¿Qué son los agentes de IA?

Por Magulan Duraipandian, Promotor técnico sénior de soluciones de IA, Salesforce

Los agentes de IA permiten transformar la forma en que funcionan las empresas y su manera de interactuar con los clientes. Estos sistemas inteligentes están diseñados para automatizar tareas complejas, brindar experiencias personalizadas y reducir la carga de los trabajadores para que aborden tareas más exigentes.

Los agentes de IA son un tipo de sistema de inteligencia artificial (IA) que puede comprender y responder las consultas de los clientes sin intervención humana. Se crean utilizando un generador de agentes, como Agentforce, y se basan en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para manejar una amplia gama de tareas. Estos agentes inteligentes pueden hacer cualquier cosa, desde responder preguntas simples hasta resolver problemas complejos, incluso pueden realizar varias tareas en simultáneo. Y lo más importante: los agentes de IA pueden mejorar continuamente su propio rendimiento a través del autoaprendizaje. Esto se diferencia de la IA tradicional, que necesita la intervención humana para tareas específicas.

• Los agentes de IA son más avanzados y autónomos que los chatbots, capaces de aprender y abordar una gama más amplia de tareas complejas.
• Ofrecen beneficios empresariales significativos, como mayor eficiencia, ahorro de costos y más satisfacción entre los clientes.
• Los agentes de IA tienen aplicaciones versátiles y están diseñados para funciones especializadas en diversas industrias, como ventas, marketing y finanzas.

• El concepto de agentes de IA ha sido tema de investigación por muchos años. Si bien la idea de sistemas autónomos e inteligentes existe desde hace décadas, los recientes avances en los modelos de lenguaje grande (LLM) han ofrecido un “componente que faltaba”, lo que hace que las capacidades actuales sean más accesibles y potentes. Estos avances permitieron a los agentes de IA pasar de discusiones teóricas a aplicaciones prácticas y reales.

Los agentes de IA funcionan a través de un proceso que refleja el pensamiento humano, lo que les permite interactuar y resolver problemas de forma autónoma. Comienzan por recopilar datos y procesan esa información para tomar una decisión que, luego, pueden llevar a cabo. Todo este ciclo se refina continuamente a través del aprendizaje y la adaptación.

• Percepción y recopilación de datos: los sistemas de agentes comienzan recopilando datos de una variedad de fuentes, incluidas las interacciones con los clientes, los historiales de transacciones y las redes sociales. Estos datos son fundamentales para comprender el contexto y las particularidades de las consultas de los clientes. La IA de agentes avanzados puede integrar y procesar datos en tiempo real, lo que le proporciona la información más actualizada para gestionar las consultas de manera eficaz.
• Toma de decisiones: mediante sofisticados modelos de aprendizaje automático, los agentes de IA analizan los datos recopilados para identificar patrones y tomar decisiones. Por ejemplo, pueden determinar la respuesta más adecuada para una consulta de un cliente en función de las interacciones pasadas y del contexto actual. Este proceso de toma de decisiones se ve mejorado por la habilidad del agente para aprender de las experiencias anteriores y perfeccionar sus respuestas con el tiempo.
• Ejecución de acciones: una vez que se toma una decisión, los asistentes digitales pueden llevar a cabo la acción necesaria. Esto podría implicar responder a la consulta de un cliente, procesar una solicitud o transferir un problema complejo a un agente humano. La ejecución está diseñada para ser fluida y eficiente, lo que garantiza que los clientes reciban respuestas oportunas y precisas.
• Aprendizaje y adaptación: los agentes aprenden permanentemente de cada interacción, y perfeccionan sus algoritmos para mejorar la precisión y la eficacia. Actualizan su base de datos de Knowledge y utilizan los comentarios para mejorar las interacciones futuras. Esta capacidad de aprendizaje continuo garantiza que mantengan su eficacia y relevancia, incluso si cambian las expectativas de los clientes y los entornos empresariales.

Al combinar estas capacidades, los sistemas inteligentes pueden manejar una amplia gama de tareas de forma autónoma, como recomendar productos, solucionar problemas y participar en interacciones de seguimiento. Esto permite que los agentes humanos se concentren en tareas complejas que aporten mayor valor.

