¿Qué es la IA agenética?

IA agéntica frente a otros tipos de IA

Comprender las distinciones entre la IA agéntica y otros enfoques de inteligencia artificial es esencial para las empresas que evalúan estrategias de implementación de la IA. Mientras que los sistemas tradicionales de IA requieren una programación explícita para cada tarea y la IA generativa se centra en la creación de contenidos, la IA agéntica opera con un comportamiento autónomo de búsqueda de objetivos que puede adaptar estrategias y ejecutar procesos empresariales complejos de forma independiente.

La diferencia fundamental radica en la autonomía operativa y la persistencia de los objetivos. Los sistemas tradicionales de IA ejecutan tareas predefinidas con supervisión humana en cada paso, la IA generativa crea contenidos basándose en indicaciones, y la IA agéntica mantiene los objetivos a lo largo del tiempo mientras determina de forma independiente cómo alcanzarlos mediante el ajuste dinámico de la estrategia y la ejecución en varios pasos.

¿En qué se diferencia la IA agéntica de la automatización tradicional de la IA?

La automatización tradicional de la IA funciona mediante sistemas basados en reglas y flujos de trabajo predefinidos que ejecutan tareas específicas cuando se activan por condiciones predeterminadas. Estos sistemas requieren una amplia programación para cada escenario y no pueden adaptarse a situaciones inesperadas sin intervención humana o codificación adicional. Las implantaciones empresariales suelen implicar herramientas de automatización de procesos robóticos que siguen secuencias exactas de acciones en las aplicaciones empresariales.

La IA agéntica se diferencia fundamentalmente por mantener objetivos persistentes y adaptar su enfoque en función de la retroalimentación del entorno y de las condiciones cambiantes. En lugar de seguir guiones predeterminados, los sistemas de IA agéntica evalúan múltiples estrategias, aprenden de los resultados y modifican su comportamiento para alcanzar los objetivos especificados con mayor eficacia. Esta capacidad de adaptación autónoma permite a las empresas desplegar sistemas de IA capaces de manejar escenarios empresariales complejos e impredecibles sin necesidad de reprogramación constante ni supervisión humana.

¿Qué distingue a la IA agéntica de los sistemas de IA generativa?

Los sistemas de IA generativa, como los grandes modelos lingüísticos, se centran en la creación de contenidos y la generación de respuestas basadas en instrucciones de entrada, produciendo texto, imágenes u otros medios a partir de patrones aprendidos de los datos de entrenamiento. Estos sistemas destacan en la creación de contenidos, pero requieren que los usuarios humanos proporcionen el contexto, la dirección y la evaluación de los resultados de cada interacción. Las aplicaciones empresariales suelen implicar la generación de contenidos, la redacción de documentos y tareas de apoyo creativo.

La IA agéntica incorpora capacidades generativas a la vez que añade un comportamiento orientado a objetivos y capacidades de ejecución autónoma.

Mientras que la IA generativa responde a indicaciones inmediatas, la IA agéntica mantiene los objetivos a lo largo de múltiples interacciones y puede planificar y ejecutar de forma independiente procesos de varios pasos para alcanzar metas específicas. Esta distinción permite a las empresas desplegar la IA agéntica para procesos empresariales complejos que requieren un enfoque sostenido y la ejecución de estrategias adaptables en lugar de simples tareas de generación de contenidos.

¿Cómo se compara la IA agéntica con los sistemas de aprendizaje automático?

Los sistemas de aprendizaje automático analizan los datos para identificar patrones, hacer predicciones o clasificar la información basándose en conjuntos de datos de entrenamiento, pero normalmente requieren operadores humanos para interpretar los resultados y decidir las acciones adecuadas. Estos sistemas destacan en el análisis de datos y el reconocimiento de patrones, pero dependen del juicio humano para traducir las percepciones en decisiones y acciones empresariales.

La IA agéntica se basa en los fundamentos del aprendizaje automático al tiempo que añade capacidades autónomas de toma de decisiones y ejecución de acciones. En lugar de limitarse a proporcionar predicciones o clasificaciones, los sistemas de IA agéntica pueden interpretar los resultados analíticos, evaluar las acciones potenciales y ejecutar estrategias para alcanzar los objetivos empresariales.

Esta integración permite a las empresas implantar procesos automatizados de extremo a extremo que combinan el análisis de datos con la ejecución estratégica sin necesidad de intervención humana en cada punto de decisión.

Comparación de tecnologías de IA

Comparación rápida:

Cuándo utilizar la IA agéntica: Elija la IA agéntica cuando los procesos empresariales requieran un funcionamiento autónomo sostenido a través de múltiples sistemas sin supervisión humana continua, especialmente para secuencias de toma de decisiones complejas que deban adaptarse a condiciones cambiantes.

Cuándo utilizar alternativas:
IA tradicional: Tareas estandarizadas y repetitivas
IA generativa: Creación de contenidos
Aprendizaje automático: Análisis de datos y predicciones

¿Cuándo deben elegir las empresas la IA agéntica frente a otros enfoques?

