La orquestación de agentes de IA es el próximo paso crucial para el CIO

En un futuro próximo en el que la inteligencia artificial será omnipresente, las empresas utilizarán decenas, si no cientos, de agentes de IA, y los directores de informática se encargarán de orquestarlos y conectarlos para ayudar a los empleados a navegar por una serie de procesos empresariales interconectados.

Tomemos como ejemplo la incorporación de un nuevo empleado. En un futuro no muy lejano, un responsable de RR. HH. podría pedir a un chatbot que configurara la esta incorporación. Mediante la coordinación de varios agentes, introduciría al empleado en el sistema de nóminas, le explicaría las opciones de seguro médico y configuraría su correo electrónico y sus servicios de videoconferencia. Una mayor coordinación de los agentes también podría proporcionar formación al nuevo trabajador, emitir una tarjeta de acceso al edificio e incluso enviarle un ordenador portátil o asignarle un escritorio, todo ello con una intervención humana mínima.

Esta visión de la orquestación e integración de la IA ya la están poniendo en práctica algunas empresas y, a medida que las organizaciones implementen múltiples modelos de lenguaje grandes (LLM) y docenas de agentes de IA en los próximos años, es probable que se produzca una adopción masiva de herramientas de integración y orquestación de IA.

Para 2028, el 70% de las organizaciones que crean aplicaciones multiLLM y agentes de IA utilizarán plataformas de integración para optimizar y orquestar la conectividad y el acceso a los datos, según predice Gartner en un informe reciente. Menos del 5% de las organizaciones similares utilizaban plataformas de integración de IA en 2024.

Algunos expertos en IA consideran que la función de orquestación, en la que muchos agentes de IA se unen para crear flujos de trabajo amplios y autónomos, es el punto en el que los agentes se convierten en agentes.

Conectar los datos y los responsables de la toma de decisiones

Las herramientas de integración y coordinación de IA serán vitales para la mayoría de las empresas, ya que los agentes de IA y los LLM deben estar conectados para alcanzar todo su potencial, afirma Andrew Humphreys, director sénior y analista de Gartner. Las recientes versiones de varios protocolos de agentes dan el primer paso hacia esta integración generalizada, señala. “La IA tiene que tener acceso a los datos para tomar decisiones y tiene que tener la capacidad de llevar a cabo algún tipo de acción”, afirma. “Un agente es inútil si no puede acceder a los datos y no puede tomar decisiones”.

La integración y la orquestación de agentes ayudarán a los directores de informática a abordar varias cuestiones emergentes sobre el futuro mundo de la IA agentiva, añade. “¿Cómo puedo facilitar que mi desarrollador de IA o mi agente se conecten a las cosas y obtengan datos?”, se pregunta Humphreys. “¿Cómo puedo observar lo que realmente está sucediendo dentro de mi arquitectura de TI?”.

A medida que las estrategias de IA de los CIO se vuelven más complejas, la necesidad de plataformas de orquestación de agentes es evidente, añade Beth Scagnoli, vicepresidenta de gestión de productos del proveedor de soluciones de preparación de datos Redpoint Global. “La mayoría de las organizaciones actuales no solo están experimentando con un único modelo de IA, sino que están trabajando simultáneamente con múltiples LLM, sistemas heredados y agentes de IA más nuevos”, relata. “Sin orquestación, ese ecosistema corre el riesgo de fragmentarse, volverse redundante e ineficiente rápidamente”.

La capa de orquestación gestionará cómo las herramientas de IA acceden, mueven y actúan sobre los datos en todos los sistemas, añade. “Esto no es solo para los resultados, sino también para mantener los estándares empresariales en materia de gobernanza y confianza”, afirma Scagnoli. “La orquestación de la IA se está convirtiendo rápidamente en el eslabón fundamental entre la estrategia de datos y la ejecución de la IA”.