Comprender el funcionamiento interno de los agentes de IA requiere analizar sus componentes centrales. Estos componentes permiten a los agentes percibir, razonar y actuar de manera eficaz:

• Modelo subyacente (LLM): los modelos de lenguaje grande (LLM) actúan como el cerebro de muchos agentes de IA modernos, y proporcionan la comprensión fundamental del lenguaje natural y las capacidades de generación.
• Memoria: los agentes de IA requieren diversas formas de memoria para mantener el contexto y aprender con el tiempo. En esto, se puede incluir lo siguiente:
  • Memoria a corto plazo: para contextos conversacionales inmediatos.
  • Memoria a largo plazo: para retener conocimientos y aprender de experiencias pasadas.
  • Memoria episódica: para recordar interacciones o eventos específicos.
  • Memoria de consenso: para el conocimiento compartido dentro de los sistemas de varios agentes.
  • Mecanismos como “fragmentación y encadenamiento” a menudo se utilizan para gestionar y obtener información de manera eficaz a partir de la memoria.
• Perfil: este componente permite a un agente de IA mantener un carácter, tono y estilo coherentes en las interacciones, lo que contribuye a una experiencia de usuario más natural y predecible.
• Herramientas: para concretar acciones reales, los agentes de IA necesitan acceso a varias herramientas, API y programas externos. Estas herramientas permiten a los agentes obtener información, ejecutar comandos o interactuar con otros sistemas.
• Acción de agente: es el mecanismo mediante el cual el agente de IA realiza tareas e interactúa con su entorno. Entre estas acciones, se pueden incluir solicitar funciones externas, invocar API o controlar actuadores físicos.
• Arquitectura: esto se refiere al diseño estructural general del agente de IA, que abarca su base física o de software. Define cómo interactúan los diferentes componentes y cómo fluyen los datos dentro del sistema.

Más allá del bucle operativo general, los agentes de IA emplean paradigmas de razonamiento específicos a fin de abordar problemas complejos de varios pasos:

• ReAct (razonamiento y acción): este paradigma permite a un agente intercalar el razonamiento (p. ej., monólogos internos, planificaciones) con acciones (p. ej., uso de herramientas, consultas de bases de datos). Esto permite una resolución de problemas más dinámica y adaptable.
• ReWOO (razonamiento sin observación): En este enfoque, el agente realiza su proceso de razonamiento sin observar constantemente el entorno tras cada paso, lo que puede ser más eficiente en tareas determinadas.

Estos particulares enfoques de arquitectura permiten a los agentes abordar situaciones matizados y complejos de manera más eficaz que los sistemas más sencillos.

Los chatbots y los agentes de IA tienen diferentes trabajos. Los chatbots suelen estar diseñados para una tarea específica, como el servicio de atención al cliente o la búsqueda de información. Siguen reglas y guiones, y utilizan la coincidencia de patrones y el reconocimiento de palabras clave para responder. Por esto, son buenos para manejar preguntas simples, pero no pueden comprender contextos complejos ni adaptarse a nuevas situaciones.

Los agentes de IA, por otro lado, son más avanzados e independientes. Pueden abordar una variedad más amplia de tareas, aprender de las interacciones y mejorar con el tiempo. Los agentes autónomos pueden comprender y mantener el contexto en varias conversaciones, por lo que son adecuados para entornos más complejos y dinámicos. También pueden integrarse en diferentes sistemas y plataformas, y realizar tareas que requieren una comprensión más detallada de las necesidades del usuario y el entorno.

Por ejemplo, los casos de uso de los agentes de IA incluyen la gestión del calendario de un usuario o la realización de recomendaciones personalizadas, mientras que un chatbot solo puede responder a preguntas frecuentes. La distinción es algo confusa, pero los agentes de IA generalmente poseen más capacidades y autonomía.

Si bien a menudo se utilizan indistintamente, hay una diferencia matizada. Los asistentes de IA, como Microsoft 365 Copilot, a menudo trabajan junto con los usuarios para aumentar sus capacidades. Los agentes de IA pueden verse como un paso más allá, ya que poseen niveles más altos de autonomía y la capacidad de tomar acciones de forma proactiva para lograr objetivos, a veces mediante trabajo colaborativo con humanos o independientemente de una intervención humana directa. Las distinciones clave suelen radicar en el propósito, las capacidades, la interacción, la autonomía, la complejidad y el aprendizaje.

