Cómo crear un agente IA

¿Qué hace que un atleta gane una medalla de oro? El entrenamiento. ¿Y qué convierte a un músico en un virtuoso? También el entrenamiento. Pero el entrenamiento no es exclusivo de las personas. Hoy, las empresas están descubriendo el valor de entrenar la inteligencia artificial (IA) para impulsar su crecimiento. Al crear y entrenar un agente IA capaz de comprender el lenguaje humano, este puede responder mejor y realizar tareas cada vez más útiles.

A medida que avance la tecnología de IA, estos agentes IA se volverán más sofisticados y capaces, cerrando la brecha entre las expectativas humanas y el rendimiento de la IA. En esta guía completa, exploraremos en profundidad qué es un agente con IA, cuáles son los conceptos básicos para crear y entrenar agentes IA, los desafíos comunes y las herramientas clave en el desarrollo. Finalmente, detallaremos los pasos prácticos que hay que seguir para entrenar uno de ellos por su cuenta utilizando las capacidades de plataformas como Salesforce Agentforce.

• Descubrirá qué es un agente IA y sus tipos, desde asistentes hasta agentes autónomos.
• Aprenderá los conceptos básicos de la creación y entrenamiento de agentes IA, incluyendo el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• Conocerá las 6 etapas esenciales para desarrollar y desplegar agentes IA, desde la definición del propósito hasta la monitorización continua.
• Explorará ejemplos concretos de uso en ventas, atención al cliente y más.
• Comprenderá la importancia de la seguridad de datos y la ética en IA durante todo el ciclo de vida del agente.
• Obtendrá información sobre herramientas y frameworks populares como LangGraph, Vertex AI y Microsoft Copilot Studio, y cómo Salesforce Agentforce simplifica este proceso.

• ¿Qué es un agente IA?
• Introducción a los conceptos básicos de la creación de agentes IA
• Los 6 pasos que debe seguir para crear y entrenar agentes IA
• Desafíos y consideraciones éticas en el desarrollo de agentes de IA
• Cree y entrene su propio agente IA

Un agente IA es un programa informático diseñado para ayudar a las personas realizando tareas y respondiendo a preguntas. El término clave aquí es ayudar a las personas.

Los agentes IA aprenden a partir de una amplia variedad de entradas lingüísticas y facilitan tareas cotidianas como gestionar emails, programar citas, establecer recordatorios, gestionar horarios o aportar información, por ejemplo, previsiones meteorológicas o noticias. Al comprender y responder al lenguaje humano, las interacciones con ellos resultan más naturales y sencillas.

El entrenamiento de un agente IA se basa en varios pasos clave para garantizar su eficacia y eficiencia. Esto incluye la recopilación y preparación de los datos, el entrenamiento del modelo, la evaluación, el ajuste y la implementación. Además, es imprescindible supervisar y actualizar el agente de forma continua para mantenerlo alineado con los objetivos del negocio. A continuación, profundizaremos en estos pasos para que pueda aprender a hacerlo por su cuenta.

Existen diversos tipos de agentes con IA, cada uno optimizado para diferentes necesidades:

• Agentes de asistencia: Se integran en herramientas y plataformas existentes para apoyar a los equipos con tareas personalizadas y específicas de su función. Por ejemplo, un agente que asista a un representante de ventas con la preparación de propuestas, o a un agente de servicio al cliente con la búsqueda rápida de información relevante para una consulta.
• Agentes autónomos (Agentic AI): Estos agentes IA operan de forma más independiente, comprendiendo las consultas de los clientes y respondiendo a ellas, o realizando secuencias de tareas sin intervención humana directa. Utilizan un agent builder, como Agentforce, para crear agentes que operan dinámicamente, en lugar de seguir reglas predefinidas. Se activan por cambios en los datos, eventos del sistema o automatizaciones, ejecutando acciones complejas y escalables en diversas funciones empresariales, desde la automatización de la fuerza de ventas hasta la gestión de inventario en e-commerce.

Crear y entrenar a un agente IA implica enseñarle a comprender y responder al lenguaje humano de forma útil y relevante. Desde la IA generativa (GenAI) hasta la IA conversacional, todo depende de sus datos. El entrenamiento incorpora varios conceptos clave de la inteligencia artificial, en particular el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural (NLP).

