Los agentes de IA se utilizan cada vez más en los lugares de trabajo modernos para ayudar a tomar decisiones, automatizar tareas y optimizar la eficiencia.
Implica varias soluciones de IA, soluciones de aprendizaje automático y procesos de aprendizaje natural para adaptarse a distintos entornos.
Este artículo abordará la pregunta: ¿qué son los agentes de IA?
Hemos reunido todo lo que necesita saber sobre el funcionamiento de los agentes de IA para que pueda elegir la aplicación correcta para su modelo de negocio.
Más información a continuación.
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un software automatizado que puede ayudar a un profesional del trabajo a realizar diversas tareas.
Se trata de un sistema de inteligencia artificial basado en el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural para absorber información de su entorno inmediato y tomar decisiones sin intervención humana.
A diferencia de la mayoría de los programas informáticos tradicionales, los agentes de IA no necesitan un conjunto programado de reglas o instrucciones para realizar tareas y dar respuestas.
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Disponen de un sistema avanzado que les permite observar sus circunstancias y resolver los problemas sin intervención.
Son increíblemente versátiles, y el componente esencial de un agente varía en función de las tareas que deba realizar.
Mientras que los humanos pueden fijar objetivos, el agente de IA decide los pasos adecuados para alcanzarlos.
Tipos de agentes de IA
Exploremos los distintos ejemplos de agentes de IA para comprender cómo funcionan y sus aplicaciones en distintas circunstancias.
Agentes de clientes
Los agentes de atención al cliente ayudan a las empresas a interactuar con su base de usuarios, responder a consultas y ayudar en las tareas de atención al cliente 24 horas al día, 7 días a la semana.
Este tipo de agente de IA utiliza un sistema de procesamiento de aprendizaje natural que le permite comunicarse con los clientes en un tono conversacional y ofrecer una atención al cliente fluida.
Por ejemplo, Volkswagen US colaboró con Gemini de Google para lanzar su propia Asistente virtual de inteligencia artificial para su aplicación MyVW.
Esta solución puede responder a las peticiones de los conductores para utilizar el vehículo y explicarles cómo usar funciones como los intermitentes con la cámara de un teléfono.
Agentes jerárquicos
Los agentes jerárquicos siguen una estructura definida en varios niveles, cada uno centrado en una tarea diferente.
Implica una combinación de múltiples agentes agrupados en una jerarquía en la que los agentes de bajo nivel se centran en tareas específicas.
En cambio, los agentes de nivel superior son más responsables de gestionar tareas amplias.
Esta organización garantiza que los agentes de IA puedan gestionar las tareas con eficacia, por complejas que sean.
Por ejemplo, los agentes jerárquicos han demostrado su utilidad en empresas manufactureras donde los agentes de bajo nivel se centran en máquinas individuales.
En cambio, los agentes de alto nivel se encargan de tareas relacionadas con el flujo de producción global. Analizan los datos para identificar patrones que ayuden a mejorar la calidad de la producción.
Agentes basados en la utilidad
Los agentes basados en la utilidad también se denominan agentes basados en el rol porque analizan la deseabilidad de los resultados potenciales antes de tomar una decisión.
Con esta función de utilidad, los agentes ai pueden maximizar su escala de preferencias y evaluar soluciones para determinar el mejor resultado posible.
Un ejemplo son las instituciones financieras, donde los gestores de cartera evaluar las inversiones en función de distintas variables como la rentabilidad, la diversificación y los factores de riesgo.
Estos agentes basados en la utilidad pueden ayudar a analizar los datos para encontrar opciones de inversión que rindan más.
Agentes basados en reflejos
Existen dos categorías de agentes basados en reflejos:
Agentes reflejos simples y Agentes reflejos basados en modelos.
Los agentes reflejos simples siguen un conjunto predefinido de programas para responder a situaciones específicas.
No tienen en cuenta los resultados pasados ni las acciones futuras y sólo trabajan dentro de las reglas definidas.
Por ejemplo, en los negocios de hostelería, unos simples agentes basados en reflejos pueden enviar automáticamente mensajes de confirmación cuando los clientes hacen una reserva.
