
 
 Este es el segundo artículo en una serie de cinco partes sobre la IA de agentes en la empresa. En la parte 1, exploramos qué es la IA de agentes y cómo se diferencia de la IA generativa, destacando el cambio de la realidad hype a la pragmática. Aquí en la parte 2, nos centramos en cómo las organizaciones progresan hacia la autonomía a través de distintas fases de madurez, y por qué tomarlo paso a paso importa. En la Parte 1, exploramos lo que es la IA de agentes y cómo se diferencia de la IA generativa, destacando el paso del hype a la realidad pragmática. Este es el segundo artículo de una serie de cinco partes sobre la IA de agentes en la empresa. Este es el segundo artículo de una serie de cinco partes sobre la IA de agentes en la empresa. El despliegue de agentes autónomos no es una revolución durante la noche. Es un viaje de creciente capacidad y confianza. En la práctica, la adopción empresarial de agentes de IA se puede ver como un espectro de madurez con cuatro fases amplias, avanzando de herramientas de asistencia básicas a sistemas totalmente autónomos. Piense en ello como crawl - walk - run - fly en términos de la capacidad de IA de una organización. Entender dónde se encuentra en esta curva ayuda a establecer expectativas realistas y los próximos pasos para sus proyectos de IA. La mayoría de las empresas de hoy están en algún lugar en el medio, experimentando con asistentes avanzados o agentes autónomos estrechos, en lugar de en la línea final de “AI haciendo todo”. Definamos cada fase y qué parece en la vida real. (Utilizaremos la metáfora En la base de la escalera están las soluciones de automatización y análisis tradicionales que han existido durante años. Piense en flujos de trabajo basados en reglas, chatbots simples, robots de automatización de procesos robóticos (RPA) o modelos clásicos de aprendizaje automático que hacen predicciones aisladas. Estos sistemas pueden automatizar tareas repetitivas y bien definidas (por ejemplo, marcar una transacción fraudulenta o generar un informe de una plantilla) y ayudar a los humanos al manejar el trabajo de fondo. Sin embargo, no tienen planificación dinámica o autonomia real - ejecutan reglas predeterminadas o resultados de modelos de una manera fija. La mayoría de las empresas ya tienen esta base en su lugar (tal vez un chatbot de servicio al cliente básico o un ML clasificando los correos electrónicos entrantes Phase 1 - Assisted Intelligence (Crawl): Los últimos años han visto una explosión de asistentes generativos alimentados por IA que operan con mucho más flexibilidad. Esta es la era de herramientas como el Copilot de Microsoft en las aplicaciones de Office, el Duet AI de Google para el espacio de trabajo, o chatbots personalizados basados en GPT que pueden entender el lenguaje natural y manejar solicitudes más complejas. Estos asistentes representan un gran paso adelante en la capacidad - por ejemplo, pueden resumir documentos, diseñar correos electrónicos, responder preguntas de forma libre - proporcionando un aumento significativo de la productividad en muchas tareas de trabajo de conocimiento. Sin embargo, estos asistentes siguen siendo principalmente reactivos. Trabajan una consulta o un comando a la vez y dependen del usuario para iniciar cada interacción. En otras palabras, ofrecen herramientas de asistencia que mejoran el trabajo humano, no Phase 2 - Generative AI Assistants (Walk): Aquí podemos confiar en el verdadero agente de IA. Los sistemas en la Fase 3 se pueden dar un objetivo de alto nivel y proyectarán y ejecutarán proactivamente un plan de múltiples pasos para lograrlo. Incorporan capacidades como algoritmos de planificación, uso de herramientas (por ejemplo, llamando APIs), memoria de contexto previo y aprendizaje dinámico a partir de comentarios. En la práctica, estos son "colegas digitales" que pueden manejar objetivos bien definidos de fin a fin. Por ejemplo, un agente de soporte de TI en este nivel podría manejar de forma autónoma la solicitud del usuario desde el comienzo hasta el final: leer el billete, diagnosticar el problema (tal vez mediante registros de consultas o una base de