Agentes con IA para el desarrollo empresarial y de aplicaciones

Los agentes son sistemas de software de asistencia y autónomos. En función de la entrada del usuario o de las condiciones del entorno, razonan, planifican y toman medidas para lograr determinadas tareas u objetivos. Son como asistentes digitales inteligentes, equipados con el conocimiento y la experiencia agregados de expertos humanos, y con acceso a todos los datos relevantes.

Los agentes están destinados a ser omnipresentes en todas las áreas de nuestras vidas y transformarán drásticamente la manera en que las empresas operan e interactúan con los clientes. Por ejemplo, un agente de servicio puede actuar como el representante de asistencia técnica más capacitado de su empresa, disponible de forma ininterrumpida para gestionar todas las solicitudes. Un agente de marketing, al igual que un coche autónomo, puede utilizar "sensores" (datos en tiempo real) para detectar cambios en las condiciones empresariales y responder de forma proactiva (ajustar los precios, lanzar una campaña, etc.).

Este artículo describe las innovaciones de IA que impulsan la aparición de agentes y explora cómo los agentes no solo están transformando las empresas, sino también remodelando el software y el desarrollo de software.

Los agentes con IA existen gracias a la aparición de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Los LLM proporcionan dos capacidades esenciales que se necesitan para implementar agentes altamente efectivos:

• Comprensión profunda del lenguaje: los LLM son excelentes para comprender el lenguaje complejo y con matices. Se trata de una capacidad crucial para los agentes de tipo chatbot, ya que les permite comprender la solicitud de un usuario a un nivel profundo y formular respuestas utilizando lenguaje natural.
• Razonamiento y toma de decisiones: los LLM también pueden razonar y tomar decisiones. Esto permite a los agentes crear un plan y orquestar los pasos que se necesitan para resolver el problema en cuestión.

Pero los LLM por sí solos no son suficientes para implementar agentes. Tienen una serie de limitaciones, entre ellas:

• Falta de acceso a datos privados: los LLM no tienen acceso a datos privados para los que no fueron entrenados. Por ejemplo, no pueden devolver una lista de oportunidades de ventas abiertas, tickets de asistencia abiertos o resultados de campañas hasta la fecha.
• No tienen capacidades integradas para realizar acciones: por ejemplo, no pueden abrir un ticket de asistencia, cambiar la dirección de envío de un pedido, actualizar un registro de oportunidades o cambiar el precio de un producto.

Los agentes eliminan la brecha entre las potentes capacidades de lenguaje y razonamiento de los LLM, y las demandas prácticas de los casos de uso empresariales, como el acceso a datos privados y la ejecución de acciones, y allanan el camino para un nuevo paradigma de software.

Con este nuevo paradigma, el software ya no se crea como aplicaciones completas, sino como una colección de elementos básicos detallados que encapsulan capacidades específicas y que los agentes que utilizan las capacidades de razonamiento del LLM pueden orquestar. En Salesforce, estos elementos básicos se denominan acciones (por ejemplo, "Localizar pedido" y "Cambiar dirección del pedido") y se organizan en áreas funcionales denominadas temas (por ejemplo, "Gestión de pedidos").

En otras palabras, un agente es un sistema de software que utiliza el lenguaje y las habilidades de razonamiento de un LLM para orquestar una colección de acciones dentro de un dominio específico. En un nivel alto, un agente funciona de la siguiente manera:

1. Comprender la tarea: el agente utiliza las capacidades lingüísticas del LLM para obtener una comprensión profunda de la tarea en cuestión.
2. Planificar y ejecutar de forma iterativa: en función de su comprensión de la tarea, el agente razona con respecto a las acciones disponibles e identifica qué se debe hacer a continuación. Esto puede incluir la ejecución de acciones o la formulación de preguntas aclaratorias. A continuación, el agente razona sobre el resultado del paso anterior y vuelve a identificar qué se debe hacer a continuación. El agente repite ese proceso iterativo hasta que esté satisfecho con la solución con la que ha abordado la tarea original.
3. Proporcionar una respuesta: el agente produce la respuesta para los datos de entrada.

El aspecto más transformador de este nuevo paradigma de software es que permite a los agentes gestionar solicitudes imprevistas sin requisitos predefinidos. Imagine a un agente equipado con decenas o incluso cientos de acciones. Podría componerlos en un número prácticamente infinito de formas, incluso de formas nunca anticipadas, lo que le permite resolver nuevos problemas sobre la marcha. Esta es la forma definitiva de composición de aplicaciones.

Por ejemplo, en Salesforce, nuestras aplicaciones líderes del sector (incluidas Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Commerce Cloud e Industries) se dividen en acciones detalladas que pueden habilitar instantáneamente a los agentes de Agentforce de Salesforce con una enorme cantidad de capacidades en varios temas. Los agentes de Agentforce pueden componer y orquestar estas acciones de varias maneras, lo que proporciona a los usuarios una experiencia fluida y unificada en toda la empresa. Además, los desarrolladores pueden ampliar las capacidades estándar de los agentes de Agentforce con acciones personalizadas basadas en código, API, flujos de Salesforce o plantillas de solicitudes.

