¿Qué es la automatización agéntica?

Aunque ahora estamos en las primeras etapas de la automatización agéntica y las metodologías están evolucionando rápidamente, el campo puede verse como la culminación de la automatización en general, y un salto gigante hacia la realización del sueño de la humanidad de la automatización humana, e incluso totalmente automatizada sistemas.

El arte de hacer que las máquinas hagan cosas que de otro modo tendrían que hacer los humanos tiene una larga historia que se remonta a la antigüedad. Los hitos más recientes incluyen la Revolución Industrial, la electrificación y los ordenadores, que marcan los avances del campo durante el último siglo.

La llegada de la inteligencia artificial supone el próximo salto cualitativo para las tecnologías de automatización por varias razones. Antes de la IA, las soluciones de automatización solían tener un coste inicial muy alto, porque los sistemas basados en reglas no tienen la capacidad de razonamiento dinámico que poseen los humanos, y dichos sistemas requieren un diseño meticuloso. Los sistemas no agentes, como la automatización de procesos robóticos tradicional, funcionan bien en tareas estructuradas y repetitivas porque, al carecer de conciencia, operan de forma lineal y estática. Sin la capacidad de razonar, estos sistemas tienden a colapsar cuando se aplica un cambio a un escenario determinado. No están equipados para aprender o adaptarse a nuevos escenarios.

Es más, no pueden manejar entradas complejas y no estructuradas porque la comprensión del lenguaje humano y la capacidad de producción superan ampliamente las capacidades de los sistemas informáticos tradicionales. Los sistemas automatizados deben controlarse con controles estáticos. Si un usuario quiere cambiar algo, tiene que mover manualmente un control deslizante o marcar una casilla a través de alguna interfaz.

También había que lidiar con la llamada "paradoja de la automatización", que afirma que cuanto más eficiente es el sistema automatizado, más importante es la contribución humana de los operadores. Si algo sale mal en un sistema automatizado, el sistema podría multiplicar el problema hasta que llegue un humano para solucionarlo.

La automatización de modelos de IA, impulsada por algoritmos avanzados de machine learning llamados modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), supuso una mejora importante, pero los sistemas de IA no agéntico siguen siendo reactivos. Actúan cuando se les da instrucciones y siguen instrucciones definidas de forma estricta. Por ejemplo, un modelo de previsión puede predecir un pico de demanda, pero no puede reordenar existencias, notificar a los equipos de ventas o ajustar los plazos de entrega sin más indicaciones. La introducción de nuevos contextos puede requerir un reentrenamiento o una reconfiguración costosos y que consuman mucho tiempo.

La aparición de la automatización de procesos agénticos marca un hito importante para la automatización, ya que los agentes pueden tomar decisiones basadas en datos en tiempo real y poseer adaptabilidad, lo que reduce drásticamente la necesidad de intervención humana. Los agentes pueden desglosar los objetivos empresariales en pasos que se pueden ejecutar, priorizarlos y ejecutarlos en una secuencia que evoluciona en función del contexto en tiempo real, lo que se traduce en automatización inteligente en flujos de trabajo complejos.

La tecnologías de IA agéntica se adaptan continuamente utilizando el feedback del entorno, incorporando datos y resultados en tiempo real en los procesos de toma de decisiones, mejorando el rendimiento a lo largo del tiempo y respondiendo dinámicamente a las interrupciones inesperadas.

Mientras que muchos modelos de IA no agéntica luchan con datos no estructurados, como correos electrónicos, documentos o lenguaje abierto, los sistemas agénticos destacan por el uso del procesamiento del lenguaje natural (PLN) y la IA generativa (IA gen). Esto les permite comprender entradas complejas, acercando su funcionalidad mucho más a la humana. Y cuando los agentes no están seguros de cómo manejar una situación determinada, pueden utilizar metodologías de intervención humana para obtener la validación humana.

Los agentes pueden trabajar juntos en una orquestación de IA multiagente, donde cada agente se especializa en un tipo específico de tarea. Pueden trabajar en silos, integrándose con aplicaciones, API y sistemas externos para realizar complejos flujos de trabajo automatizados.

El núcleo de la automatización agéntica es su capacidad para combinar varias tecnologías para ejecutar tareas que de otro modo habrían requerido la intervención humana. No todos los agentes poseen todas estas capacidades, y las automatizaciones avanzadas requerirán varios tipos de agentes de IA. A continuación, se muestran los componentes de los agentes de IA:

El primer paso es la percepción. La IA agéntica comienza recopilando datos de su entorno a través de sensores, API, bases de datos o interacciones con los usuarios. Este paso garantiza que el sistema tenga información actualizada para el análisis de datos y para actuar.

Luego viene el razonamiento. Una vez recopilados los datos, la IA los procesa para extraer conocimientos. Mediante el uso de PLN, visión artificial u otras capacidades de IA, interpreta las consultas de los usuarios, detectar patrones y comprende el contexto más amplio. Esto ayuda a la IA a determinar qué acciones tomar en función de la situación.

Con la fijación de objetivos, el agente establece objetivos basados en metas predefinidas o en entradas del usuario. A continuación, desarrolla una estrategia para alcanzar estos objetivos, a menudo utilizando árboles de decisión, aprendizaje por refuerzo u otros algoritmos de planificación.

En la toma de decisiones, el agente evalúa múltiples acciones posibles y elige la óptima en función de factores como la eficiencia, la precisión y los resultados previstos.

Después de seleccionar una acción, el agente realiza la ejecución, ya sea interactuando con sistemas externos (API, datos, robots) o proporcionando respuestas a los usuarios.

A partir de ahí, la IA aprende evaluando el resultado y recopilando feedback para mejorar las decisiones futuras. Mediante el aprendizaje por refuerzo o el aprendizaje autosupervisado, el agente refina sus estrategias con el tiempo, haciéndolo más eficaz en el manejo de tareas similares en el futuro.