Las empresas deben considerar la IA agéntica cuando los procesos empresariales requieran un funcionamiento autónomo sostenido a través de múltiples sistemas y puntos de decisión sin una supervisión humana continua. La automatización tradicional de la IA funciona bien para tareas estandarizadas y repetitivas con entradas y salidas predecibles, mientras que la IA agéntica destaca en entornos dinámicos en los que las estrategias deben adaptarse en función de las condiciones cambiantes y la evolución de los objetivos.

La IA agéntica resulta especialmente valiosa cuando los procesos empresariales implican secuencias de toma de decisiones complejas que requieren la coordinación de varios sistemas, departamentos o periodos de tiempo. A diferencia de la IA generativa, que se centra en tareas discretas, o del aprendizaje automático, que suele aplicarse a conocimientos analíticos específicos, la IA agéntica puede gestionar flujos de trabajo empresariales completos, desde su inicio hasta su finalización, al tiempo que adapta las estrategias en función de los resultados intermedios y los cambios del entorno. Esta capacidad hace que la IA agéntica sea la más adecuada para las aplicaciones empresariales que requieren una gestión autónoma de los procesos, la ejecución estratégica y la resolución adaptativa de problemas en entornos operativos complejos.

¿Cuáles son las características clave de la IA agéntica?

• Orientado a objetivos: Los sistemas de IA agenética se diseñan con objetivos específicos. Estos objetivos pueden ir desde tareas sencillas, como programar reuniones o clasificar correos electrónicos, hasta objetivos más complejos, como optimizar las cadenas de suministro o gestionar carteras financieras. El agente de IA supervisa continuamente su entorno y emprende acciones para alcanzar los objetivos que se le han asignado.
• Toma de decisiones autónoma: La IA agéntica puede tomar decisiones sin intervención humana. Esta autonomía se basa en su comprensión del entorno, sus objetivos asignados y sus experiencias aprendidas. El agente de IA puede analizar datos, evaluar riesgos y elegir el mejor curso de acción para alcanzar sus objetivos.
• Aprendizaje adaptativo: Los sistemas de IA agéntica pueden aprender de sus interacciones y mejorar su rendimiento con el tiempo. A medida que se enfrentan a nuevas situaciones y reciben retroalimentación, perfeccionan sus procesos de toma de decisiones y se vuelven más hábiles para alcanzar sus objetivos. Esta capacidad de aprendizaje y adaptación es fundamental para operar en entornos dinámicos e impredecibles. El aprendizaje puede implicar la retroalimentación humana ("human-in-the-loop") procedente de usuarios individuales o gestores que observan el comportamiento a lo largo del tiempo, o la retroalimentación automatizada para tratar las excepciones identificadas.

Cómo OpenText permite el éxito de la IA agéntica empresarial

OpenText lleva más de 35 años creando plataformas digitales para los trabajadores del conocimiento, y hoy somos pioneros en la siguiente evolución: crear trabajadores del conocimiento digitales a través de la IA agéntica.

Nuestro enfoque transforma la forma en que las empresas aprovechan la inteligencia artificial abordando los retos fundamentales que limitan el éxito de la IA: integración de datos, seguridad y escalabilidad.

Mientras que muchas empresas luchan por implementar la IA de forma eficaz debido a la fragmentación de los datos y a las preocupaciones por la seguridad, OpenText proporciona la base esencial que hace que la IA agéntica sea realmente potente para los entornos empresariales:

Base unificada de la nube de datos

La IA agéntica requiere acceso a información completa, precisa y en tiempo real para tomar decisiones autónomas. El enfoque de nube de datos de OpenText elimina los silos de datos que plagan las iniciativas empresariales de IA mediante:

• Centralizar la información de sistemas empresariales dispares en una única fuente de verdad.
• Garantizar la calidad de los datos, la gobernanza y el cumplimiento en todas las aplicaciones de IA.
• Proporcionar a los sistemas de IA agéntica información dinámica y en directo para la toma de decisiones en tiempo real y la optimización del flujo de trabajo.

Seguridad de nivel empresarial para la confianza en la IA

La preocupación por la seguridad sigue siendo el principal obstáculo para la adopción de la IA, ya que el 44% de los responsables de TI citan la seguridad y el riesgo de cumplimiento como su principal reto para la gestión de la información. OpenText aborda esta cuestión a través de:

• Detección de amenazas mejorada con IA: OpenText™ Cybersecurity Aviator™ aprende automáticamente y despliega nuevos modelos de detección de amenazas en cuestión de horas.
• Implementación segura de la IA: Controles de acceso sólidos, clasificación de datos y gestión del cumplimiento que le permiten implantar la IA agéntica con confianza.
• Protección de la seguridad mediante IA: Defiéndase contra los ataques impulsados por la IA al tiempo que habilita las capacidades de seguridad impulsadas por la IA.

¿Qué son las soluciones de IA agéntica de OpenText?

OpenText ofrece IA agéntica a través de soluciones especializadas que se integran a la perfección con la infraestructura empresarial existente:

Cybersecurity Aviator mejora su detección y respuesta ante amenazas mediante:

• Aprendizaje autónomo y despliegue de nuevos modelos de detección de amenazas en cuestión de horas.
• Análisis en tiempo real del comportamiento de la red para identificar actividades anómalas.
• Respuesta automatizada a las amenazas y vulnerabilidades de seguridad emergentes.

