El auge de la IA Agéntica: Un enfoque estratégico de tres pasos para la automatización inteligente

Como muchos, me encanta un buen consejo. Pero sometimes, necesito ayuda para hacer algo.

La próxima versión de la IA — la IA agéntica — nos llevará desde el consejo hasta la realización de tareas. Permitirá a las empresas que la adopten dar un salto transformador hacia adelante.

¿Pero hacia dónde saltar? ¿Y transformar cómo?

La IA agéntica puede reducir el costo del soporte al cliente en un 25-50% mientras mejora dramáticamente la calidad y la satisfacción del cliente, ya que va más allá de la simple ejecución de tareas. También puede resolver de manera autónoma flujos de trabajo y interacciones con los clientes complejos. Cuando se aplica al soporte al cliente, por ejemplo, los agentes no solo responden a consultas, sino que resuelven de manera integral las consultas desde el inicio hasta el final, reduciendo la intervención humana y aumentando la eficiencia.

Al igual que con todas las nuevas tecnologías, adoptar la IA agéntica presenta desafíos. Una empresa debe tener sus flujos de trabajo bien documentados y profundamente comprendidos y poseer una base de conocimientos robusta sobre la que la IA agéntica pueda basarse. Y al igual que con la IA generativa, las preocupaciones sobre la privacidad y la seguridad de los datos requieren que las empresas comprendan los grandes modelos de lenguaje (LLM) en los que se basa la IA agéntica y cómo se almacena y transmite la información.

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

• Comenzar en el lugar correcto
• Equilibrar la IA agéntica con la experiencia humana
• Conectar con una red de expertos en IA agéntica

Aunque aún es pronto, aquí hay lo que estamos aprendiendo al trabajar con clientes en diversas industrias para integrar la IA agéntica en sus flujos de trabajo y operaciones.

No comiences pequeño — comienza con inteligencia

Quizás de manera contraintuitiva, el mejor lugar para comenzar es con tus casos de uso de mayor volumen. ¿No es eso arriesgado? No si se hace correctamente. De hecho, aunque comenzar con casos de uso de bajo volumen puede parecer reducir el riesgo, en realidad aumenta el riesgo de no ver un impacto suficiente para justificar la inversión.

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

¿Cómo mitigar el riesgo de comenzar demasiado grande? Implementando inicialmente los agentes con solo el 1% de los casos de uso de mayor volumen. Este enfoque permite identificar y solucionar problemas potenciales 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 monitorear los envíos a través de la red de cumplimiento de la empresa, un agente de IA podría verificar la identidad del cliente, comprobar el estado en tiempo real y actualizar al cliente — incluso ofrecer opciones si el pedido se ha retrasado inesperadamente.

Para las devoluciones, un agente podría comprobar las políticas de devolución de la empresa, recopilar información del cliente sobre la devolución, sugerir los siguientes pasos y completar las tareas asociadas, como imprimir una etiqueta de devolución, programar una recogida, emitir un reembolso, etc. El agente de devolución también podría vigilar los patrones de abuso y, si es necesario, ajustar sus decisiones y siguientes pasos.

Después de que una empresa despliegue un agente de IA en una parte de muestra de un flujo de trabajo de alto volumen, debe monitorear la actividad del flujo de trabajo para identificar dónde es posible que necesite ajustes. Cuando el agente funcione sin problemas, la empresa puede ampliar su uso en cantidades predefinidas hasta que finalmente maneje todo el volumen del flujo de trabajo.

Por supuesto, no todas las tareas y flujos de trabajo se prestan a la automatización total con la IA agéntica. De hecho, mantener a los expertos humanos conectados a las operaciones generales de los agentes de IA dará los mejores resultados.

Equilibre la IA con la experiencia humana

Al examinar los flujos de trabajo y procesos de una empresa para candidatos a la automatización, encontrará instancias mejor adaptadas a la supervisión humana o la acción directa. La IA agéntica es una innovación increíble y muy capaz, pero tiene limitaciones.

Tres en particular:

Los agentes de IA, al igual que los LLM que los respaldan, no poseen actualmente inteligencia general. Funcionan mejor en áreas estrechas y bien definidas. Así, mientras que los humanos pueden aprender a realizar una tarea en particular y abstractar de ese conocimiento principios que luego aplican a tareas diferentes y no relacionadas, la IA actualmente no puede.

Luego, hay flujos de trabajo con matrices de decisión extremadamente complejas que requieren experiencia y juicio basado en la experiencia. Por ejemplo, una empresa minorista podría necesitar contenido para una campaña de marketing sencilla. Un agente puede manejar eso — y ejecutar la campaña.

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

Finalmente, los flujos de trabajo que dependen de la comunicación humana “desordenada” y la sutileza emocional que requieren elementos humanos distintos, como la compasión, deben permanecer con los humanos. Piense en problemas de servicio al cliente que involucran clientes iracundos o interacciones de atención médica donde el estado emocional o mental de un paciente puede estar en riesgo.

Pero no estoy describiendo un proceso de toma de decisiones binario: darle esto a los agentes de IA; todo lo demás va a los humanos. En la práctica, un modelo híbrido funciona mejor.

Mientras que debe haber una delimitación clara entre los roles de la IA y los humanos, incluso cuando las tareas deben ser manejadas por expertos humanos, la IA debe estar presente para ampliar sus capacidades y aprovechar al máximo su experiencia.

En general, las empresas deben utilizar la IA agéntica 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 reclamación de $5,000 probablemente se beneficiaría de la inteligencia emocional humana y el manejo sensible de la marca.

Conecta con una red de expertos en IA agéntica

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

Integrar estos modelos en los sistemas empresariales requiere una profunda experiencia en flujos de trabajo complejos y desafíos específicos de la industria. También requiere una comprensión intrincada de los puntos de decisión del flujo de trabajo y dónde se necesita la interacción humana — o es beneficiosa — para que la IA agéntica sea una ventaja para los trabajadores y la productividad del equipo.

La IA agéntica ofrece a las empresas una poderosa forma de mejorar la eficiencia, mejorar las experiencias del cliente y impulsar la innovación. Pero el éxito no se trata de apresurarse. Se trata de tomar decisiones informadas y inteligentes: comenzar en el lugar correcto, aplicar un modelo híbrido de humanos y IA, y conectar con la red correcta.

Porque con el mundo de la IA cambiando tan rápidamente, no puedes permitirte ir solo.