La IA ya no es únicamente una herramienta de back-office. Es un socio estratégico que puede aumentar la toma de decisiones en todas las líneas de negocio.
Ya sea que los usuarios tengan como objetivo reducir los gastos operativos o personalizar las experiencias de los clientes a escala, los agentes de IA personalizados son la clave.
A medida que los agentes de IA se adoptan en todas las empresas, la gestión de su implementación requerirá una estrategia deliberada. Los primeros pasos son diseñar la infraestructura de IA empresarial para optimizar la inferencia rápida y rentable y crear un pipeline de datos que mantenga a los agentes continuamente impulsados con información contextual oportuna.
Junto con los recursos humanos y de hardware, la incorporación de agentes de IA se convertirá en una función estratégica central para las empresas a medida que los líderes organicen el talento digital en toda la empresa.
A continuación, le indicamos cómo incorporar equipos de agentes de IA:
1. Elija el Agente de IA Adecuado para la Tarea
Al igual que los empleados humanos son contratados para roles específicos, los agentes de IA deben ser seleccionados y capacitados en función de la tarea que deben realizar. Las empresas ahora tienen acceso a una variedad de modelos de IA, incluidos el lenguaje, la visión, el habla y el razonamiento, cada uno con fortalezas únicas.
Por esa razón, la selección adecuada del modelo es fundamental para lograr resultados comerciales:
- Elija un agente de razonamiento para resolver problemas complejos que requieran descifrar las respuestas.
- Use un copiloto de generación de código para ayudar a los desarrolladores a escribir, cambiar y fusionar código.
- Implemente un agente de IA de análisis de video para analizar inspecciones del sitio o defectos de productos.
- Incorpore un asistente de IA de servicio al cliente que se base en una base de conocimientos específica, en lugar de un modelo de base genérico.
La selección del modelo afecta el rendimiento del agente, los costos, la seguridad y la alineación del negocio. El modelo adecuado permite al agente abordar con precisión los desafíos comerciales, alinearse con los requisitos de cumplimiento y proteger los datos confidenciales. Elegir un modelo inadecuado puede conducir a un consumo excesivo de recursos de computación, mayores costos operativos y predicciones inexactas que afectan negativamente la toma de decisiones de los agentes.
Con software como los microservicios NVIDIA NIM y NeMo, los desarrolladores pueden intercambiar diferentes modelos y conectar herramientas según sus necesidades. El resultado: agentes específicos de tareas ajustados para cumplir con los objetivos comerciales, la estrategia de datos y los requisitos de cumplimiento.
2. Mejore las Habilidades de los Agentes de IA Conectándolos a los Datos
La incorporación de agentes de IA requiere crear una estrategia de datos sólida.
Los agentes de IA funcionan mejor con un flujo constante de datos que es específico para la tarea y el negocio en el que operan.
El conocimiento institucional, la sabiduría y la experiencia acumuladas dentro de una empresa, es un activo crucial que a menudo se puede perder cuando los empleados se van o se jubilan. Los agentes de IA pueden desempeñar un papel fundamental en la captura y preservación de este conocimiento para que lo usen los empleados.
- Conectar la IA con las fuentes de datos: Para funcionar de la mejor manera, los agentes de IA deben interpretar una variedad de tipos de datos, desde bases de datos estructuradas hasta formatos no estructurados como PDF, imágenes y videos. Esta conexión permite a los agentes generar respuestas personalizadas y conscientes del contexto que van más allá de las capacidades de un modelo de base independiente, ofreciendo resultados más precisos y valiosos.
- IA como repositorio de conocimiento: Los agentes de IA se benefician de los sistemas que capturan, procesan y reutilizan datos. Un data flywheel recopila, procesa y utiliza continuamente información para mejorar iterativamente el sistema subyacente. Los sistemas de IA se benefician de este flywheel, registrando interacciones, decisiones y enfoques de resolución de problemas para autooptimizar el rendimiento y la eficiencia de su modelo. Por ejemplo, la integración de la IA en las operaciones de servicio al cliente permite que el sistema aprenda de cada conversación, capturando comentarios y preguntas valiosos. Estos datos se utilizan para refinar las respuestas y mantener un repositorio completo de conocimiento institucional.
NVIDIA NeMo admite el desarrollo de potentes data flywheels, proporcionando las herramientas para seleccionar, refinar y evaluar continuamente datos y modelos. Esto permite a los agentes de IA mejorar la precisión y optimizar el rendimiento a través de la adaptación y el aprendizaje continuos.
