¿Qué es la orquestación de agentes IA?

La orquestación de agentes de IA es la gestión coordinada de varios agentes de IA que trabajan juntos para realizar tareas de varios pasos en los distintos sistemas empresariales. En lugar de que un agente gestione una solicitud completa de principio a fin, el trabajo se enruta al agente más adecuado para cada paso. La clave es que todos los agentes conocen el contexto durante todo el proceso para que no haya que volver a pasar la información con cada cambio de agente.

Puede considerarlo como si se tratara de un control de tráfico de sistemas inteligentes. Un agente puede analizar una solicitud. Otro puede tomar decisiones en un registro de gestión de las relaciones con los clientes (CRM). Un tercer agente podría mostrar una alerta si algo parece fallar. La orquestación define cómo se producen esas transiciones y quién es la persona responsable en cada uno de los pasos. En la práctica, la orquestación define cómo se comunican los agentes, cuándo pueden tomar decisiones y qué límites se aplican.

Una plataforma de orquestación de agentes de IA proporciona la estructura implícita tras esa coordinación. Controla la forma en que los agentes acceden a los datos, cómo se registran las decisiones y cuándo debe intervenir una persona. Sin esa estructura, la automatización puede perder el rumbo o duplicarse. Con ella, los sistemas multiagente funcionan con precisión y sabiendo quién es el responsable de cada paso en los entornos empresariales.

En una organización grande, la adopción de la IA muy pocas veces comienza con un plan estratégico, sino que suele comenzar cuando, por ejemplo, un responsable de servicio desea una clasificación más rápida o unos responsables de ventas desean una señal más precisa sobre el estado de los procesos. O puede que sean los responsables de operaciones los que deseen menos revisiones manuales. Al principio, la implementación de estos agentes de IA se produce rápidamente porque notará que la carga de trabajo se aligera casi de forma inmediata.

Seis meses después, se encontrará con seis agentes en producción, sin saber cómo organizarlos o hacer que se comuniquen.

En ese momento nos tendremos que plantear otras preguntas. ¿Quién decide qué agente tiene autoridad sobre un registro del cliente? ¿Qué sucede si dos sistemas generan acciones conflictivas? ¿Cómo puede rastrear una decisión para llegar hasta su origen cuando se realice una revisión de cumplimiento normativo?

La orquestación de agentes de IA aborda todas esas inquietudes. Define cómo interactúan los agentes, así como qué acciones se deben aprobar y cómo se registra la actividad. En los pilotos de tamaño reducido, esa capa de coordinación puede no parecer urgente. Sin embargo, a nivel empresarial, se incluye al gestionar los riesgos y medir el rendimiento.

Hablar de "IA" en el lugar de trabajo puede implicar casi cualquier cosa en este momento, pero las organizaciones no suelen implementar un sistema general. Más bien optan por introducir agentes diseñados para tareas específicas. Este enfoque es más eficiente si se aplica a nivel de tareas, pero es también ese el motivo por el que necesita la orquestación.

Las empresas están asignando cada vez más agentes de IA a funciones empresariales definidas, como:

• Agente de ventas: supervisan la actividad de las cuentas, marcan las señales de compra y actualizan los datos del proceso.
• Agentes de servicio: clasifican las solicitudes entrantes y enrutan los casos en función de su urgencia o historial.
• Agentes de adquisiciones: revisan las solicitudes de compra y las validan según las condiciones del contrato.
• Agentes de análisis: evalúan las tendencias de rendimiento y muestran perspectivas al equipo directivo.
• Agentes de cumplimiento normativo: supervisan la actividad para detectar infracciones de políticas o comportamientos anómalos.

Cada agente tiene una responsabilidad limitada. Por su parte, la orquestación multiagente le permite mantener a esos agentes cada uno en su lugar, pero coordinados. Esto implica:

• Lógica de delegación de tareas: cómo se asigna el trabajo al agente adecuado según el contexto, la función o las condiciones de los datos.
• Gestión de prioridades: qué acciones son las primeras en llevarse a cabo cuando varios agentes responden al mismo evento.
• Resolución de conflictos: qué sucede cuando los agentes generan actualizaciones o recomendaciones que puedan entrar en conflicto.
• Rutas de remisión a un nivel superior: cuando la automatización se detiene y se incorpora a una persona para revisar o anular una decisión.

