Integración de Agentes de IA: Clave para Aumentar la Productividad Empresarial

La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado más allá de ser una herramienta meramente operativa; se ha convertido en un aliado estratégico capaz de potenciar la toma de decisiones en todas las áreas de negocio. Las empresas que buscan reducir costos operativos o personalizar experiencias para sus clientes a gran escala encuentran en los agentes de IA una clave fundamental.

A medida que estos agentes son adoptados por diversas organizaciones, es crucial gestionar su implementación mediante una estrategia bien definida. Los primeros pasos incluyen la creación de una infraestructura de IA empresarial que optimice la inferencia rápida y rentable, así como el establecimiento de un flujo de datos que mantenga a los agentes constantemente alimentados con información contextual y oportuna.

El proceso de incorporar agentes de IA se convertirá en una función estratégica central para las empresas, donde los líderes deberán orquestar el talento digital dentro de sus organizaciones. A continuación, se presentan algunas pautas sobre cómo llevar a cabo esta incorporación.

1. Seleccionar el Agente de IA Adecuado para Cada Tarea

Al igual que los empleados humanos son contratados para roles específicos, los agentes de IA deben ser seleccionados y entrenados según la tarea que deben realizar. Actualmente, las empresas tienen acceso a una variedad de modelos de IA —que abarcan lenguaje, visión, habla y razonamiento— cada uno con fortalezas únicas.

Por ello, la selección adecuada del modelo es esencial para lograr resultados empresariales efectivos:

• Seleccionar un agente de razonamiento para resolver problemas complejos que requieren análisis detallados.
• Utilizar un copiloto para generación de código que ayude a los desarrolladores en la escritura y modificación del mismo.
• Implementar un agente de análisis de video para inspecciones o detección de defectos en productos.
• Incorporar un asistente de servicio al cliente, basado en una base de conocimiento específica, en lugar de un modelo genérico.

La elección del modelo impacta directamente en el rendimiento del agente, los costos operativos, la seguridad y la alineación con los objetivos empresariales. Un modelo adecuado permite al agente abordar eficazmente los desafíos comerciales y cumplir con requisitos normativos mientras protege datos sensibles. Por otro lado, seleccionar un modelo inadecuado puede resultar en un uso excesivo de recursos computacionales y predicciones erróneas que afectan negativamente la toma de decisiones del agente.

2. Capacitar a los Agentes de IA Conectándolos a Datos

La incorporación efectiva de agentes de IA requiere construir una sólida estrategia basada en datos. Estos agentes funcionan mejor cuando reciben un flujo constante y específico de datos relacionados con las tareas y el entorno empresarial donde operan.

El conocimiento institucional —la sabiduría acumulada dentro de una organización— es un activo crucial que puede perderse cuando los empleados se van o se jubilan. Los agentes de IA pueden desempeñar un papel fundamental en la captura y preservación de este conocimiento para su uso posterior por parte del personal actual.

• Conectar AI a fuentes de datos: Para operar eficientemente, los agentes deben interpretar diversos tipos de datos, desde bases estructuradas hasta formatos no estructurados como PDFs e imágenes. Esta conexión les permite generar respuestas contextuales más precisas y valiosas.
• AI como repositorio del conocimiento: Los agentes se benefician enormemente cuando existen sistemas capaces de capturar, procesar y reutilizar datos. Un data flywheel recoge continuamente información para mejorar iterativamente el sistema subyacente. Por ejemplo, integrar AI en operaciones de servicio al cliente permite aprender con cada interacción, capturando retroalimentación valiosa que luego se utiliza para refinar respuestas.

3. Incorporar Agentes de IA en las Líneas Empresariales

Una vez creada la infraestructura adecuada para soportar a los agentes y refinada la estrategia data-driven necesaria para alimentarlos con información contextual, el siguiente paso es desplegar sistemáticamente estos agentes a través de las unidades empresariales.
Según una encuesta reciente realizada por IDC entre 125 directores generales, las áreas prioritarias donde se busca integrar AI son procesos IT, operaciones comerciales y atención al cliente.

Dentro de cada área mencionada, los agentes ayudan a aumentar la productividad del personal existente automatizando procesos como el ticketing para ingenieros IT o facilitando el acceso a datos necesarios para atender mejor a los clientes.

Pueden incorporarse también en operaciones específicas; por ejemplo:

• Amdocs desarrolla agentes verticalizados, utilizando su plataforma amAIz para manejar complejas trayectorias del cliente abarcando ventas y atención al cliente.
• NVIDIA ha colaborado con diversas empresas como ServiceNow, así como integradores globales como Accenture, para desarrollar e implementar soluciones efectivas basadas en AI.

4. Establecer Límites y Gobernanza para Agentes AI

A semejanza del personal humano que necesita directrices claras, los modelos AI requieren límites bien definidos para garantizar resultados fiables y precisos dentro del marco ético correspondiente.

• Límites temáticos: Estos previenen que el AI se desvíe hacia áreas donde no está capacitado para ofrecer respuestas precisas. Por ejemplo, un asistente virtual debe centrarse exclusivamente en resolver consultas sin desviarse hacia temas irrelevantes.
• Límites sobre seguridad del contenido: Moderan interacciones humanas clasificando entradas como seguras o inseguras; esto asegura que el output sea confiable al filtrar lenguaje inapropiado.
• Límites contra jailbreaks: Dado que muchos agentes tienen acceso a información sensible, estos límites ayudan a detectar amenazas adversariales e intentos maliciosos dirigidos hacia ellos.

Paso Inicial: Incorporación Efectiva De Agentes De IA

No existe un agente ideal único; son personalizados y diseñados específicamente según necesidades particulares.
Los líderes empresariales pueden iniciar su proceso preguntándose:

• ¿Qué resultados buscamos obtener mediante AI?
• ¿Qué conocimientos y herramientas debe tener acceso el AI?
• ¿Quiénes serán sus colaboradores humanos?

A corto plazo, cada línea empresarial contará con agentes dedicados —entrenados según sus propios datos— alineados con sus objetivos específicos. Las organizaciones que inviertan en una incorporación reflexiva junto con estrategias seguras estarán mejor posicionadas para liderar esta nueva fase transformadora impulsada por la inteligencia artificial.