La IA generativa ha disparado nuestra imaginación y generando beneficios invaluables para los primeros negocios que ya la adoptaron. Un informe de PwC señala que 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 también 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 en profundidad. Entre otras tareas, los agentes de IA pueden aprovechar el poder de los modelos de lenguaje para interactuar con otras personas y ayudar a resolver problemas complejos o bien responder dudas de manera ágil. Utilizarlos dentro de las aplicaciones de negocios de uso cotidiano puede realmente 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 o hasta actuar en nombre de alguien más; pueden planificar, utilizar herramientas y fuentes de datos, tomar decisiones con distintos grados de autonomía e incluso 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. 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 son lo que los diferencia de las reglas y la 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.
Los agentes de IA 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. Agentes supervisores, conversacionales, funcionales o de utilidad cooperan para lograr los resultados deseados. 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).
Fuente. PwC
