¿Qué son los agentes de IA? Definición, tipos, aplicaciones empresariales y más.

Los equipos están gastando tanto como 71% de su tiempo En tareas administrativas e ingreso manual de datos. Pero ¿qué pasaría si existiera una manera de automatizar todo su trabajo repetitivo para que pudieran enfocarse en tareas de mayor complejidad, generar valor y generar un verdadero retorno de la inversión (ROI)?

Eso es lo que los agentes de IA pueden hacer por usted.

¿Qué son los agentes de IA?

Los agentes de IA son sistemas o programas de software que realizan tareas para un usuario (o para otro sistema). Estos agentes pueden configurarse para razonar, planificar, memorizar y ejecutar acciones con cierto grado de autonomía.

En esencia, los agentes de IA siguen un ciclo simple:

• they observar su entorno,
• reunir datos de diferentes fuentes,
• La información,
• y actuar para lograr un objetivo definido.

Mientras los usuarios establecen los objetivos, el agente de IA determina los mejores pasos para alcanzarlos.

Los agentes de IA pueden lograr todo esto gracias a la capacidad multimodal de los modelos de IA generativos (LLM) en los que se basan. Esto significa que pueden procesar simultáneamente información multimodal como texto, vídeo, audio, código y más.

Muchos expertos creen que la IA Agentica, o agentes de IA, es el nexo entre la IA Generativa (como ChatGPT y Gemini) y la IA Física (como los coches autónomos y la robótica impulsada por IA). En otras palabras, los agentes de IA llevan la IA generativa un paso más allá al combinar la IA con la automatización.

Por qué los agentes de IA son la próxima gran novedad

Imagina esto: Tu bandeja de entrada está organizada, las fechas límite son manejables y las tareas rutinarias se gestionan sin esfuerzo. En lugar de quedarte atrapado entre informes, solicitudes de clientes o conciliaciones financieras, tienes un asistente inteligente que optimiza los flujos de trabajo, prioriza las tareas y garantiza que nada se te escape.

Con un agente de IA trabajando junto a usted, la información está a su alcance, los procesos se ejecutan con fluidez y usted puede concentrarse en el trabajo que genera un impacto real. Los agentes de IA pueden automatizar tareas repetitivas, comprender, razonar y adaptarse para que usted pueda trabajar de forma más inteligente.

Ya sea un asistente virtual que redacta informes, un analista financiero impulsado por IA que concilia cuentas o un agente de servicio al cliente inteligente que resuelve consultas, los agentes de IA tienen el potencial de transformar la forma en que interactúa con la tecnología.

De hecho, McKinsey informa que los agentes de IA pueden automatizar hasta el 70% de las horas de trabajo de la fuerza laboral global.

Con un impacto tan transformador, las empresas que invierten en la creación de agentes de IA no solo pueden obtener una ventaja competitiva, sino también obtener importantes beneficios en términos de eficiencia y costos.

Agentes de IA vs. modelos de IA tradicionales (y agentes inteligentes)

Los agentes de IA y los modelos de IA generativa cumplen distintas funciones en las aplicaciones empresariales. Si bien ambos aprovechan la inteligencia artificial, difieren en sus capacidades, adaptabilidad y toma de decisiones. A continuación, se explica cómo:

Modelos estáticos vs. agentes adaptativos

Los modelos tradicionales de IA suelen ser estáticos. Se basan en algoritmos preentrenados y requieren intervención humana para mejorar con el tiempo. Analizan datos y proporcionan información, pero no ajustan su comportamiento dinámicamente.

En comparación, los agentes de IA son adaptativos. Aprenden continuamente de las nuevas entradas e interactúan con su entorno para lograr objetivos específicos.

Automatización basada en reglas vs. toma de decisiones autónoma

La automatización basada en reglas, a menudo asociada con los modelos de IA tradicionales, sigue una lógica estricta de "si-entonces". Funciona bien en entornos estructurados donde las reglas predefinidas abarcan todos los escenarios posibles.

