Los agentes de IA están de moda últimamente. Considerados como el próximo gran avance después de la IA de Generación... ¿hay fundamento detrás de todo este revuelo? La respuesta es un rotundo sí.

Por ejemplo, el Estado de los Agentes de IA de 2024 (reporte) puesto de manifiesto que El 51% de los profesionales de la IA ya están utilizando agentes de IA, mientras que El 78% de las empresas y medianas empresas Tenemos planes activos para poner en producción agentes de IA. Sin embargo, para lograrlo con éxito es necesario prestar atención a ciertos factores clave.

Pero antes de llegar a esos factores, repasemos rápidamente qué son los agentes de IA.

¿Qué son los agentes de IA?

Un agente de IA se refiere a cualquier programa o sistema de software capaz de realizar tareas sin intervención humana. Estos agentes pueden razonar, planificar, memorizar, tomar decisiones, aprender y adaptarse con cierto grado de autonomía.

Más información: ¿Qué son los agentes de IA? Definición, tipos, aplicaciones empresariales y más

7 consideraciones clave para las empresas que crean agentes de IA

Gran parte del entusiasmo en torno al desarrollo de agentes de IA se centra en la automatización de tareas rutinarias como la programación, la entrada de datos y la creación de contenido. Sin embargo, existe un enorme potencial para casos de uso más complejos en múltiples industrias, como la salud (diagnóstico, procesamiento de datos de pacientes), financiar (detección de fraude, optimización de cartera), y cadena de suministro (procesamiento de facturas, conciliación de cuentas).

De hecho, McKinsey predice que los agentes de IA pueden automatizar hasta 70% de las horas de trabajo en la economía global.

Sin embargo, el desarrollo y la implementación de agentes más avanzados requieren la alineación de varios factores clave. Por ejemplo, datos necesita estar en el lugar correcto y en el formato correcto para que los agentes de IA sean valiosos.

De hecho, el 20% de las organizaciones creen que los datos son cruciales para capturar valor de sus iniciativas GenAI.

Dicho esto, veamos las siete consideraciones más cruciales para las empresas que buscan crear agentes de IA:

1. Calidad de los datos

Los agentes de IA son tan buenos como los datos con los que se entrenan. Esto significa que los campos de datos faltantes, inconsistentes o desactualizados generan resultados poco fiables.

Organizaciones que se centran en el mantenimiento Calidad de datos de IA pueden garantizar que sus agentes trabajen eficazmente. Esto se puede lograr implementando automatización validación de datos a limpia, estandarizar y validar datos antes de que cualquier error pueda afectar el rendimiento de la IA de Agentic.

2. Integración y acceso a datos

Los agentes de IA necesitan acceso oportuno a datos bien integrados para funcionar eficazmente. Sin embargo, los datos empresariales se distribuyen en múltiples sistemas, formatos y fuentes, que van desde bases de datos y aplicaciones en la nube a no estructurado documentos y API.

Las organizaciones deben garantizar que sus agentes de IA tengan acceso fluido a las fuentes de datos integradas durante el desarrollo y la implementación. Aquí te explicamos cómo:

• Establecer una capa de datos unificada:La creación de un marco central de integración de datos permite a los agentes de IA extraer información de múltiples fuentes sin tener que lidiar con silos de datos fragmentados.
• Estandarizar formatos de datos:La implementación de estándares de datos comunes y procesos de transformación garantiza que los agentes de IA puedan interpretar y usar la información de manera consistente, independientemente de su fuente.
• Habilitar la conectividad API segura:El uso de API para conectar agentes de IA con aplicaciones existentes garantiza el acceso en tiempo real a datos estructurados y no estructurados, manteniendo al mismo tiempo los protocolos de seguridad.
• Implementar controles de acceso basados ​​en roles:Garantizar que los equipos adecuados tengan acceso apropiado y, al mismo tiempo, mantener las garantías de seguridad y cumplimiento es crucial para la adopción de IA en toda la empresa.

