El auge de la IA agente: un enfoque estratégico de tres pasos para la automatización inteligente

Como a muchos, me encantan los buenos consejos. Pero a veces necesito ayuda para lograr algo.

La próxima revolución de la IA — IA agente Nos permitirá pasar del asesoramiento a la realización de tareas. Permitirá a las empresas que lo aprovechen dar un salto transformador.

¿Pero saltar a qué? ¿Y transformar cómo?

La IA de Agentic puede reducir el coste de la atención al cliente entre un 25 % y un 50 %, a la vez que mejora drásticamente la calidad y la satisfacción del cliente, ya que va más allá de la simple ejecución de tareas. También puede resolver de forma autónoma flujos de trabajo complejos e interacciones con los clientes. Cuando se aplica a la atención al clientePor ejemplo, los agentes no solo responden a las consultas, sino que las resuelven de manera integral de principio a fin, lo que reduce la intervención humana y aumenta la eficiencia.

Como ocurre con todas las nuevas tecnologías, la adopción de IA con agentes presenta desafíos. Una empresa debe tener sus flujos de trabajo bien documentados y comprendidos en profundidad. poseer una sólida base de conocimientos de los que la IA agencial puede extraer información. Y al igual que con la IA generativa, preocupaciones de seguridad y privacidad de datos requieren que las empresas comprendan los grandes modelos de lenguaje (LLM) que utilizan y cómo se almacena y transmite la información a través de ellos.

Sin embargo, una estrategia adecuada de adopción de la automatización inteligente puede garantizar el éxito. Para obtener los máximos beneficios, las empresas deberán hacer tres cosas:

• Empieza en el lugar correcto
• Equilibrar la IA agente con la experiencia humana
• Aproveche una red de experiencia de agentes

Si bien todavía es pronto, esto es lo que estamos aprendiendo a medida que trabajamos con clientes en varias industrias para integrar IA agentica en sus flujos de trabajo y operaciones.

No empieces desde abajo: empieza con inteligencia

Quizás parezca contradictorio, pero el mejor punto de partida es con los casos de uso de mayor volumen. ¿No es arriesgado? No si se hace correctamente. De hecho, aunque empezar con casos de uso de bajo volumen parezca reducir el riesgo, en realidad... Aumenta el riesgo de no ver un impacto suficiente para justificar la inversión.

Comenzar con casos de uso de gran volumen ofrece el mayor retorno potencial de la inversión (ROI), lo que permite a una empresa lograr rápidamente un impacto significativo, maximizar las ganancias de eficiencia y demostrar el valor claro de usar agentes de IA.

¿Cómo se mitiga el riesgo de empezar con un tamaño excesivo? Implementando inicialmente los agentes con solo el 1% de los volúmenes de casos de uso más grandes. Este enfoque permite identificar y solucionar posibles problemas mientras se prepara para una automatización más amplia.

Para una empresa minorista, esto podría significar automatizar los flujos de trabajo de "¿Dónde está mi pedido?" o de procesamiento de devoluciones. Además de supervisar los envíos en toda la red logística de la empresa, un agente de IA podría verificar la identidad del cliente, comprobar el estado en tiempo real y mantenerlo informado, incluso ofreciendo opciones si el pedido se retrasa inesperadamente.

Para las devoluciones, un agente podría verificar las políticas de devolución de la empresa, recopilar información del cliente sobre la devolución, sugerir próximos pasos y completar tareas asociadas apropiadas, como imprimir una etiqueta de devolución, programar una recolección, emitir un reembolso, etc. El agente de devoluciones también podría estar atento a patrones de abuso y, si corresponde, ajustar sus decisiones y próximos pasos en consecuencia.

Tras implementar un agente de IA en una muestra de un flujo de trabajo de alto volumen, una empresa debe supervisar la actividad del flujo de trabajo para identificar posibles ajustes. Cuando el agente funciona correctamente, la empresa puede ampliar su uso en cantidades predefinidas hasta que finalmente gestione todo el volumen del flujo de trabajo.