Agentes de IA autónomosSin embargo, operan más allá de las reglas fijas. Evalúan las situaciones dinámicamente, aprenden de experiencias pasadas y toman decisiones autónomas.

Ejemplo: Chatbot vs. Asistente Virtual Autónomo

Modelo de IA de Gen (Chatbot)

Un chatbot de atención al cliente basado en reglas proporciona respuestas programadas según palabras clave predefinidas. Si una pregunta no cumple con las respuestas programadas, escala la consulta a un agente humano.

Agente de IA (Asistente Virtual Autónomo)

Un asistente virtual con agentes de IA comprende las intenciones, recupera información de diversas fuentes, aprende de interacciones pasadas y ofrece respuestas contextuales. Si detecta un problema complejo, decide si debe intentar resolverlo por sí mismo o derivarlo a un especialista.

¿Son los agentes de IA lo mismo que los agentes inteligentes?

Los términos agentes inteligentes y Agentes de inteligencia artificial A menudo se usan indistintamente, pero tienen significados distintos. Si bien todos los agentes de IA son agentes inteligentes, no todos dependen de la IA.

Agentes inteligentes

Un agente inteligente es cualquier sistema que percibe su entorno y actúa para alcanzar objetivos específicos. Estos agentes pueden estar basados ​​en software (p. ej., rastreadores de motores de búsqueda, sistemas de automatización basados ​​en reglas) o en hardware (p. ej., aspiradoras robóticas).

Los agentes inteligentes siguen reglas predefinidas y pueden o no utilizar técnicas de IA como el aprendizaje automático. Suelen incluir:

• Sensores o entradas de datos percibir el entorno
• Mecanismos de toma de decisiones basado en reglas o lógica
• Actuadores o salidas interactuar con el medio ambiente

Agentes de IA

Los agentes de IA son un subconjunto de agentes inteligentes que aprovechan técnicas de IA como el aprendizaje automático (ML), el aprendizaje profundo o el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para optimizar su toma de decisiones. Estos agentes pueden aprender de los datos, adaptarse con el tiempo y gestionar entornos complejos y dinámicos.

A diferencia de los agentes inteligentes basados ​​en reglas, los agentes de IA pueden mejorar su rendimiento sin programación explícita para cada escenario posible. Se utilizan en áreas donde la toma de decisiones implica incertidumbre, optimización o reconocimiento de patrones.

 

Cómo funcionan los agentes de IA

Los agentes de IA varían en complejidad. Algunos siguen reglas sencillas, mientras que otros utilizan el aprendizaje automático para perfeccionar su toma de decisiones con el tiempo.

Su capacidad para trabajar de forma continua, adaptarse a nuevas condiciones y optimizar las operaciones los hace valiosos en todas las industrias, desde tramitación de documentos hipotecarios y automatización de cuentas por pagar (AP) hacia y más allá (más sobre sus aplicaciones en el mundo real más adelante).

Veamos los pasos que normalmente sigue un agente de IA para lograr sus objetivos:

Percepción (Recopilación de datos)

Los agentes de IA recopilan datos de su entorno mediante diversos mecanismos de entrada o sensores. Estos datos les ayudan a comprender el estado actual y el contexto en el que operan.

Por ejemplo:

• Chatbots Recibir entradas del usuario mediante texto o voz, lo que les permite comprender las consultas e intenciones del usuario.
• Robots utilizan cámaras, micrófonos y otros sensores para percibir su entorno, lo que permite la navegación y la interacción con los objetos.
• Agentes de inteligencia artificial de la máquina bases de datos, APIy flujos de datos en tiempo real para monitorear el estado del sistema o las tendencias del mercado.

Estos datos guían el razonamiento y las acciones posteriores del agente.

