Descubre cómo los líderes empresariales pueden integrar la IA agéntica para mejorar la eficiencia, adaptarse rápidamente a cambios y afrontar desafíos complejos.
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La IA agéntica es una herramienta avanzada capaz de percibir su entorno, procesar tales percepciones y responder o actuar en dicho entorno de manera racional, es decir, logrando objetivos, tendiendo a maximizar un resultado esperado y adquiriendo conocimiento con su desempeño.
La IA agéntica lleva la eficiencia al siguiente nivel, ya que se basa en las plataformas de IA existentes con una toma de decisiones similar a la humana, aliviando a los empleados de las monótonas tareas rutinarias.
Si 2024 fue el año de la IA generativa, 2025 será el de la IA agéntica; Si no ha oído hablar de la IA agéntica, no es el único. Piense en la IA agéntica como la inteligencia artificial con esteroides, o la IA versión 3.0. Es posible que también haya oído recientemente el término agente asociado a la IA. Como tecnología superinteligente, la IA agéntica imita el pensamiento humano en sus análisis y procesos. La tecnología se basa en grandes modelos lingüísticos, modelos de lenguaje natural y software especializado para escribir y entrenar algoritmos de aprendizaje automático.
Diferencia entre IA agéntica, RPA e IA generativa
La IA agéntica, comúnmente denominada agentes, toma decisiones y actúa de forma autónoma hacia objetivos complejos con una supervisión humana mínima, combinando tecnologías como grandes modelos de lenguaje y aprendizaje automático. Por el contrario, la automatización robótica de procesos automatiza tareas repetitivas basadas en reglas mediante robots de software, requiriendo la intervención humana para las excepciones.
La IA generativa crea nuevos contenidos, como texto, imágenes o código, a partir de las instrucciones del usuario, aprovechando el aprendizaje profundo para identificar patrones en los datos. Mientras que la IA agenética es muy autónoma y se centra en la toma de decisiones, la RPA está orientada a las tareas y la IA generativa destaca en la generación de contenidos creativos basados en las aportaciones del usuario.
Los agentes de IA agéntica y los trabajadores digitales de RPA pueden trabajar juntos para mejorar la eficiencia y la toma de decisiones en los procesos empresariales. La IA agéntica puede gestionar tareas complejas de toma de decisiones y adaptarse a entornos dinámicos, mientras que los trabajadores digitales de RPA destacan en la automatización de tareas repetitivas basadas en reglas.
Por ejemplo, un agente de IA agéntica puede analizar datos para identificar patrones y tomar decisiones estratégicas, y luego delegar tareas específicas a los trabajadores digitales de RPA para que las ejecuten. Esta colaboración permite a las empresas aprovechar los puntos fuertes de ambas tecnologías, logrando una mayor automatización y operaciones más inteligentes y con mayor capacidad de respuesta.
Agentes de IA en acción
Una forma de concebir los agentes de inteligencia artificial es pensar en las bandas sonoras a los lados de una carretera. Los humanos proporcionan estos guarda carriles por los que el agente está autorizado a circular, reduciendo así los tipos de actividades en las que el agente está autorizado a participar. Cuando el agente choca con una baranda, retrocede e informa al usuario de que no puede continuar, avisando a un compañero humano de que necesita ayuda. A medida que el humano trabaja con el agente, esas barandas se amplían a medida que el agente aprende.
Los agentes llevan el compromiso con el cliente a un nivel completamente nuevo. Cuando se combinan con la IA agéntica, los robots pueden ayudar a tomar decisiones más allá de una matriz prescriptiva o un diagrama de flujo. Al ser proactivos, los agentes pueden «pensar», razonar y adaptarse a un entorno dinámico sin necesidad de instrucciones humanas. De hecho, los agentes mejoran sus propios procesos de pensamiento con cada iteración de resolución de problemas.
Lo que es aún más interesante es que la IA agéntica puede ayudar a los sistemas de IA a establecer objetivos para que puedan trabajar de forma inteligente y más independiente. A medida que aprenden y perfeccionan continuamente sus procesos, los agentes pueden adoptar los valores, la marca y la perspectiva de una organización.
La IA agéntica se está extendiendo por diferentes sectores, con una adopción temprana entre empresas de alto perfil como IBM, Apple, Siemens, FedEx, Duke Energy, UPS, Tesla, Goldman Sachs y PayPal. La tecnología ya se utiliza en aplicaciones de atención al cliente, diagnóstico médico y soluciones personalizadas de tratamiento sanitario, automatización de procesos en empresas, optimización de la cadena de suministro en la fabricación, comercio financiero y algorítmico, redes inteligentes y gestión de la energía, vehículos autoconducidos, modelización climática y protección del medio ambiente.
¿Qué significa la IA agéntica para los lideres empresariales?
La IA agéntica lleva la eficiencia al siguiente nivel, ya que se basa en las plataformas de IA existentes con una toma de decisiones similar a la humana, aliviando a los empleados de las monótonas tareas rutinarias, lo que les permite centrarse en un trabajo más importante.
A los directores financieros les alegrará saber que, al igual que otras formas de IA, la agentic es escalable y flexible. Por ejemplo, las organizaciones pueden integrarla en aplicaciones orientadas al cliente para ofrecer una experiencia altamente personalizada o un sofisticado servicio de asistencia. O pueden integrar la IA agéntica entre bastidores en las operaciones. En muchos casos, las empresas más sofisticadas integrarán la IA agéntica tanto en las aplicaciones orientadas al cliente como en las operaciones internas.
Como siempre están aprendiendo, mejorándose a sí mismos y basándose en «experiencias» pasadas, los agentes pueden manejar escenarios complejos, dinámicos y cambiantes. Por su propia naturaleza, pueden ayudar a resolver problemas cambiantes del mundo real.
¿Sustituirán los agentes a los humanos o provocarán el desplazamiento de la mano de obra?
Al igual que en versiones anteriores de la IA, no esperamos que los agentes de IA eliminen el toque humano. En algunos casos complejos, las decisiones de los agentes requerirán supervisión y revisión humanas. Lo que sí sabemos es que la IA agéntica libera tiempo de los empleados para que puedan hacer un trabajo más de alto nivel, estratégico y significativo. A medida que despliegan su estrategia de IA agéntica, los líderes empresariales también deberán tener en cuenta otras preocupaciones éticas más allá del desplazamiento de puestos de trabajo. Esto incluye el potencial de uso indebido, las consecuencias imprevistas, el sesgo de los datos y la transparencia y la gobernanza de los datos.
Como es lógico, al igual que otras tecnologías emergentes, la IA agéntica requiere una implantación meditada y estratégica. Esto significa comenzar con la identificación de procesos y determinar qué procesos o funciones específicos son adecuados para la IA agéntica.
Los líderes empresariales también deben determinar el valor y el impacto organizativos y encontrar formas de evaluar y medir para garantizar que la tecnología ofrece beneficios claros. Las empresas también deben tener en cuenta la composición del equipo y, si es necesario, recurrir a expertos externos para garantizar el éxito de la implantación. Más allá de la viabilidad técnica, hay otras consideraciones, como la seguridad de los datos.
Por el momento, los directores financieros y otros responsables empresariales tienen que asimilar el concepto de «agentes» y mantener la mente abierta a la forma en que esta potente tecnología puede servir mejor a las necesidades de su organización. Tanto si están preparados como si no, la nueva y emocionante fase de la IA agéntica está sobre nosotros.
