¿Qué son los agentes de IA?

Reactivos, que basan sus acciones solo en reglas predeterminadas y datos o señales actuales, los agentes de reflejos simples funcionan bien para tareas cognitivas más sencillas que requieren una respuesta inmediata sin un razonamiento extenso. Por ejemplo, para restablecer las contraseñas de los clientes cuando se detectan palabras clave específicas en una conversación. O bien, en el caso de hogares inteligentes, para ajustar la temperatura en función de los datos del termostato.

Utilizando un modelo interno basado en entradas de datos y percepciones, los agentes de reflejos basados en modelos toman decisiones fundamentadas que requieren un contexto fuera de los datos de la tarea inmediata, lo que los hace efectivos para tareas más complejas que implican predecir resultados. Por ejemplo, sugerir rutas de conducción mediante mapas y actualizaciones de la ubicación.

Los agentes basados en objetivos llevan las reglas a otro nivel y aplican el razonamiento para analizar diferentes caminos que les permitan lograr un resultado específico con el fin de elegir el enfoque más eficiente. Por ejemplo, estos agentes pueden ayudar a programar tareas que deben ajustarse a determinados plazos o parámetros.

Como su nombre lo indica, los agentes de aprendizaje evolucionan y mejoran de manera continua el rendimiento en función de las experiencias y los datos recopilados. Esta capacidad de adaptación es adecuada para tareas como motores de recomendación que reflejan con mayor fidelidad las preferencias de los usuarios a medida que aprenden de los comentarios y las interacciones.

Están diseñados para evaluar opciones con el fin de lograr una asignación óptima de recursos o un resultado general máximo en función de los valores o beneficios de las utilidades. Los agentes basados en utilidades toman decisiones que se alinean con las preferencias y objetivos de los usuarios. Por ejemplo, escalar los recursos informáticos en función de las necesidades de las aplicaciones para optimizar el rendimiento y los costos.

Al igual que los gerentes, los agentes jerárquicos deconstruyen tareas complejas en otras más pequeñas y las asignan a agentes subordinados que se encargan de tareas específicas. El agente de nivel superior recopila los resultados y coordina a los agentes para garantizar el logro colectivo de los objetivos.

Los sistemas con varios agentes están formados por numerosos agentes que interactúan con distintos niveles de autonomía y se coordinan, compiten y se comunican entre sí para lograr objetivos compartidos. Los MAS son ideales para resolver problemas complejos y aumentar la eficiencia en diversas aplicaciones.

Creación de agentes sin código

La creación de agentes de IA no debería requerir experiencia en la ciencia de datos. Busque soluciones que capaciten a los usuarios de negocios (y mejoren a los desarrolladores) con plantillas y una experiencia intuitiva de creación de agentes.

Elección y personalización del modelo LLM

La elección de un modelo LLM es un factor importante en el diseño de agentes de IA eficaces. Al basarse en el conocimiento empresarial, los agentes pueden adaptarse a la forma en que opera su empresa para obtener mejores resultados y con mayor rapidez. Las soluciones efectivas se conectarán con cualquier modelo de lenguaje extenso (LLM) y permitirán la personalización basada en datos empresariales.

Habilidades de la IA

Se pueden crear agentes de IA con habilidades específicas para ejecutar tareas comerciales. Las habilidades representan conjuntos de indicaciones de la IA generativa que están vinculadas entre sí. Busque plataformas que faciliten la automatización rápida de los agentes al crear paquetes de conjuntos de capacidades de IA generativa en habilidades de IA reutilizables, que otros puedan utilizar para desarrollar agentes con mayor rapidez.

Integración

Como su nombre lo indica, la automatización de agentes requiere la capacidad de integrar sin problemas la IA generativa en los flujos de trabajo de automatización. Integrar la IA generativa dentro de las automatizaciones es la clave para permitir que los agentes de IA ejecuten tareas cognitivas a escala. El marco de seguridad y cumplimiento proporcionado por las plataformas de automatización impulsadas por IA determinará la seguridad y el cumplimiento de la implementación de los agentes de IA. Identifique proveedores que ofrezcan flexibilidad en la integración a través de una arquitectura abierta junto con una sólida seguridad de la plataforma y funciones de gobernanza de automatización e IA.

Orquestación de varios agentes

Los agentes de IA deberían poder formar equipos en procesos empresariales con una misión fundamental e integrarse en su arquitectura empresarial. Para alinear y coordinar a los agentes de IA, asegúrese de que la solución elegida ofrezca herramientas confiables de orquestación de procesos y funciones de orquestación de varios agentes. Busque un conjunto completo de capacidades que incluya diseño del flujo de trabajo intuitivo, integraciones listas para usar y API, programación y automatización de tareas sólidas, y supervisión y análisis en tiempo real.

