La Inteligencia Artificial se ha convertido en un pilar fundamental para la optimización y el crecimiento empresarial. Oracle comparte una guía esencial de siete pasos para que las empresas puedan crear sus propios agentes de IA, marcando el inicio de una nueva era de eficiencia operativa y mejora en la interacción con los clientes.
Los agentes de IA representan una nueva generación de software inteligente capaz de automatizar tareas complejas y mantener conversaciones naturales con usuarios.
Su poder radica en la capacidad de recopilar información de múltiples fuentes (calendarios, sistemas locales, nube y motores de búsqueda) y, gracias a los modelos de lenguaje (LLMs), pueden tomar decisiones autónomas e interactuar de forma fluida. Los proveedores de software están simplificando su adopción ofreciendo herramientas que permiten crear o personalizar estos agentes en siete pasos, facilitando su implementación en áreas clave como productividad, servicio al cliente y operaciones empresariales.
¿Qué son los Agentes de IA?
Los agentes de IA utilizan modelos de lenguaje avanzados (LLMs) para entender y procesar conversaciones de forma natural, actuando como intermediarios inteligentes entre usuarios y sistemas. Pueden automatizar una amplia gama de tareas repetitivas en diferentes áreas: desde generar pronósticos financieros y gestionar procesos de reclutamiento en RRHH, hasta analizar información de ventas e identificar nuevas oportunidades comerciales. Su capacidad para predecir necesidades y resolver problemas de forma autónoma los convierte en herramientas valiosas para la eficiencia organizacional.
Cómo crear un agente de IA en 7 pasos
Los agentes de IA están diseñados para comprender los roles organizacionales de los usuarios, extraer datos de documentos comerciales para que los flujos de trabajo sigan siendo relevantes y responder a indicaciones en lenguaje natural en lugar de instrucciones precodificadas. Para prepararlos para esa flexibilidad en circunstancias cambiantes, las organizaciones necesitan realizar algunos trabajos preparatorios.
- Elegir la estrategia de construcción del agente: Las empresas enfrentan una decisión inicial clave: personalizar agentes de IA existentes o desarrollarlos desde cero. Debido a que esta tecnología está en fase temprana, se recomienda comenzar personalizando soluciones preconstruidas para obtener beneficios más rápidamente y minimizar riesgos.
- Personal: se requieren expertos en IA o administradores para personalizar agentes prediseñados.
- Experiencia técnica: la mayoría necesitará usar modelos preexistentes por falta de conocimiento interno.
- Costos: desarrollar desde cero es más caro que personalizar agentes existentes.
- Calidad de datos: deben prepararse específicamente para uso en IA.
- Seguridad: es crucial establecer límites de acceso y documentación transparente.
- Seleccionar un LLM u obtener uno predeterminado: Para implementar agentes de IA existen dos opciones: usar plataformas SaaS con modelos preseleccionados (más simple) o desarrollar desde cero (más control pero más complejo). La elección dependerá de tus recursos y necesidades específicas.
- Diseñar un flujo de trabajo y definir las herramientas: incluso la personalización de agentes de IA requiere conocimientos técnicos específicos y debe ser realizada por administradores de aplicaciones, quienes pueden utilizar plantillas existentes o crear flujos de trabajo nuevos.
- Cargar documentos para RAG: el RAG (Generación Aumentada de Recuperación) permite al agente de IA procesar documentos empresariales y datos en tiempo real, mejorando su capacidad de respuesta con información específica de la organización.
- Hacer clic para crear: habiendo establecido la base con instrucciones, temas y documentos, el administrador puede crear un agente en un estudio de diseño simplemente nombrándolo y haciendo clic en un botón de interfaz de usuario.
- Establecer límites: es momento de establecer barreras de protección para ayudar a garantizar que los agentes mantengan su precisión y puedan identificar cuándo buscar aprobación antes de realizar acciones.
Probar, implementar y monitorear: a través de un área de prueba en el estudio, los administradores pueden ejecutar una interacción de muestra para evaluar si las respuestas del agente son útiles y relevantes, y verificar qué fuentes cita.
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