Encontrar valor de los agentes de IA desde el primer día
Desde asumir la supervisión de flujos de trabajo complejos, como adquisiciones o reclutamiento, hasta llevar a cabo controles de ciberseguridad proactivos o automatizar el soporte, las empresas están llenas de los posibles casos de uso para la IA agente.
Según una encuesta de Capgemini, El 50% de los ejecutivos de negocios invertirán En e implementan agentes de IA en sus organizaciones en 2025, en comparación con solo el 10% actualmente. Gartner también ha pronosticado que 33% de las aplicaciones de software program empresarial incorporará la IA de agente para 2028. Para el contexto, en 2024 esa proporción fue inferior al 1%.
«Está creando tal zumbido: los entusiastas del software program que ven las posibilidades desbloqueadas por LLMS, capitalistas de riesgo que desean encontrar la próxima gran cosa, las compañías que intentan encontrar la ‘aplicación asesina», cube Matt McLarty, director de tecnología de Boomi. Pero, agrega: «En este momento, las organizaciones están luchando por salir de los bloques iniciales».
El desafío es que muchas organizaciones están tan atrapadas en la emoción que corren el riesgo de intentar correr antes de que puedan caminar cuando se trata de despliegue de IA agente, cree McLarty. Y al hacerlo, corren el riesgo de convertirlo del posible avance de los negocios en una fuente de costo, complejidad y confusión.
Mantener la IA de agente easy
Las capacidades embriagadoras de la IA agente han creado una tentación comprensible para que los líderes empresariales superiores se apresuren, actuando por impulso en lugar de obtener un riesgo de convertir la tecnología en una solución en busca de un problema, señala McLarty.
Es un escenario que se desarrolla con tecnologías anteriores. El desacoplamiento de Blockchain de Bitcoin en 2014 allanó el camino para un growth blockchain 2.0 en el que las organizaciones se apresuraron a explorar las aplicaciones para un libro mayor digital y descentralizado más allá de la moneda. Pero una década después, la tecnología se ha quedado muy por debajo de los pronósticos en ese momento, obstinados por las limitaciones de la tecnología y los casos de uso ofuscados.
«Veo blockchain como una historia de advertencia», cube McLarty. «La bomba y la última falta de adopción es definitivamente un camino que el movimiento de IA de agente debe evitar». Él explica: «El problema con Blockchain es que las personas luchan por encontrar casos de uso en los que se aplica como una solución, e incluso cuando encuentran los casos de uso, a menudo hay una solución más easy y más barata», agrega. «Creo que la IA Agente puede hacer cosas que ninguna otra solución puede, en términos de razonamiento contextual y ejecución dinámica. Pero como tecnólogos, nos entusiasmamos con la tecnología, a veces perdemos de vista el problema comercial».
En lugar de sumergirse en Headfirst, McLarty aboga por una actitud iterativa hacia las aplicaciones de IA agente, dirigida a los casos de uso de «fruta baja» y de uso incremental. Esto incluye centrar la inversión en los agentes de los trabajadores que están configurados para compensar los componentes de sistemas de agente más sofisticados y de múltiples agentes más adelante.
