Alerta de acción de Deloitte: Cómo los agentes de IA están remodelando el futuro del trabajo - Escalabilidad de la IA generativa, casos de uso y su impacto en la empresa.

Acerca del Deloitte AI Institute

El Deloitte AI Institute™ ayuda a las organizaciones a conectar las diferentes dimensiones del ecosistema dinámico y en rápida evolución de la IA. El Instituto lidera debates intersectoriales sobre innovación aplicada a la IA y ofrece ideas de vanguardia para avanzar en la colaboración entre humanos y ordenadores en la "Era de la Colaboración".

El Instituto Deloitte de Inteligencia Artificial se dedica a promover el diálogo y el desarrollo de la IA, inspirar la innovación y explorar los retos de la implantación de la IA y las formas de abordarlos. Trabajando con un ecosistema de equipos de investigación académica, startups, emprendedores, innovadores, líderes de productos de IA establecidos y visionarios de la IA, el Instituto explora áreas clave de la IA, incluyendo el riesgo, la política, la ética, el futuro del trabajo y el talento, y el caso para aplicar la IA. Combinado con el amplio conocimiento y experiencia de Deloitte en aplicaciones de IA, el Instituto ayuda a desmitificar este complejo ecosistema, proporcionando perspectivas influyentes que ayudan a las organizaciones a tener éxito a través de decisiones informadas sobre IA.

Independientemente de dónde se encuentre en su viaje por la IA, ya sea como miembro del consejo o líder de nivel C desarrollando la estrategia para su organización o como científico de datos poniendo en práctica la estrategia de IA, el Instituto puede ayudarle a obtener información sobre cómo las organizaciones globales están utilizando la IA para obtener una ventaja competitiva. Visite el Instituto de IA de Deloitte para acceder a nuestra investigación completa, suscribirse a nuestros podcasts y boletines, y asistir a nuestros encuentros offline y eventos en directo. Exploremos juntos el futuro de la IA.

elemento

Puntos clave

• Los agentes de IA están transformando las industrias al ampliar las aplicaciones potenciales de la IA generativa (GenAI) y los modelos lingüísticos típicos.
• Los sistemas de IA multiagente pueden mejorar significativamente la calidad de los resultados y la complejidad del trabajo de un único agente de IA.
• Empresas y gobiernos con visión de futuro ya están implantando agentes de IA y sistemas de IA multiagente en diversos casos de uso.
• Los altos directivos deben tomar medidas inmediatas para prepararse y abrazar esta nueva era de transformación organizativa inteligente.

Introducción .......................................................................... .4

Agente AI:............................................................................. .5

Sus diferencias y su importancia

Sistema de IA multiagente:................................................................. .7

Aumentar el potencial de los agentes de IA

Principales ventajas de los agentes de IA y los sistemas de IA multiagente:........................................ .7

Ventajas de los agentes de IA para las organizaciones actuales

Perspectivas estratégicas Transformación:......................................................... .8

Ejemplos reales de sistemas de IA multiagente

Conseguir impacto mediante casos de uso orientados a objetivos:............................................. .11

Cómo los agentes de IA están cambiando la industria y el espacio empresarial

Posibilitar nuevas formas de trabajar y horizontes innovadores:.............................. .13

Implicaciones para la estrategia, el riesgo, el talento, los procesos empresariales y la tecnología.

El camino por recorrer:....................................................................... .15

A medida que los agentes de IA sigan evolucionando, nuestras previsiones

Mapa de ruta de la próxima era de transformación organizativa:........................ .16

Medidas recomendadas a los dirigentes

Información de contacto y notas ................................................................ .17

breve

¿Cómo podemos trabajar con más rapidez y eficacia?

Esta pregunta siempre ha estado en el centro de la agenda estratégica, pero la IA Generativa (GenAI) nos está ayudando a encontrar nuevas respuestas. Al generar resultados innovadores a partir de señales del lenguaje natural, la GenAI permite a las organizaciones aumentar significativamente la velocidad y la productividad en una amplia gama de tareas empresariales. Sin embargo, los escenarios de aplicación de los modelos lingüísticos típicos sólo están empezando a mostrar el potencial transformador de GenAI. En esta era de la IA en rápida evolución, es hora de pensar con más audacia: desde agilizar las tareas rutinarias hasta rediseñar flujos de trabajo completos.

La nueva pregunta a la que se enfrentan ahora los líderes empresariales y gubernamentales es:

¿Cómo podemos utilizar GenAI para reimaginar los procesos empresariales?

