Agentes, una forma de escalar la Inteligencia Artificial
La pregunta que hoy se hacen las empresas es cómo escalar sus iniciativas de IA y que éstas se alineen con sus objetivos empresariales estratégicos; un desafío en el que los agentes de IA pueden ser de gran ayuda.
Todas las organizaciones están hoy experimentando con la Inteligencia Artificial (IA) bien sea identificando casos de uso, iniciando pilotos en poniendo ya en marcha sus proyectos. Las velocidades son sin duda distintas pero en lo que todas las compañías coinciden es en el valor que puede aportar esta tecnología junto con una estrategia de orientación a los datos.
Los sistemas de IA están revolucionando la automatización de procesos, desbloqueando eficiencias sin precedentes y generando nuevas vías para la innovación. Pero ¿están las empresas aprovechando todo el potencial de la IA?
Una hoja de ruta estratégica clara y concisa es más necesaria que nunca para implementar soluciones de IA dentro de la organización así como contar con herramientas e indicadores establecidos que realmente nos ayuden a medir el impacto de esos proyectos y calcular así el ROI.
Pero, sobre todo, la pregunta que hoy se hacen las empresas es cómo escalar sus iniciativas de IA y que éstas se alineen con sus objetivos empresariales estratégicos; un desafío en el que los agentes de IA pueden ser de gran ayuda.
Los agentes inteligentes, ¿qué son?
Para hablar de qué son estos agentes inteligentes, como están superando la automatización tradicional y de qué modo pueden ayudar a las empresas en la implementación de la IA, Silicon organizaba un evento de la mano de Keepler Data Tech y conducido por Daniel de Blas, director de Branded Content en Netmedia.
Un encuentro al que acudían Eduardo Arana, IT MSE Product Manager & Customer AI de Nestlé; Sergio Frauca, Manager AI External Solutions en Dekra; Mauricio Valbuena, responsable de Innovación en Quirón Salud; Francisco Sánchez, Head of Business Intelligence de Indicia Worldwide; Miguel Ángel Correa, Senior Director Global Automation en Criteo; y Marc Martínez, Head of Marketing Mental Health / Asset Team Lead de BoehringerIngelheim.
“Desde la irrupción de la IA generativas hemos pasado de aplicaciones monolíticas o fat a un ecosistema más thin de, podríamos llamar microservicios, en el que los agentes de IA son una entidad de software que sensoriza su entorno, interactúa con él, recopila información de contexto, ejecuta acciones y toma decisiones”, explicaba Pablo Ríos, BDM en Keepler Data Tech.
Esos agentes, interactuando entre ellos, permiten además escalar cualquier desarrollo en IA, “ya que son como piezas que podemos reutilizar”, apuntaba Juanma Aramburu, CEO de Keepler Data Tech, compañía que no solo puede desarrollar ese ecosistema de agentes sino además desplegarlo y “siempre con criterios de compliance u observabilidad ya embebidos en el proceso”.
Y es que si algo preocupa a las compañías es identificar esos casos de uso pero sobre todo poder luego replicarlos o escalarlos si comprueban que aportan valor. Así, en Nestlé, por ejemplo, decía Eduardo Arana, IT MSE Product Manager & Customer AI de la empresa, “queremos empezar por algo pequeño; estamos identificando esos casos de uso, por ejemplo, en la relación con los retailers, con agentes que ayuden a los comerciales a disponer de la información que necesitan en cada momento”.
Además, explicó, están tratando de “culturizar” ya que “la gente llama agente a todo”. En Nestlé de hecho diferencian muy bien entre los agentes conversacionales y los que ejecutan tareas. “En el caso de los conversacionales es muy importante definir bien los flujos de trabajo; de hecho tenemos un orquestador de esos agentes que elige, según el prompt al más adecuado en cada interacción”.
Identificando casos de uso
En el caso de Quirón Salud, el primer paso ha sido “simplificar el dato para que sea útil”, compartía Mauricio Valbuena, su responsable de Innovación. Por ello y tras crear el Centro de Control de Datos, uno de sus proyectos más relevantes con IA es Scribe, un capacidad tecnológica que “permite la transcripción automática e interpretación de la conversación entre médico y paciente. A partir de la voz, se automatiza la introducción de datos en el sistema y, además, se guía al profesional a lo largo de la cita para que pueda dedicarse al cuidado de la persona de principio a fin”, explicaba.
Una solución con la que ya se han gestionado más de 300.000 casos y en la que el reto ahora es lograr que “el modelo sepa traducir el lenguaje de paciente y médico a la perfección”.
A este reto se suman, en opinión de Mauricio Valbuena, “que la gente confíe en la IA y más en el caso de la salud, aunque siempre los agentes que usamos tienen la supervisión de un profesional”.
También en BoehringerIngelheim han comenzado ya a utilizar la IA generativa para tareas como “resumir publicaciones o establecer, de forma automática, que información recibe cada profesional, en función de los temas que él mismo marca que son de su interés”, explicaba Marc Martínez, Head of Marketing Mental Health / Asset Team Lead en la compañía.
Otro de los casos de uso actuales es la “generación de alertas porque, en un momento en el que vivimos un exceso de información, es muy complicado estar atento a las decenas de dashboards con los que se trabaja. Por eso, generar con IA esas alertas que son automáticas y proactivas es de gran ayuda”.
