Los agentes de IA están transformando radicalmente la manera en que nos manejamos en el ámbito laboral. Estos trabajadores digitales inteligentes automatizan tareas, mejoran la eficiencia y abren nuevas posibilidades.
Los agentes de IA son entidades digitales autónomas que emplean inteligencia para automatizar tareas que a menudo requieren varios pasos y decisiones. Estos agentes son capaces de abordar objetivos complejos, procesar información, responder inteligentemente a las entradas y mejorar con el tiempo.
Por ejemplo, Knowledge Discovery, parte de Hyland Content Intelligence, está potenciado por agentes de IA configurados para responder preguntas en lenguaje natural, proporcionando información para acelerar las decisiones y mejorar la eficiencia. Creando agentes de IA de Knowledge Discovery adaptados a sus necesidades, las organizaciones pueden ir más allá de almacenar contenido y acceder rápidamente a conocimientos empresariales relevantes.
Los agentes de IA están revolucionando los flujos de trabajo integrando inteligencia, autonomía y adaptabilidad para aumentar la eficiencia y la escalabilidad. Los principales rasgos que los hacen valiosos para las empresas modernas incluyen:
Estas características permiten a las organizaciones extender las capacidades de la fuerza laboral según sea necesario e implementar IA a gran escala.
A medida que las empresas líderes incrementan sus inversiones en el panorama actual saturado de IA, este informe del Hype Cycle™ de Gartner® ofrece perspectivas para ayudar a los líderes empresariales a navegar por las tendencias y seleccionar la IA con mayor probabilidad de proporcionar el ROI más alto y rápido.
La inteligencia artificial en sí misma ya ha mejorado la productividad de las organizaciones. Los agentes de IA acelerarán lo aceleran ofreciendo:
— Tiago Cardoso, director principal de producto
El despliegue de agentes de IA presenta problemas que deben abordarse para ayudar a las organizaciones a gestionar mejor los riesgos y optimizar la implementación y el rendimiento exitosos de sus sistemas de IA, tales como:
Al abordar estos problemas, las organizaciones pueden asegurar que sus agentes de IA se desplieguen de manera efectiva, ética y segura, maximizando su potencial mientras minimizan los riesgos.
Desde la calidad de los datos hasta la seguridad y la alineación de procesos, las organizaciones necesitan un enfoque estratégico para implementar los agentes de IA con éxito.
Hyland Content Intelligence lo hace posible con productos como Knowledge Discovery, Knowledge Enrichment y Agent Builder, que transforman los datos no estructurados en información procesable y lista para la IA, impulsando la automatización, la adopción escalable de la IA y las soluciones innovadoras. Entre las principales estrategias se incluyen:
Uno de los mayores obstáculos para la adopción de la IA es la calidad y el estado de los datos que se alimentan en ella.
Fuente: Quinto estudio anual de ciclos de los servicios de contenido de Forrester™
Dado que la información inexacta o incompleta lleva a conclusiones poco fiables y a una mala toma de decisiones, es importante asegurarse de que los datos introducidos en la IA estén depurados y enriquecidos.
El enriquecimiento del conocimiento transforma el contenido sin procesar y no estructurado en datos significativos y estructurados que están listos para utilizarse en IA, automatización y creación de soluciones.
Los agentes de IA son más efectivos cuando se emplean para automatizar procesos de negocio específicos. Lograr esto requiere desarrollar herramientas que permitan a los agentes de IA entender cómo llevar a cabo el trabajo asignado.
Agent Builder permite a los expertos en procesos empresariales encadenar agentes de IA que ejecutan de forma autónoma flujos de trabajo complejos, adaptándose a entradas y salidas cambiantes que no se pueden preprogramar. Con capacidades integradas de intervención humana, asegura que las decisiones críticas cuenten con supervisión humana, fusionando la automatización con el juicio humano para lograr mayor precisión, responsabilidad y confianza.
También puede aprovechar la experiencia en la industria, el conocimiento del dominio, los servicios y productos de Hyland para construir y gestionar flujos de trabajo de modelado y notación de procesos empresariales (BPMN).
Hyland aporta décadas de experiencia en servicios de contenido, automatización inteligente y aplicaciones de IA específicas para cada industria. Nuestro equipo trabaja estrechamente con las organizaciones para:
Con un profundo conocimiento de la industria y un compromiso con la innovación, Hyland ayuda a las organizaciones a aprovechar la IA de una manera que aumenta la automatización, mejora los conocimientos e impulsa mejores resultados empresariales.