Repasemos cada uno de ellos.

El aprendizaje automático (ML) es un tipo de IA que proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin necesidad de programarse. Al entrenar a un agente IA, los algoritmos de aprendizaje automático utilizan datos históricos (ejemplos de interacciones humanas) para detectar patrones y tomar decisiones. Cuantos más datos procese la IA, mejor podrá predecir y responder a las solicitudes de los usuarios.

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una rama de la IA que se ocupa de la interacción entre ordenadores y personas a través del lenguaje natural. El objetivo es que los ordenadores procesen y comprendan grandes volúmenes de datos en lenguaje natural. En el caso de un agente IA, el NLP permite que el sistema comprenda, interprete y genere lenguaje de manera natural y significativa.

La generación aumentada por recuperación (RAG) es una técnica avanzada que combina las fortalezas de los modelos de lenguaje grande (LLM) con sistemas de recuperación de información. En lugar de depender únicamente del conocimiento pre-entrenado del LLM, un agente IA con RAG primero recupera información relevante de una base de conocimiento externa o una fuente de datos específica (como documentación interna de la empresa, FAQs o bases de datos). Luego, utiliza esta información recuperada para generar una respuesta más precisa, actualizada y contextualizada. Esto es crucial para:

• Reducir las "alucinaciones" de los LLM.
• Proporcionar respuestas basadas en datos autorizados y actualizados de su empresa.
• Mantener la privacidad al no exponer datos sensibles durante el entrenamiento inicial del LLM.

El etiquetado de datos es un paso fundamental en el entrenamiento de la IA, que consiste en que las personas añadan etiquetas significativas a los datos sin procesar para que la IA pueda interpretarlos. Por ejemplo, en el entrenamiento de un agente IA, este proceso puede incluir el etiquetado de partes del habla en oraciones, la identificación del sentimiento de un texto o la categorización de consultas en temas. Posteriormente, estos datos etiquetados sirven como una guía para que la IA aprenda de ellos y los utilice para comprender el contexto y la intención detrás de las entradas del usuario.

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Al crear un agente IA, el primer paso es definir claramente su propósito y funciones. Esto implica decidir las tareas y funciones específicas que el agente realizará. A continuación, le explicamos cómo abordar este paso:

1. Determine las tareas y funciones del agente IA: Indique los problemas que desea que resuelva el agente IA o las tareas que desea que gestione. ¿Quiere un agente autónomo? ¿Lo necesita para responder a las consultas de los clientes, ayudar a los usuarios a comprar online u ofrecer información sobre su empresa? Sus funciones deben adaptarse a las necesidades que desea satisfacer.

Por ejemplo, ¿necesita un agente de compras virtual? Este agente ayuda a los usuarios a navegar por las tiendas online, y ofrece consejos de compra personalizados basados en las preferencias del usuario y el comportamiento que ha demostrado en compras anteriores. Puede sugerir ideas de regalos, encontrar las mejores ofertas o incluso ayudar con elecciones relacionadas con la moda.

2. Identifique a su público objetivo: Cada usuario tiene distintas expectativas y formas de interactuar con la tecnología. Por ejemplo, un agente IA diseñado para profesionales del sector de atención sanitaria podría necesitar comprender y utilizar la terminología médica con precisión.

3. Reflexione sobre los casos de uso o las situaciones específicas en los que se utilizará su agente IA: Definirlos puede ayudar a aclarar qué funciones y capacidades se necesitan. Por ejemplo, un chatbot de atención al cliente debe gestionar consultas, reclamaciones y posiblemente transacciones, mientras que un agente de compras virtuales debe tener la capacidad de sugerir productos, comparar precios y comprender las preferencias del usuario.

Al igual que un estudiante aprende con los libros de texto, un agente IA aprende con los datos. Si los datos son incorrectos o de mala calidad, la IA aprenderá conceptos equivocados y cometerá errores. Los datos de alta calidad garantizan que la IA pueda comprender y procesar con precisión las entradas de los usuarios.

