El CEO de NinjaTech AI, Babak Pahlavan, arroja luz sobre este floreciente fenómeno de los agentes de IA. Ofrece una visión de las complejidades y las implicaciones de la remodelación de nuestras interacciones diarias en este mundo impulsado por la tecnología.
Últimamente se ha acelerado la publicidad en torno a los «agentes de IA». En noviembre de 2023, Bill Gates escribió en su blog sobre cómo los agentes de inteligencia artificial cambiarán por completo la forma en que utilizamos los ordenadores. En febrero de 2023, CNBC informó de que, en las últimas semanas, los directores ejecutivos de las grandes empresas tecnológicas, como Satya Nadella, de Microsoft, Mark Zuckerberg, de Meta, y Sundar Pichai, de Alphabet, hablaron en numerosas ocasiones en sus respectivas convocatorias de resultados sobre el enfoque y la inversión cada vez mayores de sus empresas en agentes de inteligencia artificial.
También hemos visto recientemente que nuevas empresas de agentes de IA bien financiadas emergen de operaciones sigilosas, como informó Brian Sozzi, de Yahoo Finance, en febrero de 2024, incluida la empresa Sierra de Bret Taylor, que se centra en crear agentes de IA para la atención al cliente. La inversión, el enfoque y el despliegue de los agentes de IA siguen una trayectoria rápida, pero ¿qué son exactamente los agentes de IA?
La evolución más allá de los asistentes y copilotos
Si bien tienen una intención similar (es decir, ayudar a los usuarios a ser más productivos), los agentes de IA se diferencian de los asistentes y copilotos porque pueden operar de forma asincrónica o autónoma para completar las tareas. La tecnología de última generación que sustenta a los agentes de inteligencia artificial les permite realizar tareas de forma dinámica encadenar problemas, lo que permite un razonamiento más complejo.
En términos no técnicos, esto significa que los agentes de IA pueden ahorrar a cada usuario más tiempo y más dinero y hacerlos más productivos al hacerse cargo de tareas completas para el usuario en lugar de ayudarlo de forma sincrónica mientras trabaja. En muchos sentidos, los agentes de IA son similares a tener un asistente personal o ejecutivo para resolver problemas específicos.
Veamos el ejemplo de un representante de desarrollo de ventas (SDR) mediante el uso de tres componentes comunes del flujo de trabajo de un SDR:
- Investigar y seleccionar clientes potenciales para vender.
- Dirigir correos electrónicos a esos clientes potenciales.
- Reserva tiempo para una llamada o demostración con clientes potenciales interesados
Los copilotos están diseñados para ayudar al piloto (es decir, al SDR) durante este flujo de trabajo. Un copiloto podría ayudar al SDR de forma sincrónica en determinadas etapas investigando a una posible empresa en tiempo real o redactando un correo electrónico para su divulgación mientras se prepara para enviarlo.
Con un agente de IA, este flujo de trabajo se puede poner en piloto automático trabajando de forma autónoma en toda la cadena o en grandes partes. El SDR podría dar instrucciones a un agente de IA, como investigar a los 10 principales clientes potenciales, redactar los correos electrónicos de forma exclusiva para cada cliente potencial y notificar al SDR cuando el análisis y los correos electrónicos estén listos, enviaré los correos electrónicos una vez que el SDR los haya aprobado y reservaré las reuniones para mí con los clientes potenciales que respondan a los correos electrónicos. Tanto el ejemplo del copiloto como el del piloto automático permiten ahorrar tiempo y mejorar la productividad.
La principal diferencia es que el copiloto hace que el usuario sea más productivo mientras trabaja, mientras que el agente de IA autónomo puede hacerse cargo del trabajo para el SDR y ahorra más tiempo que el copiloto. Para que quede claro, se necesitarán copilotos y pilotos automáticos, ya que hay tareas intrínsecamente sincrónicas y otras que pasarán a ser asíncronas.
