Desafíos en la implementación de agentes de IA
La semana pasada tuvo lugar en Múnich el congreso Celosphere 2024 de Celonis, en el que la compañía especializada en inteligencia y minería de procesos mostró ante más de 3.000 asistentes las últimas novedades de su plataforma de software, con Celonis AgentC como actor principal, un conjunto de herramientas, integraciones y asociaciones de agentes de IA basados en la plataforma Celonis Process Intelligence.
El entusiasmo en torno a los agentes de inteligencia artificial está fuera de toda duda. Aunque el concepto de agentes que colaboran para resolver problemas empresariales de manera autónoma no es nuevo, los Modelos de Lenguaje Grande (LLM) que impulsan la IA generativa han hecho realidad esta idea. Se espera que estos agentes definan la próxima gran ola de innovación en IA, revolucionando la forma en que tanto la sociedad como las empresas toman decisiones.
Pero, ¿qué son exactamente los agentes de IA? ¿Qué obstáculos impiden su adopción generalizada? Y lo más importante, ¿cómo pueden las organizaciones aprovecharlos de manera efectiva en sus operaciones? Nos lo explicaba Manuel Haug, CTO de Celonis:
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un programa de software que interactúa con su entorno, recopila datos y los utiliza para realizar tareas autónomas que cumplan con objetivos predefinidos.
Los agentes de IA generativa son entidades capaces de orquestar flujos de trabajo complejos, coordinar actividades entre múltiples agentes, aplicar lógica y evaluar respuestas. En términos empresariales, esto significa que los agentes pueden automatizar procesos, aumentando la productividad, reduciendo costes y mejorando la experiencia del cliente.
Desafíos en la implementación de agentes de IA
A pesar de los avances en tecnología, existen varios desafíos que las empresas deben superar para implementar agentes de IA de manera efectiva:
1. Identificación del problema: Los agentes de IA funcionan mejor cuando el problema está claramente definido y tiene un alcance limitado. Las empresas deben ser capaces de identificar el problema correcto para maximizar el valor del agente.
2. Redacción de instrucciones efectivas: Aunque los LLMs están mejorando, la creación de instrucciones de trabajo para los agentes sigue siendo un proceso iterativo que consume tiempo. La calidad de las instrucciones y configuraciones es clave para el rendimiento del agente.
3. Monitorización de acciones y decisiones: A diferencia de otros sistemas de automatización, los agentes de IA actúan de manera similar a los humanos, lo que los hace susceptibles a errores, respuestas inconsistentes o incluso alucinaciones. Por tanto, es crucial implementar una gobernanza adecuada para garantizar la responsabilidad y mejora continua de los agentes.
La Inteligencia de Procesos supera estos desafíos
La inteligencia de procesos (PI por sus siglas en inglés) es fundamental para abordar estos obstáculos y garantizar que los agentes de IA sean escalables, fiables y útiles. Proporciona un contexto específico para los procesos empresariales, permitiendo que los agentes de IA comprendan y actúen en función de los flujos de trabajo y datos internos de la empresa.
Mientras que la IA de consumo se basa en grandes cantidades de datos disponibles públicamente, la IA empresarial carece de una “capa de referencia” que conecte los datos internos. Aquí es donde entra en juego la Inteligencia de Procesos, proporcionando un “grafo de inteligencia” que actúa como una capa semántica, conectando los datos internos de la empresa y ofreciendo contexto valioso. Esto permite que los agentes de IA hablen el “lenguaje” específico de la empresa y tomen decisiones más informadas.
En la práctica, la relación entre PI y AI generará nuevos modelos de negocio, nuevas formas de llegar a los mercados, tal y como resumía durante el congreso Eugenio Cassiano, vicepresidente sénior de Estrategia e Innovación en Celonis.
¿Cómo trabaja Celonis con los agentes de IA?
Celonis facilita la creación de agentes de IA para las empresas a través de tres pasos clave:
1. Descubrimiento de problemas relevantes: La inteligencia de procesos identifica áreas con potencial de mejora dentro de los flujos de trabajo.
2. Creación de agentes: Proporciona información valiosa sobre cómo se resuelven los problemas hoy en día, generando instrucciones de trabajo claras para los agentes de IA.
3. Ejecución y monitorización: Una vez que los agentes están en funcionamiento, la inteligencia de procesos permite monitorear sus decisiones y acciones, superponiéndolas con los pasos tradicionales del proceso para asegurar una gobernanza adecuada.
El futuro de los agentes de IA
El uso de agentes de IA para maximizar la productividad, reducir costes y mejorar la experiencia del cliente está en auge. Las empresas que utilicen la inteligencia de procesos para impulsar estos agentes estarán mejor preparadas para identificar problemas, construir agentes más efectivos a gran escala y monitorizar su rendimiento, lo que les brindará una ventaja competitiva en la próxima ola de progreso en IA.
Según la compañía, este enfoque no sólo revolucionará los procesos empresariales, sino que también permitirá a las organizaciones actuar de manera más eficiente y responsable, asegurando una mejora continua y sostenible en su rendimiento operativo.
(silicon.es)
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