Para entrenar a su agente IA, debe recopilar datos que reflejen el tipo de interacciones que tendrá con los usuarios. Esto podría incluir:

• Transcripciones de texto: recopile transcripciones de conversaciones de registros de chat, tickets de asistencia o emails que sean similares a las interacciones que se van a tener con la IA.
• Grabaciones de voz: si la IA responde a comandos o consultas habladas, las grabaciones de voz son esenciales para ayudarla a comprender distintos acentos, entonaciones y patrones de habla.
• Registros de interacción: los datos de interacciones anteriores con sistemas similares pueden ofrecer información práctica sobre los comportamientos de los usuarios y las consultas o comandos comunes.

Una vez que tenga sus datos, deben limpiarse para prepararlos para el entrenamiento. Es decir, hay que eliminar datos irrelevantes o incorrectos, corregir errores y garantizar la coherencia en todo el conjunto de datos. Por ejemplo, habría que corregir errores tipográficos en las transcripciones de texto o filtrar el ruido de fondo en las grabaciones de voz.

Y por último, hay que etiquetarlo. Esta tarea consiste en agregar etiquetas (etiquetas o metadatos ) para describir lo que representa cada fragmento de dato. Por ejemplo, etiquetar un fragmento de texto con la intención del usuario, como "reservar un vuelo" o "preguntar por el horario de la tienda". Esto ayuda a la IA a comprender el contexto y el propósito de las entradas de usuario.

Este paso consiste en seleccionar el modelo de aprendizaje automático adecuado, que determinará el grado de eficacia de la IA para aprender de los datos y realizar sus tareas.

Hay dos tipos de modelos de aprendizaje automático:

1. Redes neuronales: son modelos potentes que imitan la manera en que funciona el cerebro humano. Son especialmente buenos para procesar grandes volúmenes de datos y reconocer patrones, lo que los convierte en ideales para comprender y generar lenguaje humano.
2. Aprendizaje reforzado: este tipo de modelo aprende a través de un sistema de prueba y error al revisar sus acciones para mejorar con el paso del tiempo. Es útil para los agentes IA que necesitan tomar decisiones u optimizar su comportamiento en función de las interacciones de los usuarios.

Por lo tanto, ¿cómo se puede elegir el modelo adecuado?

Tenga en cuenta las funciones y tareas que desea que realice el agente IA. Por ejemplo, si el agente necesita comprender y generar respuestas similares a las humanas, una red neuronal podría ser la mejor opción.

Y tenga en cuenta los datos que recopiló. Las redes neuronales, por ejemplo, requieren grandes volúmenes de datos para entrenarse de manera efectiva, mientras que el aprendizaje reforzado podría ser adecuado para situaciones en las que la IA puede aprender de las interacciones continuas con los usuarios.

También puede optar por utilizar modelos preentrenados. Son modelos que han sido desarrollados y entrenados por investigadores con grandes conjuntos de datos. Pueden ser un buen punto de partida porque ya han aprendido mucha información general sobre el lenguaje y las interacciones humanas.

Estos son algunos ejemplos de modelos preentrenados:

• GPT ("Generative Pre-trained Transformer", transformador generativo preentrenado): este modelo es excelente para generar texto y se puede ajustar para que realice tareas específicas como responder a preguntas o escribir contenido.
• BERT ("Bidirectional Encoder Representations from Transformers", representaciones de codificador bidireccional de transformadores): conocido por su capacidad para comprender el contexto de una palabra en función de lo que la rodea, lo que hace que sea útil para tareas que requieren una comprensión profunda del lenguaje, como el análisis de los sentimientos o la traducción de idiomas.

Si bien los modelos preentrenados tienen conocimientos amplios, es posible que no estén especializados en las tareas específicas que debe realizar su agente IA. Tendrá que ajustarlos. El ajuste implica continuar el entrenamiento de un modelo preentrenado en su conjunto de datos específico para que pueda adaptarse a los matices de su aplicación en particular.

Ahora ha llegado el momento de entrenar el modelo de aprendizaje automático con los datos que ha preparado. En este paso es donde su IA comienza a aprender de los ejemplos que ha proporcionado para que en el futuro pueda realizar tareas por sí sola.