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3. Experiencia técnica

La creación de agentes de IA requiere un conocimiento amplio y especializado del aprendizaje automático (ML), procesamiento natural del lenguaje (PLN) y el entrenamiento de IA. Este es quizás el mayor obstáculo para empresas que buscan implementar agentes de IA; falta de experiencia en IA o recursos de codificación para desarrollar, probar y perfeccionar agentes.

Las empresas pueden convertir este desafío en una oportunidad al simplificar el desarrollo de IA de sus agentes y hacerlo más eficiente. accesible para usuarios no técnicos. Así es cómo:

• Constructores de agentes de IA visuales: Construyendo agentes de IA usando un drag-and-drop La solución involucra a los equipos de negocios y datos para desarrollar y gestionar agentes de IA sin necesidad de escribir código extenso. Al usar una solución con un interfaz visual No solo facilita todo el proceso, sino que también permite a los expertos del dominio desarrollar agentes de IA para sus casos de uso específicos sin tener que depender de recursos técnicos.
• Plantillas y flujos de trabajo prediseñados: Otra forma de superar la falta de experiencia técnica es confiar en soluciones de IA de agentes que ofrecen plantillas, componentes reutilizables y flujos de trabajo de IA listos para usar que se puede ajustar y modificar fácilmente según las necesidades específicas de la organización.

Plantillas prediseñadas para tareas comunes como atención al cliente, procesamiento de documentos y la extracción de datos Puede ayudar a las organizaciones a crear agentes sin tener que empezar desde cero.

4. Escalabilidad

Los agentes de IA que funcionan bien en pruebas a pequeña escala pueden no rendir como se espera al implementarse en toda la empresa. Esto se debe al inevitable aumento del volumen de datos y la complejidad del flujo de trabajo, lo que dificulta mantener la eficiencia, la fiabilidad y el rendimiento al escalar la IA con agentes.

Para garantizar la escalabilidad de sus iniciativas de IA de agentes se requiere una implementación flexible, una gestión optimizada de los recursos y una implementación fluida. integración de datos. Así es cómo:

• Adoptar una arquitectura distribuida: El uso de entornos en la nube o híbridos permite a los agentes de IA gestionar cargas de trabajo crecientes sin sobrecargar la infraestructura. El procesamiento distribuido garantiza un funcionamiento fluido a medida que aumenta la demanda.
• Habilitar componentes de IA modulares y reutilizables: El diseño de agentes de IA con componentes modulares facilita la escalabilidad al agregar nuevas capacidades o expandirse a diferentes casos de uso sin tener que reconstruir desde cero.
• Implementar un monitoreo sólido: Los análisis en tiempo real, el seguimiento del rendimiento y las actualizaciones automatizadas permiten a las empresas mantener agentes autónomos de IA a escala sin intervención manual constante.

5. Seguridad y cumplimiento

La seguridad y el cumplimiento normativo son consideraciones fundamentales para los agentes de IA, especialmente al gestionar datos empresariales confidenciales. Para evitar filtraciones de datos, accesos no autorizados a los mismos e incumplimientos de normativas como HIPAA, RGPD o SOC 2, las organizaciones deben implementar las medidas de protección adecuadas.

Una estrategia sólida de seguridad y cumplimiento normativo al desarrollar agentes de IA implica una gestión proactiva de riesgos, controles de acceso robustos y el cumplimiento de las normas regulatorias. Las medidas clave incluyen:

• Implementar controles de acceso basados ​​en roles (RBAC): Restrinja el acceso del agente de IA en función de los roles de usuario para garantizar que solo el personal autorizado pueda ver o modificar datos confidenciales.
• Mantenga los datos en entornos segurosEn lugar de enviar datos a servidores externos, los agentes de IA deberían operar dentro de la infraestructura de la empresa, ya sea en las instalaciones o en un entorno de nube seguro.
• Cifrar datos en tránsito y en reposo:Los protocolos de cifrado robustos protegen los datos confidenciales contra el acceso no autorizado, lo que garantiza el cumplimiento de los requisitos reglamentarios.
• Mantener registros y pistas de auditoríaEl registro completo de la actividad del agente de IA ayuda a las organizaciones a rastrear el uso de datos, detectar anomalías y garantizar el cumplimiento de los estándares de la industria.