OpenText™ Content Aviator™ transforma la forma en que los empleados interactúan con la información empresarial mediante:

• Búsqueda conversacional y descubrimiento de contenidos en los repositorios de la empresa.
• Resumen y traducción automatizados de documentos complejos.
• Clasificación inteligente de contenidos y automatización del flujo de trabajo.

OpenText™ DevOps Aviator™ optimiza sus ciclos de vida de entrega de software mediante:

• Predecir los plazos de entrega del software e identificar los riesgos con la inteligencia de flujo incorporada.
• Generación y automatización de pruebas a partir de scripts, vídeos y elementos del backlog.
• Recomendar y ejecutar estrategias de fijación para mantener la entrega en el buen camino.
• La IA agéntica aporta inteligencia autónoma y orientada a objetivos para transformar el proceso de entrega de software

OpenText™ Experience Aviator™ despliega agentes de IA agéntica que:

• Genere automáticamente contenidos contextuales y relevantes para las comunicaciones con los clientes, los medios enriquecidos y las imágenes.
• Analice los datos de los clientes para resolver de forma autónoma los problemas de las cuentas.
• Ajuste los planes de suscripción y la facturación en función de las preferencias y el historial de los usuarios.
• Reduzca la dependencia de los agentes humanos al tiempo que mejora los tiempos de respuesta.

OpenText™ Service Management Aviator™ utiliza asistentes de IA para transformar la prestación de servicios de TI mediante:

• Flujos de trabajo enriquecidos con IA que despliegan agentes de IA capaces de interactuar entre sí.
• Resumen autónomo de casos y sugerencias de soluciones para los agentes del servicio de atención al cliente.
• Capacidades de autoservicio que permiten a los usuarios resolver solicitudes comunes de TI y no relacionadas con TI.
• Recuperación inteligente de conocimientos a partir de repositorios empresariales, sistemas de RR.HH. y plataformas de asistencia de terceros.
• LLM privado con generación aumentada de recuperación (RAG) que mantiene la seguridad de los datos y reduce las alucinaciones.

OpenText™ Business Network Aviator™ simplifica la integración B2B y de la cadena de suministro con un asesor de autoservicio de IA al proporcionar:

• Respuestas instantáneas y precisas en un lenguaje sencillo para utilizar de forma más eficaz OpenText™ Trading Grid™ como parte de las operaciones de su cadena de suministro.
• Conocimientos más profundos de la cadena de suministro vinculados a sus datos empresariales mediante la búsqueda y el intercambio de respuestas contextuales basadas en sus consultas B2B y EDI.
• Carga útil EDI simplificada y análisis de transacciones compartidos en un lenguaje preparado para la empresa que funciona para todos los miembros de su organización, independientemente de sus conocimientos técnicos.
• Tiempos de resolución más rápidos al ofrecer una orientación clara y práctica sobre códigos de error complejos y la posibilidad de crear un ticket de asistencia mientras se está en la aplicación.
• Operaciones eficientes de IoT a través de la identidad unificada de activos, detección de anomalías en bucle cerrado, utilizando IA generativa y grandes modelos de lenguaje (LLM) que proporcionan la base de datos de confianza que requiere la IA agéntica.

¿Cómo pueden empezar las empresas con la IA agéntica de OpenText?

La visión de OpenText va más allá de las herramientas individuales de IA para crear equipos digitales integrales que amplifiquen la capacidad humana. Nuestras soluciones Aviator AI:

Aumente la productividad mediante la automatización inteligente

Según Foundry Research, la mejora de la productividad es el beneficio más buscado de la IA, y el 78% de los usuarios maduros de IA atribuyen firmemente el aumento de la productividad a las modernas tecnologías de IA. La IA agéntica de OpenText proporciona este aumento de la productividad mediante:

• Automatizar los flujos de trabajo repetitivos para liberar a los empleados para el pensamiento estratégico y la innovación.
• Garantizar que los agentes de construcción tengan el acceso adecuado a los datos y a los motores de IA para controlar los costes de forma segura.
• Maneje los procesos empresariales de varios pasos sin intervención humana mientras aprende y mejora con el tiempo.

Capacite a su plantilla

Una mayor productividad a través de la IA agéntica significa algo más que la realización más rápida de tareas: transforma la forma de trabajar de sus empleados, permitiéndoles:

• Redirija la atención hacia actividades de alto valor: Libere a sus equipos de las tareas rutinarias para que se dediquen a la resolución creativa de problemas, la planificación estratégica y la innovación.
• Aumentar la satisfacción laboral: Los empleados declaran tener una moral más alta cuando la IA se encarga del trabajo mundano, lo que les permite centrarse en contribuciones significativas.
• Fomentar la colaboración: Con el tiempo que antes se dedicaba a tareas repetitivas, los equipos pueden establecer relaciones más sólidas con los clientes y perseguir el desarrollo profesional.

Integrar todos los sistemas de la empresa

Según una investigación reciente, el 52% de las organizaciones dan prioridad a las capacidades de integración a la hora de seleccionar socios de IA. OpenText cumple:

• Conexiones sin fisuras entre los agentes de IA y las aplicaciones empresariales existentes.
• Arquitectura basada en API que admite integraciones personalizadas.
• Automatización de flujos de trabajo que abarcan múltiples sistemas empresariales.