Las mismas alertas, gracias a la IA, permiten a Criteo saber cómo está funcionando cada campaña de marketing y publicidad que tienen con sus clientes, apuntaba Miguel Ángel Correa, su Senior Director Global Automation.
Y en el caso de un “colega” de sector, Indicia Worldwide, la IA generativa les permite, por ejemplo, “saber los precios de determinados artículos, es decir, según sus materiales, diseño, etc. saber a qué precio deberíamos comprarlos sin ni siquiera acudir a mercado”, compartía con el resto de asistentes el Head of Business Intelligence de la compañía, Francisco Sánchez.
Algo más tímidos en el despliegue de la IA se muestran desde Dekra, reconocía Sergio Frauca, Manager AI External Solutions: “Aunque es cierto que tenemos planes de hacer mucho en este ámbito y de hecho hemos creado el Dekra’s GPT Hub para canalizar todos los desarrollos de IA, en el tema de los agentes, por regulación no estamos haciendo nada. Debemos esperar a que se regulen legalmente por razones corporativas”.
El origen alemán de la empresa explica esta reticencia: “Los riesgos de la IA no se están controlando como se precisa; de hecho creo que hemos bajado demasiado las puertas de acceso y hay gente desarrollando modelos y aplicaciones con IA generativa que generan incluso incongruencias de negocio”, añadía Sergio Frauca.
Agentes para controlar a agentes
Del mismo modo, Marc Martínez de BoehringerIngelheim alertaba en ese camino de “la imprecidibilidad de la respuesta; no puedes controlar al 100 por cien lo que te va a responder un modelo de IA generativa y eso si sucede en el resumen de un documento aún puedes gestionarlo pero ¿y si ocurre en una una recomendación que pueda impactar en la experiencia de nuestros clientes, y por lo tanto, a nuestros pacientes? Es crucial para nosotros mantener la integridad y la confianza en todas nuestras interacciones y decisiones que puedan afectarles. Es un gran riesgo y en ese sentido es verdad que para evitarlo necesitamos mucho contexto, varios agentes, agentes que controlen agentes…”
“La IA generativa para que interprete la IA tradicional. Es la IA al cuadrado la respuesta seguramente”, reflexionaba en ese momento Juanma Aramburu, de Keepler.
“O el de la innovación con criterio”, argumentaba desde Quirón Salud Mauricio Valbuena que reiteraba la preocupación de su colega de BoehringerIngelheim: “Si un agente toma una decisión y no es correcta, ¿quién es el responsable? Hay que hacer esta reflexión y no implementar una tecnología solo porque esté de moda sino tecnologías útiles. Entender qué queremos en este caso que haga la IA y para qué”.
Precauciones que todos consideraron esenciales pero que, como opinaba Eduardo Arana, de Nestlé, “no deben hacer que nos cerramos ante la IA; en breve, estará integrada en todo y por eso mismo cuanto antes nos lancemos a probarla, mejor”.
Eso sí, Arana quiso poner sobre la mesa otro de los grandes desafíos en el desarrollo de cualquier proyecto con IA, “la calidad de los datos, ya que de eso depende del 90 por ciento, el resto es tecnología”.
Algo en lo que se mostraba totalmente de acuerdo Francisco Sánchez de Indicia ya que incluso explicaba que “estuvimos intentando desarrollar agentes de IA para generar analíticas pero no nos han funcionado porque la calidad de los datos no era la adecuada”.
Por eso han desarrollado una herramienta “que detecta errores en los datos, en la información que se introduce en el sistema” aunque “la calidad del dato siempre es algo que marca el éxito o no de cualquier proyecto, ya sea de IA o de otra tecnología”.
En la misma línea se posicionaba Miguel Ángel Correa, de Criteo, que señalaba que “el reto más habitual con el que tenemos que lidiar es con la base de conocimiento que no siempre está actualizada, encuentras distintas versiones de un mismo dato…”.
Pese a todos estos retos, desde Dekra, Sergio Frauca, al pensar en el futuro, también apostaba por “no poner puertas al campo; es imposible” y vaticinaba un mañana de innovación en el que “habrá una mayor interacción agente/agente y menos supervisión humana por lo que creo que habrá que revisar la legislación”.
Con la mirada también en los próximos años, desde Indicia, Francisco Sánchez señalaba cómo se va a pedir y regular cada vez más la privacidad en la IA y traía al debate también cómo “esta tecnología va a suponer una transformación completa del modelo laboral, sobre todo en áreas como el desarrollo de software”.
Ese también era un tema que recogía desde BoehringerIngelheim Marc Martínez que señalaba “que en breve con herramientas de IA generativa podrás perfectamente hacer preguntas de negocio, de previsiones, etc. Eso no significa que desaparezca la figura del data analyst pero sí que este se dedicará a labores digamos más quirúrgicas”.
Apasionado por ese futuro se mostraba Miguel Ángel Correa de Criteo que expresaba estar “esperando que los agentes de IA se relacionen y hablen entre ellos” y apuntaba a que “hoy la Inteligencia Artificial generativa reproduce tus procesos, en breve creo que no, que lo que generará serán procesos nuevos”.