El emerger de un mercado

Los directores de TI que añadan herramientas de orquestación deben buscar la interoperabilidad, afirma Scagnoli. “Las capas de orquestación que sean flexibles e independientes de la IA serán las que realmente destaquen por su valor. Las herramientas que puedan situarse por encima de cualquier LLM o agente, permitiendo a las organizaciones conectar el modelo adecuado para el trabajo, al tiempo que gestionan la seguridad, el control de versiones y el linaje de los datos entre bastidores” serán la mejor apuesta de los responsables de TI.

Humphreys, de Gartner, ve un mercado en auge para las plataformas de integración y orquestación de IA, con muchos pequeños actores que actualmente ofrecen soluciones listas para usar. A medida que el mercado se vuelva más rentable, los grandes actores de TI e IA entrarán en juego. Algunas empresas también crearán sus propias herramientas de orquestación, asegura, pero insta a los líderes de TI a aprender de las lecciones extraídas de los esfuerzos de integración anteriores, incluida la orquestación de llamadas API.

“Probablemente ya haya reunido sus integraciones API existentes”, señala. “Modifíquelas en lugar de pensar que tiene que reinventar todo por completo. Simplemente ajústelas para que se adapten a la forma en que su IA necesita comunicarse con ellas, en lugar de pensar: ‘Oh, es IA, mejor reescribo todo lo que he aprendido en el pasado”.

Experimentar con la orquestación

IBM es una empresa que está llevando a cabo la integración de agentes de forma interna. El gigante tecnológico comenzó a experimentar con herramientas similares a los agentes hace ocho años y ahora cuenta con agentes implementados en varios flujos de trabajo, incluidos los departamentos de ventas y TI de IBM, según afirma Suzanne Livingston, vicepresidenta de IBM Watsonx Orchestrate Agent Domains. El departamento de RR. HH. fue el primer caso de prueba y, ahora, los agentes se encargan de muchas funciones de RR. HH.

“Hay muchos procesos en RR. HH. y a los empleados les resulta difícil entender cómo trabajar con el sistema de RR. HH.”, afirma. “Utilizamos una [aplicación] cada vez, y si alguna vez has utilizado uno de estos sistemas de RR. HH. empresariales, tenías que buscar las instrucciones para saber exactamente lo que querías hacer. Y, por cierto, esas instrucciones cambiaban cada mes”.

Ahora, los empleados de IBM pueden interactuar con un agente de IA para crear solicitudes de aumento de sueldo, trasladar empleados entre departamentos, crear descripciones de puestos de trabajo y realizar otras funciones de RR. HH., afirma. Se necesita una capa de coordinación de IA para interactuar con los agentes que operan todas esas herramientas de RR. HH. individuales para realizar flujos de trabajo de varios pasos, como la incorporación de empleados, señala.

Aun así, para la mayoría de las empresas, una herramienta lista para usar con soporte del proveedor puede ser una forma más fácil de empezar, afirma Livingston. “Es una forma estupenda de no tener que empezar construyendo algo desde cero. Una buena vía de probarlo y hacerse una idea, y luego, como resultado, puede llevarte a proyectos más grandes, pero es útil por sí solo”.

También sugiere que los CIO busquen soluciones fáciles de implementar en áreas donde hay muchos puntos débiles para los empleados, por ejemplo, las solicitudes de permisos. “Todo el mundo tiene que solicitar permisos, y no, nadie quiere hacerlo porque es complicado, pero es fácil empezar con ello y se obtiene un valor inmediato”.

“Es como un reino infinito de agentes subyacentes”, añade. “A medida que las empresas evolucionan e incorporan nuevos procesos, o reducen la complejidad de los mismos, se crea un círculo virtuoso de experiencias positivas”. Se trata de que las empresas adopten la mentalidad de “no tengo que formar a mis empleados en 500 sistemas diferentes, puedo ayudarles a comprender cómo aprovechar las ventajas de estos sistemas a través de un agente”.