¿Qué es la IA agéntica?

Key Takeaways

• La IA agéntica supera a la IA generativa al ejecutar acciones autónomas y proactivas en sistemas externos.
• Cada agente IA opera mediante un ciclo continuo de aprendizaje en el que percibe, razona, actúa, evalúa resultados y colabora.
• El éxito de estos sistemas exige conectar datos unificados mediante arquitecturas RAG para garantizar respuestas precisas sin errores.

La IA agéntica es la tecnología que permite a los agentes IA actuar de forma autónoma sin supervisión humana. Esto no quiere decir que excluya a las personas, al contrario, actúa como plataforma integral que facilita la interacción entre los agentes y los humanos. Supone un salto de gigante sobre la IA tradicional, más reactiva y limitada, pero también sobre la IA generativa. A diferencia de ésta última, la IA agéntica es proactiva y autónoma, usa y actualiza sistemas externos y maneja flujos de trabajo que requieren razonamiento.

La IA agéntica no solo se caracteriza por su autonomía, también por su adaptabilidad y aprendizaje, así como por su orientación a objetivos. Además, con sistemas de agentic AI como Agentforce capaces de imitar el comportamiento humano, marca la diferencia gestionando con lenguaje natural situaciones complejas y cambiantes.

¿Cómo funciona la IA agéntica?

La base de esta tecnología es su red de agentes, esto es, componentes de software que extraen información de enormes cantidades de datos y aprenden de los usuarios. Para entender cómo estos sistemas multiagente resuelven problemas complejos basta con fijarse en los pasos que siguen: 

1. Percibir: Cada agente, que está diseñado con objetivos y habilidades específicos, recopila y decodifica información de múltiples fuentes de datos. Identifica patrones significativos y extrae la información más relevante de su entorno. 
2. Razonar: Un modelo de lenguaje grande (LLM) dirige el proceso de razonamiento, cuyo primer paso es comprender las tareas y elaborar las soluciones. A continuación, coordina modelos especializados para trabajos como la generación de contenido o el análisis de imágenes. 
3. Actuar: Los agentes IA se conectan a sistemas externos a través de API para realizar tareas, sin descuidar la seguridad y el cumplimiento normativo. 
4. Aprender: Cada comentario e interacción ayuda a los agentes IA a evolucionar y mejorar su rendimiento, perfeccionando sus decisiones y procesos. 
5. Colaborar: Las herramientas para crear agentes IA, como Agent Builder, facilitan la implementación de agentes, sin que sea necesario ser un programador experimentado. Además, estas herramientas de creación de agentes son de código abierto, beneficiándose de mejoras continuas propuestas por la comunidad de colaboradores.

El alimento de la IA agéntica son los datos y herramientas como Data 360 y la generación aumentada de recuperación (RAG) permiten utilizar datos estructurados y no estructurados. Es la puerta para acceder a una amplia gama de datos, simplificando el proceso de implementación, lo que mejora la experiencia general del usuario.

Casos de uso de la IA agéntica en la empresa

La versatilidad de esta tecnología permite resolver procesos complejos de extremo a extremo en diferentes departamentos:

• Atención al cliente. Un agente IA de servicio al cliente puede gestionar un ticket de soporte desde el principio hasta el final. Lee el ticket, lo clasifica, comprueba la garantía, consulta soluciones viables y, si es necesario, programa visita de un técnico.
• TI y desarrollo de software. Como en el caso anterior, un agente autónomo puede resolver de forma autónoma tickets de TI complejos, incluso, aprobando permisos de acceso. De cara a los programadores, podría decirse que es capaz de actuar como un ingeniero de software junior autosuficiente. Escribe código, lo testea, depura errores y antes de lanzarlo a explotación, lo envía para revisión de un desarrollador humano.
• Ventas y Marketing. La IA agéntica permite diseñar campañas identificando a la audiencia, personalizando el contenido de acuerdo al target, y las ejecuta automáticamente. Además, supervisa sus resultados en tiempo real, ajustando el presupuesto o aplicando mejoras en el mensaje para aumentar las tasas de conversión. Asimismo, un agente IA puede convertirse en el mejor gestor de nuestra cadena de suministro, anticipándose a picos de demanda y asegurando siempre las existencias.

Ventajas de la IA agéntica para las organizaciones

• Adaptabilidad y eficiencia mejoradas: Mejora la adaptabilidad y la eficiencia de las aplicaciones de IA. Ahorra tiempo y reduce costes operativos en los procesos de desarrollo, garantizando un rendimiento mejorado.
• Personalización: Crea interacciones personalizadas y atractivas para los usuarios imitando la toma de decisiones de los seres humanos. En servicio al cliente, atención sanitaria o educación, ofrece una asistencia personalizada que deriva en una mayor satisfacción y fidelidad de los usuarios.
• Toma de decisiones fundamentada: Las decisiones inteligentes de los agentes IA se basa en procesar grandes flujos de datos en tiempo real, detectando patrones y pronosticando resultados.
• Aumento de la productividad: Al automatizar tareas repetitivas y optimizar flujos de trabajo, la IA agéntica libera a los equipos humanos para que se enfoquen en cometidos más valiosos. Mientras los agentes IA completan tareas con mayor rapidez y precisión, los empleados desarrollan funciones estratégicas y de alto valor. 

A medida que la IA agéntica se integra con las plataformas de datos, abre un sinfín de posibilidades. Está llamada a redefinir ecosistemas completos, fomentando la colaboración y la innovación a escala global. 

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