Procesamiento y razonamiento

El agente procesa los datos recopilados para fundamentar las decisiones. Esta etapa consta de varios pasos, entre ellos:

• AnalisisInterpretación de los datos recopilados para extraer información. Por ejemplo, un chatbot analiza la información del usuario para identificar la intención de una consulta.
• PlanificaciónDesarrollar una secuencia de acciones para alcanzar el objetivo deseado. Esto puede implicar establecer subobjetivos y determinar el curso de acción óptimo.
• La toma de decisionesSelección de la mejor acción según las fases de análisis y planificación. Este proceso utiliza modelos de aprendizaje automático (ML) o reglas predefinidas para evaluar los resultados potenciales.

Los agentes de IA avanzados pueden utilizar algoritmos sofisticados para realizar razonamientos complejos, lo que les permite gestionar múltiples tareas y adaptarse a entornos dinámicos.

Ejecución de acciones

Tras determinar el curso de acción adecuado, el agente ejecuta las tareas elegidas para influir en su entorno. Algunos ejemplos incluyen:

• Chatbots Responder a las consultas de los usuarios con información o asistencia relevante.
• Robots manipular objetos o moverse a ubicaciones específicas en función de sus objetivos.
• Agentes de inteligencia artificial automatizar procesos como la entrada de datos, la supervisión del sistema o el procesamiento de transacciones.

La eficacia de un agente de IA depende en gran medida de su capacidad para realizar estas acciones con precisión y eficiencia.

Aprendizaje y adaptación

Los agentes de IA pueden aprender de las entradas y salidas pasadas y adaptar su comportamiento con el tiempo. Este proceso de aprendizaje implica:

• Integración de comentarios: Incorporar resultados de acciones anteriores para refinar la toma de decisiones futuras. Por ejemplo, si la respuesta de un chatbot no satisface a un usuario, este puede ajustar su enfoque en interacciones posteriores.
• Actualización del modelo: Mejorar continuamente los algoritmos subyacentes en función de nuevos datos, mejorando el rendimiento y la precisión del agente.
• Adaptación del entorno: Modificar estrategias para alinearlas con las condiciones o los objetivos ambientales cambiantes.

A través del aprendizaje y la adaptación, los agentes de IA se vuelven más competentes con el tiempo, lo que genera una mayor autonomía y confiabilidad.

Tecnologías que impulsan a los agentes de IA

Los agentes de IA se basan en múltiples tecnologías para operar eficazmente en entornos empresariales. Analicemos brevemente algunas de las más importantes:

Aprendizaje automático y aprendizaje profundo

Estas tecnologías permiten a los agentes de IA analizar datos, reconocer patrones y tomar decisiones basadas en datos.

Aprendizaje por refuerzo (RL)

El aprendizaje de refuerzo permite a los agentes de IA aprender mediante ensayo y error, optimizando sus acciones para lograr objetivos específicos.

Modelos de lenguaje grande (LLM)

Los LLM, como los modelos basados ​​en GPT, ayudan a los agentes de IA a comprender y generar respuestas similares a las humanas.

Sistemas multiagente (MAS)

MAS implica múltiples agentes de IA que trabajan juntos para lograr un objetivo común, a menudo en entornos distribuidos.

Procesamiento del lenguaje natural (PNL)

La PNL permite que los agentes de IA comprendan, procesen y respondan al lenguaje humano.

Gráficos de conocimiento e IA simbólica

Estas tecnologías permiten a los agentes de IA almacenar y recuperar conocimiento estructurado, mejorando sus capacidades de razonamiento.

Tipos de agentes de IA (con ejemplos)

Considerando que la IA agéntica es un dominio relativamente nuevo, se esperan más tipos de agentes de IA a medida que esta encuentre más aplicaciones en diferentes campos. Actualmente, existen siete tipos comunes de agentes de IA:

Agentes reflejos simples

Estos agentes de IA son los más simples, ya que toman decisiones basadas en su información actual respondiendo inmediatamente a su entorno sin requerir ningún proceso de aprendizaje o memoria.

Los agentes reflejos simples siguen reglas predefinidas que determinan cómo responden a diferentes entradas. Si bien no son los más sofisticados, su enfoque directo facilita su implementación.