Proporcionar un impacto empresarial mensurable

Las organizaciones con implementaciones maduras de IA que utilizan soluciones OpenText informan:

• Mejora de la eficacia operativa mediante la automatización de las tareas rutinarias.
• Mayor rapidez y precisión en la toma de decisiones.
• Aumento significativo de la productividad en todas las funciones de los trabajadores del conocimiento.

Primeros pasos con la IA agéntica de OpenText

Nuestro enfoque de la aplicación de la IA agéntica se centra en construir una base sólida antes de desplegar sistemas autónomos:

1. Evaluación de la información: Evalúe y optimice su panorama de datos para la preparación para la IA.
2. Posicionamiento de seguridad: Implantar marcos de seguridad y gobernanza preparados para la IA.
3. Implementación piloto: Desplegar la IA agéntica en casos de uso específicos con resultados medibles.
4. Amplíe y optimice: Amplíe las implantaciones con éxito en toda la empresa.

El futuro no tiene límites

En OpenText, creemos que la tecnología siempre debe elevar el potencial humano. Nuestras soluciones de IA agéntica no sustituyen a su plantilla, sino que crean compañeros de equipo digitales que se encargan de las tareas rutinarias, sacan a la luz conocimientos críticos y permiten a sus equipos centrarse en la creatividad, la estrategia y la innovación.

Cuando su información está unificada, segura y accesible a través de la plataforma de OpenText, la IA agéntica se convierte en una fuerza transformadora que elimina barreras y libera el potencial ilimitado de su organización.

¿Está listo para explorar cómo OpenText puede ofrecer IA agéntica a su empresa?

Póngase en contacto con nuestro equipo para analizar sus casos de uso específicos y su estrategia de implantación.

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Ejemplos prácticos y casos de uso de la IA agéntica

La capacidad de la IA agéntica para planificar y ejecutar procesos complejos y sostenidos la hace valiosa en muchas funciones empresariales e industrias.

Casos prácticos de gestión de contenidos y documentos

La IA agéntica cambia las reglas del juego en el manejo de grandes volúmenes de datos no estructurados como documentos, hojas de cálculo y medios ricos.

• Análisis de documentos y auto-redacción: Se puede asignar a un agente la tarea orientada a objetivos de "procesar todos los nuevos contratos de clientes."
  • Analizará el contrato (un documento), realizará la detección de información personal identificable (IP I) en su interior y, a continuación, ejecutará la eliminación automática de datos sensibles para garantizar el cumplimiento de la normativa antes de enviar el documento al siguiente repositorio seguro.
• Procesamiento de medios enriquecidos: El agente puede trabajar con archivos de vídeo y audio:
  • Transcripción: Un agente procesa una grabación de audio de una reunión de la junta directiva.
  • Reconocimiento del orador: Identifica y etiqueta qué ejecutivo ha dicho qué.
  • Reconocimiento facial (en secuencias de vídeo): Puede identificar a los principales interesados con fines de indexación.
  • A partir de un objetivo estratégico, puede tomar una decisión autónoma para clasificar la grabación y archivarla en el depósito de conocimientos adecuado y a largo plazo en función del tema del contenido y de los participantes.
• Dibujos de diseño asistido por ordenador (CAD) e ingeniería: Se puede establecer un agente con el objetivo de "validar todos los diseños de componentes actualizados con respecto a las normas de calidad." Accedería a los planos CAD, analizaría las especificaciones, señalaría cualquier desviación y actualizaría los números de pieza asociados en el sistema de planificación de recursos empresariales (ERP): un proceso adaptable de varios pasos.

Casos de uso específicos de la industria

• Servicios financieros: La IA agéntica puede automatizar decisiones de inversión complejas, gestionar carteras financieras y detectar de forma autónoma transacciones fraudulentas mediante la supervisión, el aprendizaje y la adaptación constantes a nuevos patrones.
• Seguros: Los agentes pueden gestionar todo el proceso de siniestros, desde el análisis de los documentos iniciales hasta la evaluación del riesgo y la toma de decisiones autónomas sobre el pago de siniestros dentro de unos parámetros definidos, al tiempo que señalan cualquier anomalía para su revisión humana.
• Gobierno: Los agentes pueden gestionar el cumplimiento de normativas complejas supervisando continuamente los cambios en la legislación, evaluando el impacto en varios sistemas internos e iniciando de forma autónoma procesos correctivos en varios departamentos para mantener el cumplimiento.
• Logística (cadena de suministro): La IA agéntica optimiza los programas de producción y gestiona el inventario. Por ejemplo, un agente con el objetivo de "maximizar las entregas a tiempo" puede supervisar el tiempo, el tráfico y los niveles de inventario en tiempo real y tomar decisiones autónomas para redirigir los envíos o ajustar los pedidos a los proveedores para evitar retrasos. Se trata de un ejemplo de aprendizaje adaptativo aplicado a un entorno complejo con múltiples variables.

¿Cómo funciona la IA agéntica?