Los grandes modelos lingüísticos (LLM) y las herramientas basadas en GenAI que se utilizan hoy en día en la mayoría de las organizaciones sirven sobre todo como asistentes útiles: a partir de una entrada humana, GenAI genera rápidamente una salida. Sin embargo, esta interacción es en gran medida transaccional y de alcance limitado.

¿Y si GenAI pudiera no sólo responder a las solicitudes, sino planificar todo el proceso para ayudar a resolver necesidades complejas? ¿Y si GenAI también tuviera acceso a los datos, las herramientas digitales y el conocimiento contextual necesarios para completar el proceso de forma autónoma y colaborativa de principio a fin?

Esta visión se está haciendo realidad con la aparición de los agentes de IA y los sistemas de IA multiagente, que representan importantes avances en el potencial de colaboración entre humanos e IA. Las principales empresas y organismos públicos ya están viendo el valor de los agentes de IA y poniéndolos en práctica.

En este artículo analizaremos por qué los agentes de IA son tan innovadores. A continuación, revelaremos cómo están reconfigurando el panorama industrial, impulsando nuevos escenarios de aplicación, mejorando la automatización y acelerando el futuro de la transformación organizativa inteligente en sectores como la administración y los servicios públicos.

Adaptarse o quedarse atrás: a finales de 2023, casi uno de cada seis líderes empresariales encuestados afirma que GenAI ha cambiado su negocio.

Agentes de IA: qué los diferencia y por qué es importante

Para comprender el valor potencial de los agentes de IA y su papel en la automatización a escala, primero es necesario entender en qué se diferencian de los modelos lingüísticos y las aplicaciones GenAI que los líderes empresariales conocen hoy en día.

Los agentes de IA son motores de razonamiento capaces de comprender el contexto, planificar flujos de trabajo, conectarse a herramientas y datos externos y realizar acciones para alcanzar objetivos específicos.

Aunque esto suena similar a lo que podría hacer un gran modelo de lenguaje independiente o una aplicación GenAI, hay diferencias clave que hacen que los agentes de IA sean más potentes. (Véase la tabla, p. 6.) Por ejemplo, los típicos chatbots basados en Big Language Model suelen tener una capacidad limitada para comprender instrucciones de varios pasos, por no hablar de planificar y ejecutar un flujo de trabajo completo a partir de una sola instrucción. Siguen el paradigma "entrada-salida" de las aplicaciones tradicionales, lo que puede resultar confuso cuando se enfrentan a solicitudes que deben dividirse en varias tareas más pequeñas. También tienen dificultades para tratar secuencias de tareas, especialmente tareas compuestas que requieren tener en cuenta el contexto temporal y textual. Estas limitaciones son aún más pronunciadas en los modelos lingüísticos pequeños (SLM), ya que a menudo sacrifican el coste computacional y la velocidad a expensas de la profundidad del conocimiento y/o la calidad del resultado cuando la cantidad de datos de entrenamiento es pequeña.

Como resultado, los primeros escenarios de aplicación de GenAI se limitan sobre todo a aplicaciones autónomas, como la generación de anuncios personalizados basados en el historial de búsqueda de los clientes, la revisión de contratos y documentos legales para identificar posibles riesgos normativos o la predicción de comportamientos moleculares e interacciones entre fármacos en la investigación farmacéutica.

Los agentes de Inteligencia Artificial son capaces de hacer frente a estas limitaciones, al tiempo que aprovechan las capacidades de las herramientas digitales específicas de cada dominio y tarea para completar con eficacia tareas más complejas. Por ejemplo, los agentes de IA equipados con memoria a largo plazo son capaces de recordar registros de interacciones con clientes y público -incluidos correos electrónicos, registros de chat y comunicaciones telefónicas- para aprender continuamente y adaptar recomendaciones personalizadas en todos los canales digitales. Esto contrasta con los modelos de gran y pequeña memoria que suelen limitarse a la información conversacional. Además, los agentes de IA pueden automatizar procesos de principio a fin, especialmente en situaciones que requieren un razonamiento, una planificación y una ejecución complejos.

Los agentes de IA están abriendo nuevas posibilidades para la productividad empresarial y la entrega de proyectos mediante la automatización de procesos de negocio. Los escenarios de aplicación de GenAI que antes se consideraban demasiado complejos ahora pueden realizarse de forma segura y eficiente a escala.