O en las compañías de seguros, donde los agentes envían inmediatamente correos electrónicos de acuse de recibo en respuesta a cada solicitud de reembolso.
Mientras tanto, los agentes basados en modelos adoptan un proceso de toma de decisiones más sofisticado.
Desarrollan un modelo interno del entorno y recopilan información teniendo en cuenta las acciones pasadas para tomar decisiones de cara al futuro.
Un ejemplo es la industria de la cadena de suministro; los rastreadores de inventario utilizan agentes basados en modelos para controlar las existencias, ajustar los pedidos, y predecir futuras demandas.
Tienen en cuenta la historia y deciden los próximos movimientos analizando patrones anteriores.
Agentes de datos
Los agentes de datos ofrecen a los usuarios soluciones para el tratamiento de datos complejos y la comprensión de conjuntos de datos.
Realizan varias funciones, como la limpieza de datos, el análisis y la recuperación de información de una base de datos masiva.
En las organizaciones financieras, los analistas de datos utilizan agentes para procesar datos bursátiles en tiempo real, analizar patrones y ofrecer ideas para futuras operaciones.
Agentes empleados
Los agentes de personal ayudan a las organizaciones a gestionar sus RRHH y tareas administrativas.
Automatizan las tareas rutinarias y ayudan a los empleados a gestionar sus horarios, ejercicios de incorporación y talleres diarios.
También descritos como trabajadores digitales autónomos, mejoran la productividad y la eficiencia de los empleados.
Los agentes de IA de incorporación ayudan a formar a los contratados mediante ejercicios de orientación, papeleo, comprobaciones de antecedentes y otras funciones administrativas, reduciendo la carga de estrés del personal de RRHH.
También ayuda a reducir el tiempo de tramitación de los nuevos empleados y a mejorar la eficacia.
Agentes de aprendizaje
Los agentes que aprenden también se consideran agentes predictivos porque toman decisiones y mejoran su comportamiento basándose en actuaciones anteriores.
Ajustan sus acciones en función de las situaciones pasadas y las tendencias actuales para determinar los acontecimientos futuros.
Normalmente, estos agentes de aprendizaje utilizan técnicas de aprendizaje automático para obtener nuevos conocimientos y adaptar sus comportamientos mediante la revisión de datos anteriores.
Por ejemplo, en muchas empresas de comercio electrónico, los agentes de aprendizaje organizan sugerencias de productos y muestran anuncios en función de las preferencias e interacciones de los usuarios.
Otro ejemplo es cuando un filtro de búsqueda de empleo puede predecir opciones basándose en selecciones anteriores, adaptándose a las necesidades de los usuarios.
Cómo funcionan los agentes de IA
Por si aún se lo pregunta, ¿qué son los agentes de IA?
Debe aprender cómo funcionan los agentes de IA para elegir la herramienta adecuada a sus necesidades.
A continuación se explican las características esenciales de los agentes de IA y sus sistemas operativos.
Los agentes de IA hacen uso de llamadas a funciones, que requieren que los usuarios introduzcan datos en los que implica la introducción de datos en grandes modelos lingüísticos incluyendo Google Gemini o Chat GPT- 4 para recibir las respuestas generadas.
El proceso de llamada a funciones incluye varios componentes esenciales.
- Mensaje del asistente: Representa la salida generada por el LLM a partir de las indicaciones del usuario y el algoritmo del sistema.
- Mensaje de usuario: El mensaje contiene instrucciones e indicaciones que el usuario espera que siga la IA. Dependiendo de la tarea, puede ser una pregunta directa o una descripción.
- Mensaje del sistema: El mensaje del sistema ayuda al LLM a entender cómo debe funcionar. Interpreta la tarea y define el proceso que debe seguir el modelo.
Aplicaciones reales de los agentes de IA
Mediante la automatización de tareas, los agentes de IA ayudan a reestructurar las industrias e impulsar la productividad y la eficacia del flujo de trabajo.
Los analistas de criptomonedas con agentes de IA revisan los datos en tiempo real para analizar vastos mercados e identificar las mejores oportunidades de negociación.
Sirven como herramientas de reducción del riesgo que permiten a los operadores obtener los máximos beneficios.
