pueden realizar sus tareas. A menudo denominado “uso de herramientas”, potenciar las acciones de los agentes les permite conectarse a sistemas, ejecutar automatizaciones, buscar información, etc. En este punto es donde el nivel de automatización en el que se basan los agentes es fundamental, ya que les permite disponer del conjunto de acciones más sólido posible para completar su objetivo.

A medida que avanzan en sus tareas, los agentes generan la información necesaria para hacer un seguimiento de sus progresos y ayudarles a mejorar con el tiempo. Con acceso a este contexto, pueden adaptar sus planes y garantizar que avanzan eficazmente hacia la consecución de su objetivo. Para los agentes, este acceso se materializa en forma de “memoria” o almacén de datos que contiene la información histórica y contextual relevante para una ejecución concreta, pero también para ejecuciones anteriores de las que pueden aprender.

El contexto: ¿De dónde surgieron los agentes de IA?

Al poner en funcionamiento la IA de forma literal, los agentes de IA representan un gran avance en la aplicación de la IA a la automatización empresarial y personal.

Los agentes de IA actuales son la culminación de décadas de progreso tanto en IA como en automatización, y sin duda no son un concepto nuevo para las personas que siguieron la tecnología. Las personas que han estado contemplando un futuro con inteligencia general artificial (IGA) han analizado muchos de los mismos conceptos de aspecto humano, como el razonamiento y la acción, que ahora se están demostrando en objetivos más limitados con agentes de IA.

Si retrocedemos hasta la década de 1980, la supercomputadora Deep Blue de IBM llegó a mostrar algunas de las primeras posibilidades de la IA aplicada a problemas del mundo real como empresario teatral del ajedrez. Desde sus inicios, la IA ha evolucionado significativamente, lo que le ha permitido abordar problemas cada vez más complejos y convertirse en un elemento cada vez más generalizado en forma de modelos de ML más específicos en toda la tecnología. Sin embargo, el mayor desbloqueo en la época actual de los agentes de IA fue la llegada del LLM, que demostró capacidades de razonamiento verdaderamente generalizadas e hizo posibles las arquitecturas de IA actuales.

Aunque la IA ha evolucionado con el paso de las décadas, también lo ha hecho la automatización y, en particular, la automatización de los procesos de negocio. Desde sus orígenes, cuando se centraba en técnicas programáticas como la automatización robótica de procesos (RPA), ha evolucionado hasta abarcar un conjunto de tecnologías capaces de orquestar procesos empresariales variados y complejos integrales. Esto requiere la incorporación de una gran variedad de tecnologías, desde API hasta automatización de la interfaz de usuario y ML/IA, y también la capacidad de interactuar con humanos y dejarse guiar por ellos cuando sea necesario. Teniendo en cuenta la función ya destacada y creciente de la IA en este nuevo ámbito de la automatización de los procesos de negocio, no resulta extraño que la IA generativa y los agentes de IA se estén incorporando con rapidez a este campo.

A partir de esta plataforma de partida, los agentes de IA están despegando. Mediante el empleo del poder de la nueva IA generativa, la automatización de procesos de agentes (APA) impulsa la automatización hacia una nueva era, e incorpora agentes de IA para completar tareas que antes eran imposibles.

El futuro: ¿Por qué todo el mundo habla de los agentes de IA?

Es difícil sobrevalorar el potencial transformador de los agentes de IA y la automatización de procesos de agentes para las organizaciones. En muchos puntos de referencia básicos, como la codificación o la respuesta a preguntas, los sistemas de agentes ya han demostrado que superan con facilidad a los modelos más recientes por sí solos.

Cuando se apliquen a los casos de uso del mundo real en los procesos empresariales, como la resolución de problemas de un producto o la toma de una decisión sobre una solicitud de servicio al cliente, su impacto será aún más apreciado. Asimismo, es importante reconocer que para hacer realidad todo este potencial es necesario contar con una sólida base de confianza, que incluya la seguridad, la privacidad, la exactitud de los datos, la supervisión humana y una sólida gobernanza de la IA.

En el entorno empresarial actual, que evoluciona con rapidez, los responsables de tecnología de las empresas no pueden permitirse ignorar el potencial que les ofrece la automatización de procesos de agentes para transformar los procesos y lograr los resultados más esenciales para su negocio. 

En un futuro cercano, los agentes de IA y los procesos de agentes serán la fuerza que impulse la mejora de la experiencia del cliente, el crecimiento, la eficiencia operativa y la satisfacción de los empleados en casi todos los sectores. Este es el futuro de la automatización empresarial, y no hay momento más emocionante para estar presente dentro del epicentro de la IA y la automatización en la nueva era de los agentes de IA.