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El acceso a las herramientas de inteligencia artificial (IA) está evolucionando rápidamente. Además de la IA predictiva y la IA generativa, hay un conjunto creciente de herramientas y funciones para las empresas que incorporan agentes de IA.
Un agente de IA realiza y completa tareas por sí mismo basado en una serie de indicaciones y en lo que esté programado para hacer. Ya existían en algunas formas, como las aspiradoras robotizadas y autolimpiantes. Puedes integrar agentes de IA en cualquier negocio para optimizar tu flujo de trabajo, pero también pueden influir en cómo las personas descubren o compran en tu página web en el futuro.
Sigue leyendo para aprender qué es un agente de IA, en qué se diferencia de otras tecnologías de IA, sus casos de uso y qué considerar al usarlos para tu negocio.
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un tipo de sistema de inteligencia artificial que opera de manera autónoma, tomando decisiones basadas en su contexto y entorno. Los agentes de IA pueden entender y responder a tareas tomando decisiones o resolviendo problemas para lograrlo. Por ejemplo, un coche autónomo utiliza un agente de IA para navegar.
Por lo general, los agentes de IA solo necesitan una consigna para completar su tarea, a diferencia de un chatbot de IA. No necesitan recibir nuevas instrucciones para hacer ajustes o alcanzar su objetivo final. En el ejemplo de la aspiradora robótica, está preconfigurada para limpiar una superficie específica después de escanear el área. Cada vez que se usa, ese es el camino que tomará o el área que limpiará.
Los agentes de IA utilizan algunas tecnologías para lograr esto. Al igual que otras tecnologías de IA, como la IA generativa, los agentes de IA utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y los grandes modelos de lenguaje (LLM) para procesar información y tomar decisiones. Algunos agentes avanzados de IA pueden resolver un problema aprendiendo y adaptándose, probando nuevas soluciones hasta que logran su objetivo declarado.
Agentes de IA vs. chatbots
Los agentes de IA y los chatbots emplean parte de la misma tecnología, pero funcionan de maneras diferentes. Un chatbot es una solución de IA más fija que es buena para gestionar solicitudes de estilo conversacional. Emplean reglas predefinidas o entrenamiento para formular respuestas. Los agentes de IA son más flexibles porque evalúan sus circunstancias y toman decisiones basadas en su entorno.
Por ejemplo, los chatbots del servicio al cliente a menudo tienen preguntas o indicaciones para un usuario, como, “¿Necesitas información sobre el envío?” Si respondes afirmativamente a la pregunta, el chatbot te proporcionará un artículo, un hipervínculo u otra información sobre el envío de una marca. Esto se debe a que un chatbot de IA sigue reglas, coincide con patrones o usa el reconocimiento de palabras clave.
Agentes de IA vs. IA agéntica
Un agente de IA es un programa de software específico diseñado para funcionar de manera independiente. Es un asistente digital singular que trabaja hacia un objetivo. Sin embargo, es posible que múltiples agentes de IA operen dentro de un mismo sistema de IA. Esto se denomina IA agéntica.
La IA agéntica tiene el potencial de ser más avanzada, ya que hay múltiples agentes trabajando en tareas complejas simultáneamente. Juntos, pueden abordar más procesos de toma de decisiones y examinar su entorno.
Un agente de IA y una IA agéntica comparten rasgos y beneficios muy comunes. Ambos recopilan información, trabajan de forma autónoma y toman decisiones. La diferencia clave para recordar es la complejidad. Un solo agente de IA toma decisiones dentro de sus parámetros específicos. La IA agéntica puede manejar flujos de trabajo complejos, múltiples puntos de decisión y diferentes interacciones para lograr sus objetivos.
Más información sobre nuestra asociación con Comet, un navegador web agéntico.
¿Qué significan los agentes de IA para las empresas?
La amplia variedad de agentes de IA disponibles puede cambiar la forma en que gestionas tu negocio y las maneras en que los clientes pueden interactuar con él.
Para los propietarios de pequeñas empresas y emprendedores, la IA agéntica puede ser como un asistente personal virtual. Ya sea que busques una herramienta independiente o esté integrada en el software que ya usas, la IA agéntica puede ayudarte en los siguientes casos:
Optimización del marketing: analiza el comportamiento de compra en tu página web para automatizar y personalizar los correos electrónicos a tus clientes, o prepara y actualiza el contenido del sitio web de forma independiente.
Atención al cliente: mejora la atención al cliente, como recomendaciones personalizadas de productos o chats de servicio, sin sacrificar la calidad ni la fiabilidad.
Estrategia comercial: analiza los datos de tus ventas y de la página web para automatizar el seguimiento financiero y aplicar recomendaciones estratégicas como cambios de precios.
Gestión de inventario: realiza un seguimiento de los niveles del inventario, predice la demanda de ventas y reordena automáticamente materiales o productos para asegurarte de que nunca te quedes sin existencias.
También es importante ser consciente de cómo la IA agéntica podría afectar la forma en que los clientes descubren tus productos o servicios. Los navegadores web de IA agéntica podrían usar tu historial de navegación y compras en todas las marcas para tomar decisiones. Eso significa que un navegador web podría recomendar productos a alguien, compararlos y comprarlos, incluso si ese cliente nunca visita tu página web por sí mismo.
Considera cómo podrías adaptarte a esa realidad optimizando tu sitio para la IA y compartiendo reseñas de tu oferta.
5 tipos de agentes de IA
No todos los agentes de IA son iguales. A continuación, se presentan algunos tipos diferentes de agentes de IA que puedes integrar en tu negocio, con diferentes niveles de complejidad.
1. Base simple
Un agente de IA de base simple no “conoce” realmente el mundo que lo rodea, y solo puede reaccionar a un solo estímulo o acción. Piensa en el ejemplo del chat de servicio al cliente inteligente basado en consignas. Debe saber lo que alguien quiere hacer, y si hay alguna pregunta fuera de lo normal, puede redireccionar desde allí, pero es muy simple en su tarea y objetivos.
2. Reflejo basado en modelos
Un agente de IA reflejo basado en modelos es más sofisticado y autónomo porque puede percibir el entorno en el que se encuentra, ya sea físico o digital, y llenar vacíos o tomar decisiones para completar ese espacio.
Un robot en un almacén de envíos es un buen ejemplo: utiliza planos de plantas, reglas funcionales y sensores para navegar por una ruta de manera segura y llegar a sus diferentes destinos.
3. Basado en objetivos
Los agentes de IA basados en objetivos son avanzados porque pueden evaluar sus circunstancias y tomar decisiones basadas en las consecuencias o reacciones previstas a sus comportamientos.
Un sistema de gestión de inventario impulsado por IA agéntica, por ejemplo, podría tener el objetivo de optimizar tu inventario para minimizar los costos y ajustarse a la demanda de los clientes. Analizaría los datos de ventas y las tendencias de tus distintos productos y ajustaría los pedidos de inventario en consecuencia para alcanzar esos objetivos.
4. Aprendizaje
Un agente de IA de aprendizaje es una excelente opción para las empresas. Este tipo de agente continuará aprendiendo y mejorando mediante el respaldo para lograr un objetivo preestablecido.
Por ejemplo, si vendes ropa con un componente de prueba virtual, tu agente de IA de aprendizaje conocería mejor a tu cliente mediante el respaldo de sus deseos y necesidades. Con el tiempo, podría hacer recomendaciones más personalizadas a cada cliente, lo que aumentaría finalmente la satisfacción y las ventas.
5. Basado en utilidad
Un agente de IA basado en utilidad toma decisiones para lograr sus objetivos mediante la evaluación de diferentes escenarios. Considera tus sistemas de navegación GPS en tu auto o en tu teléfono. Existen varios caminos o soluciones diferentes, y este tipo de agente es excelente para decidir cuál es el mejor para mayor eficacia y seguridad.
Para los dueños de negocios, esto podría entrar en juego con los precios dinámicos. Un agente de IA podría evaluar constantemente el costo base de los bienes, la demanda, los precios de la competencia y el inventario, y ajustar automáticamente el precio de tu producto para garantizar los máximos márgenes de ganancias.
Mejores prácticas para usar agentes de IA
Ninguna tecnología está exenta de puntos débiles. Si estás buscando incorporar agentes de IA para tu negocio, ten en cuenta las mejores prácticas en torno a la supervisión y la seguridad para aprovechar al máximo cualquier herramienta.
Establece objetivos claros. En términos generales, la IA necesita tener consignas u objetivos precisos para completar cualquier tarea. Sabe para qué estás usando tu agente de IA y lo que puedes necesitar para tomar decisiones efectivas antes de comenzar.
Mantén la supervisión humana. Cada tarea u objetivo que complete tu agente de IA debe tener algún tipo de supervisión humana. Controla las respuestas, las opciones o las soluciones que ofrece tu agente para cerciorarte de que sean de buena calidad.
Sigue las prácticas de privacidad y seguridad de los datos. La IA necesita un enorme importe de datos para predecir, generar o automatizar cualquier cosa. No pongas a disposición de tu agente de IA información sensible o información personal del cliente.
Riesgos y limitaciones potenciales de los agentes de IA
La IA avanza constantemente, pero todavía existen riesgos y limitaciones a considerar al usar cualquier herramienta de IA.
Ten en cuenta las siguientes limitaciones:
Falta de contexto y alucinaciones: los LLM pueden experimentar “alucinaciones” o información inventada y combinada. Si confías en un agente de IA para procesar datos o compartir información con un cliente, esta es una preocupación real. Verifica los datos y proporciona atención al cliente si esto sucede.
Errores técnicos: si el objetivo de tu agente de IA es encontrar eficiencias en tus operaciones, puede tomárselo demasiado en serio. Un agente de IA puede hacer lo que sea necesario para lograr su objetivo y tomar atajos que afecten la experiencia del cliente.
Sesgo: la IA se entrena con datos. La calidad de esos datos y cualquier sesgo que puedan tener es importante. Es fundamental cierta supervisión humana para garantizar que tu agente de IA no produzca nada insensible o excesivamente sesgado.