Estas herramientas también ayudan a revisar y ejecutar contratos inteligentes, lo que facilita el cumplimiento y reduce los errores en las transacciones de blockchain.
Además de las funciones criptográficas de los agentes de IA, también son valiosos para el comercio minorista y electrónico.
Actúan como chatbots y asistentes virtuales que gestionan las consultas de los clientes y ofrecen asistencia en tiempo real 24 horas al día, 7 días a la semana.
Ventajas del uso de agentes de IA
Los agentes de IA aportan valor empresarial en muchos sectores mediante la automatización y la ayuda a la toma de decisiones dentro de las organizaciones.
Estas son algunas de las principales ventajas de aplicar agentes de IA en su flujo de trabajo:
- Asistencia al cliente mejorada: Los agentes de IA permiten ofrecer servicios continuos de atención al cliente atendiendo todas las reclamaciones que llegan de día y de noche. Las empresas aprovechan estos sistemas para gestionar consultas estándar y ofrecer soluciones rápidas a las quejas de los clientes en tiempo real. Proporcionan a los clientes servicios de asistencia mejorados que conducen a una mayor fidelidad a la marca.
- Análisis de datos precisos: Muchos agentes de IA complementan las funciones analíticas y ayudan en la recopilación y el procesamiento de datos. Proporcionan información práctica que las organizaciones utilizan para aplicar sus estrategias empresariales.
- Automatización del flujo de trabajo: Los agentes de IA ayudan a las organizaciones a mejorar la eficiencia operativa. Ayudan a los empleados a gestionar tareas rutinarias y programar citas. Con estos agentes, las empresas pueden priorizar las tareas y encontrar las mejores estrategias para organizar la logística y los planes de gestión.
- Desarrollo de software: Los agentes de código de IA ayudan al desarrollo de software y ofrecen sugerencias para depurar y acelerar el proceso de desarrollo de software.
Retos y limitaciones
Los agentes de IA están ganando popularidad en el mercado, por lo que las marcas los emplean ahora para gestionar múltiples operaciones.
Sin embargo, el uso de agentes de IA para operaciones empresariales también conlleva varias complicaciones.
Estos retos incluyen:
- Riesgos de alta seguridad: Los agentes de IA plantean riesgos de ciberataques, violaciones de datos y un proceso de toma de decisiones comprometido.
- Prejuicios y cuestiones éticas: Los agentes de IA trabajan analizando datos para dar sugerencias sobre posibles resultados. El uso de datos sesgados como base para la toma de decisiones da lugar a problemas éticos junto con la discriminación de determinados grupos. Por ejemplo, la Herramienta de contratación con IA de Amazon recibió críticas porque mostraba tendencias discriminatorias hacia las candidatas durante el proceso de contratación.
- Mala calidad de los datos: Los agentes de IA necesitan un conjunto de datos preciso y amplio para determinar las predicciones más exactas. De lo contrario, la mala calidad de los datos puede dar lugar a resultados ineficaces y afectar a los resultados. Esto puede resultar fatal, especialmente en instituciones financieras que dependen en gran medida de predicciones analíticas.
- Comprensión humana limitada: Aunque avanzados, muchos agentes de IA aún no comprenden del todo los matices de la expresión humana. Por ejemplo, los chatbots de IA para clientes pueden no ser capaces de interpretar el contexto en lenguaje coloquial, lo que les lleva a malinterpretar las consultas de los clientes y causar una mala experiencia de usuario.
Agentes de IA frente al software tradicional
Los agentes de IA y el software tradicional difieren en funcionalidad, proceso de toma de decisiones y flexibilidad.
La mayoría del software tradicional sigue un estricto conjunto de reglas predefinidas por los desarrolladores.
Requisitos como las actualizaciones frecuentes dificultan su capacidad para adaptarse a las nuevas circunstancias.
Por otro lado, los agentes de IA están diseñados para observar acciones pasadas y analizar datos para tomar decisiones sobre resultados futuros.
Disponen de capacidades de aprendizaje automático y redes neuronales para procesar conjuntos de datos masivos, reconocer patrones y optimizar la eficiencia del flujo de trabajo.