En otras palabras: los agentes de IA son algo más que meras interacciones. Pueden razonar y actuar más eficazmente en nombre del usuario.

Un nuevo paradigma para la colaboración entre personas y ordenadores

Gracias a su capacidad de razonar, planificar, recordar y actuar, los agentes de IA superan las principales limitaciones de los modelos lingüísticos típicos.

Sistemas de IA multiagente: ampliar el potencial de los agentes de IA

Aunque un solo agente de IA puede aportar mejoras significativas, el verdadero poder transformador de los agentes de IA se demuestra cuando varios agentes trabajan juntos. Estos sistemas multiagente son capaces de aprovechar los puntos fuertes de funciones específicas, lo que permite a las organizaciones automatizar y optimizar procesos complejos que difícilmente podría llevar a cabo un único agente por sí solo.

Los sistemas de IA multiagente emplean múltiples agentes de IA con funciones específicas para comprender las solicitudes, planificar los flujos de trabajo, coordinar los agentes con funciones específicas, agilizar las operaciones, colaborar con los humanos y validar los resultados.

Los sistemas de IA multiagente suelen incluir agentes de tareas estándar (por ejemplo, agentes de interfaz de usuario y de gestión de datos), así como agentes de habilidades y herramientas especializadas (por ejemplo, extractores de datos o agentes de análisis sintáctico de imágenes) que trabajan juntos para alcanzar los objetivos especificados por el usuario.

En el núcleo de cada agente de IA hay un modelo lingüístico que proporciona comprensión semántica lingüística y contextual; el uso exacto de modelos lingüísticos iguales o diferentes depende del caso de uso. Este enfoque permite a algunos agentes compartir conocimientos mientras otros validan de forma cruzada los resultados en el sistema, mejorando así la calidad y coherencia del proceso. Dotar a los agentes de recursos compartidos de memoria a corto y largo plazo reduce aún más la necesidad de indicaciones humanas durante las fases de planificación, validación e iteración.

Este concepto amplía las posibilidades de un único agente de IA mediante un enfoque de equipo o agencia. Al dividir los procesos complejos en múltiples tareas, asignarlas a agentes específicamente optimizados para realizarlas y coordinar la colaboración agente-humano en cada fase del flujo de trabajo, es más probable que estos sistemas consigan resultados de mayor calidad, más rápidos y más fiables2,3.

En otras palabras: los sistemas de IA multiagente no sólo pueden razonar y actuar en nombre de sus usuarios, sino también coordinar flujos de trabajo complejos en cuestión de minutos.

Principales ventajas de los sistemas de IA con agentes y multiagentes

Capacidades - Los agentes de IA pueden automatizar interacciones con una amplia gama de herramientas para realizar tareas (por ejemplo, navegar por páginas web, cálculo cuantitativo) que los grandes modelos lingüísticos autónomos no pueden.

Productividad - En comparación con los grandes modelos lingüísticos autónomos que requieren la constante intervención e interacción humana para lograr los resultados deseados, los agentes de IA pueden planificar y colaborar en flujos de trabajo complejos basados en una única indicación, lo que acelera significativamente el proceso de entrega.

Autoaprendizaje: al utilizar los recursos de la memoria contextual a corto y largo plazo (que a menudo no están disponibles en los modelos lingüísticos preformados), los agentes de IA son capaces de mejorar rápidamente la calidad de sus resultados a lo largo del tiempo.

Adaptabilidad - A medida que cambian los requisitos, los agentes de IA pueden razonar y planificar nuevos enfoques, referenciar rápidamente nuevos datos y fuentes de datos en tiempo real, y colaborar con otros agentes para completar y coordinar los resultados.

Precisión: una ventaja clave de los sistemas de IA multiagente es la capacidad de utilizar agentes "validadores" para interactuar con agentes "generadores" con el fin de probar y mejorar la calidad y la fiabilidad como parte de un flujo de trabajo automatizado.

Inteligencia - Cuando los agentes centrados en una tarea específica trabajan juntos, cada agente aplica sus memorias, herramientas y capacidades de razonamiento para llevar la inteligencia de las máquinas a nuevas cotas.

Transparencia - Los sistemas de IA multiagente mejoran la capacidad de interpretar los resultados de la IA al demostrar cómo los agentes razonan y se comunican de forma colaborativa, proporcionando una visión clara del proceso colectivo de toma de decisiones y creación de consenso.

