El auge de los sistemas de agentes: De los bots a los agentes

Cuando surgió la IA generativa, los usuarios la utilizaban principalmente para cosas sencillas como crear recetas o planificar viajes. Pero a medida que se familiarizaron con lo que podía hacer, también sintieron más curiosidad por su potencial para gestionar tareas comunes relacionadas con el trabajo, como crear borradores de correos electrónicos, resumir notas de reuniones y redactar documentos.

Hoy en día, todas las empresas quieren ser una empresa que utiliza la IA. De hecho, la urgencia de los ejecutivos por poner en uso la tecnología se ha multiplicado por siete en los últimos seis meses y ahora es una de las principales preocupaciones, por encima de la inflación o de la economía en general. Es más, al 77 % de los líderes empresariales les preocupa quedarse rezagados con la revolución de la IA si no la implementan pronto.

"Hoy en día, todas las empresas quieren ser una empresa que utiliza la IA". – Jayesh Govindarajan, vicepresidente ejecutivo de la plataforma de IA de Salesforce

Tienen toda la razón. Las empresas que aún no han implementado la IA corren el riesgo de perder un ventaja significativa frente a la competencia, y esto podría suceder más rápido de lo que piensan, a medida que pasamos de los chatbots a los asistentes y a los agentes con IA autónomos o a los "sistemas de agentes".

Mucho antes de que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) emergentes y la IA generativa aumentaran el interés de las empresas e incluso de los consumidores por la inteligencia artificial, muchos de nosotros ya interactuábamos con chatbots de IA rudimentarios sin ni siquiera saberlo. Estos bots estaban a nuestro alrededor, gestionando tareas simples y predefinidas, como a responder preguntas frecuentes comunes o recomendar productos en función del historial de un comprador. Las empresas los han utilizado activamente para ofrecer mejores experiencias a los clientes de forma más eficiente y rentable. Más de 3000 clientes utilizan los Einstein Bots de Salesforce, por ejemplo, y estos gestionan alrededor de 65 millones de sesiones al mes.

El aeropuerto de Heathrow ha utilizado los chatbots de Einstein para ofrecer asistencia de forma ininterrumpida durante todo el día, y responden a 4000 preguntas al mes y ayudan a reducir los volúmenes de servicio de llamadas en un 27 %. Heathrow ha experimentado un aumento del 450 % en el uso del chat en vivo desde su lanzamiento en mayo de 2023, lo que libera tiempo para los agentes y mejora la eficiencia. Hoy en día, Heathrow experimenta interacciones por contacto entre 40 y 60 segundos más rápidas en los centros de llamadas con los chatbots de Einstein.

Los bots, sin embargo, generalmente se han limitado a scripts específicos y, a veces, pueden parecer robóticos porque carecen de lenguaje natural y capacidades de razonamiento. Es más, a veces carecen de matices, contexto y personalización cuando no se basan en datos y metadatos corporativos sobre sus clientes.

Los asistentes comenzaron a cambiar esta carencia al agregar IA generativa, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y, para casos de uso empresariales, CRM a la combinación para simplificar las tareas rutinarias y proporcionar sugerencias más dinámicas y menos manuales en el flujo de trabajo. Einstein Copilot de Salesforce, por ejemplo, permite a las empresas utilizar sus propios datos y metadatos únicos a través de Data Cloud, basado en Agentforce, para producir información y recomendaciones valiosa sobre los clientes, al tiempo que utiliza Einstein Trust Layer para ayudar a mantener la privacidad y la gobernanza de datos. A diferencia de otros asistentes de IA o asistentes generales que carecen de datos adecuados de la empresa para generar respuestas útiles, Einstein Copilot es un asistente de clase empresarial que permite a los clientes generar respuestas utilizando sus propios datos privados y de confianza.

Bombardier, un fabricante líder de aviones que diseña, construye y realiza el mantenimiento de aviones de alto rendimiento para particulares, empresas y gobiernos de todo el mundo, está utilizando Einstein Copilot para consolidar la información necesaria sobre los clientes potenciales de los representantes de ventas antes de las reuniones y proporcionar recomendaciones sobre cuál es la mejor manera de interactuar. Einstein Copilot permite al equipo de ventas ahorrar un tiempo que puede dedicar a conocer nuevos clientes potenciales y apoyar a los clientes existentes al transcribir notas de voz de las reuniones e interacciones que se tienen con los clientes.

"Einstein Copilot permite al equipo de ventas ahorrar un tiempo que puede dedicar a conocer nuevos clientes potenciales y apoyar a los clientes existentes al transcribir notas de voz de las reuniones e interacciones que se tienen con los clientes. – Jayesh Govindarajan, vicepresidente ejecutivo de la plataforma de IA de Salesforce

Aun así, los asistentes no son totalmente autónomos. Para los casos de uso empresariales, son extremadamente útiles para ayudar en actividades como la programación de reuniones, la actualización de registros de CRM, la creación de borradores de correos electrónicos y la realización de investigaciones preliminares. En términos generales, pueden orquestar acciones complejas en nombre del usuario, pero requieren que esas habilidades se configuren y necesitan un poco de trabajo manual para rendir al máximo. Son casi como alumnos en prácticas o nuevos empleados que son extremadamente inteligentes y buenos en el trabajo claramente definido, pero necesitan orientación y supervisión para hacer mucho más.

Para esas cosas, necesita sistemas de agentes, que pueden considerarse como compañeros digitales de confianza en lugar de asistentes digitales.