Los agentes de IA ofrecen muchas ventajas interesantes para las empresas de casi cualquier industria.

1. Mayor eficiencia: Esta tecnología puede gestionar múltiples interacciones con los clientes en simultáneo, lo que reduce considerablemente los tiempos de respuesta y aumenta la eficiencia de las operaciones del servicio de atención al cliente. También es capaz de identificar la necesidad de derivar la situación a una persona y, a continuación, seleccionar al representante más hábil para tomar la consulta. Esto permite que las empresas manejen mayores volúmenes de consultas sin comprometer la calidad del servicio.
2. Mejor satisfacción del cliente: los agentes autónomos brindan respuestas rápidas y precisas, lo que genera puntuaciones más altas de satisfacción del cliente. Pueden utilizar los datos para personalizar las interacciones, y así mejorar la experiencia general del cliente. Además, como aprenden con el tiempo, están diseñados para mejorar de forma permanente.
3. Mejor toma de decisiones: gracias a su capacidad de analizar grandes conjuntos de datos, estos sistemas autónomos pueden discernir patrones sutiles y tendencias emergentes, lo que les permite brindar información provechosa que ayuda a las organizaciones a tomar decisiones más precisas y oportunas.
4. Disponibilidad constante: estos sistemas están disponibles las 24 horas, lo que garantiza que las consultas de los clientes se atiendan con prontitud, independientemente de las zonas horarias o el horario comercial. Esta disponibilidad continua ayuda a las empresas a cumplir con las expectativas de los clientes en cuanto al autoservicio y mejora la lealtad de los clientes.
5. Crecimiento y adaptabilidad: la IA puede ampliar su capacidad fácilmente para manejar mayores volúmenes de interacciones con los clientes, lo que la hace ideal para las empresas que buscan crecer sin comprometer la calidad del servicio. A medida que aumenta el volumen de casos, los agentes de IA se pueden adaptar fácilmente para manejar la carga adicional, lo cual garantiza un soporte coherente y confiable.
6. Información basada en datos: los agentes de IA generan datos valiosos sobre las interacciones con los clientes, sus preferencias y comportamientos. Las empresas pueden utilizar estos datos para obtener información sobre las necesidades y tendencias de los clientes, lo que les permite tomar decisiones informadas y mejorar sus ofertas de servicio.
7. Precisión y coherencia: los agentes de IA responden de manera coherente y precisa a las consultas de los clientes, lo que reduce el riesgo de errores y garantiza que los clientes reciban información confiable. Pueden mejorar la precisión de las respuestas a través de bucles del agente y un razonamiento similar al humano. Esta coherencia ayuda a generar confianza en la marca, ya que los clientes obtienen la experiencia que esperan. Aunque los agentes de IA realizan tareas rutinarias con una consistencia notable, la supervisión y validación humanas son esenciales para aplicaciones fundamentales y entornos dinámicos a fin de garantizar la máxima confiabilidad.
8. Rentabilidad: la mecanización de las tareas rutinarias con la automatización digital genera importantes ahorros al manejar la carga operativa, lo que permite que los empleados humanos dediquen su tiempo y experiencia a iniciativas estratégicas y de resolución de problemas más complejas. Este cambio de enfoque impulsa la productividad y la rentabilidad.

Los agentes de IA ofrecen diversas ventajas: un aumento en la productividad, menores costos, un proceso de toma de decisiones más efectivo y una mejor experiencia para los clientes. Según los hallazgos de la consultora de gestión McKinsey , “más del 72 % de las compañías encuestadas ya están implementando soluciones de IA, y demuestran un creciente interés en la IA generativa. Con esta tendencia, no sería raro que las compañías comenzaran a incorporar tecnologías de vanguardia, como los agentes, a sus procesos de planificación y estrategias futuras de IA”. Las empresas que aprovechan estas soluciones avanzadas de IA pueden mantenerse a la vanguardia e innovar en la participación de los clientes.

Las empresas que aprovechan estas soluciones avanzadas de IA pueden mantenerse a la vanguardia e innovar en la participación de los clientes.

