El auge de los sistemas de agentes: de los bots a los agentes

Cuando surgió la IA generativa, la gente la utilizaba principalmente para tareas sencillas como crear recetas o planificar viajes. Pero a medida que se familiarizaron con lo que podía hacer, también sintieron más curiosidad por su potencial para gestionar tareas laborales comunes, como redactar correos electrónicos, resumir notas de reuniones y redactar documentos.

Hoy en día, todas las empresas quieren ser una empresa que utiliza la IA. De hecho, la urgencia de los ejecutivos por utilizar la tecnología se ha multiplicado por siete en los últimos seis meses y ahora es una de las principales preocupaciones, por encima de la inflación o de la economía en general. Es más, al 77 % de los líderes empresariales les preocupa perderse la revolución de la IA si no la implementan pronto.

"Hoy en día, todas las empresas quieren ser una empresa que utiliza la IA". – Jayesh Govindarajan,​​ vicepresidente ejecutivo de la plataforma de IA de Salesforce

Tienen toda la razón. Las compañías que aún no han implementado la IA corren el riesgo de perder un terreno significativo en comparación con los competidores y esto podría suceder más rápido de lo que piensan, a medida que pasamos de los chatbots a los copilotos, a los agentes autónomos de IA o a los "sistemas de agentes".

Mucho antes de que los grandes modelos de lenguaje (LLM) emergentes y la IA generativa estimularan el interés de las empresas e incluso de los consumidores por la inteligencia artificial, muchos de nosotros ya interactuábamos con chatbots de IA rudimentarios sin siquiera saberlo. Estos bots estaban a nuestro alrededor, encargándose de tareas simples y predefinidas, como responder preguntas frecuentes comunes o recomendar productos en función del historial de un comprador. Las compañías los han utilizado activamente para ofrecer mejores experiencias a los clientes de forma más eficiente y rentable. Por ejemplo, más de 3000 clientes utilizan los Einstein Bots de Salesforce y gestionan alrededor de 65 millones de sesiones al mes.

El aeropuerto de Heathrow ha utilizado los chatbots de Einstein para ofrecer soporte las 24 horas del día, respondiendo a 4000 preguntas al mes y ayudando a reducir los volúmenes de llamadas de servicio en un 27 %. Heathrow ha experimentado un aumento del 450 % en el uso del chat en vivo desde su lanzamiento en mayo de 2023, lo que libera tiempo de los agentes y mejora la eficiencia. En la actualidad, Heathrow presenta interacciones por contacto entre 40 y 60 segundos más rápidas en los centros de llamadas con los chatbots de Einstein.

Los bots, sin embargo, generalmente se han limitado a guiones específicos y, a veces, pueden parecer robóticos porque carecen de lenguaje natural y capacidades de razonamiento. Además, a veces carecen de matices, contexto y personalización cuando no se basan en datos y metadatos corporativos que involucren a sus clientes.

Los copilotos comenzaron a cambiar eso al agregar IA generativa, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y, para casos de uso empresarial, el CRM a la mezcla para simplificar las tareas rutinarias y proporcionar sugerencias más dinámicas y menos artesanales en el flujo de trabajo. El Einstein Copilotde Salesforce, por ejemplo, les permite a las empresas utilizar sus propios datos y metadatos únicos a través de Data Cloud, basado en Agentforce, para generar información y recomendaciones poderosas sobre los clientes, a la vez que utiliza la Einstein Trust Layer para ayudar a mantener la privacidad y la gobernanza de datos. A diferencia de otros asistentes de IA o copilotos que carecen de datos adecuados de la compañía para generar respuestas útiles, Einstein Copilot es un copiloto de clase empresarial que permite a los clientes generar respuestas utilizando sus propios datos privados y de confianza.

Bombardier, un fabricante líder de la industria aeronáutica que diseña, construye y mantiene aeronaves de alto rendimiento para personas, compañías y gobiernos de todo el mundo, utiliza Einstein Copilot para consolidar la información necesaria sobre los prospectos de los representantes de ventas antes de las reuniones y brindar recomendaciones sobre cómo interactuar mejor. Einstein Copilot le ahorra tiempo al equipo de ventas que puede dedicar a conocer prospectos nuevos y apoyar a los clientes existentes ya que transcribe notas de voz de reuniones e interacciones con clientes.

"Einstein Copilot le ahorra al equipo de ventas tiempo que puede dedicar a conocer prospectos nuevos y apoyar a los clientes ya existentes mediante la transcripción de notas de voz de reuniones e interacciones con los clientes". – Jayesh Govindarajan, vicepresidente ejecutivo de la plataforma de IA de Salesforce

Aun así, los copilotos no son totalmente autónomos. Para los casos de uso empresarial, son extremadamente útiles para ayudar en actividades como la programación de reuniones, la actualización de registros del CRM, la redacción de correos electrónicos y la realización de investigaciones preliminares. En términos generales, pueden organizar acciones complejas en nombre del usuario, pero requieren que esas habilidades se configuren y necesitan un grado de apoyo para rendir al máximo. Son casi como pasantes o empleados nuevos que son muy inteligentes y buenos en el trabajo sencillo, pero necesitan orientación y supervisión para hacer mucho más.

Para esas cosas, necesitas sistemas de agentes, que pueden considerarse como colegas digitales de confianza en lugar de asistentes digitales.

