Nueve casos de uso prometedores de IA basada en agentes para las empresas

La IA basada en agentes se ha convertido en la tecnología más publicitada del último año, después de que el entusiasmo por la IA generativa pareciera desvanecerse debido a expectativas poco realistas.

Dicha tecnología lleva la IA genérica un paso más allá al hacer hincapié en la toma de decisiones operativas en lugar de destacar la generación de contenidos. El potencial de este enfoque para influir en los flujos de trabajo empresariales ha llevado a organizaciones como Aflac, Atlantic Health System, Legendary Entertainment y el Laboratorio de Propulsión a Chorro de la NASA a apostar ya por la IA basada en agentes.

Es el caso de Salesforce, que ha centrado su estrategia en esta tecnología con el anuncio de Agentforce; o ServiceNow, que también la ha añadido a su plataforma Now. Microsoft y otros también se están sumando a esta manera de actuar.

Con la aplicación de la IA basada en agentes en tantas situaciones y plataformas, las organizaciones interesadas en esta tecnología pueden tener dificultades para saber por dónde empezar. Los expertos en IA destacan que, hasta ahora, existen pocos casos de uso.

La IA basada en agentes se integra perfectamente con los sistemas ERP, CRM y de inteligencia empresarial para automatizar los flujos de trabajo, gestionar el análisis de datos y generar informes valiosos, afirma Rodrigo Madanes, responsable global de innovación en IA de EY. A diferencia de algunas tecnologías de automatización anteriores, la IA basada en agentes puede tomar decisiones en tiempo real, lo que convierte la automatización de procesos en un caso de uso principal.

Para Madames, “esta tecnología puede automatizar tareas repetitivas que antes requerían la intervención humana, como el servicio de atención al cliente, la gestión de la cadena de suministro y las operaciones de TI. Lo que la distingue es su capacidad para adaptarse a condiciones cambiantes y gestionar entradas inesperadas sin supervisión manual”.

A continuación, destacamos los nueve usos principales de la IA basada en agentes según varios expertos en IA.

Desarrollo de software

Los agentes de IA prometen transformar los asistentes de codificación de IA, o copilotos, en herramientas de desarrollo de software más inteligentes que escriben grandes fragmentos de código. Aunque los asistentes de codificación han recibido hasta ahora críticas de diversa índole, Gartner prevé que la IA basada en agentes más inteligente escribirá la mayor parte del código en un plazo de tres años, lo que obligará a reciclarse a la mayoría de los ingenieros de software.

Además de escribir código, los agentes de codificación, otros agentes independientes se encargarán de revisarlo en busca de errores, afirma Sheldon Monteiro, vicepresidente ejecutivo y director de producto de Publicis Sapient, una empresa de asesoramiento en transformación digital.

A juicio de este especialista, “con las cadenas de herramientas DevOps ya automatizando los flujos de trabajo, añadir agentes de IA es una evolución natural. Éstos pueden realizar ingeniería inversa de las especificaciones a partir del código de forma interna, y también ingeniería directa de casos de prueba y código a partir de las especificaciones, y aprobar artefactos que cumplan determinados criterios mínimos, lo que mejoraría el nivel general de automatización”.

Muchas organizaciones, entre ellas MITRE, han puesto en marcha agentes para ayudar en la codificación. Según su director técnico, Charles Clancy, la compañía ha desarrollado su propia IA basada en agentes para la gestión de código.

“El mejor caso de uso que parece funcionar bien es la gestión de repositorios, donde se revisan y se corrigen los errores de los repositorios de código”, añade.

Como ejemplo pone un código fuente de 10 años de antigüedad, que puede que ya no se compile correctamente en un ordenador moderno en su opinión.

“La IA basada en agentes lo descargará, intentará compilarlo y, si no funciona, corregirá los scripts de compilación y el código si es necesario, volverá a introducir el código en el repositorio y lo marcará como realizado por un agente de IA”, añade.