Perspectiva estratégica para el cambio

Independientemente del sector, todas las organizaciones investigan, analizan e informan sobre una amplia gama de temas, como la situación económica, las preferencias de los clientes y las partes interesadas, las políticas y las estrategias de precios.

Tradicionalmente, estos proyectos han requerido analistas cualificados para completar un proceso de varios pasos, incluido el uso de herramientas de investigación y análisis, así como conocimientos expertos internos, y el proceso ha llevado mucho tiempo.

A continuación se describe el proceso típico de un proyecto de investigación tradicional.

Aunque este método es eficaz y repetible, es...

• Lleva mucho tiempo: completar un solo informe puede llevar días o semanas, lo que dificulta la capitalización de oportunidades emergentes.
• Ineficiencia: los analistas cualificados deben realizar muchas actividades repetitivas, lo que debilita su concentración en análisis de más alto nivel.
• Dificultad de ampliación: las empresas y organismos públicos tienen dificultades para contratar y retener a analistas suficientemente cualificados y experimentados para ampliar sus capacidades de investigación.

Deloitte ha desarrollado un sistema de IA multiinteligencia que agiliza y optimiza cada paso de la investigación y la elaboración de informes. Así funciona el sistema.

Además de ser eficiente y reproducible, este enfoque basado en agentes de IA...

• Rapidez: en menos de una hora puede generarse inmediatamente un informe de calidad.
• Eficacia: los profesionales pueden centrarse en validar, iterar y perfeccionar los informes.
• Altamente escalable: en esencia, el sistema proporciona un equipo instantáneo de trabajadores digitales altamente cualificados.

Un trabajo eficaz y eficiente se basa en potenciar la creatividad y el conocimiento mediante procesos bien planificados y las herramientas adecuadas. Aquí es donde entran en juego los agentes de IA y los sistemas de IA multiinteligencia.

Conseguir repercusión mediante casos de uso específicos

Organizaciones de todos los sectores ya están aprovechando el potencial de los agentes de IA y los sistemas de inteligencia múltiple para transformar procesos, mejorar la eficiencia y ampliar el alcance. Exploremos cuatro casos de uso posibles en la actualidad: dos específicos del sector y dos que pueden aplicarse a cualquier empresa.

Caso 1

Asesoramiento financiero y gestión patrimonial personalizados

Sector: Servicios financieros

Los servicios de asesoramiento financiero suelen basarse en una clasificación general de los clientes por edad, ingresos y tolerancia al riesgo. Este enfoque tiende a ignorar la complejidad de las situaciones y objetivos financieros individuales. En un entorno financiero tan cambiante como el actual, la necesidad de un asesoramiento financiero personalizado y adaptable es cada vez mayor. Los sistemas de IA multiinteligente pueden analizar diversas fuentes de datos -como el historial financiero de un cliente, datos de mercado en tiempo real, acontecimientos vitales e incluso patrones de comportamiento- para ayudar a los asesores a desarrollar planes financieros y estrategias de inversión personalizados. Los agentes de IA también pueden supervisar y ajustar continuamente el asesoramiento a medida que cambia el entorno. Los agentes de IA también pueden supervisar y ajustar continuamente las recomendaciones a medida que cambia el entorno.

Posibles ventajas de utilizar un agente de IA para conseguir:

Ultrapersonalizado: asesoramiento financiero adaptado a las necesidades y objetivos específicos de cada cliente, teniendo en cuenta factores que pueden pasarse por alto con otros enfoques.

Ajuste continuo: los planes y estrategias financieros se actualizan automáticamente en respuesta a los cambios en las condiciones del mercado o las circunstancias individuales.

Aumentar la satisfacción del cliente: Fortalecer las relaciones con los clientes y aumentar su retención y satisfacción proporcionándoles un asesoramiento más pertinente y oportuno.

Mayor escalabilidad: ofrecer asesoramiento personalizado y de alta calidad a un mayor número de clientes sin aumentar el coste del servicio.

Caso 2

Precios dinámicos y promociones personalizadas

Sector: Mercados de consumo

Las estrategias estándar de fijación de precios suelen basarse en modelos estáticos que no pueden tener en cuenta las condiciones del mercado en tiempo real, el comportamiento de los clientes o los niveles de inventario. Los sistemas de IA multiagente pueden integrar rápidamente análisis basados en grandes cantidades de datos en tiempo real, como los precios de la competencia, el historial de compras de los clientes y las tendencias estacionales, para ajustar dinámicamente los precios. Además, pueden personalizar las promociones en función de las preferencias, características y hábitos de compra de cada cliente, con el objetivo de aumentar las tasas de conversión e impulsar la satisfacción del cliente.