Para entrenar a su agente IA, siga estos pasos:

1. Configure su entorno: antes de comenzar el entrenamiento, configure su entorno de aprendizaje automático. Por ejemplo, prepare la instalación de bibliotecas de software y marcos que se necesitan para el aprendizaje automático.
2. Cargue sus datos: importe los datos limpios y etiquetados en su entorno para que puedan usarse para el entrenamiento.
3. Divida los datos: divida sus datos en al menos dos conjuntos: entrenamiento y pruebas. El conjunto de entrenamiento es lo que se usará para enseñar al modelo, y el conjunto de pruebas se usa para evaluar el grado de eficacia en el aprendizaje del modelo.
4. Elija un modelo: en función de esta decisión, inicialice el modelo de aprendizaje automático que desea entrenar.
5. Configure los parámetros de entrenamiento: establezca los parámetros que guiarán el proceso de entrenamiento. Esto incluye la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y el número de épocas ("epoch" en inglés). La tasa de aprendizaje determina cuánto ajusta el modelo sus parámetros como respuesta a los errores observados durante el procesamiento de datos. El tamaño del lote es el número de muestras de datos vistas por el modelo antes de que actualice sus parámetros internos. Y el número de épocas, que representa los ciclos completos de todo el conjunto de datos de entrenamiento, afecta a la profundidad del aprendizaje. La mayoría de las épocas proporcionan al modelo más oportunidades para aprender de los datos.
6. Entrene el modelo: comience el proceso de entrenamiento. El modelo utilizará los datos de entrenamiento para aprender, y ajustará sus parámetros internos para minimizar los errores.
7. Supervise el proceso de entrenamiento: realice un seguimiento de las métricas de rendimiento, como la precisión o la pérdida durante el entrenamiento. Estas métricas le indicarán la eficacia con la que está aprendiendo el modelo. Si el modelo no funciona de la forma prevista, es posible que deba ajustar los parámetros de entrenamiento. Por ejemplo, si la pérdida de entrenamiento no disminuye, plantéese la posibilidad de reducir la tasa de aprendizaje.

El desarrollo de un agente IA implica probar y validar el sistema para garantizar que funcione de la forma prevista y cumpla con los objetivos que ha establecido. Este paso le ayuda a identificar y solucionar cualquier problema antes de que se implemente por completo.

Comience ejecutando el agente IA con una serie de tareas o consultas predefinidas para ver cómo responde. Es como hacerle un pequeño examen para ver si aprendió lo que se suponía que debía aprender.

Mida la precisión y la eficiencia con la que el agente IA realiza las tareas. Compruebe si las respuestas son correctas, cuánto tiempo tarda en responder y si las interacciones son fluidas.

A continuación, elija entre los diferentes métodos de pruebas:

• Pruebas de unidades: pruebe componentes o partes individuales del agente IA para asegurarse de que cada uno funciona correctamente de manera independiente.
• Pruebas de usuario: invite a usuarios reales a probar el agente IA en entornos controlados. Esto permite evaluar su desempeño en situaciones del mundo real y analizar los usuarios cómo interactúan con él.
• Pruebas A/B: compare dos versiones del agente con IA para determinar cuál funciona mejor. Por ejemplo, puede probar dos estilos de respuesta o flujos de interacción diferentes para ver cuál es más eficaz.

Tenga en cuenta el sobreajuste y el bajo rendimiento. El sobreajuste se produce cuando un agente IA tiene un buen rendimiento en los datos de entrenamiento, pero malo en los datos nuevos y que nunca ha visto. Para solucionar el sobreajuste, puede usar técnicas como la validación cruzada, en la que se rotan los datos que se utilizan para el entrenamiento y las pruebas con el fin de asegurarse de que el modelo generalice correctamente.

Y si el agente IA no está rindiendo a la altura de las expectativas, considere la posibilidad de volver a repasar la fase de entrenamiento para ajustar los parámetros, agregar más datos o incluso volver a entrenar el modelo.

Configure mecanismos para recopilar comentarios de los usuarios, como encuestas, formularios de comentarios o entrevistas directas. Preste atención a lo que a los usuarios les resulta útil, confuso o poco satisfactorio. Utilice los comentarios para realizar mejoras continuas en el agente IA. Con estos datos, puede ajustar los flujos de conversación, entrenar el modelo con más datos o ajustar la interfaz de usuario.

Finalmente, ha llegado el momento de implementar su agente IA en un entorno en vivo y descubrir cómo interactúa la IA con los usuarios reales.

Decida dónde desea implementar el agente IA: en su sitio web, en una aplicación móvil o en una plataforma activada por voz. A continuación, integre el agente IA en la plataforma elegida. Esto puede implicar la incrustación de código en una web, la configuración del agente en una aplicación móvil o la implementación del agente con las API de una plataforma de voz.