Si te estás preparando para implementar agentes de IA generativa, estas son algunas de las prácticas recomendadas que debes tener en cuenta:

1. Definición de objetivos claros. Empieza por definir lo que quieres conseguir con tus agentes inteligentes. Mide el éxito.
2. Evaluación y preparación de los datos. Los agentes de IA necesitan datos de alta calidad para funcionar eficazmente. Asegúrate de contar con sistemas sólidos de recopilación y gestión de datos.
3. Elección del tipo de agente de IA adecuado. Selecciona el tipo de agente de IA que mejor se adapte a tus necesidades.
4. Integración con los sistemas actuales. Asegúrate de que tus sistemas de IA se integren a la perfección con tu CRM, herramienta de comunicación y colaboración y otras herramientas de servicio de atención al cliente.
5. Enfoque en la experiencia del usuario. Diseña tu fuerza laboral digital teniendo en cuenta al usuario final. Asegúrate de que las interacciones sean intuitivas y que las respuestas sean oportunas y precisas, para que la experiencia del cliente sea positiva. Ten en cuenta las expectativas del cliente.
6. Supervisión y optimización. Supervisa regularmente el rendimiento de tus soluciones de IA y recopila comentarios de los usuarios. Utiliza esta información para realizar mejoras continuas en tus agentes de IA, lo cual garantizará que sigan siendo eficaces y relevantes.
7. Planificación para la supervisión humana. Aunque los agentes de IA pueden ocuparse de muchas tareas de forma autónoma, es importante tener un plan para la intervención humana cuando sea necesario.
8. Privacidad y seguridad de los datos. Implementa medidas estrictas de privacidad y seguridad de los datos para proteger la información de tus clientes.

Si bien los agentes de IA pueden ayudar a una variedad de industrias, no todos son iguales. A continuación, te mostramos algunos tipos distintos que puedes utilizar para ayudar a tu negocio.

1. Agentes del representante de desarrollo de ventas (SDR): estos agentes automatizan partes del proceso de ventas para ayudar con la calificación de prospectos, la capacitación de los equipos de ventas y la identificación de oportunidades de ventas adicionales. Actúan como miembros del equipo digital y trabajan de forma ininterrumpida para nutrir prospectos y programar reuniones, lo que libera a los representantes humanos para que se centren en formar relaciones y cerrar negociaciones.
2. Agentes de servicio al cliente: Estos asistentes de IA ayudan a responder las preguntas de los clientes y resolver problemas con una intervención humana mínima. Pueden manejar un gran volumen de solicitudes en diversos canales y ayudan a los agentes humanos con resúmenes de interacciones anteriores y sugerencias de respuestas.
3. Agentes de campañas de marketing: estos agentes se utilizan para ayudar a los equipos de marketing a crear campañas integrales. Pueden generar resúmenes de campañas, diseñar recorridos del cliente y crear contenido para ayudar a los especialistas en marketing a ahorrar tiempo y esfuerzo.
4. Agentes de comercio electrónico: Estos agentes ayudan con varias tareas relacionadas con las ventas en línea para mejorar la experiencia del usuario y aumentar la eficiencia operativa. Pueden ofrecer recomendaciones de productos personalizadas y guiar a los clientes en los proceso de compra.
5. Agentes de colaboración: Estos agentes son sistemas de IA especializados que trabajan juntos para ayudar a los equipos a ser más eficaces. Pueden eliminar la fragmentación al compartir datos e información entre diferentes departamentos, lo que genera un flujo de trabajo más unificado.

Los agentes de IA pueden proporcionar un impulso muy necesario para tu empresa, en varias industrias y departamentos, ya que ofrecen niveles más detallados de automatización, personalización e información. Así es como esta tecnología puede ayudar a tus equipos a lograr más objetivos:

• Servicio personalizado a los clientes: ofrecer el tipo de servicio al cliente personalizado que los clientes financieros esperan ahora puede ser difícil, pero el agente de IA será de ayuda. A partir de datos unificados de los clientes, la IA de agentes puede mostrar información pertinente para las personas y adaptar las recomendaciones financieras a las necesidades y objetivos únicos de cada cliente. Por ejemplo, un agente podría analizar los hábitos de gasto, la cartera de inversiones y la tolerancia al riesgo de un cliente para sugerir planes de ahorro o productos de inversión específicos.
• Preparación mejorada para reuniones: elaborar un resumen preciso de las interacciones de soporte al cliente requiere una revisión detallada y, el resultado, si lo lleva a cabo una persona, puede tener errores. Un agente de IA ayuda en este proceso y condensa automáticamente los casos en curso, los pedidos abiertos, las facturas y las acciones recientes, lo que ahorra tiempo y dinero para tu equipo. Esto permite a los asesores financieros entrar en reuniones completamente preparados con una descripción general completa del cliente.

