Cómo usar agentes de IA para la automatización empresarial

Los agentes de IA, “trabajadores digitales” verdaderamente autónomos capaces de tomar decisiones y actuar de forma independiente, representan el siguiente paso en la transformación empresarial.

Pero toda obra maestra tiene su copia barata.

Desafortunadamente, el entusiasmo en torno a la IA agéntica ha provocado que los proveedores coloquen la etiqueta “agéntica” a productos existentes —como asistentes de IA, herramientas de RPA y chatbots— que no lo son realmente. Según los analistas de Gartner, solo unos 130 de los miles de los proveedores de IA agéntica son auténticos. Este fenómeno, denominado “lavado de agentes de IA”, solo dificulta que las empresas entiendan qué es la IA agéntica y la implementen eficazmente.

Para que la IA agéntica genere un valor comercial real, las empresas deben ser capaces de separar la exageración de la realidad. Eso significa mirar más allá de las promesas llamativas de automatización instantánea y centrarse en la integración responsable, el acceso seguro a los datos y una gobernanza clara para crear una base sólida en la que los agentes de IA puedan alcanzar todo su potencial.

Entonces, ¿qué son los agentes de IA (verdaderos)?

Los agentes de IA no son solo chatbots más sofisticados o asistentes virtuales más inteligentes. Para ser verdaderamente agénticos, los agentes de IA deben funcionar de manera autónoma para lograr sus objetivos. Si bien ese objetivo es establecido por los humanos, un agente de IA es capaz de actuar de forma independiente —extrayendo datos de diferentes sistemas, tomando decisiones e interactuando con aplicaciones— sin necesidad de indicaciones.

IA agéntica frente a IA generativa

La diferencia principal entre la IA agéntica y la IA generativa (herramientas como ChatGPT) es autonomía. Los agentes de inteligencia artificial pueden actuar por sí mismos, mientras que la IA generativa requiere instrucciones de los humanos para funcionar.

Tipos de agentes de IA autónomos

Los agentes de IA pueden variar en complejidad, pero en esencia, todos siguen el mismo principio básico: observar, decidir, actuar. Lo que los diferencia es cómo toman esas decisiones:

• Agentes de reflejos simples: Responde directamente a los estímulos. Ideal para tareas directas basadas en reglas como validación de datos o monitoreo de alertas.
• Agentes reflejos basados en modelos: Utilizar un modelo interno del entorno para tomar mejores decisiones, como predecir la escasez de inventario antes de que ocurra.
• Agentes basados en metas: Tome decisiones evaluando cómo las acciones los acercan a metas específicas, como cumplir con un plazo de entrega o reducir el volumen de tickets pendientes.
• Agentes basados en utilidad: Evaluar los resultados basados en métricas de rendimiento (velocidad, costo, precisión) para elegir el camino más eficiente a seguir.
• Learning agents: Mejorar continuamente el rendimiento a través de la retroalimentación, perfeccionando la forma en que manejan los procesos repetitivos o las anomalías.

Sistemas multiagente

Los agentes de inteligencia artificial no están diseñados para gestionar por sí mismos todos los procesos empresariales, pero sí para colaborar con otros agentes y sistemas a fin de permitir la automatización basada en agentes a gran escala.

Beneficios de usar agentes de IA para la automatización (y cómo medirlos)

A un alto nivel, los beneficios de usar agentes de IA para automatizar procesos son obvios: las empresas pueden ahorrar tiempo y dinero al reducir el trabajo manual. Pero las empresas no pueden implementar agentes de IA basándose en promesas vagas de éxito. Para que las iniciativas de IA agéntica tengan éxito, las empresas deben poder demostrar ROI claro y medible.

Ahorro de costo y tiempo

Uno de los beneficios más fáciles de medir es cuánto tiempo le está ahorrando un agente de inteligencia artificial a sus empleados. Si conoce el tiempo promedio que le toma a un empleado completar una tarea —como aprobar una orden de compra o procesar una factura—, puede calcular cuántas horas (y cuánto dinero, basándose en los costos por hora de los empleados) se están ahorrando al hacer que un agente de IA complete esa tarea.

Satisfacción del cliente mejorada

Las métricas cuantitativas, como el ahorro de tiempo y dinero, son importantes para entender el ROI, pero las métricas cualitativas, como la satisfacción del cliente, pueden ser igual de valiosas. Los agentes de inteligencia artificial pueden contribuir a mejores experiencias para los clientes al reducir los tiempos de respuesta y ofrecer recomendaciones más precisas, y estas mejoras se pueden medir a través de encuestas a clientes y tasas de retención.

Mejores experiencias para los empleados

Los agentes de IA no son reemplazos para los empleados humanos. Si se implementan correctamente, los sistemas de agentes pueden de hecho mejorar la satisfacción de los empleados al reducir la cantidad de tareas repetitivas y consumidoras de tiempo que deben completar. Al igual que con la satisfacción del cliente, las encuestas son una herramienta valiosa para medir cómo se sienten los empleados acerca de los agentes de IA, pero las empresas también pueden observar las tasas de adopción de los agentes y las tasas de finalización de tareas para comprender mejor cómo la IA está contribuyendo al éxito operativo.

