Cómo la IA agente y los agentes de IA pueden ayudarte a iniciar y ampliar tu negocio

La inteligencia artificial ya no es una inteligencia humana simulada. El siguiente paso es la aparición de la IA agente, que ha permitido a la IA ser decisiva y hacer cosas por sí misma, aprender y adaptarse a los cambios como lo hacen las personas. Los agentes de IA están automatizando y optimizando las operaciones y los procesos empresariales con poca o ninguna supervisión humana, lo que está revolucionando los sectores y creando oportunidades transformadoras a través de las cuales los emprendedores pueden lanzar sus empresas.

Esta tecnología tiene un gran potencial para revolucionar el mundo empresarial. Una encuesta realizada recientemente a 1100 ejecutivos concluyó que el 82 % de las empresas tiene previsto implementar agentes de IA en los próximos tres años y que las inversiones en IA están contribuyendo a que las cuatro mayores empresas tecnológicas alcancen este año un gasto de capital récord de 280 000 millones de dólares estadounidenses. La era de la IA agente acaba de comenzar, y los empresarios del futuro pueden aprovechar el enorme potencial que se avecina.

Los asistentes de correo electrónico y los programas de gestión del tiempo pueden considerarse los ejemplos más sencillos de agentes de IA; los sistemas de domótica más complejos o los vehículos autónomos pueden describirse como programas de software que no solo interactúan con su entorno, sino que también recopilan datos y ejecutan tareas de forma programable. Son los módulos de un sistema de IA agencial más amplio que une estos módulos para alcanzar determinados objetivos.

Tipos de agentes de IA

Los agentes de reflejo simple están programados para funcionar en determinadas circunstancias, pero no son capaces de reaccionar ante acontecimientos imprevistos. Algunos ejemplos son las puertas automáticas, los detectores de humo y los sistemas de calefacción que se activan cuando se superan determinados límites de temperatura. Los agentes reflejos basados en modelos conservan un modelo interno del mundo almacenando información que cambia para recibir nueva información. Uno de los ejemplos más claros es un robot aspirador con capacidad para detectar obstáculos y no pasar por zonas que ya han sido aspiradas. Los agentes basados en objetivos siguen una serie de acciones con el fin de cumplir algunos objetivos. Entre los ejemplos de este tipo de sistemas de navegación se incluyen aquellos que aconsejan la ruta más rápida para llegar a un destino determinado. Los agentes basados en la utilidad se adhieren a medidas de la utilidad de acciones orientadas a objetivos según un conjunto de criterios predeterminados. Ejemplos de este tipo de sistemas son los sistemas de comercio financiero que calculan los rendimientos máximos del mercado en presencia de riesgos y las redes inteligentes que controlan la oferta y la demanda de energía. Los agentes de aprendizaje pueden aprender de experiencias previas, lo que les permite mejorar sus acciones y moverse en entornos desconocidos. Son ejemplos de servicios de streaming personalizados, filtros de spam, chatbots y coches autónomos.

Compromiso con el cliente para la gestión financiera

Las herramientas de IA agentiva se están implementando de manera que sustituyen los aspectos prácticos de la actividad empresarial. Los agentes de IA pueden actuar como empleados virtuales que ayudan al empresario a tomar decisiones basadas en datos mediante análisis que evalúan las tendencias de los mercados, las decisiones de la competencia y el comportamiento de los clientes. Al ser asistentes virtuales, son capaces de automatizar procesos administrativos más rutinarios, como:

• Respuesta por correo electrónico.
• Facturas y otros asuntos.
• Programación de reuniones y seguimiento de gastos.
• Ahorrar mucho tiempo y energía a los propietarios de empresas y fundadores de startups. Los chatbots con IA desempeñan la función de representantes del servicio de atención al cliente y responden en tiempo real a las solicitudes de los clientes, sugiriendo productos, realizando promociones específicas, aumentando las ventas y mejorando la satisfacción del cliente. Las funciones de asesor financiero también pueden ser desempeñadas por agentes de IA, que son capaces de predecir de forma inteligente los ingresos por ventas, realizar un seguimiento de los presupuestos y ayudar a los propietarios de negocios a tomar decisiones de inversión estratégicas y acertadas.

Al automatizar los procesos empresariales, como la atención al cliente, el marketing y las funciones de RR. HH., la IA agentiva permite a las empresas expandirse sin necesidad de contratar a más personal.

Ten objetivos claros

Define objetivos claros sobre la IA agente y casos de uso en los que los agentes de IA tengan un gran impacto. Piensa en la complejidad de las tareas que se deben realizar, los datos que son importantes y necesarios, y la necesidad de que el agente de IA sea controlado y verificado por el ser humano.

Garantiza la calidad de los datos

Asegúrate de que los datos sean de alta calidad y crea un canal de datos sólido. Los fundamentos técnicos de la IA agencial incorporan los datos como base. Por lo tanto, es importante entrenar a la IA utilizando conjuntos de datos variados y que cambien con frecuencia para evitar sesgos. La aplicación de datos sintéticos y el despliegue periférico de la IA también contribuyen a la capacidad de predecir algunos imprevistos futuros.

Diseño para la cooperación humana

Diseña sistemas de IA agentes de manera que impliquen la cooperación humana. Se supone que los agentes de IA deben complementar, y no sustituir, la toma de decisiones humanas y ser comprensibles para los usuarios.

Supervisar el rendimiento

Realiza un seguimiento del rendimiento y el comportamiento de la IA. La supervisión de los errores y los resultados imprevistos de la IA es importante para implementar los mecanismos necesarios para resolver el comportamiento problemático de la IA.

Establece normas de gobernanza y ética

Establece una buena gobernanza y una estructura ética. Las soluciones clave incluyen:

• Identificar sesgos con herramientas de equidad de IA.
• Control humano sobre las decisiones de alto riesgo.
• Protección de los flujos de trabajo de IA contra violaciones de seguridad.
• Establecer apagados automáticos cuando la IA muestre comportamientos amenazantes.

Teniendo en cuenta la ventaja competitiva que supone en cuanto a automatización, eficiencia y escalabilidad, la IA agentiva está transformando significativamente las empresas y las industrias de formas que antes se consideraban imposibles. Los fundadores de startups y los emprendedores ahora pueden mejorar fácilmente la interacción con los clientes, automatizar las operaciones para optimizar su productividad y tomar decisiones empresariales más inteligentes incorporando agentes de IA en sus modelos de negocio. Es un paso estratégico a largo plazo para tener éxito en un mundo cada vez más impulsado por la inteligencia artificial.