Los agentes de IA son como expertos digitales que comprenden sus solicitudes, planifican los pasos y llevan a cabo las tareas. Son especialistas y están siempre disponibles, lo que permite a las empresas crear equipos virtuales para aumentar la productividad, mantener la uniformidad y adaptarse rápidamente a las demandas cambiantes. Estos agentes lo hacen de la siguiente manera:
Primero, el agente de IA necesita comprender lo que quiere lograr, ya sea una tarea simple como "priorizar documentos según los plazos" o una compleja como "asignar puntuaciones iniciales de gravedad basadas en los daños descritos y dentro de los límites de la política". Es crucial identificar los procesos y flujos de trabajo que se quiere automatizar mediante agentes de IA.
Para tareas complejas, el agente analiza los detalles de las tareas y las descompone en partes más pequeñas y manejables. Este diseño modular mejora la reutilización y la flexibilidad, permitiendo que el agente se adapte a diferentes situaciones.
El agente recopila los datos necesarios de diversas fuentes, como internet, bases de datos internas o mediante la integración de API con otros sistemas. Lo hace utilizando herramientas y parámetros que los usuarios proporcionan durante la configuración. Uso inteligente de las herramientas adecuadas según su descripción y las limitaciones proporcionadas.
Aquí es donde entra en juego la "inteligencia". El agente utiliza su conocimiento y la información recopilada para decidir el mejor curso de acción, a menudo guiado por plantillas de instrucciones que permiten entradas dinámicas y acciones personalizadas.
El agente ejecuta el plan, llevando a cabo tareas impulsadas por el contenido mediante el análisis y la acción sobre las ideas obtenidas del contenido empresarial o interactuando con otro software. Los agentes de IA pueden integrarse de manera natural en sus flujos de trabajo BPMN actuales.
Para tareas más complejas, varios agentes de IA pueden colaborar en flujos de trabajo jerárquicos, cada uno manejando una parte específica de la tarea general.
Los agentes de IA mejoran con el tiempo aprendiendo de la retroalimentación y el análisis histórico. Esto les permite mejorar su rendimiento y tomar decisiones más acertadas. La evaluación comparativa garantiza que el agente funcione eficazmente midiendo su rendimiento frente a estándares u otros agentes.
La gestión eficiente de costos es crucial. Esto implica la asignación de recursos para seleccionar los modelos de IA adecuados para diferentes tareas, el seguimiento del uso para identificar oportunidades de ahorro y el ajuste del uso del agente según las necesidades. La flexibilidad del proveedor le permite elegir el mejor equilibrio entre costo y rendimiento entre diferentes proveedores de IA.
Al combinar estos elementos, los agentes de IA se convierten en herramientas potentes para automatizar tareas, mejorar la eficiencia y tomar decisiones más inteligentes.
La implementación de agentes de IA requiere una planificación cuidadosa. Siga estos pasos para un despliegue exitoso:
Si está interesado en desbloquear el potencial de la IA de manera más amplia en su organización, podría considerar cómo cerrar la brecha de habilidades y tecnología.
> Leer más | Antes de invertir en IA, evalúe su preparación para la IA
Los agentes de IA son herramientas versátiles que desempeñan una variedad de funciones en diferentes industrias. A continuación, se presentan varios casos de uso y posibles desarrollos futuros que demuestran cómo los agentes de IA pueden colaborar con otras soluciones y herramientas para mejorar la eficiencia e impulsar la innovación.
Los agentes pueden mejorar las capacidades de búsqueda comprendiendo sus necesidades específicas para ofrecer mejores resultados.
Ejemplo: un agente de descubrimiento de conocimiento puede analizar grandes cantidades de datos no estructurados para encontrar las últimas novedades sobre un producto, obteniendo información de documentos, notas internas, correos electrónicos e incluso fuentes externas. Esto agiliza el proceso y reduce el tiempo dedicado a la investigación manual.
Junto con otras soluciones, los agentes de IA pueden ayudar a automatizar los flujos de trabajo del atención al cliente procesando los tickets de soporte, categorizando los problemas, escalando para la intervención humana y sugiriendo respuestas o soluciones.
Ejemplo: en una situación de atención al cliente, el agente puede canalizar un problema de facturación al departamento adecuado y automáticamente consultar casos anteriores para sugerir una respuesta apropiada. También puede priorizar los tickets urgentes según criterios predefinidos, mejorando los tiempos de respuesta y la satisfacción del cliente.
> Más información | Mejorar las experiencias: El poder de la IA en la atención al cliente
En un futuro cercano, se podrán desarrollar agentes para analizar datos de atención médica con el fin de identificar patrones, tendencias y anomalías. Estos agentes podrían colaborar con otras tecnologías para generar informes de atención médica predictiva y mejorar los resultados de los pacientes.