Por ejemplo, veamos la situación de una renovación de un contrato en un sistema CRM. Un agente de ventas detecta una reducción del uso y redacta una propuesta de contacto. Antes de enviar ese mensaje, un agente de cumplimiento normativo marca la cuenta para indicar que hay documentación pendiente. La orquestación bloquea el contacto, redirige el problema a un revisor de cumplimiento normativo y registra la secuencia de acciones vinculada a esa cuenta. Una vez verificada la documentación, se reanuda el flujo de trabajo de ventas.

Incluso un proceso que parezca sencillo, como la incorporación de un nuevo cliente, generalmente afecta a varios sistemas y puntos de control. Y es ahí donde el desglose de tareas se convierte en parte de la orquestación.

La orquestación de agentes de IA empieza dividiendo objetivos más grandes en acciones definidas. En lugar de pedirle a un agente que "se encargue de la incorporación", el flujo de trabajo se divide en tareas más pequeñas que se pueden asignar de forma más deliberada.

Por ejemplo, la incorporación puede exigir la verificación de los datos de la cuenta en el sistema CRM, la generación de un contrato mediante un sistema de documentos y el aprovisionamiento del acceso en una aplicación de gestión interna. Cada uno de esos pasos puede estar asignado a un agente diferente con un ámbito bien delimitado.

La orquestación gestiona cómo se conectan esos pasos. Algunas acciones deben producirse en secuencia, mientras que otras pueden ejecutarse simultáneamente. El sistema realiza un seguimiento del progreso para que los pasos posteriores solo se activen cuando se cumplan los requisitos previos. Esa gestión de estados permite que el trabajo se siga realizando sin saltarse las aprobaciones necesarias ni duplicar tareas.

Los agentes de IA muy pocas veces trabajan en una sola aplicación. La mayoría de las veces, el trabajo empresarial abarca varias plataformas, por lo que la orquestación también desempeña una función importante en la forma en que los agentes pasan de una plataforma a otra.

• Sistemas de CRM: un agente actualiza los datos de una oportunidad, registra la actividad o activa acciones de seguimiento en función del comportamiento del cliente.
• Plataformas de planificación de recursos empresariales (ERP): un agente de adquisiciones valida los pedidos de compra o comprueba las asignaciones presupuestarias antes de pasar a las aprobaciones.
• Herramientas de colaboración: las notificaciones se muestran en espacios de trabajo compartidos para que los propietarios o responsables de las cuentas puedan revisar los cambios en contexto.
• Sistemas de gestión del conocimiento: los agentes consultan políticas internas o documentación antes de generar recomendaciones.

Así es como la orquestación une todo.

Imagine que una importante negociación está a punto de cerrarse. Un agente de ventas actualiza la etapa de la oportunidad en el sistema CRM. Ese cambio genera automáticamente una revisión de adquisiciones en el sistema ERP para confirmar los umbrales de precios. Si el descuento supera los límites de la política, una regla de cumplimiento impide que la negociación avance y envía una notificación a un lead de finanzas de un espacio de trabajo de colaboración. Una vez aprobado, el registro de CRM se vuelve a actualizar y continúa la generación del contrato.

La orquestación determina cuándo se producen esas acciones en varios sistemas y qué puntos de control deben superarse antes de que comience el siguiente paso. Sin esa capa de coordinación, los agentes pueden tomar decisiones dentro de los límites de sus propias aplicaciones, pero perder visibilidad una vez que el trabajo pase a otra fase.

Cuando varios agentes trabajan en flujos de trabajo comunes, las organizaciones tienen que decidir cómo estructurar la coordinación. No hay un único modelo que se adapte a todos los entornos. El enfoque correcto dependerá de los requisitos de gobernanza, de la complejidad del sistema y del nivel de autonomía que los agentes puedan tener.

En un modelo centralizado, una capa de control principal gestiona la asignación de tareas y el flujo de decisiones. Los distintos agentes llevan a cabo acciones definidas, pero la lógica de enrutamiento y las reglas de aprobación se gestionan en un solo lugar.