Como formas avanzadas de IA, pueden llevar a cabo la planificación, el razonamiento y la orquestación de orden superior sin necesidad de mucha ayuda humana. A diferencia de los programas de software tradicionales que siguen reglas predefinidas, los agentes autónomos de IA no solo mejoran la colaboración, sino que también les otorgan a los empleados habilidades y destrezas nuevas, construyendo relaciones más profundas con los clientes que abarcan cada interacción y ofrecen mayores márgenes al automatizar completamente las tareas rutinarias. También interactúan con colegas y clientes humanos de manera similar a las personas.

Por ejemplo, Salesforce anunció hace poco dos agentes de ventas nuevos totalmente autónomos para ayudar a escalar y capacitar a los equipos de ventas. Basado en Agentforce, el agente SDR de Agentforce interactúa de forma autónoma con los prospectos entrantes en lenguaje natural para responder preguntas, manejar objeciones y programar reuniones para los vendedores humanos. El agente de coaching de ventas de Agentforce, por su parte, participa de forma autónoma en juegos de roles con los vendedores, simulando a un comprador durante las llamadas de descubrimiento, presentación o negociación.

Este anuncio se realiza tras el lanzamiento en julio del primer agente de IA completamente autónomo de Salesforce, Agentforce Service Agent, que ofrece un servicio de atención al cliente de confianza las 24 horas del día, los 7 días de la semana, en una amplia gama de asuntos de servicio sin escenarios preprogramados. En ese mismo mes, Salesforce también anunció una asociación con Workday para ofrecer un nuevo asistente con tecnología de IA para servicios de empleados, como la inducción, los beneficios de salud y el desarrollo profesional. En los próximos meses, se espera que Salesforce lance otros agentes de IA para automatizar las funciones laborales para profesiones específicas. Algunos de estos agentes estarán listos para su uso en cuanto se implementen. Con el tiempo, otros se podrán personalizar para satisfacer las necesidades específicas de una compañía.

Al principio, muchos de estos agentes trabajarán de forma independiente, lo que significa que no interactuarán con otros agentes centrados en diferentes tareas. Pero eso cambiará porque, al igual que un representante de ventas debe interactuar con los agentes de servicio y los especialistas en marketing, o como un líder de RR. HH. debe consultar regularmente a los abogados internos o a los gerentes de contratación, los agentes autónomos de IA eventualmente deberán asociarse con otros agentes.

Por supuesto, todo esto puede complicarse bastante, por lo que se necesitará una plataforma unificada de agentes como Agentforce para construir, capacitar y supervisar agentes de IA autónomos personalizados que trabajen de forma independiente o conjunta. Al igual que cualquier compañía en el mundo físico, el mundo de agentes necesitará sistemas como este para supervisar y monitorear a los agentes, implementarlos rápidamente cuando y donde se necesiten, y auditar su rendimiento mientras son responsables de cumplir sus objetivos.

Aún hay mucho por explorar y comprender con los sistemas de agentes. Este proceso es similar a la evolución de la conducción autónoma. La tecnología comenzó en serio con los automóviles que ofrecían funciones específicas que los conductores tenían la opción de habilitar, como advertencias de cambio de carril, estacionamiento automático y frenado de emergencia. Pero a medida ‌que la tecnología avanzó, comenzamos a ver taxis sin conductor que transportaban pasajeros por las calles más concurridas de la ciudad.

El punto es que con cualquier cosa autónoma, tendrás un espectro de opciones que funcionan de forma independiente o conjunta. No se tratará solo de chatbots, copilotos o agentes que atiendan las necesidades empresariales‌, sino que todos ellos funcionarán como uno solo para dar forma al futuro de la IT empresarial.

"No se tratará solo de chatbots, copilotos o agentes que atiendan las necesidades comerciales,‌ sino que todos ellos funcionarán como uno solo para dar forma al futuro de la IT empresarial". – Jayesh Govindarajan, ​​vicepresidente ejecutivo de la plataforma de IA de Salesforce.

Muchos líderes empresariales son cautelosos con respecto a los agentes de IA totalmente autónomos, ya que aún se está generando la confianza en la tecnología. Son conscientes de la posibilidad de errores con los datos desactualizados, lo que puede afectar su eficiencia.

No obstante, al utilizar continuamente los datos propios de una compañía en lugar de entrenar modelos con información disponible públicamente cada tantos años, como hacen algunos LLM, se pueden superar los problemas de precisión y relevancia. Además, al ejecutar consultas de IA a través de sistemas como Einstein Trust Layer, que realizan funciones como enmascarar la información personal identificable (PII) y definir parámetros y barreras claros de seguridad para que los agentes de IA los sigan, los problemas de confianza se pueden abordar de manera similar.

Es fundamental que los agentes de IA comprendan y ejecuten sus capacidades expansivas, pero es igualmente importante, si no más, que reconozcan sus limitaciones y comprendan cuándo es necesaria la intervención humana. Nuestros agentes están entrenados para retroceder, para saber cuándo no saben algo y luego, con las medidas de seguridad adecuadas, participar en el traspaso de agente a humano.

A lo largo de su proceso de implementación de IA, trabajamos con nuestros clientes y ofrecemos soluciones personalizadas, fomentando un sentido de tranquilidad y confianza a medida que adoptan el espectro de capacidades autónomas de IA en el mercado actual. Ahora es el momento de cambiar nuestro foco de lo que es alcanzable a prepararnos para lo que es inevitable.

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