El papel de la IA agéntica en las empresas conectadas va más allá de las aplicaciones de asistencia. Los agentes de IA se están convirtiendo rápidamente en la fuerza emergente detrás de los microservicios que forman la base de los sistemas empresariales. Además, a medida que estos agentes se multiplican, los departamentos de tecnología de la información (TI) se convertirán en algo similar a los departamentos de “recursos humanos” virtuales, encargándose de adquirir, integrar y guiar a los asistentes impulsados por IA, de manera paralela a como los recursos humanos gestionan el capital humano. Estas son las conclusiones de un panel organizado por Deloitte en el reciente Congreso Mundial de Móviles, donde se exploró el papel emergente de los agentes de IA en las empresas.
Los panelistas comentaron que la arquitectura agéntica se parece a la llegada de las arquitecturas de microservicios, que descomponen aplicaciones monolíticas en partes flexibles, independientes y más pequeñas. “La IA agéntica es el siguiente paso para descomponer y resolver problemas”, dijo Bryan Thompson, vicepresidente de gestión de productos GreenLake en HPE. Con la IA agéntica, en particular, hay oportunidades para “aprovechar este tipo de modelos y dividirlos en un enfoque similar a los microservicios, desglosándolos en servicios especializados”.
Fred Devoir, director global de arquitectura de soluciones para telecomunicaciones en Nvidia, coincidió en que la IA agéntica permite unir los flujos de trabajo empresariales. “Tomamos componentes y los integramos en una arquitectura RESTful. Nvidia pudo optimizarlos con nuestros microservicios y luego unirlos en planos para obtener resultados rápidos y de valor”. Sin duda, la IA agéntica ofrece capacidades que van mucho más allá de lo que las arquitecturas de microservicios tradicionales podrían lograr. “Hasta ahora, nunca habíamos tenido una tecnología que pudiera idear o ejecutar de manera independiente”, dijo Abdi Goodarzi, responsable de productos de IA generativa, innovaciones y nuevos negocios en Deloitte. “Piensa en eso y en cualquier otro paquete de software con el que hayas trabajado. Ninguno podía ejecutar nada de forma independiente. Ese es el verdadero poder de la IA”.
Los servicios de IA agéntica asumen muchas de las tareas tediosas de los humanos, formando esencialmente una fuerza laboral paralela, pero integrada y gestionada por TI en lugar de recursos humanos. “La gestión del capital humano y la gestión del capital de IA agéntica son lo mismo, ¿no?”, dijo Devoir. “Pero la diferencia es que, en lugar de un departamento de recursos humanos para personas, ahora tienes un departamento de TI que actúa como recursos humanos para todos estos agentes”. El departamento de TI también asume el papel de “curar, supervisar, entrenar y ajustar los agentes de IA para que realicen tareas específicas e interactúen con los flujos de trabajo humanos. Esto no es tarea fácil. Se requiere mucho esfuerzo. Es como recursos humanos, pero a un nivel técnico mucho más profundo”.
Esto también implica cambios significativos en las organizaciones. “Los humanos tienen emociones. Los agentes no tienen emociones”, dijo Goodarzi. “¿Cómo incorporas las emociones que formarán parte de la ejecución del trabajo? Cuando el trabajo se realiza de manera diferente, la cultura debe cambiar, las estrategias de talento deben ajustarse y la forma en que humanos y máquinas colaboran debe transformarse”.
Sin embargo, llegar a una empresa impulsada por IA agéntica tiene sus desafíos, especialmente en lo que respecta a los datos, la confiabilidad y el talento. En cuanto a los datos, “las empresas han invertido mucho en controlar sus datos estructurados”, dijo Goodarzi. “Construyendo sistemas ERP. Creando sistemas de registro. Sistemas de acción”. Todas estas aplicaciones o sistemas terminan con silos de datos separados. La IA agéntica puede ayudar a abordar esto, permitiendo desplegar el agente donde residen los datos. “En lugar de llevar todos tus datos a la IA, llevas la IA a los datos”, explicó Devoir. “Cuando haces una llamada de servicio, en realidad consulta a todos esos agentes de datos para obtener una respuesta y luego compila esa información en un modelo”.
Luego está el tema de la confiabilidad de los agentes. “Debes pensar si realmente estás manejando los datos correctos”, señaló Goodarzi. “¿Estoy obteniendo los resultados correctos? Todas las tecnologías anteriores se diseñaron en torno a actividades transaccionales. La IA agéntica se basa en tecnologías probabilísticas. Así que obtienes la mejor respuesta probable porque has entrenado a los agentes con mucho conocimiento sobre cómo procesar los datos, tomar decisiones y hacer recomendaciones”. Entonces surge la pregunta de la confianza: “¿Puedo confiar en este agente? ¿Pueden ser correctos estos datos? ¿Estoy manejando la información adecuada? Eso también debe resolverse”.
En general, “estos son conceptos nuevos para las empresas”, enfatizó Goodarzi. “Por eso ha habido un retraso en su adopción. Pero las capacidades son reales. La tecnología está lo suficientemente avanzada para aprovecharla en los sistemas de producción empresariales. Y creo que este es el año en que despegará”.
Vía | 5 claves sobre el rol de la IA agentica en empresas conectadas – Tecnología con Juancho