Posibles ventajas de utilizar un agente de IA para conseguir:

Adaptabilidad más rápida: los precios se ajustan instantáneamente en respuesta a los cambios del mercado, los niveles de existencias o la demanda de los clientes para optimizar los ingresos.

Ofertas personalizadas: promociones adaptadas a las preferencias y comportamientos de cada cliente, lo que aumenta la probabilidad de compra.

Mayor rentabilidad: maximice los márgenes y reduzca los descuentos optimizando continuamente los precios y las promociones.

Caso 3

Contratación

Área: Recursos Humanos (RRHH)

Los agentes de IA pueden automatizar todo el proceso de contratación mediante el procesamiento del lenguaje natural, incluido el análisis de los CV, la evaluación de los candidatos en función de sus competencias y experiencia y la realización de entrevistas iniciales a través de avatares generativos impulsados por IA. Estos sistemas pueden trabajar con los profesionales de RRHH para garantizar que los candidatos cualificados sean identificados rápidamente, priorizados y avanzados eficientemente a las fases posteriores del proceso de contratación, cumpliendo al mismo tiempo la normativa.

Posibles ventajas de utilizar un agente de IA para conseguir:

Aumente la eficacia: automatice las tareas para que los equipos de RR.HH. puedan centrarse en actividades estratégicas y acortar los plazos de contratación.

Mejora del emparejamiento de candidatos: análisis de una gama más amplia de datos para ayudar a emparejar con mayor precisión a los candidatos con los puestos de trabajo y mejorar la calidad de la contratación.

Reducir los prejuicios: al estandarizar las evaluaciones de los candidatos y centrarse en las habilidades y la experiencia, los agentes de IA pueden ayudar a reducir los prejuicios inconscientes en el proceso de contratación.

Escalabilidad dinámica: gestione un gran número de solicitudes y facilite la gestión de campañas de contratación o la contratación para varios puestos al mismo tiempo.

Caso 4

Atención al cliente personalizada

Ámbito: Servicios a clientes y beneficiarios

Los sistemas tradicionales de atención al cliente y a los beneficiarios suelen basarse en interacciones guionizadas que pueden no resolver consultas complejas o únicas, lo que lleva a la frustración del cliente y a la escalada de los problemas. En cambio, los sistemas de IA multiagente son capaces de entender las solicitudes en lenguaje natural y generar respuestas pertinentes y naturales basadas en el historial, las preferencias y el contexto en tiempo real del cliente. Estos sistemas avanzados pueden gestionar eficazmente muchas consultas complejas, reduciendo la necesidad de transferencias al servicio de atención al cliente humano y aumentando al mismo tiempo la satisfacción del cliente/beneficiario.

Las ventajas potenciales que ofrecen los agentes de inteligencia artificial:

Mayor coherencia y escalabilidad: los agentes de IA pueden trabajar 24 horas al día, 7 días a la semana, sin fatiga, y mantener una calidad de servicio constante independientemente del volumen de consultas.

Mejora de la experiencia del cliente: cada interacción con un cliente puede adaptarse a sus necesidades individuales, lo que aumenta la satisfacción y el compromiso del cliente.

Eficiencia incremental: la capacidad de aprender de cada interacción ayuda a reducir los tiempos de respuesta, mejorar la calidad y liberar tiempo de los agentes de servicios humanos para que puedan centrarse en peticiones más complejas de los clientes.

Abrir nuevas formas de trabajar y horizontes innovadores

A medida que los modelos lingüísticos sigan evolucionando, se espera que los agentes y sistemas de IA se conviertan en un recurso estratégico y facilitador de la eficiencia para actividades empresariales y gubernamentales fundamentales (por ejemplo, desarrollo de productos, cumplimiento de normativas, atención al cliente, compromiso de los electores, diseño organizativo, etc.). Vemos un futuro en el que los agentes revolucionarán modelos empresariales fundamentales y sectores enteros, impulsando nuevas formas de trabajar, modelos operativos y entrega de valor.

Por eso es importante que los altos cargos y los responsables de los servicios públicos se preparen con antelación para la próxima fase de colaboración entre personas y ordenadores y de innovación empresarial.