Ejemplo: Un equipo de finanzas puede configurar un agente reflejo simple para la validación de facturas que puede rechazar automáticamente cualquier factura a la que le falten detalles clave, como el ID fiscal, el número de factura, etc. El agente de IA puede funcionar en combinación con software de extracción de datos de facturas para validar y procesar facturas automáticamente.

Agentes reflejos basados ​​en modelos

Los agentes de IA reflejados basados ​​en modelos son más avanzados que los agentes reflejados simples, ya que se basan en un modelo interno del entorno, que se actualiza a medida que reciben nueva información, conocida como percepciones.

Estos agentes de IA se utilizan generalmente en entornos donde no se dispone de toda la información. Su toma de decisiones se basa en su modelo interno, nuevas percepciones de las fuentes de entrada y un algoritmo o conjunto de reglas para determinar la mejor estrategia.

Ejemplo: Las empresas pueden utilizar agentes de IA para que actúen como TI asistentes virtuales que puede detectar si un usuario informa velocidades de red lentas, verificar registros de interrupciones recientes del servicio y recomendar pasos para solucionar problemas.

Agentes basados ​​en objetivos

Como su nombre indica, los agentes de IA basados ​​en objetivos están diseñados para alcanzar objetivos específicos. Lo consiguen evaluando los resultados de sus acciones. En otras palabras, estos agentes diseñan las secuencias de acciones necesarias para alcanzar un objetivo deseado mediante algoritmos de búsqueda y planificación.

Los agentes basados ​​en objetivos se diferencian de los agentes reflejos en que, en lugar de reaccionar a las entradas, realizan una planificación y ejecución estratégica para realizar una tarea.

Ejemplo: Un agente de IA integrado en CRM puede analizar una lista de clientes potenciales, considerar interacciones anteriores, clasificar a los prospectos según la probabilidad de conversión y luego diseñar y ejecutar una estrategia de alcance personalizada para cada prospecto.

Agentes basados ​​en utilidades

Los agentes de IA basados ​​en utilidades llevan la toma de decisiones a un nivel superior al fijar un objetivo y optimizar el resultado según una función de utilidad. Esta función ayuda al agente a evaluar diferentes acciones posibles y elegir la que maximiza el beneficio esperado.

Estos agentes son particularmente útiles cuando existen múltiples formas de lograr un objetivo, pero algunos resultados son más deseables que otros.

Ejemplo: Los agentes de IA en la gestión de la cadena de suministro pueden optimizar las compras y la distribución en función de diversas variables, como el coste, el plazo de entrega y las fluctuaciones de la demanda. Un agente basado en servicios públicos puede evaluar los precios de los proveedores, las previsiones de demanda en tiempo real y los costes de transporte para determinar la forma más rentable de cumplir con los pedidos.

Agentes de aprendizaje

Los agentes de aprendizaje mejoran continuamente su rendimiento a lo largo del tiempo aprendiendo de experiencias pasadas. Estos agentes se basan en técnicas como el aprendizaje por refuerzo, el aprendizaje supervisado o el aprendizaje no supervisado para refinar su toma de decisiones. mensaje de IA (instrucción, entrada de datos o configuración del entorno) ayuda a guiar su proceso de aprendizaje.

A diferencia de otros agentes de IA que operan según reglas o modelos predefinidos, los agentes de aprendizaje se adaptan identificando patrones, analizando comentarios y mejorando sus estrategias.

Ejemplo: Un agente de IA con aprendizaje automático puede utilizarse para la detección de fraudes. El agente puede aprender de intentos de fraude anteriores y de los patrones de gasto de los clientes. Al detectar transacciones sospechosas (por ejemplo, un retiro cuantioso de una ubicación inusual), adapta sus modelos de evaluación de riesgos con el tiempo para reducir los falsos positivos.

Agentes jerárquicos

Los agentes de IA jerárquicos se estructuran en capas, donde la toma de decisiones de alto nivel guía las tareas de nivel inferior. Estos agentes descomponen problemas complejos en subtareas más pequeñas, lo que permite una toma de decisiones modular y escalable.

