Muchas empresas están comenzando a adoptar la GenAI y están comprobando los beneficios que tienen para la productividad y el crecimiento. El siguiente paso es construir una red de agentes de IA con diferentes propósitos, rangos y roles, mucho como las abejas en una colmena que trabajan de manera independiente, pero juntas, hacia un objetivo común. Accenture llama a esta estructura «arquitectura agente».
Juan Pablo Chemes, director ejecutivo de Accenture Argentina, explica que “estos agentes no solo automatizan tareas; orquestan flujos de trabajo completos de la empresa. Ahí radica su verdadera magia. Dotados con la capacidad de razonamiento, estos agentes de IA trabajan en armonía, mejorando de manera autónoma la calidad, productividad y eficiencia de costos”.
De acuerdo con Accenture, una de cada tres empresas está pivotando hacia la innovación con IA de agentes, y aquellas que abrazan rápidamente este cambio hacia la IA pueden asegurar una ventaja competitiva significativa.
De acuerdo con cifras de la consultora global, en comparación con sus competidores, estas organizaciones logran un crecimiento de ingresos 2.5 veces mayor, una productividad 2.4 veces mayor y un éxito 3.3 veces mayor en la escalabilidad de casos de uso de IA generativa.
Los avances en Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) permite hoy que la IA tenga un dominio del lenguaje similar al de un humano, capaz de mantener conversaciones, comprender consultas complejas y crear contenido en diversos formatos.
Estos modelos procesan y analizan enormes cantidades de datos, identificando patrones y extrayendo insights que permiten a los agentes de IA razonar y gestionar una amplia gama de tareas, desde evaluar la solvencia crediticia analizando datos financieros y registros públicos, hasta detectar fraudes y mantener la comunicación con los clientes.
Chemes explica que “las empresas que quieren capturar el valor que ofrecen los agentes de IA, deben crear un núcleo digital potente, con accesibilidad a los modelos fundamentales, particularmente los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs).
La integración de datos es otro pilar fundamental. Las empresas deben tener un plan sólido para la gobernanza de datos y conocimientos para mantener datos precisos, disponibles y seguros. Esto significa establecer reglas claras sobre cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos, además de asegurarse de que estén limpios y listos para usar.”
Fuente: Accenture
