Una de cada tres empresas está impulsando la IA de agentes, el siguiente paso de la inteligencia artificial

Muchas empresas están comenzando a adoptar la inteligencia artificial generativa y están comprobando los beneficios que tienen para la productividad y el crecimiento. El siguiente paso es construir una red de agentes de IA con diferentes propósitos, rangos y roles, como las abejas en una colmena que trabajan de manera independiente, pero juntas, hacia un objetivo común. Accenture llama a esta estructura “arquitectura agente”.

Estos agentes no solo automatizan tareas; orquestan flujos de trabajo completos de la empresa. Ahí radica su verdadera magia. Dotados con la capacidad de razonamiento, estos agentes de IA trabajan en armonía, mejorando de manera autónoma la calidad, productividad y eficiencia de costos. Por ejemplo, pronto podremos ver las primeras plantas de fabricación de automóviles completamente automatizadas, operadas por equipos de agentes de IA generativa, más rápidas y con menos errores.

Dentro de la colmena, cada abeja tiene un rol distinto: obreras, zánganos y la reina, todos cruciales para la supervivencia y productividad de la colmena. De manera similar, en una arquitectura agente, tienen diferentes propósitos; algunos gestionan tareas especializadas como la investigación de mercado, otros realizan funciones estratégicas como la construcción de una estrategia de mercado, y algunos dirigen el sistema general (similar a la reina) asegurando que todos los agentes trabajen hacia el objetivo colectivo de la organización, optimizando operaciones y toma de decisiones.

De acuerdo con Accenture, una de cada tres empresas está pivotando hacia la innovación con IA de agentes, y aquellas que abrazan rápidamente este cambio hacia la IA pueden asegurar una ventaja competitiva significativa. Según cifras de la consultora global, en comparación con sus competidores, estas organizaciones logran un crecimiento de ingresos 2,5 veces mayor, una productividad 2,4 veces mayor y un éxito 3,3 veces mayor en la escalabilidad de casos de uso de IA generativa.

Los avances en Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) permite hoy que la IA tenga un dominio del lenguaje similar al de un humano, capaz de mantener conversaciones, comprender consultas complejas y crear contenido en diversos formatos. Estos modelos procesan y analizan enormes cantidades de datos, identificando patrones y extrayendo insights que permiten a los agentes de IA razonar y gestionar una amplia gama de tareas, desde evaluar la solvencia crediticia analizando datos financieros y registros públicos, hasta detectar fraudes y mantener la comunicación con los clientes.

Un ejemplo gráfico del funcionamiento de los agentes de IA es lo que están haciendo Accenture y BMW, quienes se unieron para crear un sistema multi-agente que utiliza IA generativa para tomar decisiones en toda América del Norte, acelerando la productividad y las experiencias. La plataforma de empleados contiene múltiples aplicaciones habilitadas por IA (agentes GPT) que eligen inteligentemente la fuente de datos correcta y extraen información según la pregunta específica de un vendedor y los datos específicos de la empresa, lo que resulta en un aumento del 30-40% en la productividad.

Las empresas que quieren capturar el valor que ofrecen los agentes de IA, deben crear un núcleo digital potente, con accesibilidad a los modelos fundamentales, particularmente los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs). La integración de datos es otro pilar crucial. Las empresas deben tener un plan sólido para la gobernanza de datos y conocimientos para mantener datos precisos, disponibles y seguros. Esto significa establecer reglas claras sobre cómo se recopilan, almacenan y utilizan los datos, además de asegurarse de que estén limpios y listos para usar.

Los líderes que reconozcan la imperativa estratégica de la arquitectura agente, e inviertan proactivamente en su desarrollo y adopción, estarán bien posicionados para moldear el futuro de sus industrias y abrir el camino para el crecimiento futuro con la IA generativa.