Los sistemas de IA agenética funcionan mediante una arquitectura en capas que integra múltiples tecnologías de inteligencia artificial para permitir la toma de decisiones autónoma y la consecución de objetivos en entornos empresariales.

Estos sistemas se diferencian fundamentalmente de la automatización empresarial tradicional en que mantienen objetivos persistentes, adaptan las estrategias en función de la información operativa y ejecutan procesos complejos de varios pasos sin supervisión continua.

Arquitectura técnica

La base técnica combina:

• Mecanismos de percepción para comprender los entornos empresariales
• Motores de razonamiento para procesar la información y tomar decisiones
• Sistemas de memoria para retener los conocimientos organizativos
• Marcos de acción para ejecutar planes en todos los sistemas de la empresa

Esta arquitectura permite un funcionamiento autónomo al tiempo que mantiene la alineación con los objetivos empresariales y los requisitos de cumplimiento.

¿Qué permite una toma de decisiones autónoma para las operaciones empresariales?

La toma de decisiones autónoma en la IA agéntica empresarial surge de motores de razonamiento que evalúan múltiples escenarios empresariales y seleccionan estrategias óptimas basadas en las condiciones actuales y los objetivos organizativos. Estos sistemas evalúan la probabilidad de éxito de los distintos enfoques, sopesan los riesgos y beneficios operativos y eligen las acciones que maximizan el valor empresarial. A diferencia de la automatización basada en reglas que sigue flujos de trabajo predeterminados, la IA agéntica puede generar soluciones novedosas a retos empresariales desconocidos combinando patrones aprendidos con razonamientos lógicos.

El proceso de toma de decisiones incorpora múltiples criterios empresariales simultáneamente, incluidos los requisitos operativos inmediatos, los objetivos estratégicos, las limitaciones de recursos y el cumplimiento de la normativa. Esta capacidad permite a la IA agéntica empresarial operar con eficacia en entornos empresariales dinámicos en los que las condiciones cambian rápidamente y rara vez se dispone de información perfecta.

¿Cómo aprenden y se adaptan los sistemas de IA agéntica a las necesidades de la empresa?

La IA agéntica empresarial emplea arquitecturas de memoria que permiten tanto la gestión inmediata de tareas como el aprendizaje organizativo a largo plazo. La memoria de trabajo mantiene el contexto sobre los procesos empresariales actuales, las condiciones operativas y los objetivos activos, lo que permite al sistema realizar un seguimiento del progreso y ajustar las estrategias en tiempo real a través de múltiples aplicaciones empresariales.

Los sistemas de memoria a largo plazo acumulan conocimientos organizativos y experiencias operativas que informan las futuras decisiones empresariales. Estos sistemas registran interacciones específicas, resultados e información contextual de procesos empresariales pasados, creando un repositorio de conocimiento institucional que mejora el rendimiento a lo largo del tiempo. Esta capacidad de aprendizaje organizativo permite a la IA agéntica ser más eficaz a medida que adquiere experiencia con entornos empresariales y patrones operativos específicos.

¿Qué papel desempeñan los grandes modelos lingüísticos (LLM) en la IA agéntica empresarial?

Los LLM sirven como interfaz principal entre los gestores o analistas empresariales que definen los agentes y las tareas, rutas y mecanismos que acceden a los datos y controlan las acciones dentro del sistema. Estos modelos permiten a la IA agéntica interpretar las instrucciones ejecutivas, comprender la documentación empresarial, aplicar el razonamiento de la cadena de pensamiento y generar respuestas o planes de acción adecuados en función del contexto organizativo.

Los LLM aportan capacidades de razonamiento que permiten a la IA agéntica empresarial analizar problemas empresariales, generar planes estratégicos y evaluar soluciones potenciales en distintos ámbitos empresariales. Esta combinación de comprensión del lenguaje y razonamiento empresarial hace que los LLM sean especialmente valiosos para aplicaciones en las que la IA agéntica debe interactuar con las partes interesadas y procesar diversos tipos de información empresarial.

¿Cómo se integran los sistemas de IA agéntica con la infraestructura empresarial?

La integración de la IA agéntica empresarial se basa en conexiones API y arquitecturas de canalización de datos que permiten una interacción perfecta con los sistemas empresariales existentes. Estos sistemas se conectan a plataformas de planificación de recursos empresariales, sistemas de gestión de relaciones con los clientes y otras aplicaciones empresariales críticas a través de interfaces estandarizadas que mantienen la seguridad de los datos y la integridad operativa.

Múltiples agentes especializados se coordinan a menudo dentro de los entornos empresariales, y cada agente se centra en funciones empresariales específicas a la vez que comparte información a través de protocolos de comunicación seguros. Este enfoque distribuido permite la automatización de procesos empresariales complejos que abarcan múltiples departamentos y sistemas, manteniendo al mismo tiempo la supervisión y el control centralizados de las operaciones empresariales.

Una investigación del MIT pone de relieve los avances técnicos en la coordinación de múltiples agentes y los retos que plantea el funcionamiento en entornos mixtos humanos-agentes.

¿Cómo beneficia la IA agéntica a las empresas?