Una vez integrado, inicie el agente IA para comenzar a interactuar con los usuarios. Asegúrese de que todos los sistemas de asistencia estén correctamente implementados para que el inicio se lleve a cabo sin problemas.

Compruebe periódicamente el rendimiento de su agente IA. ¿Entiende correctamente las consultas de los usuarios? ¿Cómo gestiona las conversaciones complejas? Puede utilizar herramientas que proporcionen información práctica en tiempo real sobre el rendimiento del agente IA. Estas herramientas pueden mostrarle los plazos de respuesta, las tasas de éxito y los niveles de satisfacción del usuario.

Puede hacerlo recopilando los comentarios de los usuarios directamente a través de la plataforma mediante sistemas de puntuación, comentarios o enlaces directos a encuestas después de las interacciones con el agente IA. También puede configurar el registro de errores para detectar los problemas. Podrá recibir notificaciones si hay un aumento repentino en los errores o una disminución del rendimiento para que pueda actuar rápidamente.

Al implementar el agente de forma cuidadosa y configurar sistemas de supervisión, puede asegurarse de que no solo se ponga en marcha con gran eficacia, sino que también se adapte y mejore con el tiempo, y que continúe satisfaciendo las necesidades y expectativas de los usuarios.

Si bien el potencial de los agentes IA es inmenso, su desarrollo e implementación conllevan desafíos significativos y consideraciones éticas cruciales que deben abordarse proactivamente para garantizar sistemas responsables y confiables.

Desafíos Técnicos Comunes:

• Calidad y cantidad de datos: los agentes IA requieren grandes volúmenes de datos de alta calidad para un entrenamiento efectivo. La escasez de datos relevantes, el ruido o el sesgo en los conjuntos de datos pueden llevar a un rendimiento deficiente o a resultados sesgados. La implementación de RAG ayuda a mitigar esto al conectar agentes con fuentes de datos autorizadas y actualizadas.
• Escalabilidad y rendimiento: asegurar que un agente IA pueda manejar un alto volumen de interacciones sin degradar el rendimiento es un desafío constante. La optimización de la infraestructura y el modelo es vital.
• Gestión del estado y contexto: mantener la coherencia en conversaciones largas y complejas es difícil. Los agentes IA deben ser capaces de recordar y utilizar información de interacciones anteriores para proporcionar respuestas contextuales.
• Integración compleja: integrar agentes IA en los sistemas empresariales existentes (CRM, ERP, bases de datos) puede ser un proceso complejo que requiere una planificación cuidadosa y experiencia técnica.

Consideraciones Éticas Fundamentales:

• Sesgo y equidad: los agentes IA pueden heredar y amplificar sesgos presentes en sus datos de entrenamiento. Es fundamental auditar continuamente los agentes para identificar y mitigar estos sesgos, asegurando que sus decisiones y respuestas sean justas y equitativas para todos los usuarios.
• Privacidad de datos: la manipulación de información sensible por parte de los agentes IA exige un estricto cumplimiento de las normativas de privacidad (GDPR) y la implementación de salvaguardias robustas. Einstein Trust Layer de Salesforce ofrece enmascaramiento de datos, auditoría de acceso y monitoreo de seguridad para proteger la información sensible.
• Transparencia y explicabilidad: los usuarios deben comprender cómo los agentes IA llegan a sus conclusiones o recomendaciones. La falta de transparencia puede erosionar la confianza. Diseñar agentes que puedan explicar sus razonamientos (hasta cierto punto) es un paso hacia la responsabilidad.
• Responsabilidad: cuando un agente IA comete un error, ¿quién es responsable? Establecer marcos claros de responsabilidad y supervisión humana es esencial, especialmente en dominios críticos como la salud o las finanzas.
• Seguridad de la IA: proteger a los agentes IA contra ataques adversarios, manipulación de datos o acceso no autorizado es vital. Esto incluye la protección de los modelos, los datos y las interfaces de comunicación.

Abordar estos desafíos y consideraciones éticas desde las primeras etapas de diseño y desarrollo es fundamental para construir agentes IA que no solo sean tecnológicamente avanzados, sino también confiables, justos y beneficiosos para la sociedad y las empresas.

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