La IA generativa ha disparado nuestra imaginación y generado beneficios invaluables para los negocios que ya la adoptaron. De acuerdo con un informe de PwC , el uso de IA podría incrementar el PBI global en hasta 15.7 billones de dólares para 2030 gracias a su capacidad para aumentar la productividad, optimizar procesos y generar nuevos servicios. El mismo estudio afirma que el 77% de los líderes empresariales cree que la IA puede ayudar a sus empresas a mejorar la eficiencia y optimizar el proceso de contratación y onboarding.
Sin embargo, son pocas las organizaciones que ya empezaron a usar agentes de IA a profundidad. Entre otras tareas, éstos pueden aprovechar el poder de los modelos de lenguaje para interactuar con otras personas y resolver problemas complejos, o bien, responder dudas de manera ágil. Utilizarlos dentro de las aplicaciones de negocios de uso cotidiano puede transformar la manera de trabajar, automatizando tareas y proporcionando información valiosa de manera eficiente, extensible y consistente.
Pero, ¿qué son los agentes de IA? Combinando grandes modelos de lenguaje (LLM) con otras tecnologías, los agentes de IA se pueden aplicar para realizar tareas complejas que antes sólo podían ser realizadas por personas. Interactúan con sus entornos para recopilar datos, determinar los pasos necesarios para lograr un objetivo deseado e incluso actuar en nombre de alguien más; pueden planificar, utilizar herramientas y fuentes de datos, tomar decisiones con distintos grados de autonomía y trabajar en colaboración con otros agentes.
Dado que estos agentes suelen diseñarse para alcanzar objetivos específicos, eso hace que cada uno sea único. Sin embargo, hay rasgos que todos comparten. Por ejemplo, todos los agentes de IA se orientan a algún objetivo predeterminado, son autónomos, especializados e interactivos.
Los LLM son un elemento central de la funcionalidad de los agentes de IA y es lo que los diferencia de las reglas y automatización basada en el aprendizaje automático del pasado. Es por esta razón que los agentes de IA pueden comunicarse con los seres humanos de igual a igual. Recuerdan interacciones pasadas y pueden recibir comentarios, iterar y aprender. Los agentes de IA con tecnología LLM pueden invocar la lógica para planificar el trabajo y tomar decisiones razonadas y de alta calidad.
Además, ya están integrados en muchas aplicaciones (ya son más de 100 dentro de Oracle Fusion Cloud Applications) y constituyen una tecnología amigable para los seres humanos con el poder necesario para realizar tareas complejas en nombre de y junto con las personas.
Existen múltiples tipos de agentes que trabajan juntos, cooperando para lograr los resultados deseados:
1. Agentes supervisores: los directores de orquesta entre los agentes, ya que lideran a otros e impulsan la planificación y el razonamiento necesarios para lograr un objetivo.
2. Agentes conversacionales: quienes interactúan con el mundo exterior, ya sea con personas desde el clásico chatbot o con otros softwares.
3. Agentes funcionales: como el agente reclutador, que revisa la experiencia y habilidades de candidatos para facilitar la tarea previa a quien entreviste, o el agente de cuentas por cobrar, que ayuda con el procesamiento de pagos o la producción de informes.
4. Agentes de utilidad: también llamados agentes basados en tareas, generalmente asociados a una función y herramienta específicas y llamados por otros agentes para realizar dicha tarea, como consultar una base de datos, enviar un correo electrónico, realizar un cálculo o recuperar un documento.
En un flujo de trabajo típico, estos agentes interactúan, utilizan herramientas, encuentran los datos de respaldo necesarios, toman decisiones y se unen para completar la tarea en cuestión.
Los avances acelerados en las capacidades de los agentes de IA tienen el potencial de cambiar fundamentalmente la forma en que los humanos (y las máquinas) trabajan con las aplicaciones empresariales.
En la actualidad la tecnología de agentes se encuentra en sus fases introductorias. El potencial de los agentes de actuar de forma autónoma para gestionar flujos de trabajo completos es sumamente atractivo. Sin embargo, el uso responsable de la IA aún requiere controles y supervisión humana. Oracle está liderando el camino en el desarrollo e integración de agentes de IA dentro de su suite de aplicaciones cloud de forma que se brinde un control estricto sobre la seguridad y el gobierno de los datos. Estamos ayudando a que nuestros clientes transformen completamente la forma en que trabajan brindándoles mayor eficiencia (automatizando tareas repetitivas), escalabilidad (gracias a la elasticidad de la nube) y consistencia (ofreciendo calidad y performance unificadas).