Por supuesto, no todas las tareas y flujos de trabajo se prestan a una automatización total con IA agente. De hecho, mantener a los expertos humanos conectados al funcionamiento general de los agentes de IA producirá los mejores resultados.

Equilibrar la IA con la experiencia humana

Mientras una empresa examina sus flujos de trabajo y procesos Para los candidatos a la automatización, encontrará instancias más adecuadas para la supervisión humana o la acción directa. La IA agencial es una innovación increíble y altamente capaz, pero tiene limitaciones.

Tres en particular:

Los agentes de IA, al igual que los LLM que los respaldan, actualmente no poseen inteligencia general. Funcionan mejor en áreas estrechas y bien definidas. Por lo tanto, mientras que los humanos pueden aprender a realizar una tarea específica y, a partir de ese conocimiento, extraer principios que luego aplican a tareas diferentes e independientes, la IA actualmente no puede.

Además, existen flujos de trabajo con matrices de decisión extremadamente complejas que exigen mucha experiencia y criterio basado en la experiencia. Por ejemplo, una empresa minorista podría necesitar contenido para una campaña de marketing sencilla. Un agente puede gestionarlo y ejecutar la campaña.

¿Pero quieres revisar la expresión y la promesa de una marca en múltiples mercados? Un agente no estaría a la altura. Requeriría conocimiento de las tendencias del mercado, la percepción de la marca, las diferencias culturales entre los mercados y cómo las marcas evocan emociones.

Finalmente, los flujos de trabajo que dependen de una comunicación humana típicamente "desordenada" y matices emocionales, y que requieren elementos claramente humanos como la compasión, deben quedar en manos de los humanos. Piense en problemas de atención al cliente que involucran a clientes iracundos o interacciones médicas donde el estado emocional o mental de un paciente puede estar en riesgo.

Pero no estoy describiendo un proceso de decisión binario: esto se lo dan los agentes de IA; todo lo demás se lo dan los humanos. En la práctica, un modelo híbrido funciona mejor.

Si bien debe haber una clara delimitación entre los roles de la IA y los humanos, incluso cuando las tareas deben ser manejadas por expertos humanos, la IA debe seguir estando disponible para ampliar sus habilidades y aprovechar al máximo su experiencia.

En general, las empresas deberían utilizar IA con agentes para tareas transaccionales y repetibles, y aprovechar la experiencia humana para interacciones de alto riesgo, escenarios emocionalmente complejos y situaciones que requieren un juicio matizado. Una reclamación de garantía de $50 podría automatizarse por completo, mientras que una de $5,000 probablemente se beneficiaría de la inteligencia emocional humana y una gestión sensible a la marca.

Aproveche una red de agentes

Quizás lo más importante es no intentar sumergirse en la IA agéntica en solitario. Establezca una red de socios expertos. Las plataformas emergentes de IA agéntica pueden suministrar la tecnología a través de canales digitales y de voz. Un integrador y asesor de sistemas que comprenda los entornos operativos del cliente puede entrenar modelos agénticos para las necesidades específicas del cliente y luego integrarlos en las operaciones de la empresa.

Integrar estos modelos en los sistemas empresariales requiere un profundo conocimiento de flujos de trabajo complejos y de los desafíos específicos de cada sector. También requiere una comprensión profunda de los puntos de decisión del flujo de trabajo y de dónde la interacción humana es más necesaria (o beneficiosa), de modo que la IA agente sea un impulso para la productividad de los trabajadores y los equipos.

La IA de Agentic ofrece a las empresas una poderosa manera de mejorar la eficiencia, optimizar la experiencia del cliente e impulsar la innovación. Pero el éxito no se trata de precipitarse. Se trata de tomar decisiones inteligentes e informadas: empezar por el buen camino, aplicar un modelo híbrido humano/IA y conectar con la red adecuada.

Porque como el mundo de la IA cambia tan rápido, no puedes darte el lujo de hacerlo solo.