Desarrollo de agentes de IA: cómo crear agentes de IA para su empresa

Una automatización más inteligente empieza por tener objetivos claros, no solo código. El desarrollo de agentes de IA consiste en diseñar sistemas inteligentes que toman decisiones, actúan y se adaptan con el tiempo. Los agentes de IA le ayudan a avanzar más rápido y ofrecer un servicio más inteligente, ya sea para optimizar la atención al cliente, obtener información valiosa o aumentar la productividad.

Veamos cómo crear un agente de IA que contribuya al éxito de su empresa.

Piense en un agente de IA como un compañero de equipo digital (que también es un tipo de inteligencia artificial). Percibe lo que ocurre, decide qué hacer y actúa, a menudo sin necesidad de intervención humana. A diferencia de los sistemas tradicionales basados en reglas, los agentes de IA pueden adaptarse a su entorno aprendiendo de datos del mundo real.

Su capacidad para combinar la inteligencia general (procedente de grandes modelos de lenguaje, como GPT) con los datos de su empresa los hace especialmente potentes. Se crean mediante un generador de agentes y sus respuestas se basan en todo tipo de información, desde bases de datos estructuradas hasta correos electrónicos o documentos no estructurados.

¿Cuál es la diferencia entre los agentes de IA y los chatbots? Mientras que un chatbot puede responder una pregunta, un agente de IA va más allá: interpreta la intención, analiza la situación y toma decisiones orientadas a un objetivo concreto. Además, puede realizar varias tareas a la vez y mejorar con el tiempo.

La mayoría de los agentes de IA operan mediante un proceso cíclico que les permite percibir y responder de forma continua al entorno que les rodea.

1. Percepción y recopilación de datos: el agente recopila datos del mensaje de un usuario, una base de datos o incluso de sensores. Es como escuchar antes de responder.
2. Toma de decisiones: analiza esa información mediante modelos de aprendizaje automático o reglas lógicas para elegir el siguiente paso más adecuado.
3. Ejecución de acciones: actúa a partir de la decisión tomada: puede enviar un mensaje, activar un flujo de trabajo o generar una recomendación.
4. Aprendizaje y adaptación: con el tiempo, el agente de IA mejora gracias a la retroalimentación y puede actualizar su base de conocimientos para adaptarse a nuevos patrones o comportamientos.

Este ciclo se repite hasta que la tarea se completa o los objetivos cambian. Los agentes pueden ser reactivos (responden a eventos externos), proactivos (toman la iniciativa) o colaborativos (trabajan junto a usuarios u otros agentes).

No todos los agentes de IA son iguales. A continuación, presentamos seis tipos, cada uno con distintos niveles de sofisticación:

1. Agentes reflejos simples: son el tipo más básico de agentes de IA. Funcionan según el principio de condición-acción: contestan solicitudes específicas con respuestas predefinidas basadas en reglas fijas. No tienen conciencia de eventos pasados ni de un contexto más amplio. Por ejemplo, un bot de atención al cliente que responde con un mensaje estándar al detectar ciertas palabras clave es un agente reflejo simple. No se adapta, pero es rápido y fiable para tareas repetitivas.
2. Agentes reflejos basados en modelos: estos agentes de IA también reaccionan a las solicitudes, pero además mantienen una memoria interna básica que les permite gestionar situaciones más complejas. Por ejemplo, una aplicación de streaming que recomienda contenido según lo que el usuario ha visto recientemente utiliza un enfoque basado en modelos, ya que tiene en cuenta tanto la solicitud actual como un historial limitado de sus preferencias.
3. Agentes basados en objetivos: estos agentes de IA toman decisiones evaluando qué acciones les permitirán alcanzar un objetivo definido. Son capaces de llevar a cabo razonamientos más complejos, como planificar una serie de pasos. Un ejemplo es una aplicación de navegación que recalcula la ruta en función del tráfico para que el usuario llegue antes a su destino.
4. Agentes basados en la utilidad: estos agentes de IA evalúan el valor o la utilidad de los distintos resultados posibles y eligen el más conveniente. Por ejemplo, un bot de trading financiero que selecciona inversiones según la rentabilidad esperada o un vehículo autónomo que equilibra la velocidad con la seguridad. Se basan en funciones de recompensa para optimizar cada decisión.
5. Agentes de aprendizaje: estos agentes de IA mejoran su comportamiento con el tiempo mediante aprendizaje por refuerzo. Parten de un marco básico, pero se vuelven más precisos y eficientes a través del entrenamiento y la experiencia. Un asistente de IA que personaliza recomendaciones en función de cómo los usuarios responden a las sugerencias anteriores es un agente de aprendizaje, ya que mejora cuanto más se interactúa con él.
6. Agentes jerárquicos: estos agentes de IA funcionan en capas. Un agente de nivel superior define el objetivo general y lo divide en tareas más pequeñas que los agentes de nivel inferior se encargan de completar. Esto los hace ideales para gestionar procesos con múltiples pasos, como la organización de flujos de trabajo empresariales o la coordinación de equipos de agentes virtuales en plataformas de atención al cliente.