Ejemplo: en un entorno de atención médica, se puede configurar un agente de IA para analizar los datos de los pacientes y calcular la cantidad de diagnósticos de diabetes en el último año, identificando posibles factores de riesgo. También puede rastrear tendencias en los resultados de los pacientes, ayudando a los proveedores de atención médica a tomar decisiones informadas por datos para mejorar la atención.
Los agentes de IA pueden trabajar en conjunto con otras herramientas para automatizar tareas rutinarias, evaluar riesgos financieros y asegurar el cumplimiento de las normativas. Pueden ayudar a procesar grandes conjuntos de datos de manera rápida y más precisa, reduciendo el error humano y aumentando la eficiencia operativa.
Ejemplo: un agente de IA puede ayudar a evaluar el riesgo de un nuevo cliente analizando su historial financiero, incluidas las puntuaciones de crédito, los datos de transacciones y otros factores relevantes. Puede generar perfiles de riesgo y proporcionar información procesable a analistas financieros o sistemas automatizados, permitiendo una toma de decisiones más rápida e informada.
En sinergia con otras soluciones, los agentes pueden asistir a los equipos legales en la revisión de contratos, identificación de términos clave y señalización de posibles riesgos. Esto permite automatizar tareas rutinarias, como resumir documentos legales o verificar el cumplimiento normativo.
Ejemplo: en un contexto legal, un agente podría escanear rápidamente una gran cantidad de contratos legales, resumir las cláusulas clave y destacar cualquier posible riesgo legal o ambigüedad. Esto facilita que los equipos legales revisen grandes volúmenes de contratos en menos tiempo y con mayor precisión.
Los agentes pueden colaborar con otras herramientas para ayudar a automatizar la revisión inicial de reclamaciones de seguros, acelerando el proceso y asegurando la precisión. Los agentes de IA también pueden ayudar a identificar reclamaciones potencialmente fraudulentas, reduciendo el tiempo y los recursos necesarios para la revisión manual.
Ejemplo: después de un desastre natural, las reclamaciones de seguros inundan el sistema. Un agente de IA puede ayudar a validar rápidamente las reclamaciones, identificar patrones de fraude y marcar las reclamaciones que requieren una investigación más detallada. Esto acelera el proceso de aprobación, asegurando que las reclamaciones legítimas se procesen rápidamente mientras se mantiene la detección de fraudes.
Las agencias gubernamentales y las organizaciones del sector público a menudo llevan a cabo reuniones prolongadas con agendas extensas, generando horas de grabaciones y transcripciones. Revisar manualmente estos materiales para elaborar las actas de las reuniones consume mucho tiempo y, a menudo, retrasa su disponibilidad.
Ejemplo: un asistente para reuniones impulsado por inteligencia artificial puede analizar las transcripciones, identificar decisiones clave y elementos de acción, y generar un resumen de las actas de la reunión. Esto acelera el proceso, reduciendo el esfuerzo manual mientras asegura la precisión y el cumplimiento con los estándares de documentación.
Este es solo un vistazo a las diversas aplicaciones posibles de los agentes de IA. Pueden adaptarse a diversas necesidades y sectores, ofreciendo una mayor eficiencia y perspectivas valiosas.
Descubra cómo las plataformas modernas de servicios de contenido desbloquean la inteligencia de contenido para optimizar los flujos de trabajo, fortalecer la gobernanza e impulsar mejores resultados empresariales. Obtenga perspectivas prácticas sobre la preparación para la IA, la adopción de inteligencia de contenido y las estrategias de transición de la fuerza laboral.
El futuro del trabajo está evolucionando junto con el auge de los agentes de IA. Estas herramientas inteligentes están impulsando nuevos niveles de eficiencia, innovación y productividad a medida que se integran más en los flujos de trabajo. Para alcanzar plenamente su potencial, las organizaciones necesitan un sistema robusto de inteligencia de contenido que convierta el contenido y los datos no estructurados en contenido procesable y listo para la IA para impulsar la automatización inteligente.
Hyland puede ayudarlo. Nuestras ofertas de inteligencia de contenido y nuestra experiencia en la industria proporcionan la base para desplegar agentes de IA de manera efectiva. Desde hacer que el contenido esté listo para la IA con Knowledge Enrichment hasta desbloquear conocimientos empresariales clave con Knowledge Discovery y crear agentes de IA autónomos con Agent Builder, Hyland capacita a las organizaciones para escalar la IA en toda la empresa y lograr una transformación significativa.
¿Preparado para empezar? Póngase en contacto con Hyland para averiguar cómo podemos ayudarlo a liberar el potencial de los agentes de IA en su organización.
