Desde que la inteligencia artificial generativa (GenAI) captó la atención del público hace unos años, las empresas han buscado maneras de implementar la IA en sus operaciones. Hay razones obvias para este cambio: ahorro de tiempo, mayor productividad y menor necesidad de esfuerzo manual. Pero también hay otro factor en juego: la comprensión de que no adoptar la IA ahora significa quedarse atrás de la competencia. 

Cuando se enfrenta a Presión para convertirse en una empresa que priorice la IAtartando con modelo de lenguaje grande (LLM) Las aplicaciones o la experimentación con análisis predictivo pueden ser tentadoras. Sin embargo, existen razones convincentes para ello. Agentes de inteligencia artificial Debería ser la prioridad al desarrollar una estrategia de IA empresarial. 

Este blog explora por qué es conveniente empezar con agentes de IA y cómo implementarlos con éxito. ¡Comencemos!

IA empresarial y creación de una estrategia que funcione 

La IA empresarial es la integración estratégica de la inteligencia artificial en todas las funciones de la empresa para automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones y generar nuevas fuentes de valor. Una estrategia de IA empresarial es un plan estructurado que detalla cómo su organización aprovechará la IA para alcanzar objetivos específicos y medibles.  

Desarrollar una estrategia sólida de IA es crucial, ya que sienta las bases para todas las iniciativas de IA posteriores. Esta estrategia debe definir claramente los objetivos que se esperan alcanzar. Sin embargo, muchas organizaciones tienen dificultades para convertir las aspiraciones de IA en resultados tangibles.

Para superar esta brecha, su estrategia debe ser clara y viable, con un enfoque en hitos alcanzables, una asignación efectiva de recursos y una alineación continua con los objetivos comerciales generales. De hecho, una forma muy eficaz de traducir una estrategia de IA empresarial en resultados tangibles es implementarla. agentes autónomos de IA para automatizar tareas específicas y ofrecer valor comercial medible.

Este enfoque se alinea con el principio de que una estrategia empresarial exitosa de IA no comienza con proyectos complejos y de alto riesgo ni con inversiones especulativas en IA. En cambio, comienza identificando áreas donde la IA puede aportar valor inmediato y medible. Esto garantiza que la integración de la IA sea manejable, menos arriesgada y capaz de generar resultados rápidos que justifiquen mayores inversiones.

Implementar agentes de IA para automatizar tareas específicas y ofrecer valor comercial medible es una forma muy eficaz de poner en funcionamiento una estrategia de IA empresarial una vez que se cuenta con una base de datos sólida y un marco de gobernanza.

¿Qué es un agente de IA?

Los agentes de IA son avanzados sistemas de inteligencia artificial que pueden ser configurado Utilizando LLM para comprender y completar tareas de forma independiente, tomar decisiones y adaptarse al entorno en el que se encuentran. funcionar con una mínima intervención humana.

¿Por qué priorizar a los agentes de IA en su estrategia de IA empresarial?

1. Los agentes de IA ofrecen un retorno de la inversión inmediato 

Los agentes de IA pueden generar retornos rápidamente ya que eliminan el esfuerzo humano rutinario, que es el mayor obstáculo en la mayoría de los procesos comerciales.  

Al implementar agentes de IA para realizar el ingreso de datos, supervisar la programación y los informes, manejar el procesamiento de documentos o realizar funciones de soporte básicas, puede reasignar rápidamente su talento humano a actividades de mayor valor. 

En pocas palabras, cada hora humana que no se dedica al trabajo rutinario supone un ahorro inmediato de costes y un aumento de la productividad. A diferencia de las inversiones especulativas en IA, puede medir el ROI de los agentes directamente mediante métricas operativas tangibles. 

2. Los agentes de IA sientan las bases para una IA más avanzada 

Comenzar con agentes de IA crea una infraestructura que puede utilizar para el éxito futuro de la IA. 

• Un espacio para hacer una pausa, reflexionar y reconectarse en privado. canalizaciones de datos El desarrollo que usted realiza para los agentes puede convertirse en la base para futuras iniciativas de IA.
• Los patrones de integración que establezca al implementar agentes pueden convertirse en plantillas para una mayor integración de IA.
• Los marcos de monitoreo que cree para los agentes pueden convertirse en una observabilidad de IA más amplia.
• Los mecanismos de retroalimentación para la mejora de los agentes pueden convertirse en el prototipo de futuros ciclos de retroalimentación de la IA.

Los enfoques de gobernanza que cree para los agentes pueden evolucionar hacia la gobernanza de la IA empresarial.

3. Los agentes se suman a las capacidades de IA de su organización

La implementación de agentes de IA mejora las habilidades humanas necesarias para el éxito de la IA a largo plazo. 