Con esta estructura los equipos empresariales disfrutan de una visibilidad total del progreso de los flujos de trabajo. La aplicación de las políticas es más fácil porque las rutas de ejecución se encuentran predefinidas. Este modelo a menudo es el recomendado en entornos regulados, donde las pistas de auditoría y la gestión de cambios están sometidas a estrictos controles.

En un modelo distribuido, los agentes se comunican de forma más directa entre sí. En lugar de enrutar cada una de las decisiones a través de un controlador central, los agentes acuerdan la propiedad de las tareas en función del contexto y la capacidad.

Este enfoque puede facilitar una mayor flexibilidad en entornos dinámicos. También es más complejo, ya que la lógica de coordinación reside en varios sistemas en lugar de en una sola capa de control.

Muchas empresas adoptan un enfoque híbrido. Las reglas de gobernanza principales se definen de forma centralizada, mientras que determinadas decisiones operativas se gestionan a nivel de agente.

Por ejemplo, una organización puede centralizar los umbrales de aprobación y las reglas de cumplimiento normativo, pero permitir que los agentes de ventas o servicio gestionen la delegación de tareas rutinarias dentro de esos límites. En este modelo se consigue un equilibrio entre la supervisión y la agilidad operativa.

A medida que se incorporan más proveedores, los términos plataforma, herramienta y marco suelen utilizarse indistintamente. Sin embargo, no significan lo mismo, especialmente en entornos empresariales.

Una herramienta de orquestación de agentes de IA suele resolver un problema concreto. Podría ofrecer un generador de flujos de trabajo, un panel de supervisión o un conector entre dos sistemas. Estas herramientas son útiles, pero tienen un ámbito más limitado.

Una plataforma de orquestación de agentes de IA proporciona la infraestructura subyacente que controla la forma en que se registran, implementan y supervisan los agentes en toda la organización. Gestiona la identidad, los permisos, las reglas de ejecución y las actualizaciones del ciclo de vida. En lugar de centralizar la coordinación de distintas utilidades, una plataforma es el modelo operativo.

Los marcos de orquestación de agentes de IA se encuentran una capa más abajo. Definen cómo se comunican los agentes, cómo se transfiere el contexto de uno a otro y cómo se conserva el estado durante los flujos de trabajo de varios pasos. Los marcos influyen en la lógica que subyace en la orquestación, mientras que las plataformas la aplican.

Estas funcionalidades hacen que la orquestación pase de una automatización experimental a una infraestructura empresarial gestionada:

• Registro de agentes y gestión del ciclo de vida: podrá realizar un seguimiento de qué agentes están activos, quiénes son los responsables de estos y cuándo se actualizan.
• Gobernanza del acceso a los datos: podrá definir qué información puede recuperar o modificar cada agente.
• Observabilidad y supervisión: podrá registrar la actividad para que los equipos revisen cómo se han tomado las decisiones.
• Controles de seguridad: podrá usar políticas de gestión de identidades y acceso en todos los entornos.
• Aplicación de políticas: podrá aplicar reglas comerciales de manera uniforme en todos los flujos de trabajo.

Una vez que una organización opta por la orquestación de agentes de IA, las preguntas giran en torno a cómo implementarla. Y es ahí donde entran en juego los marcos y las herramientas de apoyo.

Los marcos definen la lógica subyacente en la coordinación multiagente. Definen cómo los agentes interpretan y transmiten la información para lograr continuidad en cada paso. Los componentes principales suelen incluir:

• Lógica de enrutamiento de tareas: determina qué agente gestiona una solicitud en función de condiciones predefinidas.
• Mecanismos de información sobre el contexto: conserva la información relevante cuando el trabajo pasa de un agente a otro.
• Coordinación de API: permite la comunicación estructurada entre agentes y sistemas empresariales.
• Conservación del estado: realiza un seguimiento del progreso del flujo de trabajo para que las acciones se reanuden con precisión después de las interrupciones.

