Salesforce tiene el suyo. Microsoft también. Amazon también se ha sumado recientemente al grupo de gigantes tecnológicos al anunciar el lanzamiento de su tan esperada Ley Nova.
Estoy hablando de agentes de IA, el mayor desarrollo que ha afectado al mundo de la tecnología desde que Open AI lanzó ChatGPT a fines de 2022.
Más que simples chatbots sofisticados, los agentes están cambiando nuestra perspectiva sobre la IA y sus capacidades. Líderes de todos los sectores investigan activamente cómo estos nuevos sistemas autónomos y superinteligentes pueden generar un valor sin precedentes, optimizar las operaciones y abarcar desde la reducción de cuellos de botella en la cadena de suministro hasta el diseño de campañas en redes sociales.
De hecho, un estudio descubrió que, entre los ejecutivos de TI y negocios, más de la mitad ya utiliza agentes de IA en sus flujos de trabajo y otro 35 por ciento planea integrar agentes para 2027.
Pero crear un agente de IA no es tan sencillo como parece, y la forma en que los líderes implementan esta nueva tecnología es crucial. Esto es lo que debe saber.
Aclare su uso
Seamos sinceros: hay mucho revuelo en torno a la IA y, en algunos casos, poca claridad. En marzo, Tech Crunch publicó un artículo que anunciaba : «Nadie sabe qué demonios es un agente de IA». The Wall Street Journal publicó una queja similar, con el titular «Todo el mundo habla de agentes de IA. Casi nadie sabe qué son».
No estoy del todo de acuerdo. Los agentes de IA se entienden generalmente como una forma de inteligencia artificial capaz de simular el razonamiento humano. A diferencia de los chatbots automatizados, los agentes pueden mantener conversaciones complejas basadas en grandes cantidades de datos de entrenamiento y otras fuentes de información. Y, a diferencia de la IA generativa, la IA agéntica es proactiva: no solo comprende instrucciones, sino que puede actuar de forma autónoma para alcanzar objetivos.
Aunque sea tentador subirse al carro de la agencia, apresurarse no es la mejor opción. Peor aún: no lances un chatbot optimizado con inteligencia artificial y lo etiquetes como «agente de IA». Este tipo de marketing deficiente es precisamente la razón por la que el panorama actual es tan confuso.
En lugar de eso, adopte un enfoque riguroso y basado en datos para investigar a fondo cómo los agentes pueden ser útiles para su organización. ¿Dirige una pequeña empresa que necesita mejorar su servicio al cliente, pero carece de recursos para contratar personal disponible las 24 horas? ¿Dirige un bufete de abogados y necesita ayuda administrativa con tareas tediosas como obtener detalles de los casos de los formularios de admisión y redactar documentos?
Estos son precisamente los tipos de trabajos en los que los agentes pueden ayudar. Pero no contratarías a alguien sin comprender primero el rol que quieres que desempeñe. Lo mismo ocurre con los agentes de IA.
Primero genere confianza
Si sigues las noticias sobre IA, sabes que existe mucha preocupación por las implicaciones éticas y de seguridad de los agentes. Además de las cuestiones válidas planteadas sobre la pérdida de puestos de trabajo y la dependencia excesiva, también existe recelo a la hora de confiar en que los agentes actúen de forma autónoma.
Kush Varshney, miembro de IBM Research, señala que estos posibles riesgos éticos son muy reales. «Dado que los agentes de IA pueden actuar sin supervisión, existen muchos problemas de confianza adicionales», afirmó. «Habrá una evolución en cuanto a las capacidades, pero también en las consecuencias imprevistas. Desde la perspectiva de la seguridad, no conviene esperar para trabajar en ello. Es conveniente seguir reforzando las medidas de seguridad a medida que se desarrolla la tecnología».
Dado que los agentes tienen acceso a datos confidenciales y procesos internos, los líderes deben garantizar a los empleados, clientes y partes interesadas que los agentes son seguros y responsables, y que esto sea cierto. Por ejemplo, si un agente de IA se integra en el embudo de ventas, los equipos deben confiar en que no compartirá información confidencial sobre precios con usuarios no autorizados. Si gestiona las consultas de los clientes, estos deben confiar en que sus datos personales se utilizan de forma responsable.
Parte de generar esa confianza reside en la transparencia, especialmente en cuanto a cómo se entrenan los agentes de IA, a qué datos acceden y cómo se toman las decisiones. Los agentes también deben someterse a pruebas y auditorías periódicas para detectar errores y sesgos en la toma de decisiones.
Hacer esto no solo puede prevenir riesgos de incumplimiento, sino también fortalecer la confianza en la tecnología. Piense en ello como poner a nuevos empleados en un período de prueba: desea ver su rendimiento en condiciones reales, brindarles retroalimentación y luego decidir cómo integrarlos más ampliamente. De la misma manera, un programa piloto para su agente de IA, con métricas claras y supervisión, puede ayudar a generar confianza antes de una implementación a gran escala.
En definitiva, la confianza se gana con el tiempo. Una estrategia de lanzamiento bien definida y pruebas exhaustivas y continuas refuerzan su compromiso con la IA responsable.
Reflexiones finales
Los agentes de IA están transformando la forma de trabajar y sus capacidades se han expandido más allá de lo que era posible hace apenas unos meses. Pero, a pesar de su potencia, los líderes no deberían planificar su implementación de la noche a la mañana. Una buena estrategia de implementación implica tener muy claro cómo se utilizarán; generar confianza entre empleados, clientes y partes interesadas; y garantizar una supervisión rigurosa.