Comprender qué hace diferente a la IA agéntica

La IA agéntica es un nuevo tipo de inteligencia artificial que puede actuar de forma independiente, tomar decisiones autónomas y trabajar para alcanzar objetivos complejos a largo plazo con una intervención humana mínima. Piense en él como en un empleado digital altamente capacitado al que puede asignar un objetivo importante: averiguará los pasos, ejecutará el plan y se adaptará según sea necesario para realizar el trabajo.

Lo que diferencia a la IA agéntica son tres capacidades básicas:

• Decisiones autónomas: La IA actúa de forma autónoma sin requerir aprobación a cada paso.
• Orientado a los objetivos: Mantiene los objetivos a lo largo del tiempo mediante una ejecución en varios pasos, en lugar de limitarse a responder a indicaciones puntuales.
• Aprendizaje adaptativo: Analiza los resultados, evalúa las estrategias y modifica su comportamiento para alcanzar los objetivos con mayor eficacia.

La IA agéntica ofrece una amplia gama de ventajas a las empresas de diversos sectores:

• Mayor eficiencia y productividad: Al automatizar las tareas repetitivas y optimizar los flujos de trabajo, la IA agéntica puede mejorar significativamente la eficiencia y la productividad operativas. Esto permite a las empresas racionalizar sus operaciones, reducir costes y acelerar la producción. Por ejemplo, un sistema de IA agéntica puede gestionar flujos de trabajo completos de varios pasos -desde la gestión de inventarios hasta la realización de pedidos- sin necesidad de intervención humana en cada etapa.
• Mejora de la toma de decisiones: La IA agéntica puede analizar grandes cantidades de datos y proporcionar perspectivas que informen una mejor toma de decisiones. Al identificar tendencias, patrones y anomalías, el agente de la IA puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más estratégicas, mitigar los riesgos y aprovechar las oportunidades. El agente de IA puede analizar automáticamente las tendencias del mercado, los precios de la competencia y el comportamiento de los clientes para recomendar estrategias de precios óptimas o identificar oportunidades de mercado emergentes en tiempo real.
• Reducción del riesgo operativo y del tiempo de inactividad: La IA agéntica anticipa y previene las interrupciones en las operaciones, el mantenimiento, la gestión de la cadena de suministro y el servicio al cliente. Por ejemplo, puede detectar actividades inusuales en las cuentas y llegar de forma proactiva a los clientes con soluciones antes de que los pequeños problemas se conviertan en grandes crisis, lo que permite a las empresas adelantarse a los problemas en lugar de limitarse a reaccionar ante ellos.
• Mejora de la experiencia del cliente: La IA agéntica puede personalizar las interacciones con los clientes y ofrecer soluciones a medida. Al comprender las preferencias y necesidades de los clientes, el agente de IA puede proporcionarles contenidos relevantes, ofrecerles una asistencia proactiva y establecer relaciones más sólidas con ellos. Por ejemplo, la IA agéntica puede anticiparse a posibles problemas analizando los datos y patrones de los clientes, tomando medidas correctivas antes de que los pequeños problemas se conviertan en grandes crisis, como detectar una actividad inusual en las cuentas y ponerse en contacto de forma proactiva con los clientes para ofrecerles soluciones.
• Innovación y crecimiento: La IA agéntica puede impulsar la innovación identificando nuevas posibilidades y generando soluciones creativas. Explorando enfoques poco convencionales y desafiando los paradigmas existentes, los agentes de IA pueden ayudar a las empresas a descubrir nuevos mercados, desarrollar nuevos productos y lograr resultados revolucionarios.

La IA agéntica puede explorar combinaciones de productos u ofertas de servicios poco convencionales analizando tendencias intersectoriales y necesidades de los clientes que los equipos humanos podrían pasar por alto.

Resumen de prestaciones:

Las organizaciones que aplican la IA agéntica informan de tres resultados principales:

1. 40-60% reducción del tiempo dedicado a tareas rutinarias
2. Toma de decisiones más rápida gracias al análisis de datos en tiempo real
3. Mejora de la satisfacción de los empleados, ya que los equipos se centran en el trabajo estratégico

El éxito requiere una integración adecuada de los datos, marcos de seguridad y una implantación por fases.

¿Cómo automatiza la IA agéntica la toma de decisiones y los procesos de varios pasos?

La IA agéntica automatiza los procesos complejos de toma de decisiones y los flujos de trabajo en varios pasos. Su capacidad para analizar datos, evaluar riesgos y emprender acciones autónomas la hace ideal para manejar tareas intrincadas que tradicionalmente requerían la intervención humana.

Por ejemplo, en el sector financiero, la IA agéntica puede automatizar decisiones de inversión, gestionar carteras y detectar transacciones fraudulentas. En el sector sanitario, puede ayudar en el diagnóstico, personalizar los planes de tratamiento y controlar la salud del paciente. En la industria manufacturera, la IA agéntica puede optimizar los programas de producción, gestionar el inventario y predecir los fallos de los equipos.

Mediante la automatización de estos complejos procesos, las empresas pueden reducir errores, mejorar la precisión y acelerar las operaciones. La IA agenética puede aprender continuamente y adaptarse a las condiciones cambiantes, garantizando que la toma de decisiones siga siendo óptima y alineada con los objetivos empresariales.