Estos marcos no gestionan la gobernanza por sí solos, sino que proporcionan la lógica estructural en la que se basan las plataformas de orquestación para trabajar de manera coherente.

Las herramientas de apoyo permiten a los equipos empresariales ver y gestionar la orquestación.

• Paneles de supervisión: muestran la actividad de los agentes y el estado de los flujos de trabajo.
• Generadores de flujos de trabajo: permiten a los equipos configurar reglas de coordinación sin tener que volver a escribir los sistemas principales.
• Controles de acceso e identidad: vinculan los permisos de los agentes a las políticas de la organización.
• Sistemas con enfoque humano: incluyen puntos de control de revisión cuando la automatización llegue a umbrales predefinidos.

Conjuntamente, los marcos y las herramientas llevan la orquestación de la teoría arquitectónica a la práctica operativa.

Cuando la orquestación se implementa correctamente, los beneficios se notan en las operaciones diarias.

Los agentes coordinados consiguen que la repetición de trabajos y la supervisión manual sean mucho menos frecuentes. Cuando las responsabilidades están claramente definidas, un agente no deshace involuntariamente la acción de otro agente. El trabajo progresa con un orden estructurado y las aprobaciones se realizan en puntos de control predecibles.

Los equipos dedican menos tiempo a resolver los conflictos del sistema y más tiempo a centrarse en decisiones estratégicas. Y cuando algo deje de funcionar, no tendrá que estar investigando para descubrir por qué se ha detenido un flujo de trabajo, sino que sabrá exactamente dónde se ha detenido y el motivo.

Cuando los agentes de IA adquieren la capacidad de actualizar registros o activar acciones, la gobernanza pasa a convertirse en una importante inquietud para el equipo directivo.

La orquestación facilita el trabajo al centralizar el cumplimiento de las reglas. Define qué acciones deben aprobarse y garantiza que esas decisiones se registren. Durante las auditorías o revisiones de cumplimiento normativo, las organizaciones pueden rastrear cómo se ha desarrollado un flujo de trabajo y qué sistema ha iniciado cada uno de los pasos.

Muchos pilotos de IA funcionan bien cuando lo hace de forma aislada. La dificultad comienza cuando se incorporan más agentes de otros departamentos.

La orquestación crea un modelo repetible para agregar nuevos agentes sin que sea necesario volver a escribir la lógica de coordinación cada una de las veces. Los equipos pueden registrar un nuevo agente, asignarle un ámbito e integrarlo en los flujos de trabajo existentes de acuerdo a reglas de gobernanza establecidas.

La IA conversacional a menudo actúa como puerta de entrada a los sistemas empresariales. Los clientes interactúan con los agentes de chat. Los empleados utilizan asistentes internos para obtener información o iniciar solicitudes. De forma interna, una sola interacción puede hacer que se usen varios agentes.

Un cliente que pregunte sobre una discrepancia de facturación podría iniciar un agente de servicio para revisar el historial de casos, un agente de finanzas para validar el estado del pago y un agente de política para comprobar si se tiene derecho al reembolso. Sin orquestación, cada sistema puede responder de forma independiente, generando actualizaciones fragmentadas o acciones duplicadas.

Con la orquestación, la IA conversacional se convierte en el punto de entrada a un flujo de trabajo coordinado. El agente de chat obtiene el contexto, lo pasa a los agentes de gestión interna adecuados y espera a que se llegue a los puntos de control definidos antes de responder. Si se produce una excepción, el flujo de trabajo se enruta a un revisor humano en lugar de devolverse información incompleta.

Cualquier persona que haya trabajado en servicio de atención al cliente sabe el momento exacto en que un caso se complica. El problema del cliente no encaja claramente en una categoría y la resolución depende de la información que se encuentra en distintos sistemas.

Con la orquestación implantada, esa complejidad se gestiona en segundo plano. Una interacción de primera línea puede desencadenar una revisión interna sin que el cliente se tenga que estar pasando de un equipo a otro. Los especialistas adecuados reciben una notificación automática. Además, el caso avanza según unas reglas definidas en lugar de hacerlo según quien sea el siguiente en verlo.

