La IA generativa ha disparado nuestra imaginación, 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.
Pero ¿cómo funcionan? Combinando grandes modelos de lenguaje (LLM) con otras tecnologías, se pueden aplicar para realizar tareas 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. Los agentes de IA suelen diseñarse para alcanzar objetivos específicos, eso hace que cada uno sea único.
Los LLM son fundamentales para los agentes de IA y eso es lo que los diferencia de la automatización tradicional. Por esta razón, pueden comunicarse con los seres humanos de igual a igual, recuerdan interacciones pasadas, pueden recibir comentarios, repetir acciones y aprender, pueden utilizar la lógica para planificar el trabajo y tomar decisiones razonadas y de alta calidad.
En la actualidad la tecnología de agentes se encuentra en sus fases introductorias, pero los avances acelerados en las capacidades de estos sistemas autónomos tienen el potencial de revolucionar la forma en que los humanos (y las máquinas) trabajan con las aplicaciones empresariales.
El potencial 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.
Por Augusto Fabozzi, SVP de Ventas de Aplicaciones para Oracle LAD
