De acuerdo con un informe de PwC, el PBI global podría aumentar en hasta US$ 15.7 billones para 2030 debido al uso de IA y su capacidad para aumentar la productividad, optimizar procesos y generar nuevos servicios. El estudio también revela que el 77% de los líderes empresariales considera que las empresas pueden mejorar la eficiencia y optimizar el proceso de contratación y onboarding gracias a ella. Sin embargo, pocas organizaciones han empezado a usar agentes de IA en profundidad.
Los agentes de IA, entre otras tareas, pueden utilizar el poder de los modelos de lenguaje para interactuar con otras personas y ayudar a resolver problemas complejos, también para responder dudas rápidamente. Aplicarlos en las operaciones cotidianas de negocios puede realmente transformar el modo de trabajar, automatizando tareas y brindando información valiosa de manera eficiente, extensible y consistente.
Al combinar grandes modelos de lenguaje (LLM) con otras tecnologías, los agentes de IA se pueden aplicar para realizar tareas complejas que antes sólo podían hacer personas. La interacción con sus entornos les permite recopilar datos, determinar los pasos necesarios para lograr un objetivo deseado o hasta actuar en nombre de alguien más, así como planificar, utilizar herramientas y fuentes de datos, tomar decisiones con distintos grados de autonomía y hasta trabajar en colaboración con otros agentes.
Pese a sus diferencias, pues suelen diseñarse para alcanzar objetivos específicos, hay rasgos que todos comparten: Objetivo predeterminado, Autónomos, Especializados, e Interactivos.
En cuanto a su funcionamiento, un rol clave lo juegan los LLM, ya que los diferencia de las reglas y la automatización basada en el aprendizaje automático del pasado. Es por esto que los agentes de IA pueden comunicarse de igual a igual con los seres humanos. Recuerdan interacciones pasadas y pueden recibir comentarios, iterar y aprender. Los agentes de IA con tecnología LLM recurren a la lógica para planificar el trabajo y tomar decisiones razonadas y de alta calidad.
Existen diversos tipos de agentes, que trabajan conjuntamente: supervisores, conversacionales, funcionales o de utilidad, todos los cuales interactúan, emplean herramientas, encuentran los datos de respaldo necesarios, toman decisiones y se unen para completar la tarea requerida.
La tecnología de agentes se encuentra actualmente en sus fases introductorias. El potencial de los agentes de actuar autónomamente para gestionar flujos de trabajo completos es sumamente atractivo, pero el uso responsable de la IA aún requiere estar bajo supervisión humana.
Dentro de su suite de aplicaciones cloud, Oracle está liderando el camino en el desarrollo e integración de agentes de IA, para que se brinde un control estricto sobre la seguridad y el gobierno de los datos, con el propósito que sus clientes transformen completamente la forma en que trabajan gracias a una mayor eficiencia (automatizando tareas repetitivas), escalabilidad (gracias a la elasticidad de la nube) y consistencia (ofreciendo calidad y performance unificadas).
Los agentes de IA se posicionan como herramientas fundamentales para las organizaciones que buscan optimizar sus procesos en un mundo cada vez más digitalizado y mejorar la experiencia de sus clientes. A medida que la tecnología continúa evolucionando, las innovaciones en este campo aumentarán y cambiarán las formas de vida y trabajo.
