Agentes de IA para el desarrollo de negocios y aplicaciones

Los agentes son sistemas de software autónomos y de asistencia. En función de la entrada del usuario o de las condiciones del entorno, razonan, planifican y llevan a cabo acciones 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 se volverán omnipresentes en todas las áreas de nuestras vidas y transformarán profundamente la forma en que las empresas funcionan e interactúan con los clientes. Por ejemplo, un agente de servicio puede actuar como el representante de soporte técnico más capacitado de su compañía, disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana 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, publicar una campaña, etc.).

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

Los agentes de IA son posibles gracias a la aparición de los grandes modelos de lenguaje (LLM). Los LLM otorgan dos capacidades esenciales necesarias para implementar agentes altamente efectivos:

• Comprensión profunda del lenguaje: los LLM son excelentes para comprender el lenguaje complejo y matizado. Esta es una capacidad clave 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 les permite a los agentes crear un plan y organizar los pasos necesarios 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 en los que no fueron entrenados. Por ejemplo, no pueden devolver una lista de oportunidades de ventas abiertas, tickets de soporte abiertos o resultados de campañas hasta la fecha.
• Sin capacidad integrada para realizar acciones: por ejemplo, no pueden abrir un ticket de soporte, cambiar la dirección de envío de un pedido, actualizar un registro de oportunidades o cambiar el precio de un producto.

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

Con este nuevo paradigma, el software ya no se construye como aplicaciones completas, sino como una colección de componentes granulares que encierran capacidades específicas y que los agentes pueden organizar utilizando las capacidades de razonamiento de los LLM. En Salesforce, estos componentes se denominan acciones (por ejemplo, "Localizar pedido" y "Cambiar dirección del pedido") y se organizan en áreas funcionales denominadas temas (por ejemplo, "Order Management").

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

1. Comprende la tarea: el agente utiliza las habilidades lingüísticas del LLM para obtener una comprensión profunda de la tarea en cuestión.
2. Planifica y ejecuta de forma iterativa: en función de su comprensión de la tarea, el agente razona sobre las acciones disponibles e identifica qué hacer a continuación. Esto puede incluir la ejecución de acciones o la formulación de preguntas aclaratorias. Luego, el agente razona en cuanto al resultado del paso anterior y vuelve a identificar qué hacer a continuación. El agente repite ese proceso iterativo hasta que está conforme con cómo ha abordado la tarea original.
3. Proporciona la respuesta: el agente elabora la respuesta para la entrada.

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

Por ejemplo, en Salesforce, nuestras aplicaciones líderes en la industria (incluidas Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Commerce Cloud e Industrias) se dividen en acciones granulares que pueden habilitar instantáneamente a los agentes Agentforce de Salesforce con una gran cantidad de capacidades entre varios temas. Los agentes de Agentforce pueden componer y organizar estas acciones de varias maneras, lo que les 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 impulsadas por código, API, flujos de Salesforce o plantillas de solicitudes. Por último, puedes implementar tus agentes en Order Management y chatear con ellos como lo harías con un compañero de equipo.

Las acciones facultan a los agentes con las siguientes capacidades esenciales:

1. Acceso a datos privados de la compañía: las acciones proporcionan a los agentes acceso a los datos de tus clientes y de la empresa. Al otorgar 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 desde dónde se acceda a los datos: aplicaciones tradicionales o agentes.
2. Capacidad para tomar medidas: las acciones les permiten a los agentes ejecutar lógicas e integrarse con sistemas externos. Las acciones estándar de Agentforce tienen esa capacidad incorporada: pueden actuar sobre ventas, servicios, marketing, comercio e industrias. Además, los desarrolladores pueden crear acciones personalizadas que puedan actuar en Salesforce o en sistemas externos mediante códigos, API, flujos y plantillas de solicitudes.

Los agentes tienen diferentes niveles de autonomía. Por ejemplo:

• Los agentes de asistencia (a veces denominados copilotos) colaboran con las personas, mejorando las capacidades en lugar de actuar solos. Los copilotos a menudo requieren entradas y comentarios humanos para perfeccionar las sugerencias o las acciones.
• Los agentes autónomos funcionan de forma independiente sin supervisión humana directa. Los agentes de Agentforce, a diferencia de otros agentes autónomos, tienen la capacidad de transferir tareas sin problemas a las personas cuando es necesario.

Independientemente del nivel de autonomía de un agente, establecer límites pertinentes es crucial para garantizar la confiabilidad, el cumplimiento de las prácticas empresariales y la seguridad y privacidad de los datos, así como para evitar alucinaciones, toxicidad y contenido dañino.

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

• Capa de Confianza de Einstein: la Capa de Confianza de Einstein les permite a los agentes utilizar los LLM de forma confiable, sin comprometer los datos de la compañía. Utiliza una puerta de enlace segura, enmascaramiento de datos, detección de toxicidad, pistas de auditoría, entre otros, para controlar las interacciones del LLM.
• Instrucciones: al definir un agente de Agentforce, puedes utilizar el lenguaje natural para brindar instrucciones claras, incluido qué hacer y qué 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 del flujo 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 capacidad de uso y la fiabilidad de los agentes y las acciones, lo que te permite identificar áreas de mejora.
• Centro de pruebas de IA: el centro de pruebas de IA es un marco de pruebas unificado que admite pruebas por lotes para agentes, plantillas de solicitudes, generación aumentada de recuperación (RAG) y casos de uso de modelos.