Las acciones proporcionan a los agentes las siguientes capacidades esenciales:

1. Acceso a datos privados de la empresa: las acciones proporcionan a los agentes acceso a los datos de sus clientes y de la empresa. Al proporcionar a cualquier agente acceso a los datos, es importante asegurarse de que el agente no divulgue datos a usuarios no autorizados. Con los agentes de Agentforce, el acceso a los datos se rige por permisos y modelos compartidos. Los mismos permisos y modelos compartidos se aplican independientemente de si se accede a los datos desde aplicaciones tradicionales o agentes.
2. Capacidad para tomar medidas: las acciones permiten a los agentes ejecutar lógica e integrarse con sistemas externos. Las acciones de Agentforce estándar tienen esa capacidad incorporada: pueden actuar sobre las ventas, los servicios, el marketing, el comercio y los sectores industriales. Además, los desarrolladores pueden crear acciones personalizadas que pueden actuar en Salesforce o en sistemas externos mediante código, API, flujos y plantillas de solicitudes.

Los agentes pueden tener diferentes niveles de autonomía. Por ejemplo:

• Los agentes de asistencia (a veces denominados asistentes) colaboran con las personas y mejoran las capacidades en lugar de actuar solos. Los asistentes a menudo requieren aportaciones y comentarios de las personas para perfeccionar las sugerencias o acciones.
• Los agentes autónomos operan de forma independiente sin supervisión humana directa. Los agentes de Agentforce, a diferencia de otros agentes autónomos, tienen la capacidad de transferir con fluidez tareas a las personas según sea necesario.

Independientemente del nivel de autonomía de un agente, el establecimiento de límites adecuados es crucial para garantizar la fiabilidad, el cumplimiento de las prácticas empresariales y la seguridad y privacidad de los datos, así como para evitar alucinaciones, toxicidad y contenido perjudicial.

Los agentes de Agentforce utilizan un enfoque de varias capas para aplicar límites:

• Einstein Trust Layer: Einstein Trust Layer permite a los agentes utilizar los LLM de forma fiable, sin comprometer los datos de la empresa. Utiliza una pasarela segura, el enmascaramiento de datos, la detección de toxicidad, las pistas de auditoría y otros elementos para controlar las interacciones del LLM.
• Instrucciones: al definir un agente de Agentforce, puede utilizar el lenguaje natural para proporcionar instrucciones claras, incluido lo que debe hacer y lo que debe evitar, estableciendo de manera efectiva los límites para su comportamiento.
• Metadatos compartidos: los metadatos de Salesforce definen reglas generales que se aplican independientemente de si se accede a los datos desde aplicaciones tradicionales o agentes. Esto incluye permisos, modelos compartidos, reglas de validación y automatización de flujos de trabajo para garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento de las prácticas empresariales.
• Análisis de agentes: esta herramienta de observabilidad proporciona información sobre el rendimiento, la usabilidad y la fiabilidad de los agentes y las acciones, lo que le permite identificar áreas de mejora.
• Centro de pruebas de IA: el Centro de pruebas de IA, un marco de pruebas unificado, admite pruebas por lotes para agentes, plantillas de solicitud, generación aumentada de recuperación (RAG) y casos de uso de modelos.

Salesforce anunció recientemente agentes para las ventas y los servicios:

• El agente de servicio de Agentforcerevoluciona el servicio de atención al cliente con su capacidad para comprender y tomar medidas con respecto a una amplia gama de problemas de servicio sin situaciones predefinidas, lo que ayuda a que el servicio de atención al cliente sea mucho más eficiente.
• El agente SDR de Agentforce 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.
• 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.

Puede usar estos agentes tal y como están configurados, porque están listos para usar, pero Agentforce también le permite personalizarlos, ampliarlos y crear sus propios agentes.

Salesforce Agentforce une a las personas con agentes autónomos basados en IA, datos y acción. Proporciona las funciones y herramientas que necesita para crear, personalizar e implementar agentes de confianza, y otras aplicaciones de IA innovadoras, con la supervisión y los límites adecuados. Echemos un vistazo más de cerca y repasemos los componentes clave.

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Los metadatos de Salesforce establecen reglas universales que se aplican independientemente de si se accede a los datos desde aplicaciones tradicionales o agentes. Esto incluye permisos, modelos compartidos, reglas de validación y automatización de flujos de trabajo para garantizar la seguridad de los datos y el cumplimiento de las prácticas empresariales. Los metadatos también permiten a los LLM comprender mejor el contexto y el significado de los datos, lo que puede generar respuestas más precisas. Por ejemplo, un LLM podría usar metadatos para presentar los datos de CRM al usuario de una manera más útil y práctica (interfaz de usuario ad hoc).

Para obtener una buena IA, necesita datos unificados y de alta calidad. Salesforce Data Cloud reúne y unifica todos sus datos (de Salesforce y externos, estructurados y no estructurados) para fundamentar la IA con información de alta calidad, relevante y práctica. Con más de 200 conectores disponibles y la capacidad de crear fácilmente conectores personalizados, Data Cloud proporciona una conectividad sin precedentes.