Los agentes pueden utilizarse en prácticamente cualquier sector, pero a continuación se indican algunas áreas comunes en las que son una herramienta de automatización emergente.

En operaciones financieras, los sistemas impulsados por IA pueden gestionar tareas como el procesamiento de facturas, la detección del fraude, la elaboración de informes financieros y la monitorización del cumplimiento. Por ejemplo, la IA agéntica puede extraer datos de facturas, validarlos contra órdenes de compra e iniciar flujos de trabajo de aprobación en cuentas por pagar

Los sistemas de IA también ayudan con la prevención de riesgos. Al analizar grandes cantidades de datos de transacciones en tiempo real, la IA agéntica puede detectar patrones inusuales o anomalías que pueden indicar fraude. Estos sistemas pueden marcar transacciones sospechosas para una mayor investigación, proporcionando seguridad adicional.

En la gestión de inversiones, la IA agéntica puede procesar datos de mercado, evaluar tendencias y ejecutar operaciones en momentos óptimos, todo ello con una intervención humana mínima. Las herramientas con IA pueden incluso ayudar en la gestión de portfolios analizando los perfiles de riesgo de los clientes o recomendando estrategias de inversión personalizadas.

En el sector sanitario, las plataformas de automatización pueden coordinar una amplia gama de flujos de trabajo administrativos, como la introducción de datos de los pacientes, la comprobación de los requisitos de los seguros, la programación de citas y los procesos de facturación. Estos sistemas reducen el esfuerzo manual y aceleran las tareas rutinarias y onerosas.

También pueden interpretar notas clínicas no estructuradas mediante PNL, extrayendo información médica clave, o señalar anomalías para que las revise el personal médico, mejorando la precisión del diagnóstico y la seguridad del paciente.

El cumplimiento es otro ámbito en el que destacan los sistemas de agencia, donde pueden ayudar con requisitos normativos complejos garantizando la documentación y los registros de auditoría adecuados.

Estas plataformas también ayudan en la coordinación de la atención, facilitando la comunicación entre departamentos, el envío de recordatorios y otras iniciativas de atención centradas en el paciente.

En la gestión de la cadena de suministro, los sistemas agénticos pueden monitorizar continuamente los datos en tiempo real en múltiples dominios, desde los niveles de inventario hasta la logística de envío y las métricas de rendimiento de los proveedores, con el objetivo de identificar de forma proactiva posibles interrupciones antes de que se intensifiquen. Cuando los agentes detectan anomalías o retrasos, pueden redirigir los barcos de forma autónoma o ajustar las estrategias de compras basándose en la información actualizada de la cadena de suministro para mantener el flujo de producción.

Desde el análisis de currículos hasta la programación de entrevistas y el aprovisionamiento de cuentas, la IA agéntica puede coordinar todo el proceso de incorporación orquestando múltiples sistemas. Antes de redactar una nueva oferta de trabajo o incluso de identificar un puesto vacante, un agente puede analizar fuentes de datos como las tendencias históricas de contratación, las tasas de rotación de empleados, las proyecciones de crecimiento empresarial y la demografía del personal. Una vez desarrollada una estrategia global de contratación, un agente puede ponerse manos a la obra contribuyendo a la creación de descripciones de puestos, seleccionando currículos e incluso realizando entrevistas y negociando contratos. Una vez que se contrata a un empleado, la incorporación puede automatizarse en gran medida via chatbot.

La automatización puede mejorar las experiencias del cliente con interacciones más rápidas, precisas y personalizadas. Un caso de uso común es el chatbot de atención al cliente. Hace tiempo que existen, pero con la IA agéntica pueden hacer mucho más. Imagine un escenario en el que un cliente se pone en contacto con el centro de soporte de una empresa con un problema, como la dificultad para procesar una devolución. Tradicionalmente, esto podría haber implicado largos tiempos de espera, comunicación de ida y vuelta y múltiples transferencias entre agentes. La automatización agéntica agiliza drásticamente el proceso.

Los bots agénticos pueden clasificar los tickets de TI, ejecutar diagnósticos, restablecer contraseñas y escalar problemas. Los bots agénticos pueden analizar los tickets de soporte de TI entrantes, determinar el nivel de prioridad y categorizar los problemas en función del contexto. Al revisar los registros del sistema, los estados de la red y los síntomas informados por los usuarios, estos bots pueden ejecutar diagnósticos para identificar posibles problemas, como conflictos de software o problemas de red.

En caso de olvido de contraseña o problema de acceso al sistema, los bots pueden restablecer contraseñas de forma autónoma o ayudar a solucionar problemas. Para problemas más complejos que requieren conocimientos especializados o supervisión humana, los bots pueden escalar los tickets al personal de soporte, proporcionando contexto y diagnósticos. Al aprender continuamente de interacciones pasadas, los bots agénticos pueden perfeccionar sus habilidades de resolución de problemas, reduciendo las respuestas, los tiempos de respuesta y permitiendo a los equipos de TI centrarse en tareas más complejas y de mayor nivel.

Los agentes son la próxima frontera para la transformación digital en las operaciones empresariales, y el ecosistema se está expandiendo y evolucionando rápidamente. Hay muchos marcos de agentes de IA populares disponibles, según las necesidades empresariales, cada uno con sus propias especialidades y limitaciones que son capaces de manejar una variedad de procesos empresariales y otras iniciativas que requieren capacidades avanzadas de IA. Estos proporcionan los componentes básicos para desarrollar, implementar y gestionar agentes de IA, con características y funciones integradas que ayudan a agilizar y acelerar el proceso. Langchain y crewAI son dos marcos populares.