El "cómo": abordar las complejidades de la IA agéntica

Todos los días trabajo con clientes que intentan escalar la IA agéntica en todas sus organizaciones. Todos enfrentan desafíos similares: preparación empresarial (por ejemplo, cómo integro de manera efectiva y segura la IA agéntica con el proceso de negocio y el escenario de TI de mi organización), garantizando la confianza (por ejemplo, cómo me aseguro de que mis agentes de IA se comporten como deben) y abordar el tiempo de comercialización (por ejemplo, cómo escalar rápidamente más allá de la prueba de concepto).

Pero la simple adquisición de agentes de IA no es suficiente, ni conducirá a un resultado exitoso. El imperativo estratégico aquí es crear las capacidades necesarias para gestionarlos. 

Uno de los desafíos más importantes en el despliegue de la IA agéntica radica en hacer que las aplicaciones estén listas para la empresa. Esto implica integrar de forma segura a los agentes de IA dentro de un entorno de TI complejo y orquestar sus interacciones en varios sistemas. Para lograr esto, las organizaciones deben:

Aprovechar las inversiones existentes: aproveche las inversiones estratégicas existentes en plataformas de IA y datos. Ya sea IBM watsonx, Microsoft Azure, Amazon Web Services (AWS) o Google nube, estas plataformas forman la capa fundamental para implementar la IA agéntica.

Evaluar los casos de uso: realice evaluaciones exhaustivas de los procesos de negocio para identificar aquellos que pueden beneficiarse de la IA agéntica. Esto implica evaluar la idoneidad de los procesos para la IA agéntica y determinar las capacidades adecuadas necesarias para transformarlos.

Diseñar una arquitectura escalable: desarrolle una arquitectura que admite la integración y orquestación sin fisuras de agentes en todas las plataformas. Esto incluye capacidades como la orquestación multiagente, la colaboración segura entre agentes, el acceso controlado a herramientas y la gestión centralizada del ciclo de vida de los agentes.

La confianza es primordial para garantizar la adopción y la eficacia de la IA agéntica. Las organizaciones deben abordar varias preocupaciones relacionadas con la calidad, la gobernanza y la seguridad de los datos:

Preparación de datos: garantice que los agentes tengan acceso a datos relevantes y de alta calidad. Esto implica curar productos de datos, gestionar datos estructurados y no estructurados y mantener la calidad de los datos para respaldar el análisis en tiempo real y la precisión del modelo de IA.

Infusión de controles: implemente controles sólidos dentro de flujos de trabajo de agentes, especialmente para casos de uso de alto riesgo. Esto incluye la incorporación de observabilidad, controles humanos en el ciclo y pistas de auditoría para monitorear el comportamiento de los agentes y su impacto en los resultados del negocio.

Medidas de seguridad: establezca protocolos de seguridad integrales que protejan los datos en movimiento y en reposo. Esto incluye proteger los datos en entornos multinube y garantizar el cumplimiento de las normativas de protección de datos.

La ventaja competitiva en los negocios depende de la velocidad y la agilidad. Para maximizar el valor de la IA agéntica, las organizaciones deben acelerar su tiempo de comercialización:

Pilotos orientados al valor: priorice proyectos piloto que aporten valor inmediato. Esto implica seleccionar casos de uso en los que la IA pueda mostrar beneficios tangibles incluso en forma de producto viable mínimo (MVP), normalmente en un plazo de 8 a 12 semanas.

Orquestación escalable: implemente capas sólidas de orquestación de agentes que permitan a los agentes trabajar en todas las plataformas mientras coordinan tareas y respetan los límites del proceso.

Optimización del rendimiento: equilibre la velocidad, la confiabilidad y el costo a medida que los agentes escalan. Esto incluye optimizar el enrutamiento de tareas hacia los modelos de lenguaje grandes (LLM) y herramientas más adecuados, empleando almacenamiento en caché, modelos de respaldo y controles de uso para maximizar el retorno de la inversión (ROI).

La IA agéntica tiene un inmenso potencial para transformar los procesos comerciales, pero su despliegue exitoso requiere navegar por estos complejos desafíos. Al abordar la preparación empresarial, garantizar la confianza y acelerar el tiempo de comercialización, las organizaciones pueden superar estos obstáculos y desbloquear los beneficios de la IA agéntica.  

A medida que nos encontramos al borde de una nueva era en las operaciones digitales, caracterizada por la autonomía, la velocidad y la optimización continua, el recorrido hacia la IA agéntica se convierte no solo en un cambio tecnológico, sino en un recorrido transformador para organizaciones enteras. Ahora es el momento de adoptar este cambio y asumir riesgos calculados para desbloquear un futuro en el que los agentes de IA aumenten y optimicen perfectamente las capacidades humanas, impulsando una eficiencia y una innovación sin precedentes.