Una de las innovaciones más importantes en el campo de la Inteligencia Artificial, es el desarrollo de agentes inteligentes, herramientas que revolucionan la interacción entre las marcas o empresas con los usuarios.
Este tipo de agentes utilizan la potencia de modelos de lenguajes conocidos como LLM para que las charlas se aprecien de forma más natural. Este mecanismo ofrece oportunidades únicas para maximizar el conocimiento interno en las empresas y también para potenciar y mejorar según sea el caso, la eficiencia operativa de las compañías.
En diálogo con iProUP, Javier Minhondo, Business Solutions Architect en Nubiral, explica que estos agentes "no solamente responden a preguntas, sino que generan contenido y toman decisiones contextualizadas".
Si esto lo llevamos a un ámbito empresarial, su uso se aplica a prácticamente cualquier sector de negocios. Ya no se utilizan únicamente para atender reclamos, redireccionar quejas o responder preguntas sencillas y automatizables, sino que también pueden ser utilizados para el manejo de la información interna.
"Por ejemplo, contemplando las políticas de Recursos Humanos de la empresa, los asistentes pueden responder consultas puntuales de los colaboradores referidas a las políticas de la empresa", indica Minhondo.
Agentes inteligentes: qué pueden lograr
En el sector del retail, los agentes se transformaron en una herramienta para entender el comportamiento del consumidor. Al analizar datos de compra y búsquedas, los mismos pueden no solo, mejorar la experiencia al cliente, sino también personalizar ofertas adecuándose a sus gustos y preferencias.
"Gracias a su capacidad de planificación y capacidad de realizar tareas especializadas necesarias para completar el trabajo, los agentes pueden manejar situaciones altamente variables en tiempo real", asegura Minhondo.
Sumado a esto, los agentes pueden colaborar con múltiples usuarios y otros agentes para llevar a cabo tareas que abarcan sistemas desconectados, con procesos que tienen largos períodos de tiempo de ejecución y que incluso traspasan los límites organizacionales, como por ejemplo, integraciones con sistemas externos.
Teniendo en cuenta lo anterior, según señala Minhondo, las empresas pueden transformar procesos de negocio dinámicos y complejos, alivianando la carga de tareas simples a los usuario, solamente involucrándolos para pasos concretos donde se requiera su atención.
Qué desafíos trae implementar agentes inteligentes
En este tipo de soluciones el primer obstáculo a sortear es la resistencia organizacional al cambio: desde los tomadores de decisiones, los responsables de áreas de tecnología, los responsables de seguridad, áreas de legales, hasta las propias personas a la hora de adoptar este tipo de tecnologías.
"Para esto es importante diseñar soluciones que tengan en cuenta factores como la seguridad, la escalabilidad, el costo, el retorno de la inversión y el rol de las personas en el sistema", detalla Minhondo.
Además, añade que el estado del arte de la inteligencia artificial generativa, da una amplia gama de opciones a la hora de diseñar soluciones basadas en agentes inteligentes.
"Sumado a esto, las principales nubes públicas cuentan con servicios y LLMs que pueden ser utilizados en casi todas sus regiones. También existen opciones para aquellas empresas que, por restricciones o contexto organizacional, no puedan o no deseen correr estas cargas en la nube", apunta.
Para concluir entonces, podemos decir que, si bien existe una complejidad técnica inherente a la hora de desarrollar agentes inteligentes, los principales desafíos no son técnicos.