• Los equipos multifuncionales practican una colaboración efectiva en iniciativas de IA en el contexto de menor riesgo de la implementación de agentes.
• Los equipos técnicos adquieren una valiosa experiencia práctica con ingeniería rápida, gestión de contexto y barandillas de inteligencia artificial.
• Los equipos empresariales desarrollan expectativas más realistas sobre el potencial y las limitaciones de la IA.
• El liderazgo adquiere experiencia en la evaluación de inversiones en IA y en la gestión de riesgos específicos de la IA.

La organización crea marcos para rediseños de procesos impulsados ​​por IA que las iniciativas futuras pueden reutilizar.

4. Los agentes proporcionan aclimatación cultural a la IA 

• Los beneficios de productividad de los agentes aumentan la receptividad de sus empleados a otras capacidades de IA.
• Los flujos de trabajo colaborativos entre humanos y agentes pueden convertirse en la plantilla para futuras interacciones entre humanos e IA.

Su organización desarrolla nuevas expectativas de desempeño y procesos de gestión adaptados a una fuerza laboral mejorada con IA.

5. Los agentes facilitan el aprendizaje experiencial mediante la iteración rápida 

• Los agentes de IA se pueden implementar rápidamente y mejorar continuamente, a diferencia de los proyectos de IA más grandes cuyo desarrollo puede llevar meses.
• Los agentes de IA se construyen a partir de componentes independientes y reutilizables que se pueden combinar de diversas maneras para distintas tareas. Este enfoque modular permite la experimentación controlada en diversos contextos y procesos.
• Los usuarios comerciales pueden influir directamente en el comportamiento de los agentes mediante comentarios y preferencias, creando ciclos de aprendizaje más estrechos.

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Tipos de agentes de IA a considerar primero

Al centrarse en los agentes de IA en su estrategia de IA empresarial, considere las siguientes aplicaciones de alto impacto y bajo riesgo: 

1. Agentes de automatización de procesos 

Estos agentes pueden gestionar procesos comerciales repetitivos de principio a fin, incluidos: 

• Procesamiento de facturas y cuentas por pagar 
• Documentación de incorporación de empleados
• Informes de cumplimiento
• Migración y limpieza de datos.
  

  2. Asistentes de trabajadores del conocimiento

Estos agentes apoyan a los trabajadores del conocimiento mediante: 

• Resumen de documentos y reuniones
• Redacción de comunicaciones cotidianas
• Recopilación y organización de información
• Administrar calendarios, programación y prioridades
  

  3. Agentes de interacción con el cliente 

Estos agentes mejoran la experiencia del cliente ofreciendo: 

• Soporte personalizado para problemas comunes
• Descubrimiento guiado de productos
• Seguimiento y actualizaciones del estado del pedido
• Seguimiento posterior a la compra
  

  4. Agentes de gestión de datos 

Estos agentes pueden mejorar la calidad y la accesibilidad de los datos mediante: 

• Monitoreo de la calidad de los datos y señalización de anomalías
• Enriquecer los datos con contexto adicional
• Creación de informes y visualizaciones personalizados
• Administrar permisos de acceso 

Implementación de un agente de IA: una guía paso a paso 

Paso 1: Comience con el descubrimiento y la priorización de procesos 

Identifique procesos que son de gran volumen y repetitivos, basados ​​en reglas con criterios de distinción claros, que actualmente causan cuellos de botella o demoras y que no requieren juicio complejo ni creatividad. 

Una vez identificados, priorice estos procesos en función de su potencial impacto comercial, la complejidad de implementación y la preparación organizacional. 

Paso 2: Apunta alto, dispara bajo 

A continuación, comience a desarrollar proyectos piloto específicos para sus agentes de IA que cumplan con los siguientes criterios: 

• Se puede implementar rápidamente
• Tener métricas claramente definidas para el éxito
• Impactar a un grupo de usuarios pequeño pero significativo
• Se puede escalar si tiene éxito 

Diseñe estos proyectos piloto considerando la expansión futura. Comenzará con un proyecto pequeño, pero asegúrese de que la arquitectura subyacente admita una implementación más amplia. 

Paso 3: Centrar la colaboración entre humanos y agentes 

La colaboración entre humanos y agentes debe ser el centro de sus esfuerzos. Diseñe implementaciones que potencien las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas. 

Defina puntos de transferencia claros entre agentes y humanos, establezca mecanismos de supervisión para las actividades de los agentes, cree ciclos de retroalimentación y capacite a sus empleados para dirigir y personalizar el comportamiento de los agentes. Este enfoque colaborativo puede mitigar la resistencia y generar mejores resultados. 

Paso 4: Crear un equipo de IA dedicado 

Establecer un equipo de IA dedicado cuyas responsabilidades incluyan evaluar las tecnologías de los agentes, crear estándares de implementación, desarrollar y compartir las mejores prácticas y administrar la hoja de ruta de implementación de los agentes. 

Con el tiempo, este equipo puede convertirse en la fuerza impulsora detrás de la gobernanza de la IA organizacional a medida que evoluciona la estrategia de IA de su empresa.