El desarrollo de agentes de IA es una disciplina que abarca el diseño, el entrenamiento y la implementación de agentes inteligentes capaces de tomar decisiones de forma autónoma. Combina múltiples campos:

• Arquitectura de software (para gestionar solicitudes, API, lógica de decisión e integraciones)
• Aprendizaje automático (para la percepción, el lenguaje y la adaptación)
• Procesamiento del lenguaje natural (para el razonamiento y la interpretación de tareas)
• Automatización (para ejecutar acciones en los distintos sistemas)

Los agentes de IA no son herramientas estáticas, sino que evolucionan y se adaptan a nuevos datos, a los cambios en las reglas de la empresa y a los comentarios de los usuarios.

Estas son algunas de las razones por las que cada vez más organizaciones invierten en el desarrollo de agentes de IA, desde la mejora de la experiencia del cliente hasta la eficiencia operativa.

• Reducir costes e impulsar la eficiencia: los agentes de IA pueden automatizar tareas repetitivas o que consumen mucho tiempo, lo que reduce la necesidad de intervención manual y permite que los equipos humanos se centren en asuntos de mayor impacto. Una empresa de logística podría usar agentes de IA para hacer un seguimiento automático de los envíos y actualizar los estados de entrega, lo que ahorraría horas de procesamiento manual cada semana.
• Impulsar las ventas y la fidelización: al analizar el comportamiento del cliente en tiempo real, los agentes de IA pueden ofrecer recomendaciones personalizadas o respuestas que aumentan las conversiones. Un comercio minorista online podría implementar un agente de IA para recomendar productos en función de los hábitos de navegación del cliente, lo que aumentaría el valor del carrito y mejoraría la fidelización.
• Reforzar la seguridad y el cumplimiento normativo: los agentes de IA pueden supervisar la actividad de forma continua, detectar anomalías y aplicar políticas para ayudar a prevenir el fraude y cumplir con las normativas del sector. Por ejemplo, una entidad financiera podría usar agentes de IA para detectar transacciones sospechosas y activar automáticamente flujos de trabajo de cumplimiento normativo.

Crear un agente de IA fiable no consiste solo en elegir el algoritmo adecuado, sino que requiere una estrategia de desarrollo clara de principio a fin. A continuación, presentamos un marco práctico para pasar de la idea a la implantación.

En primer lugar, analice en detalle el problema que resolverá su agente de IA. ¿Se trata de clasificar y gestionar tickets de TI? ¿De automatizar la actualización de registros en el CRM? ¿De generar leads entrantes? Una vez lo tenga claro, podrá decidir qué tipo de agente se adapta mejor a su situación. Un objetivo bien definido le ayudará a centrar el desarrollo y a medir el éxito.

La calidad de su agente de IA depende de los datos en los que se basa. Identifique quién interactuará con el agente y qué tipo de información procesará: texto, audio, comportamiento o eventos del sistema. A continuación, recopile, limpie y etiquete conjuntos de datos y metadatos de alta calidad que reflejen situaciones reales. Este paso sienta las bases para entrenar sus modelos de forma eficaz.

Seleccione una arquitectura de modelo que se adapte a los objetivos de su agente de IA. Una red neuronal puede ser la mejor opción para el reconocimiento de imágenes o voz, mientras que el aprendizaje por refuerzo podría resultar más adecuado para agentes que necesitan tomar decisiones secuenciales.

Considere el uso de modelos preentrenados, como GPT o BERT, para acelerar el entrenamiento y mejorar el rendimiento.

Ha llegado el momento de construir el núcleo del sistema. Comience por diseñar la arquitectura del sistema. Preste especial atención a la forma en que el agente de IA recibirá la información, tomará decisiones y generará respuestas. Entrene sus modelos mediante técnicas de aprendizaje supervisado, no supervisado o por refuerzo, según sus necesidades.

Puede optimizar este paso con herramientas como software para entornos de implementación y Salesforce Code Builder, o aprovechar las capacidades de NLP para la IA conversacional.