Estos agentes de IA poseen la capacidad de trabajar por sí solos gracias a su sistema automatizado sin necesidad de ajustes humanos.
Cómo crear y entrenar agentes de IA
Supongamos que está considerando implantar agentes de IA en su empresa; debe encontrar un proceso que funcione mejor para su negocio.
Nuestro equipo técnico de confianza de Undetectable AI ha reunido los siguientes pasos a seguir para construir y entrenar agentes de IA.
- Primer paso: Es necesario definir el objetivo y el entorno del agente. Esto implica predefinir las posibles situaciones que el agente encontrará en sus operaciones. Por ejemplo, las tendencias criptográficas de los agentes de IA incluyen el análisis de datos y la predicción de patrones. Al definir las tareas requeridas, puede elegir las técnicas y modelos que necesita para construir su sistema.
- Segundo paso: Seleccione los modelos tecnológicos adecuados. Desde los modelos de aprendizaje automático hasta el procesamiento del lenguaje natural, los agentes de IA están equipados con tecnologías únicas para mejorar el rendimiento en sus operaciones.
- Tercer paso: En esta fase hay que recopilar y organizar los datos. Es esencial utilizar datos de calidad, como informes empresariales, datos generados por los usuarios y conjuntos de datos externos.
- Cuarto paso: Suministre los datos y entrene el modelo utilizando un algoritmo de aprendizaje automático. De este modo, puede determinar cómo recibe los datos el agente y entrenarlo para analizar patrones. Requiere una supervisión y ajustes continuos para procesar los datos y tomar decisiones con eficacia.
- Quinto paso: Es esencial probar rigurosamente el agente de IA para asegurarse de que puede desempeñar sus funciones.
- Sexto paso: El último paso es desplegar y supervisar el agente de IA. Implica implantar el agente en su trabajo y en los sistemas existentes. También debes seguir las métricas y observar la precisión y los tiempos de respuesta al realizar las tareas.
Cómo utilizar agentes de IA en su flujo de trabajo
El uso de agentes de IA en su rutina diaria puede aumentar la productividad y la eficiencia.
Estas son las principales herramientas de IA indetectables que puede adoptar para agilizar su flujo de trabajo.
- AI Job Applier: Este automatiza la búsqueda de empleo y revisa las solicitudes para sugerir áreas de mejora.
2. Escritor SEO AI: Esta herramienta es excelente para ayudar en la redacción y edición contenido optimizado para SEO. Permite a los escritores delegar las tareas rutinarias de escritura y centrarse más en el proceso creativo.
3. AI Chat: Se trata de una herramienta conversacional que proporciona inmediatamente soluciones en tiempo real a las peticiones de los usuarios.
4. AI Stealth Writer: Esta herramienta le permite generar contenidos similares a los humanos. Es más avanzada que modelos normales y puede comprender matices y significados más complejos en las interacciones humanas.
Tómese un momento para explorar nuestro AI Detector y Humanizer en el widget de abajo.
Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA
A continuación respondemos a las preguntas más frecuentes sobre los agentes de IA
¿Son los agentes de IA lo mismo que los chatbots?
No, los agentes de IA son diferentes de los chatbots.
Mientras que los primeros pueden gestionar tareas más complejas sin intervención, los chatbots dependen de las entradas del usuario antes de generar una respuesta.
¿Pueden los agentes de IA tomar decisiones por sí mismos?
Sí, los agentes de IA pueden tomar decisiones de forma independiente sin influencia humana directa.
¿Qué habilidades se necesitan para crear agentes de IA?
Necesitarás un conjunto de habilidades diversas para construir tu propio agente de IA.
Entre ellas se incluyen la programación, el aprendizaje automático, el modelado de bases de datos y el conocimiento de interfaces de usuario inteligentes.
Conclusión
Desde chatbots de atención al cliente hasta análisis financieros basados en datos en tiempo real, los agentes de IA realizan diversas tareas en un lugar de trabajo.
Ahora que ya conoce las distintas aplicaciones en las organizaciones empresariales, puede adoptar la herramienta adecuada para su modelo de negocio.
Esto le permite seguir siendo competitivo y mantenerse a la vanguardia en un mundo cada vez más digital.