La inteligencia artificial generativa (IA generativa) ha captado la atención del mundo empresarial gracias a su capacidad para realizar tareas complejas, como generar texto, crear audio, producir imágenes y elaborar videos. Sin embargo, el verdadero potencial de la IA generativa se revela cuando pasa de simplemente generar información a ejecutar acciones concretas.
Agentes de IA generativa. El futuro de la innovación empresarial
La llegada de los agentes de IA generativa marca un cambio significativo en cómo las empresas pueden aprovechar esta tecnología para mejorar la productividad y la innovación.
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Este avance implica la creación de agentes habilitados por IA generativa. Al actuar como compañeros de trabajo virtuales, estos agentes prometen revolucionar la productividad y la innovación, llevando a cabo flujos de trabajo complejos de manera autónoma y eficiente.
Hasta ahora, las capacidades de la IA generativa, impulsadas por modelos de lenguaje de gran escala (LLM), se han centrado en generar contenido y extraer conocimientos. No obstante, la próxima fase implica transformar estas herramientas en agentes que puedan ejecutar flujos de trabajo complejos de manera autónoma. A diferencia de sus predecesores, estos agentes son inteligentes, es decir, pueden planificar acciones, utilizar herramientas digitales, colaborar con humanos y otros agentes, y aprender continuamente para mejorar su desempeño.
Por ejemplo, un asistente virtual podría planificar y reservar un itinerario de viaje complejo, o un ingeniero podría describir una nueva función de software a un agente programador, que luego codificaría, probaría, iteraría y desplegaría la herramienta. Estas tareas muestran el potencial de los agentes para ir más allá de la generación de información estática hacia la ejecución dinámica de acciones.
Agentes
adaptables
y
democráticos
La implementación de agentes inteligentes ha sido históricamente desafiante debido a la necesidad de programación laboriosa basada en reglas o de entrenamiento muy específico de modelos de aprendizaje automático. La IA generativa cambia este panorama. Cuando se construyen utilizando modelos base entrenados en grandes y variados conjuntos de datos, los agentes pueden adaptarse a diferentes escenarios de manera similar a como los LLM responden a indicaciones para las cuales no han sido entrenados explícitamente. Esta adaptabilidad permite un enfoque más flexible y eficiente para automatizar flujos de trabajo complejos.
Además, los agentes pueden ser dirigidos utilizando lenguaje natural en lugar de código de programación, lo que permite que empleados no técnicos guíen estos sistemas. Esta facilidad de uso democratiza la tecnología, integrando la experiencia en la materia de manera más fluida y facilitando la colaboración entre equipos técnicos y no técnicos.
Valor empresarial de los
agentes
El valor empresarial potencial de los agentes habilitados por IA generativa reside en su capacidad para automatizar casos de uso complejos, con entradas y salidas altamente variables. Los sistemas de automatización tradicionales a menudo tienen dificultades con esta variabilidad, pero los agentes de IA generativa pueden adaptarse en tiempo real, gestionando situaciones inesperadas y realizando tareas especializadas. Se vislumbran, al menos, cuatro casos de uso potenciales:
1. Gestión de la cadena de suministro: Los agentes inteligentes podrían optimizar la cadena de suministro al gestionar inventarios, coordinar con proveedores, planificar rutas de envío y anticipar demandas. Por ejemplo, un agente podría monitorear niveles de inventario en tiempo real y hacer pedidos automáticamente cuando los niveles caen por debajo de un umbral predeterminado.
2. Atención al cliente: Los agentes de IA generativa pueden mejorar significativamente el servicio al cliente al proporcionar soporte 24/7, responder consultas comunes, escalar problemas complejos a agentes humanos y analizar interacciones para mejorar la experiencia del cliente. Por ejemplo, un agente podría manejar reclamaciones de seguros desde la presentación inicial hasta la resolución final, manteniendo al cliente informado en cada paso.
3. Documentación y modernización del código: Las grandes empresas a menudo enfrentan desafíos con el software heredado. Los agentes podrían analizar el código antiguo, documentar la lógica empresarial y traducirla a bases de código actualizadas. Este proceso podría ser refinado iterativamente por agentes de aseguramiento de calidad, mejorando la productividad y reduciendo costos.}
Creación de campañas de marketing en línea: Diseñar y ejecutar campañas de marketing implica diversas herramientas y plataformas. Los agentes podrían ayudar a conectar estos ecosistemas digitales, desarrollando, probando y refinando ideas de campaña. Esta integración optimizaría el impacto de la campaña mientras asegura la alineación con la marca.
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La llegada de los agentes de IA generativa marca un cambio significativo en cómo las empresas pueden aprovechar esta tecnología para mejorar la productividad y la innovación. Aunque está en sus primeras etapas, su potencial para revolucionar los flujos de trabajo y mejorar los procesos de toma de decisiones es inmenso. Si las organizaciones empiezan a prepararse desde ahora, podrán posicionarse a la vanguardia de esta tecnología transformadora y aprovechar los beneficios que ofrece.
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Nota del editor: Juan Carlos Bustamante es director de la Maestría en Mercadotecnia de EGADE Business School del Tecnológico de Monterrey. Las opiniones publicadas en esta columna corresponden exclusivamente al autor.
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