Exploremos algunas nuevas formas de pensar y dirigir que deberían tenerse en cuenta en esta época de rápidos cambios.

importancia estratégica

Los líderes deben empezar a integrar los agentes de IA y los sistemas de IA multiagente en su estrategia global y su hoja de ruta futura. Esto significa reimaginar los procesos empresariales, invertir en capacidades de IA y fomentar una cultura de innovación. Las organizaciones deben desarrollar una hoja de ruta clara para la adopción de agentes de IA, identificando claramente las áreas clave que pueden generar más valor e influir en objetivos empresariales más amplios.

La gestión eficaz del cambio es fundamental para el éxito de la integración. Los directivos deben pensar detenidamente en cómo abordar la resistencia de la organización, impartir formación y asegurarse de que los empleados comprenden el valor y las ventajas de los agentes de IA. Esto incluye desarrollar una estrategia de comunicación integral para garantizar que los empleados y otras partes interesadas estén informados y sigan comprometidos durante todo el proceso de adopción.

Áreas de interés

-Identificar y priorizar las áreas de negocio y de servicio en las que los agentes de IA pueden tener un impacto mayor y más inmediato.

importancia del riesgo

Los agentes de inteligencia artificial plantean nuevos riesgos y requieren sólidas estructuras de seguridad y gobernanza. Un riesgo importante es el sesgo potencial de los algoritmos de IA y los datos de entrenamiento, que puede conducir a una toma de decisiones injusta. Además, los agentes de IA pueden ser vulnerables a violaciones de datos y ciberataques, que pueden poner en peligro la información sensible y la integridad de los datos. La complejidad de los sistemas de IA también conlleva la posibilidad de que se produzcan consecuencias no deseadas, posiblemente debido a que los agentes de IA muestren un comportamiento impredecible o tomen decisiones que no se ajusten a los objetivos de la organización.

Para gestionar estos riesgos, es importante establecer parámetros claros para las interacciones de los agentes, supervisar las métricas operativas y garantizar continuamente la ética, la privacidad, la seguridad y la integridad de los datos. A medida que la integración de los agentes de IA avanza en los procesos empresariales básicos, un marco de gobernanza para toda la empresa con directrices sobre el uso de los datos, la ética y la seguridad ayudará aún más a mitigar los riesgos. El marco debe garantizar el cumplimiento de la normativa pertinente e incluir una supervisión continua de las interacciones de los agentes de IA. Las medidas de seguridad avanzadas, como el cifrado y la autenticación multifactor, pueden ayudar a protegerse contra las violaciones de datos y los ciberataques. Ofrecer programas de formación y concienciación a los empleados puede proporcionar protección adicional al ayudarles a comprender las consideraciones éticas y operativas de trabajar con agentes de IA.

Áreas de interés

-Identificar los riesgos operativos y de marca que pueden surgir en torno al uso de los datos, los agentes de IA que interactúan entre sí y con las herramientas, la ética, etc.

-Garantizar la comprobación y validación efectivas de los resultados del modelo.

-Implantar un marco de gobernanza de los agentes de IA que se revise y actualice periódicamente para hacer frente a la evolución de la tecnología de IA.

-Vigilar los riesgos emergentes específicos de los agentes de IA, como la "autonomía del agente", es decir, el riesgo de consecuencias imprevistas que pueden surgir cuando los agentes toman decisiones con una supervisión humana mínima.

-Desarrollar sólidos programas de formación para ayudar a los empleados a comprender y utilizar los agentes de IA para mejorar la productividad y la eficiencia.

importancia del talento

La implantación de agentes de IA puede cambiar las estructuras laborales tradicionales. A medida que los agentes de IA se hagan cargo de tareas rutinarias y de poco valor, la demanda de competencias humanas para diseñar, implantar y operar estos sistemas puede aumentar drásticamente. Los líderes deben reflexionar sobre qué nuevas funciones, descripciones de puestos y estructuras laborales conlleva la creación de estas capacidades y cómo identificar, contratar, formar y retener a estos expertos.

Más allá del impacto en el talento técnico, los líderes empresariales también deben estar preparados para ayudar a los empleados de todo tipo a aprender a trabajar con agentes de IA e incluso a identificar nuevos escenarios de uso que puedan mejorar los procesos. Si se despliegan y gestionan adecuadamente, los agentes de IA pueden abrir nuevas áreas de potencial para la colaboración humano-ordenador, pero ese potencial depende de que los empleados comprendan, acepten y sean capaces de desempeñar sus nuevas funciones.