Los retrasos en las adquisiciones suelen producirse por ambigüedad, como cuando una solicitud se encuentra en la cola de alguien o cuando la documentación está incompleta.

Gracias a la orquestación, esas dependencias se gestionan antes de que la solicitud pase a la siguiente etapa. Las verificaciones se realizan en segundo plano y las solicitudes que cumplan con la política avanzan sin necesidad de tener que hacer búsquedas manuales. Cuando algo no cumpla con los requisitos, se detecta en una fase inicial en lugar de en el último paso.

La capacidad de observación comienza con la supervisión del comportamiento de los agentes. Los equipos pueden ver qué agente ha tomado decisiones, en qué datos se ha basado y cómo ha progresado el flujo de trabajo. Cuando algo se bloquea o genera un resultado inesperado, se puede consultar un registro rastreable de eventos en lugar de que aparezca un cuadro de color negro.

A partir de ahí, el análisis de rendimiento ayuda a los equipos a entender los patrones que se producen a lo largo del tiempo. ¿Se están ralentizando determinados flujos de trabajo? ¿Se están agrupando las aprobaciones en una etapa? ¿Están generando los agentes más excepciones de las previstas?

La orquestación también permite detectar riesgos y anomalías. Si un agente comienza a actuar sin ajustarse a los parámetros definidos o genera resultados inusuales, el sistema puede marcar ese comportamiento antes de que afecte en cascada a otros flujos de trabajo.

La supervisión humana debe estar presente en esas situaciones. Por ejemplo, si un agente aplica un descuento por encima de un límite aprobado, el flujo de trabajo debe detenerse automáticamente. En lugar de permitir que la acción se complete, el sistema la redirigirá a un revisor designado que confirmará o corregirá la decisión antes de que avance.

La orquestación solo funciona a escala empresarial cuando la coordinación está integrada en la propia plataforma. Salesforce concibe la orquestación de agentes de IA como infraestructura, no como complemento. Con Agentforce, la orquestación está respaldada por:

• Una base de datos unificada: los agentes trabajan dentro del mismo modelo de datos de CRM, por lo que las actualizaciones, aprobaciones y señales hacen referencia a una fuente de información común.
• Controles de gobernanza integrados: los permisos de acceso, las reglas de políticas y la lógica de aprobación se aplican de forma coherente en todos los flujos de trabajo.
• Supervisión centralizada: los responsables pueden comprobar cómo trabajan los agentes en todos los departamentos sin tener que ir combinando informes de distintas herramientas.
• Arquitectura de coordinación multiagente: los agentes se registran, se define su ámbito de trabajo y se implementan dentro de un modelo operativo estructurado, en lugar de conectarse a través de integraciones ad hoc.

Salesforce ofrece la base para gestionar la coordinación de agentes a escala en los sistemas empresariales existentes.

Para empezar, mapee el proceso en su estado actual. ¿En qué momento se transfiere el trabajo? ¿Dónde trabajan ya los agentes de forma independiente? A partir de ahí:

• Defina claramente las responsabilidades de los agentes: cada agente debe tener un ámbito limitado y una autoridad definida.
• Elija un modelo de coordinación: decida qué tipo de control (centralizado, distribuido o híbrido) se ajusta mejor a sus requisitos de gobernanza.
• Defina las reglas de intervención con antelación: establezca en qué momento deben detenerse los flujos de trabajo y quién revisará las excepciones.
• Supervise antes de ampliar el despliegue: realice un seguimiento del comportamiento y del rendimiento antes de agregar más agentes a la ecuación.

La orquestación es más fácil de ampliarse cuando comienza con una estructura que cuando haya que readaptar el control después de aplicar la automatización en otros lugares.

Cuanto antes se integre la coordinación en su estrategia de IA, más fácil será crecer sin que los distintos equipos y sistemas se encuentren con problemas. Si su organización está dejando atrás a los agentes aislados para pasar a la automatización en toda la empresa, ahora es el momento de estructurar cómo interactúan esos sistemas y cómo se aplica la supervisión.

Descubra cómo maximizar el retorno de la inversión (ROI) con Agentforce en esta guía para maximizar el ROI con Agentforce Maximizing ROI with Agentforce .