¿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 términos más generales y un salto gigante hacia la realización del sueño de la humanidad de la automatización humana, e incluso sistemas totalmente automatizados.

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 las computadoras, que marcan los avances del campo durante el último siglo.

El advenimiento de la inteligencia artificial plantea el próximo salto cuántico para las tecnologías de automatización por varias razones. Antes de la IA, las soluciones de automatización por lo general tenían un costo 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 agénticos, como la automatización de procesos robótica (RPA) tradicional, funcionan bien en tareas estructuradas y repetitivas porque, al carecer de concientización, operan de manera 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.

Además, no pueden manejar entradas complejas y no estructuradas porque la capacidad de comprensión y producción del lenguaje humano supera ampliamente las capacidades de los sistemas informáticos tradicionales. Los sistemas automatizados deben controlarse con controles estáticos. Si un usuario quiere cambiar algo, debe 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 establece 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 del modelo de IA, impulsada por algoritmos avanzados de machine learning llamados modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), fue una mejora importante, pero los sistemas de IA no agéntica siguen siendo reactivos. Actúan cuando se les indica y siguen instrucciones estrictamente definidas. Por ejemplo, un modelo de forecasting 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 requieren mucho tiempo.

La aparición de la automatización de procesos agénticos marca un hito importante para la automatización porque los agentes pueden tomar decisiones basadas en datos en tiempo real y poseer adaptabilidad, reduciendo drásticamente la necesidad de intervención humana. Los agentes pueden desglosar los objetivos comerciales en pasos aplicables en la práctica, priorizarlos y ejecutarlos en una secuencia que evoluciona en función del contexto en tiempo real, lo que da como resultado una automatización inteligente en flujos de trabajo complejos.

Las tecnologías de IA agéntica se adaptan continuamente utilizando la retroalimentación del entorno, incorporando datos y resultados en tiempo real en los procesos de toma de decisiones, mejorando el rendimiento con el tiempo y respondiendo dinámicamente a interrupciones inesperadas.

Si bien muchos modelos de IA que no son agénticos tienen dificultades con los datos no estructurados, como correos electrónicos, documentos o lenguaje abierto, los sistemas agénticos se destacan por el uso del procesamiento de lenguaje natural (PLN) y la IA generativa (genAI). Esto les permite comprender entradas complejas, con lo que su funcionalidad se acerca mucho más a la humana. Y cuando los agentes no están seguros de cómo manejar una situación determinada, pueden utilizar metodologías de participación humana para obtener la validación humana.

Los agentes pueden trabajar juntos en una orquestación de IA de múltiples agentes, en la que cada uno se especializa en un tipo específico de tarea. Pueden trabajar en silos, integrándose con aplicaciones, API y sistemas externos para lograr flujos de trabajo automatizados complejos.

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 por recopilar datos de su entorno a través de sensores, API, bases de datos o interacciones de usuarios. Este paso garantiza que el sistema tenga información actualizada para el análisis de datos y para actuar.

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

Con el establecimiento de objetivos, el agente establece objetivos basados en metas predefinidas o entradas del usuario. Luego desarrolla una estrategia para lograr estos objetivos, a menudo utilizando decision trees, 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. A través del aprendizaje por aprendizaje por refuerzo o el aprendizaje autosupervisado, el agente refina sus estrategias con el tiempo, lo que lo hace más eficaz en el manejo de tareas similares en el futuro.

Los agentes se pueden utilizar en prácticamente cualquier industria, pero aquí hay algunas áreas comunes en las que son una herramienta de automatización emergente.

En las operaciones financieras, los sistemas impulsados por IA pueden manejar tareas como el procesamiento de facturas, la detección de fraudes, los informes financieros y el monitoreo del cumplimiento. Por ejemplo, la IA agéntica puede extraer datos de facturas, validarlos contra las 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, lo que proporciona seguridad adicional.

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

En el sector de la atención médica, las plataformas de automatización pueden coordinar una amplia gama de flujos de trabajo administrativos, como la ingesta de datos de pacientes, las verificaciones de elegibilidad de 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 utilizando NLP, extrayendo insights médicos clave, o marcando anomalías para que el personal médico las revise, mejorando la precisión del diagnóstico y la seguridad del paciente.

El cumplimiento es otro ámbito en el que se destacan los sistemas agénticos, en el que pueden ayudar con requisitos normativos complejos al garantizar la documentación y las pistas de auditoría adecuadas.

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

En la gestión de la cadena de suministro, los sistemas agénticos pueden monitorear 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 manera proactiva posibles interrupciones antes de que se intensifiquen. Cuando los agentes detectan anomalías o retrasos, pueden redirigir los envíos de forma autónoma o ajustar las estrategias de adquisiciones en función de 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 tendencias históricas de contratación, tasas de rotación de empleados, proyecciones de crecimiento empresarial y datos demográficos de la fuerza laboral. Una vez que se desarrolla una estrategia de contratación integral, un agente puede ponerse a trabajar contribuyendo a la creación de descripciones de puestos, revisando currículos e incluso realizando entrevistas y negociando contratos. Una vez que se contrata a un empleado, la incorporación se puede automatizar en gran medida a través de un chatbot.

La automatización de agentes puede mejorar la experiencia del cliente con interacciones más rápidas, precisas y personalizadas. Un caso de uso común son los chatbots de atención al cliente. Estos existen desde hace tiempo, 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 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 según el contexto. Al revisar los comentarios 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 refinar sus habilidades de resolución de problemas, reduciendo las respuestas y los tiempos de respuesta, y permitiendo que los equipos de TI se centren en tareas más complejas y de mayor nivel.

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