Como formas avanzadas de IA, pueden llevar a cabo la planificación, el razonamiento y la orquestación de orden superior sin necesidad de mucha ayuda humana. A diferencia de los programas de software tradicionales que siguen reglas predefinidas, los agentes con IA autónomos no solo mejoran la productividad, sino que también aumentan la capacidad de los empleados con nuevas habilidades y destrezas, lo que les permite crear relaciones más profundas con los clientes que abarcan cada interacción y ofrecen mayores márgenes al automatizar completamente las tareas rutinarias. También interactúan con compañeros y clientes humanos de manera similar a las personas.

Por ejemplo, Salesforce anunció recientemente dos nuevos agentes de ventas totalmente autónomos para ayudar a ampliar y capacitar a los equipos de ventas. Basado en Agentforce, el agente SDR deAgentforce interactúa de forma autónoma con los candidatos entrantes en lenguaje natural. Su misión es ofrecer respuestas, gestionar las quejas y reservar reuniones para los vendedores humanos. Por su parte, el agente Sales Coach de Agentforce participa de forma autónoma en juegos de roles con los vendedores simulando a un comprador durante las llamadas de descubrimiento, presentación o negociación.

Este anuncio se produce tras el lanzamiento en julio del primer agente con IA totalmente autónomo de Salesforce, Agentforce Service Agent, que ofrece un servicio de atención al cliente de confianza de forma ininterrumpida en una amplia gama de problemas de servicio sin situaciones predefinidas. Ese mismo mes, Salesforce también anunció una asociación con Workday para ofrecer un nuevo asistente basado en IA para servicios relacionados con los empleados, como la incorporación, las prestaciones de salud y el desarrollo profesional. En los próximos meses, se espera que Salesforce lance otros agentes con IA para automatizar las funciones de trabajo para profesiones específicas. Algunos de estos agentes estarán listos para su uso en cuanto se implementen. Con el tiempo, otros se podrán personalizar para satisfacer las necesidades específicas de una empresa.

Al principio, muchos de estos agentes trabajarán de forma independiente, lo que significa que no interactuarán con otros agentes centrados en diferentes tareas. Pero eso cambiará porque, al igual que un representante de ventas debe interactuar con los agentes de servicio y los especialistas en marketing, o un líder de RR. HH. debe consultar regularmente a los abogados internos o a los responsables de contratación, los agentes con IA autónomos en algún momento deberán trabajar de forma conjunta con otros agentes.

Por supuesto, todo esto puede complicarse bastante, por lo que se necesitará una plataforma unificada de agentes como Agentforce para crear, entrenar y supervisar agentes con IA autónomos personalizados que trabajen de forma independiente o conjunta. Al igual que cualquier empresa en el mundo físico, el mundo de los agentes necesitará sistemas como este para supervisar y rastrear a los agentes, implementarlos rápidamente cuando y donde se necesiten, y auditar su rendimiento al mismo tiempo que se les hace responsables del cumplimiento de sus objetivos.

Todavía hay mucho por explorar y comprender en relación con los sistemas de agentes. Este recorrido es similar a la evolución de la conducción autónoma. La tecnología comenzó formalmente con los automóviles que ofrecen características específicas que los conductores tienen la opción de habilitar, como advertencias de cambio de carril, estacionamiento automático y frenado de emergencia. Pero a medida que la ‌tecnología avanzó, comenzamos a ver taxis sin conductor que transportaban a los pasajeros por las calles más transitadas de la ciudad.

La cuestión es que con cualquier cosa que funcione de manera autónoma, tendrá un espectro de opciones que operan de forma independiente o conjunta. No se tratará solo de chatbots, asistentes o agentes que atiendan las necesidades empresariales, sino que todos ellos operarán como un todo unificado para dar forma al futuro de la TI empresarial.

"No se tratará solo de chatbots, asistentes o agentes que atiendan las necesidades empresariales, que atiendan las necesidades empresariales, sino que todos ellos operarán como un todo unificado para dar forma al futuro de la TI empresarial". – Jayesh Govindarajan, ​​vicepresidente ejecutivo de la plataforma de IA de Salesforce

Muchos líderes empresariales se muestran cautelosos con respecto a los agentes con IA totalmente autónomos, ya que la confianza en la tecnología aún se está gestando. Son conscientes de la posibilidad de que se cometan errores debido a que los datos estén desactualizados, que pueden tener un impacto en su eficiencia.

Sin embargo, al utilizar continuamente los datos propios de una empresa en lugar de entrenar modelos con información disponible públicamente cada pocos años, como hacen algunos LLM, se pueden superar los problemas relacionados con la precisión y la relevancia. Además, al ejecutar consultas de IA a través de sistemas como Einstein Trust Layer, que realizan funciones como las de enmascarar la información personal identificable (PII) y definir parámetros claros y límites para que los agentes con IA los sigan, los problemas de confianza se pueden abordar de manera similar.

Es esencial que los agentes con IA comprendan y ejecuten sus capacidades expansivas, pero es igualmente importante, si no más, que reconozcan sus limitaciones y comprendan cuándo es necesaria la intervención humana. Nuestros agentes están entrenados para retroceder, para reconocer cuándo no saben algo y luego, con las medidas de seguridad adecuadas, participar en la transferencia de agente a humano.

A lo largo de su proceso de implementación de IA, trabajamos con nuestros clientes y ofrecemos soluciones personalizadas, fomentando así una sensación de tranquilidad y confianza a medida que adoptan el espectro de capacidades autónomas de la IA en el mercado actual. Ha llegado el momento de cambiar nuestro enfoque de las ventajas que se pueden lograr al de tener que prepararnos para lo que es inevitable.

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