Desafíos comunes en la implementación de IA y cómo resolverlos 

Desafío 1: Gestión del cambio organizacional 

El componente humano de la implementación de la IA suele ser más complejo y complejo de gestionar que su contraparte técnica. El éxito depende en gran medida de ayudar a los empleados a adaptarse a los cambios en el flujo de trabajo, abordar sus inquietudes y fomentar el desarrollo de nuevas habilidades. 

SoluciónImplementar una estrategia integral de gestión del cambio con talleres de diseño colaborativo y comunicación transparente sobre cómo los agentes mejoran los roles humanos. Implementar en fases graduales con mecanismos de retroalimentación, brindar capacitación específica y celebrar los primeros logros para generar impulso y demostrar beneficios tangibles. 

Desafío 2: Crear marcos de gobernanza eficaces 

Incluso los agentes de IA más simples requieren estructuras de gobernanza bien pensadas para mitigar los riesgos potenciales relacionados con el cumplimiento ético y legal, la seguridad y la privacidad de los datos, la responsabilidad y la explicabilidad, y las alucinaciones y la desinformación. 

Solución: Desarrollar un marco de gobernanza con protocolos de privacidad de datos y auditorías periódicas, documentación transparente de los procesos de decisión, límites éticos claros, supervisión interfuncional y revisiones periódicas para adaptarse a medida que evolucionan las capacidades. 

Desafío 3: Mantener el enfoque en el valor empresarial 

El entusiasmo por las capacidades avanzadas de IA y su potencial anticipado a menudo pueden eclipsar el propósito central de su estrategia de IA: abordar necesidades comerciales específicas. 

Solución: Mantenga los resultados comerciales en primer plano definiendo métricas de éxito vinculadas a los objetivos, priorizando los casos de uso de alto impacto independientemente de la complejidad técnica, realizando evaluaciones de valor periódicas, estableciendo bucles de retroalimentación de las partes interesadas y celebrando los resultados en términos comerciales en lugar de técnicos. 

Desafío 4: Contabilización de la escala empresarial 

Las implementaciones iniciales exitosas pueden crear un impulso que requiere una cuidadosa consideración y planificación para replicarlo a nivel empresarial. 

Solución: Prepárese para escalar con arquitecturas modulares que respaldan la implementación en toda la empresa, hojas de ruta de infraestructura que anticipan el crecimiento, marcos de gobernanza flexibles, comunidades de práctica de intercambio de conocimientos y componentes reutilizables que aceleran futuras implementaciones.

Datos de alta calidad: el ingrediente no tan secreto para el éxito de los agentes de IA 

Datos de alta calidad Es la base del éxito de los agentes de IA, lo que impacta directamente en su precisión, adaptabilidad y viabilidad a largo plazo. Si bien los algoritmos de vanguardia impulsan el desarrollo de la IA, la calidad de los datos subyacentes determina el rendimiento en el mundo real. La investigación muestra que el 85% de todos los proyectos/modelos de IA pueden fallar debido a una calidad de datos deficiente o a la falta de datos relevantes. 

Una estrategia sólida de IA empresarial debe incluir un enfoque bien definido para la gobernanza de datos, garantizando que los agentes de IA estén capacitados con conjuntos de datos precisos, completos y representativos. Unos datos de entrenamiento bien seleccionados permiten que los modelos de IA se generalicen en diversos escenarios, lo que mejora su precisión predictiva y reduce los riesgos de sesgo. 

Como parte de una estrategia de IA empresarial estructurada, las organizaciones pueden establecer canales de datos que respalden el aprendizaje continuo, garantizando que sus agentes de IA sigan respondiendo a las condiciones cambiantes. 

Los datos de alta calidad también mejoran la eficiencia, reduciendo la necesidad de un preprocesamiento exhaustivo de datos y el reentrenamiento de modelos. Esto se traduce en ahorros de costos, una implementación más rápida y una mayor escalabilidad para las iniciativas basadas en IA.  

En última instancia, las empresas que tratan los datos como un activo estratégico en lugar de una ocurrencia de último momento están mejor posicionadas para desarrollar agentes de IA que generen valor real, mejoren la confianza del usuario y se alineen con los estándares éticos de IA.

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Resumiendo 

La carrera de la IA empresarial la ganarán las organizaciones que la ejecuten estratégicamente, comenzando con iniciativas que aporten valor inmediato mientras construyen las bases para la transformación futura. 

Los agentes de IA representan el primer paso ideal en este proceso. Ofrecen un retorno de la inversión inmediato, establecen bases técnicas y organizativas esenciales, facilitan la adaptación cultural y crean ciclos de aprendizaje acelerados que fundamentan futuras inversiones en IA. 

A medida que desarrolla su estrategia de IA empresarial, haga de los agentes su primera prioridad: no solo una opción entre muchas, sino el camino demostrablemente superior hacia una transformación exitosa de la IA.

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