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La lista de tareas de los agentes de IA crece rápidamente
En 2024 y 2025 habrá un crecimiento explosivo de los agentes de IA. Está surgiendo una ola de empresas emergentes de agentes de IA a medida que la financiación de riesgo se infiltra rápidamente en este espacio; periódicamente se trazan nuevos mapas de mercado. Quizás lo más alentador sea que las empresas emergentes encuentran alternativas elásticas a los escasos y costosos chips personalizados que se necesitan para la formación y la inferencia necesarias para crear estos agentes de inteligencia artificiales «especializados».
No cabe duda de que veremos modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) más pequeños y personalizados y avances increíbles en el autoaprendizaje y la verificación que ofrecen una economía cada vez más atractiva para las empresas de agentes de IA y, a su vez, para sus usuarios. Anticipándonos a este cambio radical que se avecina, es probable que veamos a un gran proveedor de chips personalizados ocupar un lugar central con un modelo de computación flexible que permita a los agentes de inteligencia artificial prosperar.
Durante los próximos dos años, veremos un espectro cada vez mayor de tareas que los agentes de IA pueden abordar a medida que se conviertan en una fuerza poderosa para la productividad de los consumidores y las empresas. A corto plazo, lo más probable es que las tareas que los agentes de IA aborden de forma autónoma supongan la mayor carga administrativa para los usuarios personales y empresariales.
Mirando los recientes McKinsey y Goldman Según algunos estudios, el problema de las tareas administrativas es material, ya que representa casi el 30% del tiempo de un empleado promedio, y se estima que la IA puede abordar un 50% de estas tareas. Los casos de uso más inmediatos de los agentes de IA incluirán la programación de reuniones, la realización de investigaciones, la reserva de viajes, las compras y la atención al cliente.
Superar los obstáculos para la adopción de agentes de IA
El futuro es inminente; hay algunos obstáculos que la ola de adopción de agentes de IA tendrá que superar para aprovechar todo su potencial con éxito:
Confianza
Al igual que ocurre con los vehículos autónomos, en los que no todos los conductores se sienten cómodos con un vehículo autónomo, no todos los usuarios se sentirán cómodos de inmediato con que un agente de IA se haga cargo de los componentes de su flujo de trabajo de forma autónoma. Será necesario fomentar la confianza mediante tareas repetitivas y exitosas; las empresas de agentes de IA deben aspirar a una precisión increíble en la entrega de sus tareas. Afortunadamente, la tecnología de autoverificación que está surgiendo en este campo impulsa avances increíbles y tasas de éxito que generarán confianza rápidamente.
Sobreselección
Dado que es probable que surjan tantos agentes de IA en un futuro próximo, los clientes podrían verse abrumados por una avalancha de opciones. Al igual que los servicios de streaming digital, los usuarios podrían encontrarse rápidamente con numerosas suscripciones. Los usuarios deben estar equipados para evaluar todas las opciones para cada tipo de tarea y seleccionar un conglomerado de agentes. Es probable que veamos una oleada de expansión de los agentes de IA y, en última instancia, una consolidación a medida que vayan apareciendo los ganadores en cada categoría.
Incorporación y formación
Los agentes de IA son tecnologías novedosas y únicas que abordan un desafío de productividad tan histórico. Llevará tiempo aprovechar al máximo todas las formas en que un agente de IA puede abordar las tareas administrativas, ya sea por función laboral o por sector. En el ejemplo anterior del SDR, es probable que solo estemos arañando la superficie de lo que es posible. Permitir a los usuarios explorar todas estas posibilidades será fundamental para aprovechar todo el potencial de los agentes de inteligencia artificial.
Ya seas un ejecutivo sénior, un emprendedor en solitario, un cliente que llama a un centro de asistencia o un usuario personal que reserva su próximo viaje, los agentes de inteligencia artificial se integrarán en tus experiencias tecnológicas de forma inminente. Comprender su importancia y estar preparados para maximizar su utilidad se traducirá en enormes ahorros de productividad y en experiencias de usuario de próxima generación.
¿Cómo puede prepararse para los obstáculos que supone la adopción de agentes de IA e implementar estrategias para aprovechar su potencial de crecimiento? Háznoslo saber en Facebook, X, y LinkedIn. ¡Nos encantaría saber de ti!