Áreas de interés

-Comunicar las ventajas de los agentes de IA para ayudar a los empleados a adaptarse a las nuevas formas de trabajo.

-Fomentar una cultura de innovación y aprendizaje continuo. Los líderes deben inculcar una mentalidad innovadora y adaptativa en relación con los agentes de IA.

-Explorar el rediseño de las estructuras de trabajo, los flujos de trabajo y las métricas de rendimiento para reflejar la nueva realidad de los humanos que trabajan en tándem con agentes de IA.

Impacto de los procesos empresariales

Los agentes de inteligencia artificial y los sistemas de IA multiagente requieren una cuidadosa evaluación humana de los procesos empresariales, a veces desde cero. Aunque los agentes redefinirán muchos procesos básicos con el tiempo, los agentes de IA pueden integrarse hoy en los modelos operativos existentes, mejorando la eficiencia de los procesos actuales sin necesidad de una reingeniería completa del sistema. Este enfoque permite a las organizaciones adoptar gradualmente soluciones de agentes de bajo riesgo, pero requiere una planificación, gestión y alineación cuidadosas para garantizar que los agentes de IA puedan mejorar las partes que los humanos y/u otras soluciones tecnológicas ya hacen bien.

En los casos de uso en los que se aplica un agente de IA, la intervención humana sigue siendo fundamental, especialmente en tareas que requieren juicio, validación y toma de decisiones críticas. Esta colaboración es fundamental para garantizar que los resultados de la IA sean precisos, fiables y eficaces. En este paradigma, todos los que trabajan con el agente de IA actúan como gestores: dan instrucciones mediante avisos, aclaran las peticiones, supervisan el progreso, revisan los resultados y solicitan o realizan los cambios necesarios.

Áreas de interés

- Garantizar que, cuando los agentes se integren en los procesos empresariales existentes, dichos procesos sigan siendo eficaces y, al mismo tiempo, generen mayor eficacia y valor.

- Establecer un proceso para supervisar y mejorar continuamente el rendimiento de los agentes de IA. Esto incluye la recopilación y el análisis de datos sobre el rendimiento de los agentes de IA, la identificación de oportunidades de mejora y la introducción de los cambios necesarios para optimizar su rendimiento.

Impacto de la tecnología y los datos

La implantación de agentes de IA puede ser costosa y requerir importantes inversiones en tecnología e infraestructura. Las organizaciones deben evaluar cuidadosamente la propuesta de valor y el rendimiento de la inversión, y desarrollar un programa gradual de casos de uso, centrándose en los "frutos maduros" (es decir, casos de uso más sencillos) para sentar las bases de activaciones más complejas.

Los datos de alta calidad son fundamentales para que los agentes de IA funcionen con eficacia. Si los datos son inexactos, incompletos o incoherentes, los resultados y las acciones de los agentes pueden ser poco fiables o incorrectos, lo que plantea problemas de adopción y riesgo. Por tanto, es fundamental invertir en una sólida gestión de datos y modelización del conocimiento.

Adoptar prácticas de IA fiables es clave para mitigar los riesgos y garantizar un despliegue ético. Esto incluye desarrollar soluciones de agentes de IA justas, transparentes y responsables y abordar los posibles sesgos en los modelos de IA.

Áreas de interés

- Construir la infraestructura técnica adecuada para apoyar la adopción e implantación de agentes de IA (por ejemplo, plataformas de orquestación de IA y lagos de datos escalables).

- Asegúrese de que los datos estén correctamente organizados, actualizados y accesibles para los agentes de IA. Esto incluye disponer de políticas y procesos claros de gobernanza de datos y acceso continuo a flujos de datos en tiempo real para una toma de decisiones dinámica y precisa.

- Establecer procesos para supervisar y gestionar el rendimiento y la ética de los agentes de IA y los sistemas de IA multiagente. Sin una IA transparente y fiable, la confianza de los clientes y el cumplimiento de las normas estarán en peligro.

El camino a seguir

La era de la colaboración entre agentes de inteligencia artificial está aún en sus inicios. Aunque crece el interés de empresas y proveedores de tecnología, las soluciones integrales aún no son habituales. Es necesario un importante trabajo técnico -sobre todo en los ámbitos de las capacidades de razonamiento y planificación- que permita a los agentes de IA.

