Vea el poder de los agentes de IA

• Los agentes de inteligencia artificial (IA) son entidades digitales autónomas capaces de hacer tareas orientadas a objetivos y tomar decisiones. Aumentan la autonomía, agilizan la gestión de tareas, se integran con los flujos de trabajo, permiten la mejora continua y optimizan los costos. A diferencia de los LLM básicos, los agentes de IA pueden gestionar flujos de trabajo complejos que incorporan todas las funcionalidades necesarias.

• Los agentes de IA sobresalen en la automatización de tareas complejas invocando de manera autónoma las herramientas necesarias para llevar a cabo múltiples pasos y tomar decisiones.

• Existen varios tipos de agentes de IA, cada uno diseñado para tareas específicas, como el descubrimiento de conocimiento, la atención al cliente y el análisis de datos. Estos agentes pueden adaptarse a las necesidades de empresas e industrias específicas, ofreciendo mayor eficiencia y perspectivas valiosas.

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:

• Autónomo: funcione de manera independiente, tomando decisiones basadas en reglas y patrones aprendidos.

• Inteligente: utilice la IA para procesar datos, aprender y mejorar con el tiempo.

• Orientado a tareas: maneje tareas específicas, desde consultas simples hasta flujos de trabajo complejos.

• Configurable: adáptese a diversos casos de uso con configuraciones personalizables.

• Interoperable: Se integra sin problemas con otros sistemas y flujos de trabajo.

• Capaz de monitorearse: ofrezca herramientas para hacer un seguimiento del rendimiento y los resultados.

• Capaz de evolucionar: mejore continuamente mediante retroalimentación y actualizaciones.

• Reutilizable: adáptese a diferentes flujos de trabajo y departamentos, ofreciendo modularidad y escalabilidad.

Estas características permiten a las organizaciones extender las capacidades de la fuerza laboral según sea necesario e implementar IA a gran escala.

La inteligencia artificial en sí misma ya ha mejorado la productividad de las organizaciones. Los agentes de IA acelerarán lo aceleran ofreciendo:

• Autonomía e inteligencia mejoradas: los agentes de IA operan de manera independiente, tomando decisiones basadas en reglas definidas y patrones aprendidos. Esto libera a los equipos humanos para que hagan trabajo más estratégico.

• Escalabilidad: los agentes de IA mejoran las capacidades de la fuerza laboral humana gestionando tareas a gran escala, lo que habilita así una mayor eficiencia y productividad.

• Especificidad de la tarea: los agentes de IA manejan una amplia variedad de tareas, desde tareas simples hasta flujos de trabajo complejos que implican varios pasos y toma de decisiones, asegurando tanto la eficiencia como la precisión.

• Integración con los procesos de la empresa: los agentes de IA se integran fácilmente en sus sistemas actuales, colaborando con otros agentes, software e incluso seres humanos para mejorar la eficiencia general.

• Mejora continua: los procesos empresariales son sistemas de ciclo cerrado. Cuando un agente o ser humano actúa, su resultado se observa y se registra conforme a las métricas de objetivos establecidas. Estos conocimientos se emplearán para optimizar el comportamiento de los agentes, permitiendo que los agentes de IA aprendan y evolucionen de manera continua. Herramientas como el Agent Builder de Hyland, junto con nuestra experiencia en la materia, pueden facilitar este proceso de retroalimentación y actualización, ayudando a las organizaciones a mantenerse al día con las últimas tendencias de negocios y avances en materia de IA.

• Gestión de costos: controle los costos de la IA permitiendo el acceso a varios proveedores de LLM, lo que optimiza el uso según la complejidad y la importancia de las tareas para una ejecución rentable.

• Automatización del flujo de trabajo: los agentes de IA automatizan tareas complejas, permitiéndole alcanzar los objetivos de manera rápida y eficiente. Esto implica menos trabajo manual y un mayor foco en objetivos estratégicos.

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:

• Privacidad de datos: el manejo de datos sensibles requiere medidas de seguridad sólidas y el cumplimiento de las normativas de privacidad.

• Dependencias de LLM multiagente: las tareas complejas pueden requerir múltiples agentes de IA, pero sistemas basados en los mismos modelos fundamentales pueden compartir vulnerabilidades. Este tipo de riesgo es aplicable a cualquier sistema modular, pero una inquietud clave es la dependencia de los LLM, que pueden "alucinar". Para mitigarlo, las organizaciones deben implementar salvaguardias de IA y definir las funciones de los agentes de manera cuidadosa y detallada. La gobernanza eficaz de los datos, junto con una capacitación y pruebas exhaustivas, también es esencial para mitigar estos riesgos.

• Bucles de retroalimentación infinitos: aunque los agentes de IA ofrecen un razonamiento autónomo, pueden generar bucles de retroalimentación infinitos si no planifican o reflexionan sobre sus acciones. El monitoreo humano en tiempo real puede ayudar a prevenir estas redundancias.

• Complejidad computacional: el desarrollo de agentes de IA es intensivo en términos de recursos y demanda mucho tiempo. Los agentes de alto rendimiento requieren una potencia computacional significativa para su entrenamiento y, dependiendo de la complejidad de la tarea, pueden tardar días en completar su trabajo.

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.

A continuación: Agentic AI está transformando el panorama de la automatización empresarial ayudando a reducir la intervención humana e impulsar decisiones más inteligentes. Aquí, Jitesh S. Ghai (CEO de Hyland) y Alan Pelz-Sharpe (fundador de Deep Analysis) analizan cómo su organización puede aprovechar la IA para lograr nuevas eficiencias y fomentar la innovación.

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:

Garantizar el acceso a datos limpios y contextuales

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.

Integración con procesos humanos y automatización

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:

• Evalúe su preparación para la IA: evaluación de la calidad de los datos, la seguridad y los marcos de gobernanza para asegurar que las soluciones de IA operen eficazmente.

• Diseñe estrategias de IA personalizadas: alinear las capacidades de IA con los objetivos de la empresa para maximizar la automatización y la eficiencia.

• Asegure una integración perfecta: incrustar soluciones de IA en los flujos de trabajo actuales mientras se minimizan las interrupciones.

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:

Comprender el objetivo

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.

Desglosándolo

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.

Recopilación de información

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.

Tomar decisiones

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.

Actuar (integración en el flujo de trabajo)

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.

Aprendizaje y mejora

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.

Gestión de costos

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:

• Defina los objetivos: identifique metas claras para su agente de IA, como automatizar la atención al cliente, mejorar la toma de decisiones u optimizar los procesos. Los objetivos bien definidos moldearán su estrategia de implementación.

• Prepare sus datos: los agentes de IA dependen de datos de alta calidad y listos para la IA. Verifique que sus datos sean accesibles, comprensibles, procesables y estén listos para la IA para un rendimiento óptimo. Knowledge Enrichment, que es parte de la línea de productos Hyland Content Intelligence, ofrece herramientas que pueden ayudarlo a hacerlo de manera fluida.

• Elija el agente correcto: seleccione un agente de IA que se alinee con sus objetivos, considerando factores como la complejidad de la tarea, el entorno y el nivel de autonomía.

• Monitoree y optimice: evalúe continuamente el rendimiento de su agente de IA. Utilice la retroalimentación y los datos para ajustar sus algoritmos, asegurando que se adapten a las necesidades en evolución.

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.

Descubrimiento de conocimiento

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.

Atención al cliente

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

Análisis de datos de atención médica

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.

Servicios financieros

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.

Análisis de contratos

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.

Procesamiento de reclamaciones de seguros

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.

Automatización de actas de reuniones

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.

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.