Al utilizar un enfoque jerárquico, estos agentes pueden gestionar tareas de forma más eficiente, garantizando que las acciones más simples se ejecuten en los niveles inferiores, mientras que la planificación más estratégica se realiza en los niveles superiores.

Ejemplo: Los agentes de IA jerárquicos se pueden utilizar en los sistemas de RR. HH. para analizar currículums, clasificar a los solicitantes, programar entrevistas y automatizar la documentación de incorporación. Un nivel de IA gestiona la selección de candidatos, otro gestiona la coordinación de entrevistas y un tercero garantiza el cumplimiento de las políticas de incorporación.

Sistemas multiagente

Los sistemas multiagente implican que varios agentes de IA trabajen juntos, ya sea de forma colaborativa o competitiva, para lograr un objetivo común. Estos agentes se comunican, coordinan y, en ocasiones, negocian para tomar decisiones colectivas. Los sistemas multiagente se utilizan en entornos donde varios agentes independientes deben interactuar para resolver problemas complejos de forma eficiente.

Ejemplo: Un sistema multiagente para empresas puede evaluar continuamente los riesgos en varios departamentos (finanzas, cumplimiento normativo, ciberseguridad) y proporcionar información en tiempo real. Una IA de gestión de riesgos corporativos compuesta por múltiples agentes puede monitorizar diferentes factores de riesgo:

• Un agente de IA escanea en busca de irregularidades financieras.
• Otro agente supervisa las actualizaciones de cumplimiento normativo.
• Un agente de ciberseguridad detecta posibles amenazas a la seguridad.

Estos agentes de IA pueden colaborar y alertar a los tomadores de decisiones sobre escenarios de alto riesgo, lo que garantiza una gestión proactiva de riesgos.

Aplicaciones de los agentes de IA en el mundo real

Los agentes de IA pueden transformar las industrias al automatizar flujos de trabajo complejos, mejorar la toma de decisiones y permitir que las empresas operen con mayor eficiencia. Analicemos algunos casos prácticos comunes en los que los agentes de IA pueden ayudar:

Atención al cliente: chatbots de IA y asistentes virtuales

Los asistentes virtuales con IA mejoran la atención al cliente gestionando consultas, resolviendo problemas y escalando casos complejos cuando es necesario. A diferencia de los chatbots básicos, estos agentes aprenden continuamente de las interacciones para mejorar sus respuestas.

Por ejemplo, un agente de inteligencia artificial bancaria puede ayudar a los clientes a verificar saldos, disputar transacciones e incluso brindar asesoramiento financiero personalizado.

Salud: Agentes de IA para diagnóstico y monitorización de pacientes

Los agentes de IA apoyan a los proveedores de atención médica analizando datos de pacientes, monitoreando signos vitales y ayudando con el diagnóstico.

Por ejemplo, los agentes de IA en el ámbito sanitario pueden analizar los síntomas de los pacientes, cruzar bases de datos médicas y sugerir posibles diagnósticos, lo que ayuda a los médicos a tomar decisiones informadas más rápidamente.

Finanzas: Comercio algorítmico y detección de fraudes

Las instituciones financieras utilizan agentes de IA para el análisis del mercado en tiempo real, la ejecución de operaciones y la prevención del fraude.

Un buen ejemplo es cómo los agentes de IA en el trading pueden evaluar las tendencias del mercado, ejecutar operaciones basadas en análisis en tiempo real y ajustar sus estrategias dinámicamente para optimizar la rentabilidad.

Fabricación: Robótica y automatización de procesos

Los agentes de IA agilizan las operaciones de fabricación, optimizando los cronogramas de producción y garantizando el control de calidad.

Por ejemplo, los agentes de IA en mantenimiento predictivo pueden monitorear sensores de maquinaria, detectar fallas potenciales antes de que ocurran y programar mantenimiento preventivo automáticamente.

Marketing y ventas: personalización y servicio impulsados ​​por IA

Los agentes de IA analizan las preferencias y el comportamiento de los clientes para ofrecer recomendaciones personalizadas.

