Más allá de la automatización: el poder de los agentes de IA

La Inteligencia Artificial (IA) ha impulsado la automatización de procesos pero la llegada de la IA Generativa (GenAI) ha marcado un punto de inflexión con respecto a los casos de uso y las capacidades de estos sistemas. Hoy es posible una IA que no solo optimiza tareas sino que es capaz de actuar de forma autónoma. Son los llamados Agentes de IA, basados en la inteligencia artificial generativa, “elementos” que pueden percibir su entorno, procesar información, tomar decisiones y ejecutar acciones para optimizar procesos, generar nuevas oportunidades y transformar tu negocio.

Conversacionales, de automatización de procesos, chatbots que responden preguntas y mantienen conversaciones, asistentes virtuales… La lista de los agentes de IA es larga y parece que su uso no va a dejar de incrementarse. De hecho un informe del Foro IA titulado “Asistentes virtuales y agentes virtuales” ya sugiere que para 2030 el 30% de todas las transacciones serán gestionadas por agentes virtuales sin intervención humana.

Para analizar cómo las empresas pueden comenzar a utilizar estos agentes, en qué casos de negocio y con qué requisitos, Silicon y Keepler Data Tech organizaban un encuentro al que acudían, con Daniel de Blas, responsable de Branded Content de Netmedia como moderador, María Plaza, AI Office Lead de Amadeus; Juan Carlos Martínez, Chief Data and AI Officer en AON; Miguel López, Head of RPA de Repsol; Víctor Martín, Data Science & AI Leader en Alstom; Juan Carlos González, director de Proyectos y Servicios TIC en Grupo Eulen; Marcos Gritti, jefe de Equipo en AEA Intelligence de Air Europa; Diego Díaz, AI Expert en Arcelor Mittal; David Oliván, responsable de Aplicaciones y Datos en FGD; y Laura Merino, Head of Data & Insights y Ubaldo González, CDO, ambos de Mapfre.

¿Qué son los agentes inteligentes?

Un encuentro que Juanma Aramburu, CEO de Keepler Data Tech quiso iniciar con la fotografía del momento actual que viven las compañías en su relación con la IA. “2024 fue el año de comenzar a ver intentos de utilizar la inteligencia artificial generativa en procesos con aplicaciones específicas pero hemos visto cómo muchos de estos proyectos han fracasado por una incorrecta gestión de expectativas y una nula escalabilidad”, afirmaba.

En ese sentido, Aramburu explicó que la evolución de esas aplicaciones de IA generativa “pasa por descomponerlas en microservicios y eso precisamente son los agentes inteligentes”.

Estos agentes, añadía el CEO de Keepler Data Tech, “tienen un objetivo específico, simple y reutilizable. Son independientes entre sí pero pueden conectarse, tomar decisiones y su comunicación entre ellos y los humanos se produce en lenguaje natural. Hay todo un catálogo de agentes distintos, en función de lo que son capaces de hacer. Conversacionales, de automatización de procesos, de ambiente que son los que controlan lo que hacen otros agentes… Y sus casos de uso son igual de variados, desde optimizar la eficiencia operativa a labores de compliance y seguridad o atención al cliente, entre muchos otros”.

Precisamente ofrecer la mejor experiencia al cliente es uno de los objetivos de Amadeus y “para lo que siempre estamos atentos a nuevas tecnologías como en este caso la inteligencia artificial generativa”, aseguraba María Plaza, AI Office Lead de la compañía que además apuntaba que han creado una oficina de IA para analizar el uso de esta tecnología “que ha impactado en la organización como pocas”.

De la misma opinión se mostraba Laura Merino, Head of Data & Insights de Mapfre al afirmar que en la aseguradora “la IA va a ser la piedra angular sobre la que desarrollar muchas otras tecnologías”. Como explicó, aunque llevan años utilizando la IA para por ejemplo modelos predictivos o análisis de clientes, ya han empezado a utilizar esos agentes inteligentes, en su caso, conversacionales.

La IA también lleva mucho tiempo presente en Alstom según compartía con el resto de asistentes Víctor Martín, su Data Science & AI Leader. “Llevamos ya años aplicándola por ejemplo para labores de mantenimiento predictivo pero con la irrupción de la generativa estamos también probándola sobre todo internamente para mejora de procesos y gestión de documentos”, detallaba.

Una oficina de IA

Involucrar a la alta dirección, como en cualquier proyecto, es clave y en Grupo Eulen lo saben bien y lo que es más importante, lo han logrado. Así lo contaba Carlos González, director de Proyectos y Servicios TIC en la firma que explicó cómo se ha creado una oficina de IA liderada por la dirección general y con un equipo multidisciplinar desde la que, ahora mismo, estamos probando los agentes inteligentes que ofrecen los proveedores de las soluciones de IA generativa que tenemos instaladas”.