Una vez que su agente de IA esté entrenado y probado, llega el momento de implementarlo. Valide su rendimiento en un entorno controlado para asegurarse de que se comporta según lo previsto. Utilice paneles de control y registros para supervisar el uso, detectar anomalías y optimizar el rendimiento de forma continua.

Para el desarrollo de agentes de IA, tiene dos opciones principales: crearlos desde cero o utilizar una plataforma prediseñada. Cada una tiene sus ventajas e inconvenientes.

Desarrollar sus propios agentes de IA le ofrece un control total. Puede personalizar cada componente (el procesamiento de datos, la lógica de decisión y la generación de respuestas) según sus necesidades exactas. Sin embargo, requiere tiempo y conocimientos técnicos. Para grandes empresas o casos de uso muy especializados, la inversión puede merecer la pena.

Por otro lado, adquirir o licenciar una solución prediseñada le permite avanzar más rápido. Plataformas como Einstein Bots le permiten crear experiencias de IA conversacional sin necesidad de escribir código. Obtendrá funcionalidades avanzadas, como el reconocimiento de intenciones y flujos de trabajo automatizados, sin la complejidad de construirlo todo desde cero.

Para la mayoría de las empresas, lo mejor es un punto intermedio: desarrollar donde más importa y adquirir donde se acelera el valor. Plataformas como Agentforce ofrecen una base flexible para cualquiera de las dos opciones y son compatibles con equipos que quieran avanzar rápido con plantillas de agentes prediseñadas o que prefieran crear agentes para procesos de negocio específicos.

Las plataformas low-code hacen que el desarrollo de agentes de IA sea accesible para todos, ya que permiten que los equipos no técnicos diseñen y prueben agentes a través de interfaces visuales.

Herramientas como Einstein ofrecen esta posibilidad al automatizar flujos de trabajo e impulsar chatbots con capacidad para comprender el lenguaje natural. Si está creando un asistente de atención al cliente o un agente de productividad interno, las herramientas low-code reducen el tiempo de desarrollo y le ayudan a realizar cambios con mayor rapidez.

Gracias a su lógica preconfigurada y sus conexiones de datos, Agentforce simplifica aún más este proceso para que pueda centrarse en diseñar el comportamiento del agente de IA, en lugar de construir la infraestructura desde cero. Descubra la mejor plataforma de desarrollo low-code y comience con la automatización inteligente.

Crear y mantener agentes de IA requiere las herramientas adecuadas. Salesforce Platform reúne todo lo que necesita para diseñar, desarrollar, implementar y gestionar agentes inteligentes a escala. A continuación, presentamos algunas herramientas que merece la pena explorar:

• Salesforce Platform: una plataforma de desarrollo de aplicaciones completa que abarca desde el desarrollo de SaaS hasta la creación de aplicaciones empresariales. Construya y amplíe aplicaciones basadas en IA de forma segura en la nube.
• Agentforce: un entorno de trabajo nativo diseñado específicamente para crear IA agéntica. Agentforce le ayuda a desarrollar agentes de IA inteligentes y orientados a objetivos, basados en datos empresariales reales.
• Einstein: potencie su desarrollo de aplicaciones de IA con una IA generativa que automatiza flujos de trabajo, responde preguntas y ofrece experiencias de cliente excepcionales mediante el lenguaje natural.
• Einstein Bots: una solución sin código con funcionalidad de "arrastrar y soltar" para crear agentes de IA conversacionales que automatizan las tareas de soporte habituales y amplían el servicio sin necesidad de aumentar la plantilla.
• Agentforce Assistant: un asistente basado en IA que ayuda a los equipos de ventas, atención al cliente y operaciones a trabajar de forma más inteligente gracias a información predictiva y recomendaciones sobre los próximos pasos.
• Herramientas de DevOps: permiten avanzar más rápido mediante soluciones que admiten control de versiones, CI/CD y colaboración ágil. Gestione fácilmente los entornos de implementación e integre software para entornos de pruebas a fin de garantizar que sus agentes funcionen de forma fiable en todos los casos de uso.

El desarrollo de agentes de IA se está convirtiendo rápidamente en una estrategia fundamental para las empresas que desean avanzar más rápido y ofrecer un mejor servicio a sus clientes. Estos agentes están diseñados para percibir su entorno y mejorar de forma continua a partir de nuevos datos. Existen múltiples formas, desde bots de respuesta simple hasta agentes de aprendizaje avanzado, cada una adaptada a necesidades empresariales específicas.

Tanto si está desarrollando desde cero como si parte de una plataforma preconfigurada, Salesforce Platform le ofrece todo lo que necesita para diseñar, lanzar y hacer crecer agentes de IA que generen resultados medibles.