Por ejemplo, un agente de IA en marketing por correo electrónico puede seleccionar el mejor momento, formato y mensaje para comunicarse con los clientes basándose en datos de interacción.

Ciberseguridad: Detección de amenazas y respuesta automatizada

Los agentes de IA detectan amenazas cibernéticas en tiempo real y responden de forma autónoma para mitigar los riesgos.

Por ejemplo, un agente de IA en ciberseguridad puede monitorear el tráfico de la red, identificar actividad sospechosa y aislar automáticamente los dispositivos comprometidos para evitar infracciones.

Cómo construir y entrenar un agente de IA

Existen múltiples enfoques para desarrollar un agente de IA. Puede desarrollar sus agentes de IA internamente mediante plataformas basadas en código o de bajo código, subcontratar el desarrollo a proveedores o adquirir soluciones prediseñadas.

Compra de agentes de IA prediseñados

El primer paso para crear agentes es no crear uno y, en su lugar, comprar uno. Sin embargo, el problema de comprar un agente de IA preconfigurado es que se entrena con datos genéricos. Crear tu propio agente de IA te permite entrenarlo con los datos de tu empresa para obtener un mejor rendimiento.

Subcontratación del desarrollo de su agente de IA

También puede optar por externalizar el desarrollo de su agente de IA a proveedores externos, pero este enfoque también conlleva sus propios desafíos. Por ejemplo, tendría que compartir datos confidenciales y pasar por múltiples rondas de intercambio para tener la menor posibilidad de lograr un resultado satisfactorio.

Construyendo sus propios agentes de IA

Enfoque de codificación

Si elige el desarrollo interno, tendrá que invertir en decenas de recursos (científicos de datos, ingenieros de ML y desarrolladores de software) con experiencia en marcos de ML como TensorFlow y PyTorch, bibliotecas de NLP como spaCy y NLTK, y herramientas de implementación como Kubernetes y Docker.

Uso de una solución visual de arrastrar y soltar

El último y mejor enfoque es utilizar una plataforma visual como AsteraConstructor de agentes de IA. Este enfoque permite crear agentes de IA con experiencia y conocimientos técnicos limitados mediante una interfaz de arrastrar y soltar.

Más información sobre Factores clave a tener en cuenta al crear sus agentes de IA.

Astera AI Agent Builder: Su IA, impulsada por sus datos

Astera AI Agent Builder es la forma más rápida de crear, probar e implementar agentes de IA entrenados con sus datos. Con AsteraTanto los usuarios técnicos como los no técnicos pueden implementar y administrar agentes de IA sin tener que escribir código complejo.

Estas son las razones de por qué los Astera es tu mejor opción si estás buscando una plataforma visual para crear agentes de IA:

• Crea agentes de IA a velocidades supersónicas: Con AsteraPuedes convertir tus ideas en agentes de IA en cuestión de horas. Con poca programación, solo necesitas tus datos, ¡y listo!
• IA entrenada con sus datos: Conéctese al LLM de su elección (OpenAI, Anthropic, Mistral, Llama), entrénelo con los datos de su empresa y tenga su agente de IA listo para la implementación (en las instalaciones, en la nube o híbrido).
• Listo para la empresa desde el principio: Nuestra plataforma está diseñada para brindar flexibilidad, seguridad y escalabilidad. Ejecute agentes en su entorno y mantenga el control total de sus datos durante todo el proceso.
• Creación de agentes de IA para todos: Impulsa a tus equipos y convierte a expertos en negocios y datos en visionarios de la IA. Reduce la dependencia de los equipos técnicos para desarrollar agentes de IA a escala para prácticamente cualquier función.
• Iterar y optimizar con agilidad: Crea, prueba y optimiza múltiples variantes en un entorno sencillo de arrastrar y soltar. Perfecciona las indicaciones de IA, evalúa el rendimiento y mejora continuamente sin tener que empezar desde cero cada vez.

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