• Mantenimiento predictivo y optimización de la producción: los sistemas inteligentes pueden monitorear la maquinaria para predecir los requisitos de mantenimiento y optimizar los procesos de producción. Esto aumenta la productividad y ayuda a evitar costosos tiempos de inactividad. Un agente de IA podría analizar los datos de los sensores de las máquinas para identificar patrones anormales que indiquen un posible fallo y, a continuación, programar automáticamente un mantenimiento o pedir piezas de repuesto.
• Análisis de acuerdos de ventas: los agentes de IA pueden ayudar a tu equipo de ventas a avanzar en las negociaciones. Con la IA, puedes resumir los acuerdos de venta para resaltar las desviaciones en las cantidades e ingresos planificados frente a los reales, lo que te ayuda a tomar decisiones mejores y más fundamentadas en inventarios o ejecuciones de producción.

• Gestión de inventario optimizada: si trabajas con agentes de IA, puedes mejorar la gestión de tu inventario. La IA puede marcar los aspectos destacados del inventario esperado frente al real al final de cada recorrido. Puedes contextualizar estas evaluaciones con detalles adicionales, como si se contaron o no en el camión o en una parte del documento de carga original. Esto permite una gestión más precisa de las existencias y una reducción de residuos.
• Generación automatizada de contenido promocional: los agentes de IA simplifican la gestión de tus campañas de marketing al generar contenido promocional adaptado para mantener a las personas al tanto de los nuevos productos u ofertas estacionales. Un agente podría analizar el historial de compras y las preferencias de los clientes para crear campañas de correo electrónico personalizadas o un texto del anuncio.

• Supervisión del rendimiento del vehículo y mantenimiento proactivo: Las empresas del sector automotriz pueden utilizar agentes de IA para obtener un panorama completo del rendimiento de los vehículos o de la flota. Pueden mostrar las alertas de vehículos más críticas o urgentes en función de la telemetría del vehículo. Con la IA, puedes resolver problemas de forma proactiva con una visibilidad rápida de las necesidades de mantenimiento y elegir entre las acciones recomendadas, como enviar una unidad de servicio móvil o alertar al conductor para que programe una cita.
• Comercio y promociones de concesionarios: Los concesionarios y talleres de reparación pueden utilizar la IA de agentes para el comercio, para crear, de forma rápida y sencilla, promociones que atraigan a su mercado objetivo. Un agente podría analizar las tendencias del mercado local y los datos demográficos de los clientes para sugerir estrategias de precios óptimas u ofertas especiales para modelos de vehículos específicos.

• Servicios personalizados para pacientes: los sistemas inteligentes también pueden ofrecer experiencias del cliente de siguiente nivel en el sector de la atención médica. Un agente de servicios al paciente no solo responde preguntas, sino que ayuda a los pacientes a programar una cita con el mejor médico para sus necesidades, revisa los beneficios de cobertura, genera resúmenes de historiales médicos y aprueba solicitudes de atención.
• Emparejamiento de ensayos clínicos y optimización de la red de proveedores: los agentes de IA pueden crear planes de tratamiento personalizados para el paciente y ayudar con la gestión de registros. También pueden combinar a los candidatos elegibles con ensayos clínicos pertinentes con los detalles del paciente y los criterios del estudio, lo que simplifica el análisis. Además, puedes utilizar sistemas agénticos para obtener una visión completa de tu red de proveedores, lo que te permite revisar rápidamente la información del proveedor y el rendimiento anterior, lo que aumenta la eficiencia y reduce los tiempos de espera de los pacientes.