¿Qué es un agente de IA?

Un agente de IA es un programa informático diseñado para percibir su entorno a través de sensores o entradas de datos, procesar esta información mediante inteligencia artificial y emprender acciones que maximicen sus posibilidades de alcanzar objetivos específicos. Estos agentes digitales pueden operar de forma independiente dentro de unos parámetros definidos, tomar decisiones basadas en su programación y aprendizaje, e interactuar con otros sistemas o seres humanos para realizar tareas. Representan la aplicación práctica de los principios de la IA agéntica, sirviendo como unidades operativas que llevan a cabo funciones específicas dentro de un sistema de IA más amplio.

Componentes básicos de los agentes de IA

Los agentes de IA se construyen con varios componentes esenciales que permiten su funcionamiento autónomo y su capacidad de toma de decisiones:

• Sistemas de percepción: Los agentes deben disponer de medios para recabar información sobre su entorno. En las aplicaciones empresariales, puede tratarse de datos procedentes de sistemas empresariales, análisis de mercado, datos de sensores de dispositivos IoT o interacciones directas de los usuarios. Estas entradas constituyen la base de la comprensión por parte del agente de su contexto operativo.
• Base de conocimientos: Los agentes mantienen y actualizan continuamente un repositorio de información que incluye tanto conocimientos preprogramados como experiencias aprendidas. Esta base de conocimientos sirve de fundamento para las actividades de toma de decisiones y resolución de problemas, permitiendo al agente basarse en experiencias pasadas y patrones establecidos para informar las acciones actuales.
• Mecanismos de toma de decisiones: Algoritmos y modelos sofisticados permiten a los agentes evaluar situaciones y determinar las acciones adecuadas. Estos mecanismos suelen incorporar múltiples tecnologías de IA, como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y los sistemas expertos, para procesar escenarios complejos y generar respuestas eficaces.

¿Cuál es el futuro de los agentes de IA en las empresas?

La evolución de los agentes de IA sigue ampliando sus capacidades y aplicaciones en entornos empresariales.

Entre las tendencias emergentes figuran:

• Redes de agentes colaborativos: Las implantaciones futuras contarán con múltiples agentes especializados que trabajarán juntos en redes coordinadas, cada uno de los cuales se encargará de aspectos específicos de procesos empresariales complejos al tiempo que compartirá información y recursos para alcanzar objetivos comunes.
• Capacidades de aprendizaje mejoradas: Los agentes de la próxima generación demostrarán capacidades de aprendizaje más sofisticadas, entre ellas:
  • Adaptación más rápida a nuevas situaciones y requisitos mediante técnicas avanzadas de aprendizaje por transferencia. Esto permitirá a los agentes aplicar con mayor eficacia los conocimientos adquiridos en distintos contextos y escenarios.
  • Mayor capacidad para aprender de los comentarios humanos y las interacciones naturales, lo que hace que sea más intuitivo trabajar con ellos y más fácil formarlos para necesidades empresariales específicas.
• Mayor autonomía: A medida que avance la tecnología de IA, los agentes tomarán decisiones y realizarán tareas cada vez más complejas con mayor independencia, manteniendo al mismo tiempo las medidas de seguridad adecuadas y la supervisión humana cuando sea necesario.
• Solicitudes y cumplimentación de autoservicio más rápidas: Los agentes de IA facilitarán a los usuarios empresariales la satisfacción más rápida de solicitudes variadas a través de plataformas ITSM que tengan IA generativa incorporada, emparejada con la automatización del flujo de trabajo. Algunos ejemplos son los reembolsos por bienestar, la concesión de acceso mediante tarjeta de identificación cuando se visita una oficina remota o el despliegue de instancias en la nube.

Retos y factores de éxito de la implantación de la IA agéntica

Recientes análisis del sector han puesto de relieve los importantes retos a los que se enfrenta la adopción de la IA agéntica por parte de las empresas, y la firma de investigación Gartner predice que más del 40% de los proyectos de IA agéntica se interrumpirán a finales de 2027 debido al aumento de los gastos, los vagos beneficios empresariales y el insuficiente control de los riesgos. Comprender estos posibles escollos y aplicar las estrategias de mitigación adecuadas es esencial para las empresas que buscan el éxito en el despliegue de la IA agéntica.

La predicción refleja la realidad actual de que muchas organizaciones se acercan a la implementación de la IA agéntica sin la preparación adecuada para la complejidad, los costes y los requisitos de gobernanza que exigen estos sistemas. Sin embargo, Gartner también predice que al menos 15% de las decisiones laborales cotidianas se tomarán de forma autónoma a través de la IA agéntica para 2028, y que 33% de las aplicaciones de software empresarial incluirán IA agéntica para 2028, lo que indica un potencial sustancial para las organizaciones que enfoquen la implementación de forma estratégica.

¿Cuáles son las causas del fracaso de los proyectos de IA agéntica?

Las principales causas del fracaso de los proyectos de IA agéntica se derivan de malentendidos fundamentales sobre la complejidad de la implementación y las necesidades de recursos.

