En lugar de depender de una única solución de IA de propósito general, la orquestación de agentes de IA emplea una red de agentes de IA, cada uno diseñado para tareas específicas, que trabajan juntos para automatizar flujos de trabajo y procesos complejos.
Para entender perfectamente la orquestación de los agentes de IA, es esencial entender primero a los propios agentes de IA. Esto implica comprender las diferencias entre dos tipos clave de IA: la IA generativa, que crea contenido original basado en la instrucción de un usuario, y la IA agentiva, que toma decisiones de forma autónoma y actúa para perseguir objetivos complejos con una supervisión mínima.
Los asistentes de IA existen en un continuo, comenzando con chatbots basados en reglas, progresando hacia asistentes virtuales más avanzados y evolucionando hacia IA generativa y asistentes con modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) capaces de manejar tareas de un solo paso. En la parte superior de esta progresión se encuentran los agentes de IA, que operan de forma autónoma. Estos agentes toman decisiones, diseñan flujos de trabajo y utilizan llamadas de función para conectarse con herramientas externas, como interfaces de programación de aplicaciones (API), fuentes de datos, búsquedas web e incluso otros agentes de IA, para llenar los vacíos en su conocimiento. Esto es la IA agentiva.
Los agentes de IA están especializados, lo que significa que cada uno está optimizado para una función particular. Algunos agentes se centran en tareas empresariales y de cara al cliente, como la facturación, la resolución de problemas, la programación y la toma de decisiones, mientras que otros se encargan de funciones más técnicas como el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la recuperación de datos y la automatización de procesos. Los LLM avanzados como ChatGPT-4o de OpenAI o Gemini de Google suelen impulsar a estos agentes, con capacidades de IA generativa que les permiten crear respuestas similares a las humanas y gestionar tareas complejas de forma autónoma.
Los sistemas multiagente (MAS) surgen cuando varios agentes de IA colaboran, ya sea de manera estructurada o descentralizada, para resolver tareas complejas de manera más eficiente que un solo agente.
En la práctica, la orquestación de agentes de IA funciona como una sinfonía digital. Cada agente tiene una función única y el sistema está guiado por un orquestador, ya sea un agente de IA central o un marco, que gestiona y coordina sus interacciones. El orquestador ayuda a sincronizar estos agentes especializados, garantizando que el agente adecuado se active en el momento adecuado para cada tarea. Esta coordinación es crucial para gestionar flujos de trabajo que implican diversas tareas, lo que ayuda a garantizar que los procesos se ejecuten de forma fluida y eficientemente.
Por ejemplo, como parte de la automatización del servicio de atención al cliente, el agente orquestador (el sistema responsable de gestionar los agentes de IA) podría determinar si contratar a un agente de facturación frente a un agente de asistencia técnica, lo que ayudaría a garantizar que los clientes reciban una asistencia fluida y pertinente. En MAS, los agentes pueden coordinarse sin un único orquestador, comunicándose dinámicamente para resolver problemas de forma colaborativa (ver “Tipos de orquestación de IA” a continuación).
Los beneficios de la orquestación de agente de IA son significativos en sectores con necesidades complejas y dinámicas, como las telecomunicaciones, la banca y la atención médica. Al implementar agentes especializados capacitados en conjuntos de datos y flujos de trabajo específicos, las empresas pueden aumentar la eficiencia operativa, mejorar la toma de decisiones y ofrecer resultados más precisos, eficientes y conscientes del contexto tanto para los empleados como para los clientes.