Salesforce anunció recientemente agentes para ventas y servicios:

• El agente de servicio de Agentforce revoluciona el servicio de atención al cliente con su capacidad para comprender y llevar a cabo acciones sobre una amplia gama de problemas de servicio sin escenarios preprogramados, 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 prospectos entrantes, en lenguaje natural, para responder preguntas, gestionar objeciones y programar reuniones para los vendedores humanos.
• El agente entrenador de ventas 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.

Puedes usar estos agentes de forma predeterminada, pero Agentforce también te permite personalizarlos, ampliarlos y crear tus propios agentes.

Agentforce de Salesforce reúne a los humanos junto con los agentes autónomos impulsados por IA, los datos y las acción. Proporciona las funciones y las herramientas que necesitas para crear, personalizar e implementar agentes confiables y otras aplicaciones de IA innovadoras, con los límites y la supervisión adecuadas. Veamos en detalle 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 del flujo 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 conducir a respuestas más precisas. Por ejemplo, un LLM podría usar metadatos para presentar los datos del CRM al usuario de una manera más útil y procesable (interfaz de usuario ad hoc).

Para obtener una buena IA, necesitas datos unificados y de alta calidad. Data Cloud de Salesforce reúne y unifica todos tus datos, ya sean de Salesforce o externos, estructurados o no estructurados, para entrenar a la IA con información de alta calidad, pertinente y procesable. Con más de 200 conectores disponibles y la capacidad de crear conectores personalizados fácilmente, Data Cloud proporciona una conectividad sin precedentes.

Una vez que los datos están conectados, unificados y armonizados, Data Cloud te permite activarlos a escala en plataformas de agentes de IA, análisis y otras aplicaciones, lo que ofrece información provechosa y experiencias personalizadas. Los días de las experiencias aisladas y limitadas por datos fragmentados llegaron a su fin. Los usuarios, ya sean empleados o clientes, esperan disfrutar de experiencias conectadas que reúnan y den sentido a todos los datos relevantes.

Agentforce proporciona una arquitectura modelo configurable que te permite conectar y componer modelos fácilmente. Un modelo de base alojado a menudo le proporciona la ruta más rápida hacia la innovación de la IA, pero también puedes usar modelos ajustados o tus propios modelos creados con tus propios datos.

El agente de servicio de Agentforce te permite utilizar los modelos existentes de forma fiable, sin comprometer los datos de tu compañía. Así es como funciona:

1. Puerta de enlace segura: Agentforce accede a los modelos a través de una puerta de enlace segura que impone políticas de seguridad y privacidad de forma consistente entre 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 información personal identificable (PII) con datos anónimos para garantizar la privacidad de los datos y el cumplimiento de la normativa.
3. Retención cero: para proteger aún más tus datos, Salesforce tiene acuerdos de retención cero con los proveedores de modelos, lo que significa que los proveedores no continuarán ni entrenarán aún más sus modelos con los datos que envía Salesforce.
4. Desenmascaramiento, detección de toxicidad y pista de auditoría: cuando se recibe la salida del modelo, pasa por otra serie de pasos, como el desenmascaramiento, la detección de toxicidad y el registro de pistas de auditoría. El desenmascaramiento restaura los datos reales que se reemplazaron por datos falsos por privacidad. La detección de toxicidad comprueba si hay contenido dañino u ofensivo en la salida. El registro de pista de auditoría registra todo el proceso con fines de auditoría.

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

Un tema es una agrupación lógica de acciones que representan un área específica de enfoque que un agente está diseñado para comprender, procesar o responder. Algunos ejemplos son la gestión de pedidos, las garantías, 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 organizar acciones para completarlas. Los agentes tienen diferentes niveles de autonomía. Los agentes de asistencia (parcialmente autónomos) colaboran con los humanos para realizar la tarea en cuestión. Los agentes autónomos funcionan de forma independiente sin supervisión humana directa, pero con los límites sólidos descritos anteriormente en esta publicación y la capacidad de transferir tareas a los humanos cuando es necesario.

Agentforce ofrece distintas herramientas de código bajo para crear agentes y otras aplicaciones de IA.

Generador de solicitudes es un constructor de Salesforce que le permite crear plantillas de solicitudes reutilizables en un entorno gráfico y basarlas en datos dinámicos disponibles a través de datos de página de registro, Data Cloud, llamadas de API, flujos y Apex.

El constructor de agentes es otro constructor visual que te permite configurar agentes y copilotos. Puedes seleccionar las acciones disponibles para el agente y probarlo en un entorno de juego.

Los agentes se volverán omnipresentes en todas las áreas de nuestras vidas. Pueden razonar, organizar tareas y llevar a cabo acciones, ofreciendo experiencias personalizadas a escala. Al combinar el lenguaje y las capacidades de razonamiento de los LLM con los bloques de construcción de software, están transformando la forma en que operan las empresas y cómo se desarrolla el software.

Los agentes de Agentforce lideran esta transformación con características diferenciadoras clave, entre las que se incluyen las siguientes:

• Confianza. Agentforce protege tus datos utilizando la Capa de Confianza de Einstein y los mismos metadatos, permisos y modelos compartidos que las aplicaciones tradicionales de Salesforce.
• Potente. Los agentes de Agentforce hacen uso de las aplicaciones de Salesforce líderes en la industria para ofrecer experiencias transformadoras en ventas, servicios, comercio, marketing e industrias.
• Basado en datos unificados. Los agentes de Agentforce ofrecen resultados más precisos y relevantes ya que basan la IA en todos los datos relevantes que Data Cloudpone a disposición y unifica.
• Herramientas de código bajo. Los agentes de Agentforce se pueden crear, personalizar, probar y administrar mediante un conjunto de herramientas de código bajo, como el Generador de agentes, Generador de solicitudes, el Generador de modelos, el Generador de flujos, entre otras.