RPA “potenciada”

Muchas organizaciones ya utilizan la automatización robótica de procesos para automatizar tareas sencillas y repetitivas en muchas áreas. La IA basada en agentes también puede automatizar tareas, pero además pueden abordar problemas más complejos que requieren una funcionalidad de toma de decisiones de mayor nivel, afirma Monteiro, de Publicis Sapient. Y añade: “Con la IA, la RPA va más allá de las acciones basadas en reglas para pasar a procesos adaptables y autónomos, lo que mejora significativamente la eficiencia en todas las operaciones empresariales. Las nuevas herramientas nos permiten formar a los agentes no solo para que realicen las tareas más sencillas que hacía la RPA, sino para que sean capaces de comprender algunos de los matices de cuándo funciona también la lógica de excepción”.

Algunos expertos en IA predicen que los agentes asumirán tareas más complejas de las que puede realizar la RPA, y que, en ocasiones, trabajarán junto a esta para alcanzar nuevos niveles de automatización.

Shae Khan, investigador científico de IA en el IBM MIT AI Lab, considera que muchas organizaciones pronto utilizarán la IA para complementar y, en algunos casos, sustituir la RPA tradicional. En su opinión, IA basada en agentes se utilizará para gestionar tareas complejas y dinámicas que requieren capacidad de toma de decisiones, mientras que la RPA seguirá utilizándose para procesos repetitivos y basados en reglas.

Automatización de la atención al cliente

Las organizaciones llevan mucho tiempo utilizando chatbots y bots de voz sencillos para gestionar las solicitudes de atención al cliente más simples. Por eso, la IA basada en agentes permitirá que la automatización de la atención al cliente evolucione hacia un servicio más sólido que no se limite a responder a unas pocas preguntas frecuentes. Al menos así lo ve Glenn Nethercutt, director tecnológico de Genesys, proveedor de soluciones de experiencia del cliente basadas en IA.

En opinión de este especialista, “la forma en que tiendo a definir la IA basada en agentes es como una capacidad autónoma para realizar tareas basadas en el razonamiento, de varios pasos y no deterministas. Es la capacidad de gestionar procesos de toma de decisiones realmente complejos y adaptativos sin necesidad de orientación humana”.

Estos agentes de servicio al cliente cubrirán una variedad de industrias y funciones, incluyendo el comercio minorista, los servicios financieros y la asistencia técnica de TI, afirma. En lugar de un bot altamente personalizado que responde a un número limitado de preguntas, la IA basada en agentes será capaz de comprender y proporcionar respuestas contextuales para una amplia gama de necesidades de los clientes.

“Por ejemplo, un cliente de un banco podrá decir: saca dinero de mi cuenta que tenga más saldo y transfiérelo a mi cuenta corriente. Un chatbot sencillo normalmente no entiende lo que significa “la cuenta que tiene más saldo”, afirma Nethercutt.

Y prosigue: “La idea que se nos presenta es tener este tipo de catálogo de acciones que se pueden realizar y contar con una IA lo suficientemente inteligente. Aquí tengo ante mí un abanico de opciones y puedo elegir cuál utilizar, y las barreras de seguridad serán cada vez más complejas”.

Automatización de los flujos de trabajo empresariales

Los expertos consideran que, con ServiceNow, Salesforce y otros proveedores que ya adoptan la IA basada en agentes, los flujos de trabajo empresariales serán un punto fuerte para la tecnología, ya que permitirán a las empresas optimizar los procesos mediante la automatización de las tareas rutinarias.

Por ejemplo, la IA basada en agentes podría convertir las notas de una reunión en tickets de proyecto sin intervención humana o activar un pedido a un proveedor en respuesta a una predicción de la oferta y la demanda, entre otras cosas, afirma Monteiro.

A su juicio, las organizaciones que implementan herramientas de TI de un gran proveedor en toda la empresa deberían contar con una ventaja sobre las que utilizan una variedad de soluciones que pueden necesitar estar vinculadas por API. Por eso, considera de gran importancia que las empresas pongan en común todos sus datos y eviten los silos de información.

Y añade: “La pregunta que se están planteando los directores de informática es: ¿a quién vas a confiar la creación de tu almacén de contexto, que es tu profundo conocimiento de cómo funciona tu empresa. Pensemos en todo el conocimiento que se tiene de una empresa. ¿Qué pasaría si el LLM de cualquiera de ellas conociera realmente todo el funcionamiento de la empresa?”.