Gobernanza de la IA

Es necesaria la visibilidad completa de cada actividad y respuesta de la IA para hacer cumplir las políticas del uso responsable de IA y proteger los datos de la empresa. Las soluciones empresariales le permitirán establecer barreras de seguridad para el uso consistente y la validación humana, revisar el contenido dentro de las indicaciones y modelar respuestas para determinar su sensibilidad y relevancia, y supervisar y auditar el desempeño del agente y del modelo. Los registros y análisis de las indicaciones y las respuestas del modelo deberían proporcionar información sobre el rendimiento y la precisión del modelo.

Controles de privacidad de datos

Una solución de automatización de agentes empresariales podrá cumplir con las regulaciones específicas de la industria, el GDPR y los principios de privacidad de datos, que incluyen el cifrado de información confidencial, y proporcionar almacenamiento en la nube solo para lo esencial. Las capacidades esenciales que se deben buscar incluyen métodos de cifrado sólidos como AES-256 para los datos en reposo y SSL/TLS para comunicación, almacenamiento y administración seguros de credenciales con integraciones de plataformas de administración de acceso privilegiado y controles de acceso estrictos a través del control de acceso basado en roles (RBAC) y las medidas de autenticación como SAML, MFA y OAuth. Certificaciones confiables: SOC 1 Tipo 2, SOC 2 Tipo 2, ISO 27001, HITRUST e ISO 22301.

Seguridad integral

La solución de la automatización de agentes que elija debe proporcionar entornos sólidos, con múltiples inquilinos y nativos de la nube con el cifrado de datos y la adhesión al cumplimiento de la privacidad. El cumplimiento de los principales estándares de datos de la industria y las certificaciones de seguridad es esencial para garantizar la protección de los datos. Busque certificaciones de seguridad como ISO27001 y SOC 1 y 2 Tipo 2.

La creación de agentes de IA personalizados es cada vez más rápida y fácil. Además, se puede realizar sin experiencia en ciencia de datos. Hace poco, la creación de agentes de IA y automatizaciones de agentes requería que los desarrolladores de IA expertos conectaran las capacidades del LLM con códigos personalizados para crear un agente unificado. Las sutilezas y reticencias del diseño y la prueba de las indicaciones del LLM representaron una barrera importante para el desarrollo. En la actualidad, las nuevas herramientas sin código para crear agentes de IA están transformando el panorama con rapidez y llevan la creación de agentes a los usuarios empresariales con conectores de modelos prediseñados, brindándoles la capacidad de agregar con facilidad intervención humana y barreras de seguridad integradas.

La aplicación de agentes de IA para las empresas está avanzando hacia sistemas con varios agentes y de agente a agente. Aprovechar los sistemas de agentes vinculados representa una gran oportunidad para que las organizaciones logren una mayor eficiencia y colaboración mediante la implementación de la tecnología de IA. Estos sistemas se caracterizan por la comunicación y coordinación entre varios agentes de IA, lo que impulsa una toma de decisiones fluida para operaciones autónomas aceleradas con una asignación óptima de recursos. Al dividir objetivos complejos en componentes que aprovechan las capacidades específicas de los agentes de IA individuales, los sistemas con varios agentes pueden orquestar la automatización impulsada por la IA en todas las operaciones empresariales. Los nuevos avances en las interacciones entre agentes permiten la resolución colectiva de problemas entre agentes de IA interconectados, lo que les permite explorar ecosistemas empresariales complejos dentro y entre las organizaciones.

La IA de agentes y las tecnologías de IA compatibles ya demostraron su potencial transformador en todas las industrias. A medida que las empresas adoptan y aceleran el desarrollo y la implementación de los agentes de IA, los marcos de gobernanza, las consideraciones éticas y la naturaleza de la supervisión normativa son temas que evolucionan y tienen una relevancia de gran alcance para las empresas. Los esfuerzos de colaboración a nivel global buscan abordar las cuestiones de amplio alcance, como la honestidad verificable, la protección de datos, la transparencia, el acceso y el uso indebido, así como la necesidad de una gobernanza ágil y una supervisión estratégica de los sistemas con varios agentes. A medida que se definan estándares nuevos para la gobernanza y la IA responsable, darán forma a la próxima ola de avances de la IA y sus aplicaciones empresariales. La implementación de la automatización de agentes que se basa en marcos de gobernanza aceptados y pautas éticas generará confianza y permitirá el éxito a largo plazo.