Lo mismo ocurre en Arcelor Mittal, donde también cuentan con una oficina de IA. Y aunque, según Diego Díaz, AI Expert, están “intentando huir de los agentes inteligentes porque no queremos que sean más que un componente de las soluciones y no un orquestador de las mismas”, sí comienzan a ver interesante su utilización para, por ejemplo, “distribuir conocimiento, una tarea ahora nada sencilla por las distintas fuentes, los diferentes documentos y formatos, etc.”.

En el caso de Air Europa, según explicaba Marcos Gritti, jefe de Equipo en AEA Intelligence, los agentes inteligentes “se están utilizando ya de modo conversacional, para el análisis de las interacciones con el cliente y de sus sentimientos”.

Pero Gritti además ponía sobre la mesa que uno de los desafíos actualmente de estos agentes inteligentes y de cualquier desarrollo de IA generativa es que “los costes no son nada claros porque no son estables”. De hecho, apuntaba, “la entrada de más actores en el mercado generará más competencia y hará que el coste disminuya”.

Algo que también creía Juanma Aramburu, de Keepler, “al igual que pasó con el cloud computing” pero señalaba además que, pese a que esos costes no sean aún lo estables que desean las empresas, “en cualquier proyecto es necesario hablar de ROI porque, de otro modo, no puedes ponerlo en valor. Un ROI además que tiene que incluir la aversión al riesgo que cada vez será menor”.

Muy diferente es el caso de David Oliván, responsable de Aplicaciones y Datos en FGD que “al manejar información crítica tenemos toda la infraestructura en on premise y tenemos que ver todos estos despliegues de IA generativa y el uso de los agentes inteligentes un poco desde la barrera”.

Aunque reconocía que sí están buscando la forma de poder hacerlo para procesos internos como la búsqueda de información, eso sí, tendría que ser de forma local y siempre con información pública”.

Calidad del dato, ética o sostenibilidad

Pero, ¿qué hay que tener en cuenta además del retorno de la inversión o de los costes a la hora de abordar un proyecto de agentes inteligentes?

Desde Keepler Data Tech no tienen duda: “Lo más importante es el análisis de los datos que se tienen porque mucha ropa sucia no sale limpia de una lavadora”, afirmaba Pablo Ríos, BDM en la tecnológica.

Hecho esto, hay que tener en cuenta además otros aspectos como el balance entre innovación y seguridad, como apuntaba María Plaza, de Amadeus, para lo que en la compañía “hemos establecido criterios para que el uso de la IA sea justo, confiable o transparente”.

Para Laura Merino, de Mapre, también hay que tener en cuenta, además de la mencionada calidad del dato, “todo lo relativo a compliance, escalabilidad, adopción y, cómo no, talento”.

Su compañero Ubaldo González, CDO de la aseguradora, reiteraba la necesidad de que sean “proyectos escalables” para que, de ese modo, por ejemplo, la IA ayude “a monetizar el dato a todas las áreas de negocio”.

Justo en ese punto, el del talento era puesto en valor también por Juan Carlos Martínez, Chief Data and AI Officer en AON que explicaba cómo en la empresa hay un comité que debe aprobar cualquier desarrollo que se haga utilizando IA con criterios como el ROI, a nivel tecnológico que se puedan utilizar las misma infraestructuras o la calidad del dato, y a nivel ético, que se pueda explicar o que no tenga sesgos”.

Y, además, ponía sobre la mesa otro de los grandes desafíos a los que se enfrenta el despliegue de la IA generativa: el consumo energético. Por eso, apuntaba Juan Carlos Martínez, “la necesidad de intentar un enfoque sostenible”.

En esa línea, desde Air Europa, Marcos Gritti lanzaba a la mesa uno de los retos que todos están experimentando: la gestión de expectativas. “Tienen que entender que no es magia, que no todo puede hacerse con IA”.

Una idea en la que ahondaba Diego Díaz, de Arcelor Mittal: “Es que muchos piden y esperan cosas que ni existen. Por eso es vital que entiendan que no todo se soluciona con inteligencia artificial. De hecho, lo que deben hacer es contarnos qué problema tienen y nosotros somos los que debemos encontrar la tecnología que realmente pueda solucionarlo”.

“Exacto”, afirmaba Miguel López, de Repsol: “No me hables de tecnología sino del problema que tienes o de qué necesitas”.

Todos se mostraban de acuerdo, de hecho Juanma Aramburu añadía que “hay que usar las herramientas tecnológicas para lo que son necesarias y no crear problemas para usarlas”.

La formación del usuario era traída a la conversación por La escalabilidad era señalada por David Oliván, de FGD, y por María Plaza de Amadeus, que afirmaba que es preciso “formar al empleado para que sepa cómo debe usar estos agentes y esta tecnología, qué debe hacer y qué no”.

Un encuentro en el que se compartieron buenas prácticas, reflexiones y cómo no reticencias pero en el que también fue evidente que la IA generativa seguirá marcando la inversión en TI de las empresas y los agentes inteligentes haciéndose cada vez un hueco mayor en los procesos empresariales actuales.