Además de estas medidas, las empresas también deben garantizar que sus agentes de IA estén diseñados para seguir las mejores prácticas de gobernanza de datos. De igual manera, los agentes de IA en producción deben someterse a monitoreo continuo, evaluaciones de vulnerabilidad y auditorías de cumplimiento.

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6. Optimización y refinamiento

Los agentes de IA no son soluciones estáticas; requieren un perfeccionamiento continuo para mantener su precisión, eficiencia y relevancia. Sin una monitorización continua, las empresas corren el riesgo de implementar agentes que se degradan con el tiempo, no se adaptan a los nuevos patrones de datos o generan resultados poco fiables.

Un proceso de monitorización y optimización bien definido garantiza que los agentes de IA aporten valor de forma consistente. Las estrategias clave incluyen:

• Implementar monitoreo en tiempo real:Realice un seguimiento de las interacciones de los agentes de IA, detecte anomalías y señale problemas de rendimiento antes de que afecten las operaciones.
• Pruebas A/B sencillas para mejoras iterativas:Continuamente refinar las indicaciones de IA, flujos de trabajo y respuestas comparando diferentes versiones de agentes de IA y seleccionando el modelo con mejor rendimiento.
• Reentrenar modelos de IA con datos actualizados:Actualice periódicamente los modelos con nuevos datos empresariales para evitar la degradación del rendimiento y mejorar la adaptabilidad.
• Automatizar pruebas y validación:Implemente marcos de validación automatizados para verificar la coherencia y el cumplimiento de las salidas del agente de IA antes de la implementación.

7. Personalización y flexibilidad

En lo que respecta a los agentes de IA, su eficacia y retorno de la inversión (ROI) dependen de su alineamiento con los procesos de negocio, las estructuras de datos y los requisitos operativos específicos. Esto significa que la personalización y la flexibilidad son factores clave para las empresas que buscan aprovechar la IA con agentes.

Las empresas que buscan desarrollar agentes de IA adaptables deben encontrar un equilibrio entre la facilidad de uso y la capacidad de personalización. Así es como se puede lograr:

• Diseño modular:Los agentes de IA deben construirse con componentes configurables que permitan a las empresas adaptar la funcionalidad sin alterar la lógica central.
• Flujos de trabajo personalizables:Las organizaciones deben poder definir procesos impulsados ​​por IA que se alineen con sus necesidades únicas, ya sea para interacciones con clientes, automatización o análisis de datos.
• Soporte para múltiples modelos de IA:Las empresas deberían tener la opción de utilizar diferentes modelos de IA (incluidos LLM comerciales, alternativas de código abierto o modelos propietarios) en función de consideraciones de rendimiento, seguridad y costos.
• Extensible mediante API:Proporcionar API permite a las empresas integrar agentes de IA en aplicaciones y flujos de trabajo personalizados con un esfuerzo de desarrollo mínimo.

Resumiendo

Desarrollar agentes de IA que aporten valor real requiere considerar los factores clave que hemos analizado en esta publicación. A pesar del impacto innovador de los agentes de IA, no priorizar estas consideraciones puede frenar el progreso de las organizaciones.

Al adoptar un enfoque estratégico y priorizar estos factores en su hoja de ruta, las empresas pueden crear agentes de IA y flujos de trabajo agentes más inteligentes, más precisos y más confiables.

Además, al aprovechar ágil, visual desarrollo, modulares Mediante arquitecturas y técnicas avanzadas de PNL, las organizaciones pueden crear agentes de IA que sean eficientes, adaptables y escalables.

Con la base adecuada, los agentes de IA pueden ir más allá de la automatización rutinaria y ofrecer un retorno real de la inversión en cientos de casos de uso en prácticamente todas las industrias.

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