El tiempo dirá si la inteligencia artificial es tan transformadora como se señala y si supera los desafíos éticos y hasta cognitivos que plantea. Hay quien la equipara a otras grandes innovaciones de la historia, como el fuego o internet. Pero lo que está claro es que en muchos negocios se ha pasado ya del wow a la práctica. Se ha pasado de hacer pruebas y experimentar a integrar progresivamente estas herramientas en muchos procesos y tareas.
Si hace un año mencionábamos que aún no se detectaba un impacto notable de la IA generativa en la inversión IT, ahora las previsiones apuntan que, tras un tiempo de experimentación, hay una creciente adopción. Y se pone el foco sobre todo en la prestación de nuevos servicios y productos, la mejora de los procesos internos y la atención al cliente y experiencia de usuario.
«Los agentes son programas de IA avanzados, como asistentes con esteroides que son capaces de tomar decisiones de forma autónoma, que pueden ir desde hacer peticiones a servicios externos hasta implementar soluciones para problemas muy concretos»
Casos de uso de AI Agents
Personalización de agentes para ganar capacidades
Los agentes ya han empezado a incorporarse en las soluciones para dar respuesta a un entorno en rápida evolución. Microsoft, por ejemplo, está integrando agentes en Dynamics 365 Business Central, su software de gestión empresarial enfocado a cubrir las necesidades de las pymes. A través de Copilot, permite sugerir y ayudar a crear líneas de ventas desde un archivo. Así, el sistema es capaz de interpretar y estructurar datos en diferentes formatos y estructuras agilizando el proceso de compra, según apunta Rubén Quesada, especialista de las soluciones de Ekamat, partner de Microsoft perteneciente a Cuatroochenta, que cuenta con más de 45 años de experiencia y más de 630 proyectos implantados con éxito. Además de los agentes que incorpora Copilot, Microsoft también trabaja para que las empresas puedan personalizar estos agentes en función de sus necesidades y operativa.
«El mundo no deja de cambiar y de girar y la ventaja es que soluciones como Business Central se adaptan a ese ritmo. Estamos en el año dos de Copilot y en el primero de los agentes. Son los inicios de esta tecnología y debemos verlo como veíamos a los primeros móviles que eran grandes maletas y que solo podíamos utilizar en los coches»
En la parte de productividad y ofimática, también se apuesta por la personalización. Abrir de forma automática una incidencia cuando un equipo informático no funciona o reservar de forma sistemática una plaza de recarga de coche eléctrico los días que una persona va a la oficina. Son dos de los ejemplos de tareas personalizadas que podrían integrar los agentes de Copilot para Microsoft 365 y que el director de la unidad de negocio del puesto de trabajo de Microsoft en España, Antonio Cruz, explica en el episodio del podcast de Cuatroochenta Cuidado con las macros ocultas ‘IA: del wow a la práctica'.
Dentro del software de gestión empresarial, Zoho también trabaja con el objetivo de escalar la automatización de tareas y procesos. La compañía de software en la nube para las empresas ha apostado por hacer crecer a Zia, su asistente de IA para la gestión de CRM. Aprende de los propios patrones de trabajo de cada usuario de la plataforma y sugiere mejoras en función de esos patrones, según destacan desde Conpas, el primer partner de Zoho en España, que cuenta con más de 500 clientes.
Zia destaca por sus posibilidades de automatización de tareas de ventas y propuestas de mejora, basadas en las formas de trabajo de cada organización. Otro ejemplo relevante de su apuesta por la IA generativa es su integración con ChatGPT en el customer support. Gracias a esta integración es posible automatizar la gestión de tickets, bases de conocimiento y respuestas a incidencias en su servicio de asistencia de atención al cliente en línea.
Está claro que los agentes autónomos ganarán popularidad a medida que avance su desarrollo. Algunos estudios son menos optimistas y auguran que habrá que esperar al menos dos años más para ver resultados más palpables. Forrester, por ejemplo, pronostica que 3 de cada 4 empresas que intenten construir arquitecturas de estas características por su cuenta fracasarán. A la complejidad de estos sistemas avanzados se añaden otras limitaciones que arrastra la IA. La complejidad de la gobernanza del dato, la falta de perfiles especializados y el elevado consumo energético son algunos de los obstáculos del desarrollo e implementación de este tipo de tecnologías.