Atención al cliente autónoma e ininterrumpida:: cuando implementas agentes de IA, tu equipo de servicio al cliente puede resolver las consultas de los clientes mientras duermen, literalmente. La IA responde a las preguntas de tus clientes de forma ininterrumpida, ya que transfiere los casos prioritarios a las personas, incluido todo el contexto necesario. Agentforce for Service puede hacerlo de forma autónoma en todos los canales, pues se basa en los datos de confianza de tus clientes y responde con la voz de tu marca. Puedes configurar Agentforce for Service en minutos con plantillas prediseñadas o personalizar rápidamente los agentes para que se adapten a tus necesidades. Por ejemplo, un agente podría gestionar el restablecimiento de contraseñas, actualizar la información de envío o proporcionar pasos básicos de solución de problemas, lo que libera a los agentes humanos para que atiendan problemas más complejos.

Desarrollo de ventas autónomo y reserva de reuniones: al igual que tu equipo de atención al cliente puede utilizar la IA para responder a las consultas durante todo el día, tu equipo de ventas puede responder de forma autónoma a las preguntas sobre los productos en todo momento y reservar reuniones para los representantes de ventas. Los agentes del representante de desarrollo de ventas (SDR) de Agentforce responden de forma inmediata y precisa con respuestas basadas en tus datos. Puedes establecer con qué frecuencia, qué canales y cuándo interactúa tu SDR de Agentforce antes de pasar a tus empleados. Un agente podría calificar prospectos, responder preguntas frecuentes sobre productos e incluso programar llamadas de seguimiento.

Experiencias de compra personalizadas: los trabajadores digitales pueden ser una gran ayuda para tu equipo de comercio. Los agentes de IA ofrecen recomendaciones de productos personalizadas e incluso ofrecen a los compradores un asistente personal, a partir de los datos de confianza de tus clientes. Con Agentforce, la IA puede responder a los clientes directamente en tu sitio de comercio o en aplicaciones de mensajería como WhatsApp. La IA puede ayudar a las personas a realizar compras más rápido al guiar las consultas de búsqueda y adaptar las recomendaciones de productos al comprador en función de su historial de navegación, compras anteriores e incluso la intención en tiempo real.

• Creación y optimización automatizadas de campañas: ¿Quieres mejorar y optimizar por completo tus campañas de marketing? Los agentes de IA pueden ayudar a tu equipo de marketing a crear mejores campañas, más rápido. Los agentes autónomos generan un resumen de la campaña y un segmento del público objetivo, luego crean contenido pertinente dirigido a esas audiencias. La IA incluso puede crear un recorrido del cliente en Flow. Los agentes de IA también analizan continuamente el rendimiento de las campañas en función de tus indicadores clave de rendimiento y recomiendan mejoras de forma proactiva, como probar diferentes titulares o ajustar el gasto publicitario en función de los datos de participación en tiempo real.

Considera a los agentes de IA como la ayuda permanente para todos tus equipos. Permiten que tus empleados concreten más acciones y que tus clientes reciban la personalización que esperan.

Es una época emocionante para los dueños de negocios. La adopción de agentes de IA representa un punto de inflexión significativo. La automatización de tareas solía depender de entradas predefinidas de usuarios humanos, pero ahora, los agentes de IA pueden realizar tareas y aprender con una intervención mínima.

A medida que se desarrollen el aprendizaje automático, los grandes modelos de lenguaje (LLM) y las herramientas de procesamiento del lenguaje natural (NLP), también lo hará su capacidad para aprender, mejorar y tomar decisiones más informadas. Nos encontraremos ante tomas de decisiones más rápidas, mayor productividad y más espacio para que los expertos se centren en procesos de alto valor.

Es probable que el futuro de los agentes de IA implique una colaboración cada vez más sofisticada entre los agentes, lo que llevará a un desarrollo de sistemas de varios agentes y ecosistemas de agentes. Esto permitirá automatizar tareas más complejas y el surgimiento de nuevas capacidades a través de la inteligencia colectiva de múltiples agentes.

Con todos estos nuevos desarrollos de la IA, la introducción de modelos de agentes autónomos a escala puede parecer una tarea desalentadora. Es por eso que creamos Agentforce, la forma más rápida y sencilla de crear agentes de IA. No tienes que ser un profesional de TI para crearlos. Solo tienes que describir qué necesitas que haga utilizando un lenguaje natural, y Agentforce se encargará del resto. 

Pruébalo hoy mismo. Obtén más información sobre los agentes de IA y cómo pueden ayudar a tu empresa.