Muchas organizaciones han subestimado el coste y la complejidad de integrar estos sistemas en la producción, donde tienen que funcionar de forma fiable a escala y ofrecer un valor empresarial mensurable.

A diferencia de los proyectos de automatización tradicionales, la IA agéntica requiere una infraestructura sofisticada, una supervisión continua y marcos de gobernanza adaptables que muchas empresas no están preparadas para proporcionar.

Los sobrecostes representan un reto importante, ya que los sistemas de IA agéntica requieren importantes recursos informáticos, conocimientos especializados y un mantenimiento continuo que supera las estimaciones iniciales del proyecto.

Los problemas se derivan de la falta de una definición clara del valor empresarial y de la ausencia de fundamentos cognitivos en la mayoría de los proyectos de IA agéntica, en los que las empresas están construyendo lo equivocado.

Además, los marcos inadecuados de gestión de riesgos no abordan los retos únicos de los sistemas autónomos que operan en entornos empresariales complejos.

¿Cómo pueden evitar las empresas los escollos de la implantación de la IA agéntica?

Una implementación exitosa de la IA agéntica requiere un enfoque estratégico que aborde tanto los factores técnicos como los de preparación organizativa.

Las empresas deben comenzar con objetivos empresariales claramente definidos y criterios de éxito mensurables que vinculen directamente las capacidades de la IA agéntica con mejoras operativas específicas o reducciones de costes. Esta base evita que los proyectos se conviertan en implantaciones tecnológicas en busca de problemas empresariales.

Las estrategias de gestión de riesgos deben abordar la naturaleza autónoma de los sistemas de IA agéntica a través de marcos integrales de gobernanza, sistemas de seguimiento y mecanismos de supervisión humana. Las organizaciones deben aplicar enfoques de despliegue por etapas que permitan el aprendizaje iterativo y el ajuste, comenzando con proyectos piloto de alcance limitado que demuestren el valor antes de escalar a la implementación en toda la empresa.

Además, la inversión en la gestión del cambio organizativo y en la formación del personal garantiza que las partes interesadas humanas puedan colaborar eficazmente con los sistemas de IA agéntica.

¿Qué requisitos de infraestructura y gobernanza garantizan el éxito del proyecto?

El éxito de la IA agéntica empresarial depende de una infraestructura técnica robusta que pueda soportar el funcionamiento autónomo al tiempo que mantiene los estándares de seguridad, conformidad y rendimiento. Esto incluye recursos informáticos escalables, sistemas completos de supervisión y registro, y marcos de integración que permiten una interacción perfecta con las aplicaciones empresariales existentes.

Las organizaciones también deben establecer políticas claras de gobernanza de datos que garanticen que los sistemas de IA agéntica tengan acceso a información actualizada y de alta calidad, manteniendo al mismo tiempo los controles de seguridad adecuados.

Los marcos de gobernanza deben definir límites claros para el funcionamiento autónomo, procedimientos de escalada para los casos límite y estructuras de responsabilidad que mantengan la supervisión humana sobre las decisiones estratégicas.

Las implantaciones con éxito suelen incluir equipos interfuncionales con representación de los departamentos de TI, operaciones empresariales, jurídico y de cumplimiento para garantizar una consideración exhaustiva de los requisitos técnicos, operativos y normativos durante todo el ciclo de vida del proyecto. El Marco de Gestión de Riesgos de la IA del NIST proporciona una guía completa para incorporar consideraciones de fiabilidad en el diseño y la gobernanza de los sistemas de IA.

¿Cómo deben enfocar estratégicamente las empresas la adopción de la IA agéntica?

La adopción estratégica de la IA agéntica requiere un enfoque por fases que construya capacidades organizativas al tiempo que demuestra un valor incremental. Las empresas deben empezar por identificar los procesos empresariales específicos que combinan un alto potencial de automatización con unas métricas de éxito claras, centrándose en las áreas en las que la toma de decisiones autónoma puede aportar mejoras cuantificables en eficiencia, precisión o capacidad de respuesta.

Factores críticos de éxito

Para evitar la tasa de fracaso del 40%, las empresas deben:

1. Defina objetivos empresariales claros y medibles antes de la implantación.
2. Construir marcos de gobernanza sólidos para los sistemas autónomos.
3. Comience con proyectos piloto de alcance limitado que demuestren el retorno de la inversión.
4. Invierta en la gestión del cambio organizativo y en formación.

Las organizaciones que abordan estos factores obtienen tasas de éxito 3 veces superiores.

Los programas piloto deben hacer hincapié en el aprendizaje y la adaptación más que en el despliegue inmediato a gran escala, permitiendo a las organizaciones desarrollar su experiencia en la gestión, gobernanza y optimización de la IA agéntica. Las empresas de éxito suelen establecer centros de excelencia dedicados que pueden compartir lo aprendido en múltiples proyectos, desarrollar metodologías de implementación estandarizadas y mantener la experiencia en las tecnologías de IA agéntica emergentes y las mejores prácticas.

Este enfoque permite a las organizaciones crear capacidades sostenibles de IA agéntica que puedan aportar valor empresarial a largo plazo, evitando al mismo tiempo los escollos que conducen a la cancelación de los proyectos.

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