Ciberseguridad y detección de amenazas

Varios proveedores de ciberseguridad han implementado IA basada en agentes para detectar y responder a las amenazas. “Aplicada a la ciberseguridad, puede detectar, reaccionar e incluso mitigar de forma autónoma las amenazas de seguridad y fraude casi en tiempo real, lo que reduce los tiempos de respuesta ante posibles ataques y mejora la seguridad general”, afirma Monteiro.

Además, la IA basada en agentes puede habilitar protocolos de seguridad personalizados que se adaptan a amenazas y vulnerabilidades específicas, según el proveedor de agentes de IA Beam. “Esta automatización agencial garantiza un mecanismo de defensa más robusto”, afirman desde la empresa.

Es más, considera que los agentes de IA también pueden impulsar la eficiencia y el ahorro de costes al automatizar las tareas rutinarias y las respuestas de seguridad.

Mayor productividad

Avantia, un bufete de abogados internacional, utiliza IA genérica comercial y de código abierto para impulsar sus agentes, que actúan como compañeros dentro de Microsoft Word o Outlook para desarrollar distintas tareas.

“El principal reto en nuestro ámbito es la cantidad de tareas cuya automatización podría no ser la correcta”, afirma el director técnico Paul Gaskell. Y añade: “Y no se prestan bien a una solución SaaS. Hay demasiadas tareas separadas en demasiados sitios”.

La ventaja para el negocio es que los abogados pueden completar el proceso de contratación más rápido, responder a los clientes más rápido y realizar transacciones más rápido que nadie.

“Si un cliente nos pide que realicemos una transacción o un flujo de trabajo, y Outlook o Word están abiertos, la IA basada en agentes puede acceder a todos los datos de la empresa. Y, como son nuestros abogados los que trabajan en nuestros documentos, tenemos un registro histórico de lo que suelen hacer”.

Otra empresa que utiliza agentes para automatizar los procesos empresariales es SS&C, especialista en servicios financieros y tecnología sanitaria. Recibe documentos de sus 20.000 clientes en diversos formatos, incluidos correos electrónicos y PDF, afirma Brian Halpin, director general senior de automatización de la empresa.

SS&C necesita procesar millones de documentos al mes, y la empresa tiene 20 casos de uso para que la IA basada en agentes interactúe con los documentos.

El sistema entró en producción a mediados de 2024 y procesó 50.000 documentos en noviembre. “Y seguiremos aumentando esa cifra”, afirma.

Con la automatización tradicional, los humanos tenían que revisar casi todos los documentos, pero con los agentes, el porcentaje automatizado se sitúa en torno al 90%, y sólo un pequeño número de documentos necesita revisión manual.

Generación de informes

La redacción de textos y la creación de imágenes fueron dos de los primeros casos de uso populares de la IA genérica. Ahora, la IA basada en agentes puede acelerar el proceso de creación de contenidos. EY, por ejemplo, la utiliza en su servicio de gestión de riesgos de terceros.

“Nos contratan para evaluar a algún proveedor con el que trabajan”, explica Sinclair Schuller, director de EY. “Nuestros evaluadores de riesgos se encargan de ese trabajo, dedicando hasta 50 horas a un proveedor, estudiando minuciosamente los contratos y otros documentos para elaborar un informe en el que se señalan los riesgos que observamos”.

Así se hacía antes, hasta que llegó la IA genérica. Ahora, los expertos humanos mejoran los informes generados por la IA.

“Ahora podemos alimentar la IA con toda la documentación de contacto y pública, y esta puede generar un informe en cuestión de minutos, en lugar de días, con una precisión y un nivel de detalle extraordinarios. La IA, combinada con la experiencia humana, supone un enorme impulso para la calidad”, afirma.

Ahora, con la IA basada en agentes, el proceso está cambiando de nuevo. EY lanzará una versión del proceso impulsada por agentes para evaluar a los proveedores. “Será una supervisión continua de los proveedores, lo que antes no era posible”, dice Schuller.