conocimiento), aplicar una solución, y luego confirmar la resolución, escalando a un humano solo si golpea un Phase 3 - Goal-Driven AI Agents (Run): El estado final de aspiración es un sistema (o un ecosistema de sistemas) de agentes de IA que operan con una participación humana mínima - funcionando efectivamente como una fuerza de trabajo digital para ciertas tareas o procesos. Un escenario de Fase 4 podría ser, por ejemplo, un agente de cumplimiento de órdenes autónomo (o un equipo de agentes) que recibe órdenes de clientes y luego maneja todo, desde los controles de inventario hasta organizar el envío y actualizar al cliente, adaptándose a los problemas a lo largo del camino, todo sin un paso de mano. En teoría, se podría delegar un proceso de negocio completo a los agentes de IA. En la práctica, muy pocas organizaciones tienen algo cercano a esto en la producción todavía. Los desafíos técnicos, éticos y organizativos son significativos, y comprensiblemente, la Phase 4 - Fully Autonomous Agentic Systems (Fly): ¿Dónde están las empresas hoy en día? En mi experiencia (echo de encuestas de la industria), la mayoría de las empresas ahora se agrupan en fases 2-3 - están utilizando asistentes de IA generativos para aumentar el personal, y tal vez ejecutando un piloto de un agente más autónomo en un caso de uso específico. Es común comenzar desplegando un asistente de GenAI para ayudar a los empleados (fase 2), luego pilotar un agente orientado a objetivos para un proceso de alto valor (fase 3). Cada paso hacia arriba en la curva de madurez requiere no sólo una mejor tecnología, sino procesos más fuertes y preparación cultural. No todas las organizaciones necesitarán o quieren alcanzar la Fase 4 en todas las áreas - el objetivo no es la autonomía por su cuenta, sino resultados mejorados. En muchos casos, un agente de Crucialmente, conocer su fase actual ayuda a gestionar las expectativas. Por ejemplo, si su empresa todavía está “aprendiendo a rastrear” con robots RPA básicos, saltar directamente a un agente totalmente autónomo que maneja tareas críticas sería pedir problemas. Puede ser más sabio introducir un asistente generativo primero, sentirse cómodo con las salidas de IA, luego dar gradualmente a la IA más autonomía en una zona controlada. Por el contrario, si ha hecho pilotos de Fase 2 exitosos, puede estar listo para experimentar con un agente de Fase 3 - pero tendrá que invertir en la arquitectura y la gobernanza para apoyarlo. El mensaje es: caminar antes de correr (y tal vez antes de volar). En la próxima parte de esta serie, nos moveremos de este mapa de ruta conceptual a la arquitectura necesaria para el éxito. ¿Qué hace falta bajo el capó para convertir un agente de prototipo astuto en una solución de nivel de producción? Como resulta, los sistemas de inteligencia artificial de agentes exitosos comparten un ADN común. En la Parte 3, romperemos los siete pilares clave de la arquitectura de un agente de inteligencia artificial empresarial, desde cómo percibe la entrada hasta cómo se gobierna, y compartiremos consejos de diseño para cada uno.

Walkthroughs, tutorials, guides, and tips. This story will teach you how to do something new or how to do something better.

Read My Stories

Este audio es producido en el idioma original de la historia!

Crawl, Walk, Run, Fly: las cuatro fases de la madurez del agente de IA

About Author

COMENTARIOS

ETIQUETAS

ESTE ARTÍCULO FUE PRESENTADO EN

Related Stories

Telegram: el puente de Crypto Island hacia el continente

Crecimiento de las criptomonedas: creación de perfiles de usuarios eficaces

El modelo Bitcoin UTXO, impulsando un ecosistema único

Liberando el poder de la IA. Una revisión sistemática de técnicas de vanguardia: resumen e introducción

Telegram: el puente de Crypto Island hacia el continente

Crecimiento de las criptomonedas: creación de perfiles de usuarios eficaces

El modelo Bitcoin UTXO, impulsando un ecosistema único

Liberando el poder de la IA. Una revisión sistemática de técnicas de vanguardia: resumen e introducción

Light-Mode

Classic

Newspaper

Minty

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps