Software Empresarial y la Urgencia de Adoptar la IA Agente

Al entregar herramientas en línea a través de un modelo de suscripción, el Software como Servicio (SaaS) cambió la forma en que las empresas trabajaban. Sin embargo, las capacidades eran limitadas para algunos, por lo que el SaaS vertical agregó funcionalidad específica de la industria. Luego llegó la inteligencia artificial (IA) y avances como la automatización de procesos robóticos (RPA), que utilizarían bots virtuales para replicar las acciones de las personas y eliminar tareas rutinarias.

Ahora, el software empresarial está ingresando a una nueva era con la IA agente, impulsada por agentes autónomos que no solo imitan a los humanos, sino que también analizan datos, toman decisiones, ejecutan tareas y autoorganizan flujos de trabajo en tiempo real. La IA agente va mucho más allá del SaaS tradicional o la RPA. Es un software que actúa como una fuerza laboral en el ámbito digital, que puede integrarse en todo el conjunto de tecnologías y producir resultados comerciales medibles. Esto es posible gracias a que los agentes de IA individuales se basan en grandes modelos de lenguaje para realizar razonamientos a un alto nivel.

No se requieren instrucciones de los humanos y cada agente puede tener su propio objetivo asignado. Uno podría centrarse en nuevas ventas, otro facilitar el servicio al cliente, un tercero gestionar cambios en la fabricación en tiempo real – las posibilidades parecen infinitas. Y a diferencia de los modelos de IA generativos como ChatGPT, los agentes agente no solo reorganizan y escupen contenido, sino que también pueden explorar bases de datos y crear flujos de trabajo por sí mismos para completar una tarea determinada.

Según Gartner, aproximadamente un tercio de las aplicaciones de software en la empresa tendrán integrada la IA agente para 2028: La cifra era menos de un solo por ciento en 2024. En resultados de una encuesta anunciados por Cloudera a mediados de abril – basados en una encuesta a 1,484 líderes de TI globales – el 83% sintió que los agentes de IA eran fundamentales para tener una ventaja competitiva y aproximadamente el 60% temían que se quedarían atrás si no perseguían la adopción este año.

Además, un abrumador 96% dijo que planeaban aumentar sus despliegues en los próximos 12 meses, la mitad agregó que podrían ser grandes implementaciones en toda su organización.

Puenteando la brecha

El CEO de Salesforce, Marc Benioff ha llamado a la IA agente “un nuevo modelo laboral, un nuevo modelo de productividad y un nuevo modelo económico”. La participación en la fuerza laboral de EE. UU. sigue siendo inferior a los números previos a la pandemia, y hay más puestos de trabajo sin cubrir hoy en día que candidatos desempleados para ocuparlos. Un objetivo principal de la IA es eliminar las tareas rutinarias, sin embargo, al mismo tiempo, los empleados necesitan ser capaces de producir más. Con esto en mente, el trabajo digital debería utilizarse para mejorar la fuerza laboral y aumentar la productividad, elevar la eficiencia y permitir que las organizaciones compitan.

La IA agente puede puenteando la brecha entre el personal y el producto de varias maneras. Por ejemplo, un ejecutivo de ventas podría utilizar una solución de gestión de relaciones con clientes (CRM) para controlar un gran grupo de clientes existentes y potenciales y generar ventas. Un agente de IA podría comunicarse con esta base, identificar oportunidades, actualizar registros y tal vez incluso completar ventas menores. Si tienes eso funcionando para un equipo, día y noche, las horas de trabajo manual ahorradas y la posibilidad de aumentar las ventas tendrían un impacto significativo.

La tecnología está experimentando algunos dolores de crecimiento, particularmente cuando se trata de preciar la IA agente. Los modelos “por asiento” probablemente cambiarán a “por tarea” que se estén realizando. La IA agente también podría convertirse en un modelo basado en valor con agentes de IA “empleados” para abordar una función y producir resultados garantizados. Salesforce informó solo hace unos meses acuerdos de productos récord para Agentforce, su plataforma para crear, personalizar y desplegar agentes autónomos, sin embargo, recientemente cambió su modelo de precios a uno basado en consumo que vincula los costos directamente a los resultados.

Responsabilidad y rendición de cuentas

Aunque mucho necesita ser aclarado con la IA agente, lo que es cierto es que la forma en que se seleccionan a los proveedores de software necesitará cambiar. La evaluación tradicional se ha centrado principalmente en conjuntos de características, pero con la IA agente, las empresas deben sopesar cosas como la historia de confiabilidad y responsabilidad de un proveedor y si pueden alinearse con los objetivos específicos de la empresa.

La rendición de cuentas debería ser una preocupación para los responsables de la toma de decisiones porque ya no solo están comprando software. En su lugar, están dando a la inteligencia digital la aprobación para que actúe en su nombre, y eso puede crear problemas legales y de cumplimiento. Dicho esto, las empresas necesitan considerar su responsabilidad, profundizar en los riesgos, inclinarse hacia la auditoría y mantener las pautas regulatorias en el centro. Además, las organizaciones deben identificar quién es realmente responsable si un agente de IA se sale de control, así como los procedimientos para contenerlo o desactivarlo si eso sucede.

Pasos a seguir

Con la IA agente, muchos de nosotros vamos a ver un cambio importante en la forma en que hacemos negocios. A continuación, se presentan algunas acciones que puedes tomar de inmediato para iniciar el proceso.

Para empezar, vuelve a examinar tu conjunto de tecnologías con un enfoque en aquellas funciones basadas en reglas que un agente de IA podría eliminar. Considera qué software podría tener problemas de interoperabilidad o requerir una nueva interfaz de programación de aplicaciones. Asegúrate de evitar la toma de decisiones aisladas – la IA agente puede afectar muchos aspectos de los negocios, así que incluye a líderes de los departamentos legales, de TI y de operaciones. También es fundamental crear políticas de empleo para el uso seguro y responsable de los agentes, también.

Debes entender la capacidad de trabajo de un agente de IA, junto con la complejidad que puede eliminar. Esto significa que también necesitarás reconsiderar los modelos de costos de software y el retorno de la inversión que pueden ofrecer. Se trata de volumen y eficiencia, por lo que los costos por asiento, licencia y suscripción ya no son los criterios a utilizar.

La IA agente tendrá un gran impacto en el SaaS, pero no lo reemplazará por completo. Veremos una colaboración de tecnologías, guiadas por el objetivo de aumentar las fuerzas laborales. Sin embargo, las empresas necesitarán cambiar fundamentalmente la forma en que trabajan con el software. La IA agente está aquí, y cuanto antes entiendas lo que puede hacer y lo pongas en práctica, más consolidarás tu posición y éxito futuro.