La IA basada en agentes no sólo sirve para casos de optimización, añade. “El verdadero valor es esta expansión del mercado y de las oportunidades de ingresos”.

RR. HH. y apoyo a los empleados

Otro caso de uso de la IA basada en agentes con un riesgo relativamente bajo y un alto valor es responder a las preguntas de los empleados y gestionar tareas sencillas en su nombre. De hecho, una encuesta de IBM realizada en enero sobre el desarrollo de la IA genérica concluyó que el 43% de las empresas utiliza IA basada en agentes para RR. HH.

Indicium, especialista global de servicios de datos, comenzó a implementar IA basada en agentes a mediados de 2024, por ejemplo, cuando la tecnología empezó a madurar.

“Empezaron a aparecer aplicaciones listas para usar, tanto de código abierto como propietarias, que facilitaban su creación”, afirma Daniel Avancini, director de digitalización de la empresa.

Según él, los agentes se utilizan para facilitar el trabajo de RR. HH., incluyendo tareas como la recuperación de conocimientos internos, el etiquetado y la documentación, así como otros procesos empresariales.

Cada agente es como un microservicio, especializado en una cosa en particular. “Y todos se comunican entre sí en un sistema multiagente”, explica.

Conversaciones basadas en comandos que pueden resultar peculiares. Lo complicado es que aparezca la posibilidad de que se produzcan alucinaciones y todos los demás problemas que conlleva la IA genérica. “Por lo tanto, hay que ajustar mucho el modelo para que no hagan cosas incorrectas ni accedan a información errónea”, considera este especialista.

En el lado positivo, la IA basada en agentes puede gestionar muchas preguntas de forma autónoma, lo que supone otra ventaja para el negocio. “Y estamos encontrando cosas que no están documentadas correctamente, lo que nos ayuda a mejorar los procesos”, añade Avancini.

Inteligencia empresarial

Otra área en la que la IA basada en agentes tendrán un gran impacto es la inteligencia empresarial. Aunque los paneles de control de BI son relativamente fáciles de usar, obtener información que vaya más allá de las categorías estándar a menudo suele requerir el trabajo de un equipo de datos para extraerla, según sostiene Ryan Janssen, cofundador y director ejecutivo de Zenlytic, proveedor de BI basado en IA.

En su opinión, la IA basada en agentes combinada con una solución de BI podría dar a más empleados acceso a análisis útiles. Por ejemplo, un agente de IA para BI podría aconsejar a un equipo de marketing sobre cómo gastar su presupuesto o crear un gráfico basado en un ejemplo dibujado en una servilleta, explica Janssen.

La IA basada en agentes que entiende las entradas de voz puede generar información sobre los datos empresariales a partir de preguntas formuladas de manera oral, como es el caso de “¿cuáles son nuestros tres principales canales de marketing?».

“Pregunta muy natural, pero ambigua”, afirma Janssen. “A diferencia de un agente, con un chatbot no se puede eliminar la ambigüedad de esa pregunta ambigua. ¿Qué se entiende por “principales”? Un agente bien diseñado responderá: “Espera, esto es ambiguo; tengo que volver atrás y utilizar una herramienta para resolver esta cuestión”.

Muchas organizaciones se encuentran en los inicios de su andadura con la IA basada agentes, y aún quedan cientos de usos por descubrir, añade Janssen. Los agentes de codificación son uno de los primeros, ya que la programación es un trabajo minucioso y que requiere mucho tiempo, pero ahora los aficionados a la codificación están creando aplicaciones con la ayuda de asistentes de codificación.

“La mejor forma de aplicarlos es cuando se tiene un trabajo repetitivo, que requiere mucho esfuerzo o mucha atención al detalle”, afirma Janssen. Y añade: “Cuando se conecten y organicen docenas de agentes, las empresas verán nuevos avances”.

En consecuencia, en opinión de este especialista, “aún no hemos ni siquiera arañado la superficie de lo que pueden hacer los agentes. Todavía no sabemos cómo será una organización, cómo se supone que deben interactuar y cómo se gobernará. Pero no tengo ninguna duda de que en los próximos años lo descubriremos”.