3. Incorporar Agentes de IA a las Líneas de Negocio
Una vez que las empresas crean la infraestructura de IA basada en la nube, local o híbrida para respaldar a los agentes de IA y refinar la estrategia de datos para proporcionar a esos agentes información oportuna y contextual, el siguiente paso es implementar sistemáticamente agentes de IA en todas las unidades de negocio, pasando de la prueba a la escala.
Según una encuesta reciente de IDC a 125 directores de información, las tres áreas principales que las empresas buscan integrar la IA basada en agentes son los procesos de TI, las operaciones comerciales y el servicio al cliente.
En cada área, los agentes de IA ayudan a mejorar la productividad de los empleados existentes, por ejemplo, automatizando el proceso de emisión de tickets para los ingenieros de TI o brindando a los empleados un fácil acceso a los datos para ayudar a atender a los clientes.
Los agentes de IA en la empresa también podrían incorporarse para:
Para las operaciones de telecomunicaciones, Amdocs crea agentes de IA verticalizados utilizando su plataforma amAIz para manejar viajes de clientes complejos y de varios pasos, que abarcan ventas, facturación y atención, y avanzar en redes autónomas desde una planificación optimizada hasta una implementación eficiente. Esto ayuda a garantizar el rendimiento de las redes y los servicios que admiten.
NVIDIA se ha asociado con varias empresas, como la empresa de software empresarial ServiceNow, e integradores de sistemas globales, como Accenture y Deloitte, para crear e implementar agentes de IA para lograr el máximo impacto comercial en todos los casos de uso y líneas de negocio.
4. Proporcionar Barreras y Gobernanza para los Agentes de IA
Al igual que los empleados necesitan pautas claras para mantenerse en el camino, los modelos de IA requieren barreras bien definidas para garantizar que proporcionen resultados confiables y precisos y operen dentro de los límites éticos.
- Barandillas temáticas: Las barandillas tópicas evitan que la IA se desvíe hacia áreas donde no están equipadas para proporcionar respuestas precisas. Por ejemplo, un asistente de IA de servicio al cliente debe centrarse en resolver las consultas de los clientes y no desviarse hacia temas no relacionados, como ventas adicionales y ofertas.
- Barreras de seguridad de contenido: Las barreras de seguridad de contenido moderan las interacciones entre humanos y LLM al clasificar las indicaciones y respuestas como seguras o inseguras y etiquetar las infracciones por categoría cuando no son seguras. Estas barandillas filtran el lenguaje no deseado y se aseguran de que las referencias se hagan solo a fuentes confiables, por lo que la salida de la IA es confiable.
- Barreras de seguridad: Con un número creciente de agentes que tienen acceso a información confidencial, los agentes podrían volverse vulnerables a las violaciones de datos con el tiempo. Las barreras de seguridad de jailbreak están diseñadas para ayudar con las amenazas adversas, así como para detectar y bloquear los intentos de jailbreak e inyección rápida dirigidos a LLM. Estos ayudan a garantizar interacciones de IA más seguras al identificar manipulaciones rápidas maliciosas en tiempo real.
NVIDIA NeMo Guardrails permite a las empresas establecer y hacer cumplir pautas específicas del dominio al proporcionar un framework flexible y programable que mantiene a los agentes de IA alineados con las políticas de la empresa, lo que ayuda a garantizar que operen de manera consistente dentro de los temas aprobados, mantengan los estándares de seguridad y cumplan con los requisitos de seguridad con la menor latencia agregada en la inferencia.
Introducción a la Incorporación de Agentes de IA
Los mejores agentes de IA no son iguales para todos. Están capacitados a medida, diseñados específicamente y aprendiendo continuamente.
Los líderes empresariales pueden iniciar su proceso de incorporación de agentes de IA preguntando:
- ¿Qué resultados comerciales queremos que impulse la IA?
- ¿A qué conocimientos y herramientas necesita acceder la IA?
- ¿Quiénes son los colaboradores o supervisores humanos?
En un futuro próximo, cada línea de negocio tendrá agentes de IA dedicados, entrenados en sus datos, ajustados a sus objetivos y alineados con sus necesidades de cumplimiento. Las empresas que invierten en una incorporación reflexiva, estrategias de datos seguras y aprendizaje continuo están preparadas para la siguiente fase de transformación empresarial.