Una vez que sus datos están conectados, unificados y armonizados, Data Cloud le permite activarlos a escala en agentes con IA, análisis y otras aplicaciones, lo que brinda información práctica valiosa y experiencias personalizadas. La era de las experiencias aisladas y limitadas por datos aislados se ha terminado. Los usuarios, ya sean empleados o clientes, esperan experiencias conectadas que reúnan y den sentido a todos los datos relevantes.

Agentforce proporciona una arquitectura de modelo configurable que le permite conectar y componer modelos fácilmente. Un modelo base alojado a menudo le proporciona el camino más rápido hacia la innovación de la IA, pero también puede usar modelos perfeccionados o sus propios modelos creados con sus propios datos.

El agente de servicio de Agentforce le permite utilizar los modelos existentes de forma fiable, sin comprometer los datos de su empresa. Así funciona:

1. Pasarela segura: Agentforce accede a los modelos a través de una puerta de enlace segura que aplica las políticas de seguridad y privacidad de forma coherente en los diferentes proveedores de modelos.
2. Enmascaramiento de datos y cumplimiento: antes de que la solicitud se envíe al proveedor del modelo, pasa por una serie de pasos, incluido el enmascaramiento de datos, que reemplaza los datos de la información personal identificable (PII) con datos anonimizados para garantizar la privacidad y el cumplimiento de los datos.
3. Retención cero: para proteger aún más sus datos, Salesforce tiene acuerdos de retención cero con los proveedores de modelos, lo que significa que los proveedores no persistirán ni entrenarán aún más sus modelos con datos enviados desde Salesforce.
4. Desenmascaramiento, detección de toxicidad y pista de auditoría: cuando se recibe el resultado del modelo, pasa por otra serie de pasos, como el desenmascaramiento, la detección de toxicidad y el registro de la pista de auditoría. El desenmascaramiento restaura los datos reales que se reemplazaron por datos falsos para la privacidad. La detección de toxicidad comprueba si hay contenido perjudicial u ofensivo en el resultado. El registro de la pista de auditoría registra todo el proceso con fines de auditoría.

Las acciones proporcionan a los agentes la capacidad de ejecutar lógica e integrarse con sistemas externos. Las acciones de Agentforce estándar pueden actuar sobre las ventas, los servicios, el marketing, el comercio y los sectores industriales. Además, los desarrolladores pueden crear acciones personalizadas que pueden actuar en Salesforce o en sistemas externos mediante código personalizado, API, flujos y plantillas de solicitudes.

Un tema es una agrupación lógica de acciones que representan un área específica de enfoque para el que un agente está diseñado para comprender, procesar o responder. Algunos ejemplos son la gestión de pedidos, la garantía, los precios, las preguntas frecuentes, etc.

Los agentes de Agentforce son sistemas de software autónomos que pueden analizar las entradas del usuario o del entorno, identificar tareas, razonar a través de soluciones y orquestar acciones para completarlas. Los agentes tienen diferentes niveles de autonomía. Los agentes de asistencia (parcialmente autónomos) colaboran con las personas para realizar la tarea en cuestión. Los agentes autónomos operan de forma independiente sin supervisión humana directa, pero con los sólidos límites descritos anteriormente en esta publicación, y con la capacidad de transferir tareas a las personas según sea necesario.

Agentforce proporciona una variedad de herramientas que apenas requiere programar para crear agentes y otras aplicaciones de IA.

Prompt Builder es un generador de Salesforce que le permite crear plantillas de solicitud reutilizables en un entorno gráfico y fundamentarlas en datos dinámicos disponibles a través de datos de página de registro, Data Cloud, llamadas a API, flujos y Apex.

Agent Builder es otro generador visual que le permite configurar agentes y asistentes. Puede seleccionar las acciones disponibles para su agente y probarlo en un entorno de pruebas.

Los agentes están destinados a ser omnipresentes en todas las áreas de nuestras vidas. Pueden razonar, organizar tareas y tomar medidas, ofreciendo experiencias personalizadas a escala. Al combinar el lenguaje y las capacidades de razonamiento de los LLM con los elementos básicos de software, están transformando la manera en que operan las empresas y cómo se crea el software.

Los agentes de Agentforce están liderando esta transformación con características diferenciadoras clave, entre ellas:

• De confianza. Agentforce protege sus datos utilizando Einstein Trust Layer y los mismos metadatos, permisos y modelos compartidos que las aplicaciones tradicionales de Salesforce.
• Potentes. Los agentes de Agentforce hacen uso de las aplicaciones de Salesforce líderes del sector para ofrecer experiencias transformadoras en las ventas, los servicios, el comercio, el marketing y los sectores industriales.
• Fundamentados en datos unificados. Los agentes de Agentforce ofrecen resultados más precisos y relevantes al fundamentar la IA en todos los datos relevantes disponibles y unificados por Data Cloud.
• Herramientas que apenas requiere programar. Los agentes de Agentforce se pueden crear, personalizar, probar y gestionar mediante un conjunto de herramientas que apenas requiere programar, como Agent Builder, Prompt Builder, Model Builder, Flow Builder y muchas otras.