Desafíos para la adopción de agentes de IA

A medida que la inteligencia artificial se vuelve más avanzada, los riesgos de seguridad asociados se vuelven más complejos.
Los entornos empresariales —que utilizan más de 1,000 aplicaciones en promedio— son particularmente vulnerables y simplemente no pueden permitirse adoptar un enfoque de laissez-faire de “implementar primero, hacer preguntas después” hacia la IA. Con tantas aplicaciones en juego, también existe el problema de los datos desconectados y aislados que dificultan que las nuevas herramientas de IA se integren eficazmente y accedan a la información que necesitan.

Vulnerabilidades de seguridad

Sin una supervisión y gobernanza adecuadas, los agentes de IA autónomos pueden exponer inadvertidamente información privada, ejecutar acciones dañinas o crear nuevas superficies de ataque dentro de la empresa.

Silos de datos

La capacidad de un agente de IA para resolver problemas, tomar decisiones y actuar de forma autónoma es lo que lo hace, bueno, agéntico. Si la inteligencia artificial se encuentra con datos inconsistentes o incompletos, hará su mejor esfuerzo para llenar los vacíos e inferir el mejor curso de acción; pero cuanto más se aleje la inteligencia artificial de una fuente de verdad fidedigna, más probable será que haga suposiciones incorrectas y cometa errores.

La solución: un enfoque por capas para la inteligencia artificial

Implementar agentes de inteligencia artificial en un entorno empresarial es un desafío, y las iniciativas mal planificadas impulsadas por la moda están destinadas al fracaso. De hecho, Gartner ya está pronosticando que Para finales de 2027 se cancelarán 40% de proyectos de IA agente..

Los datos empresariales distribuidos en cientos de aplicaciones y sistemas exigen una enfoque por capas para la inteligencia artificial.

• La primera capa central es Jitterbit Harmony, nuestra plataforma de integración de bajo código y con inteligencia artificial que conecta sistemas dispares para crear una única fuente de información y garantizar un flujo de datos sin interrupciones entre las aplicaciones.
• La segunda capa consta de agentes de IA autónomos que aprovechan los datos y los flujos de trabajo integrados que facilita Harmony para operar de manera eficaz y segura.
• La tercera capa es IA infundida: capacidades de IA integradas en aplicaciones existentes.

Esta arquitectura en capas ancla sus agentes de IA a datos precisos y mejora la gobernanza, al tiempo que permite la flexibilidad de agregar herramientas de IA adicionales en la parte superior.

Casos de uso en la automatización empresarial

Ejemplos prácticos de flujos de trabajo donde la IA agéntica ofrece resultados medibles incluyen:

• Recursos humanos: Automatiza la incorporación con agentes que crean cuentas, aprovisionan sistemas y envían correos electrónicos de bienvenida personalizados, todo activado desde un único flujo de trabajo de recursos humanos.
• Gestión de la cadena de suministro: Los agentes de inteligencia artificial predicen las necesidades de inventario, reordenan materiales y sincronizan los datos entre los sistemas ERP y de logística para reducir las rupturas de stock y los retrasos en las entregas.
• Finanzas y contabilidad: Desde la conciliación de facturas hasta la validación de gastos, los agentes pueden gestionar tareas financieras repetitivas mientras mantienen la precisión de los informes en tiempo real.
• Servicio al cliente: Los agentes clasifican automáticamente los tickets de soporte, sugieren resoluciones y escalan los casos de alta prioridad al equipo correcto, lo que mejora los tiempos de respuesta y la satisfacción.

Cómo empezar con la automatización de agentes de IA

Construya una base sólida e integrada

No se puede simplemente implementar agentes de inteligencia artificial sobre sistemas desconectados y datos desorganizados esperando que aporten valor. Crear una base sólida para la implementación de la inteligencia artificial significa conectar aplicaciones, limpiar y estandarizar datos, y establecer una gobernanza clara en toda la empresa.

El Jitterbit Harmony la plataforma facilita esto al proporcionar una capa de integración de código bajo con infusión de inteligencia artificial que conecta sistemas dispares, creando una fuente única de verdad de la que los agentes de inteligencia artificial pueden extraer información.

Agentes de IA preconstruidos

Para las empresas que buscan acelerar la adopción, los agentes de IA preconstruidos son un excelente punto de partida. En el Jitterbit Marketplace, encontrará agentes seguros y listos para el ámbito empresarial para:

• Ventas: Automatiza el seguimiento de prospectos, las interacciones de seguimiento y las actualizaciones del embudo de ventas.
• Gestión del conocimiento: Automatizar el acceso de los empleados a bases de conocimiento, sitios de documentación, sistemas empresariales y otros repositorios de datos.
• RR. HH. Automatiza los procesos de incorporación de empleados, desde la adquisición de hardware hasta la capacitación basada en roles.

Agentes de IA personalizados

Para casos de uso más especializados, los agentes de IA personalizados ofrecen la flexibilidad de ir más allá. El de Jitterbit IA con agencia Professional Services asocie su empresa con un equipo de expertos en IA y ML que diseñarán, probarán e implementarán agentes diseñados en torno a sus datos, objetivos y desafíos operativos únicos.

Despliegue agentes de IA a escala con Jitterbit

Desde agentes de IA totalmente autónomos hasta asistentes de IA integrados, la plataforma Harmony de Jitterbit ofrece una solución integral de bajo código, basada en IA, para la automatización empresarial.

Aprender más acerca del enfoque seguro y por capas de Jitterbit para la automatización con IA, o salta a un demostración de nuestro Agente de RRHH para ver nuestras capacidades de IA en acción.