Es probable que las mejoras no tarden en llegar. En los últimos años, las herramientas de IA generativa han avanzado mucho en sus capacidades de razonamiento y orquestación de agentes. Muchas empresas de capital riesgo están invirtiendo mucho en áreas tecnológicas relacionadas con los agentes de IA, y muchos de los principales proveedores actuales de IA generativa y tecnología están invirtiendo más. Lo que existe actualmente es sólo la punta del iceberg de los futuros desarrollos. De hecho, esperamos que los modelos lingüísticos básicos, los agentes de IA y las plataformas de orquestación de agentes experimenten una evolución significativa en los próximos 12 meses.

Los líderes preparados para el futuro no se quedarán de brazos cruzados. En todos los sectores, muchas empresas ya están diseñando, probando y, en algunos casos, implantando agentes.

Liderar una nueva era de transformación organizativa

Los agentes de inteligencia artificial y los sistemas de IA multiagente son algo más que símbolos de avance tecnológico. Representan un cambio fundamental en la forma en que las organizaciones automatizan procesos, mejoran la colaboración entre personas y máquinas, generan conocimientos y abordan dinámicamente retos complejos. Ofrecen la posibilidad de liberar un enorme valor en múltiples áreas funcionales, desde la mejora de las interacciones con los clientes y la optimización de las cadenas de suministro hasta el impulso de la innovación en el desarrollo de productos y la prestación de servicios.

El camino hacia la materialización de estos beneficios requiere una planificación meditada, una inversión estratégica y el compromiso de fomentar una cultura que adopte la mejora continua y el avance tecnológico. Alineando las iniciativas de los agentes de IA con los objetivos empresariales fundamentales, invirtiendo en la infraestructura adecuada y fomentando una cultura de innovación, su organización puede situarse a la vanguardia de esta nueva era de transformación empresarial impulsada por la IA.

Ahora es el momento de actuar.

Las herramientas de IA generativa están creciendo rápidamente, y es poco probable que esta evolución se ralentice en los próximos años. Del mismo modo, los agentes de IA ya están siendo implementados por empresas de todos los sectores, así como por los principales proveedores de tecnología. Como tal, se está volviendo crítico explorar las aplicaciones/casos de uso iniciales y sentar las bases para futuras transformaciones empresariales fundacionales.

Para iniciar el viaje de su propia organización, considere las siguientes acciones:

1 Evaluar y priorizar los casos de uso

Comience con una evaluación exhaustiva de las operaciones actuales para identificar las áreas de alto impacto en las que los agentes de IA pueden añadir valor. Céntrese en los procesos que se prestan a la automatización, implican una toma de decisiones compleja y/o requieren una adaptación rápida. Dé prioridad a estos casos de uso para lograr un éxito rápido y demostrar un valor tangible.

2 Desarrollar una hoja de ruta estratégica para los agentes de IA

Alinee su plan de IA con objetivos empresariales y de misión más amplios desarrollando una hoja de ruta detallada que describa las formas de integrar los agentes de IA en las operaciones. Este plan debe incluir hitos claros, plazos y métricas de éxito para guiar el despliegue de las capacidades basadas en agentes de IA en toda la organización.

3 Desarrollo del talento Infraestructura de inversión y talento

Identifique y construya la infraestructura necesaria para dar soporte a los agentes de IA, incluidas plataformas en la nube escalables, herramientas avanzadas de análisis de datos y sólidas medidas de ciberseguridad. Al mismo tiempo, invierta en la mejora de las competencias de su plantilla, centrándose en el desarrollo de las capacidades técnicas para trabajar eficazmente con agentes de IA y sistemas multiagente. Una plantilla bien preparada es clave para aprovechar todo el potencial transformador de los agentes de IA.

4 Gestión de riesgos Implantar una sólida gobernanza de datos

A medida que los agentes de IA se convierten en un elemento central de las operaciones, es importante establecer un sólido marco de gobernanza para gestionar los riesgos asociados. Aplique políticas que garanticen la integridad de los datos, la seguridad y el uso ético, al tiempo que supervisa continuamente las interacciones de la IA para evitar sesgos y consecuencias adversas. Al mismo tiempo, el cumplimiento de las normas debe ser siempre una prioridad absoluta.

5 Fomentar la cultura de la innovación

La experimentación y el aprendizaje continuo son fundamentales para el éxito. Anime a su equipo a explorar nuevas aplicaciones de IA generativa y a iterar sobre los despliegues iniciales para impulsar la mejora continua. Al integrar la innovación en la cultura de su organización, podrá mantener una ventaja competitiva en un entorno empresarial que cambia rápidamente.