¿Qué son los agentes de IA?

Los agentes de IA son sistemas autónomos inteligentes que pueden planificar, realizar tareas y tomar decisiones en nombre de los humanos. Interpretan la intención de las solicitudes dentro de su contexto, aprenden a partir de datos históricos y se adaptan dinámicamente en tiempo real a condiciones cambiantes.

Cuando se integran dentro del ecosistema empresarial, los agentes de IA orquestan múltiples herramientas y sistemas, e incluso colaboran con otros para completar flujos de trabajo complejos de varios pasos.

Tipos de agentes de IA

Hay cinco tipos principales de agentes de IA empresarial:

1. Los agentes reflejos simples operan utilizando una lógica de “si-esto-entonces-aquello”. En otras palabras, si perciben un cambio, responden.
2. Los agentes reflejos basados en modelos son similares a los reflejos simples porque reaccionan al cambio, pero se diferencian en que conservan una memoria (un modelo) del entorno que observan. Esta memoria les permite reaccionar más allá de los estímulos directos.
3. Los agentes basados en objetivos utilizan algoritmos de búsqueda o planificación para evaluar posibles acciones, prever resultados y elegir la secuencia de pasos óptima para alcanzar su objetivo previsto.
4. Los agentes basados en la utilidad actúan según cuán bien una decisión logra el resultado deseado. La utilidad representa una medición numérica de deseabilidad, donde estos agentes buscan maximizar el rendimiento equilibrando a la vez los intercambios.
5. Los agentes con aprendizaje mejoran continuamente su rendimiento observando los resultados de una acción y evaluando si fueron buenos o malos.

Las empresas también pueden combinar múltiples agentes de IA dentro de sistemas multiagente para gestionar flujos de trabajo complejos.

Por ejemplo, en un sistema de HVAC un agente reflejo simple podría activar la refrigeración cuando las temperaturas aumentan. Si se lo combina con un agente reflejo basado en modelos, el sistema recuerda que ciertas habitaciones se calientan más rápido con la luz solar, y ajusta las prioridades de refrigeración de manera acorde.

Ejemplos de casos de uso de agentes de IA en la empresa

Los agentes de IA ya están generando impactos a nivel empresarial que van más allá de aumentos en la productividad solamente. Los Joule Agents de SAP ejemplifican esta transformación.

Los Joule Agents son sistemas de agentes de IA empresarial que pueden integrarse entre diferentes funciones del negocio para ayudar a los equipos a acelerar flujos de trabajo complejos de múltiples pasos y así lograr valor de negocio a escala. Los productos de datos de SAP armonizan datos dispares entre los silos, habilitando a los Joule Agents a ofrecer información estratégica y recomendaciones ancladas en el contexto completo de un negocio. No importa cuán únicos sean sus procesos, los Joule Agents pueden personalizarse para garantizar compliance, seguridad, y la compatibilidad con los sistemas existentes.

Aquí están algunos de los principales casos de uso de negocios donde los Joule Agents marcan la mayor diferencia.

Agentes de IA en finanzas y contabilidad

Los equipos financieros y contadores contratados buscan acelerar pagos y cierres. Sin embargo, facturas incorrectas y pagos faltantes son problemas que consumen mucho tiempo y requieren intervención manual.

El agente para resolución de conflictos de Joule automatiza este proceso analizando los detalles de facturas y contratos, y señalando luego discrepancias o incongruencias. Lo hace de manera proactiva en lugar de reactiva, aconsejando a los equipos financieros sobre cómo proceder con una nota de crédito generada.

Otros casos de uso de agentes de IA en finanzas incluyen:

• Proyección de pagos atrasados para evaluar el comportamiento del cliente y prever demoras, habilitando una gestión proactiva y fortaleciendo el capital circulante.
• Conciliación de pagos automática para agilizar el proceso lento y manual de asociar pagos con facturas pendientes, reduciendo así los days sales outstanding.
• Resolución de cierre financiero que analiza los ciclos de cierre históricos, señala anomalías y guía a los equipos hacia la resolución antes de que se conviertan en demoras a nivel organizacional.

Estas capacidades permiten que los equipos financieros sean más eficientes y pasen de enfoques reflejos a proactivos, especialmente al gestionar pagos entrantes o atrasados.

Agentes de IA en cadena de suministro y compras corporativas

Las operaciones de compras corporativas son complejas, manejan gran cantidad de datos y deben cumplir plazos. Los equipos que gestionan las cadenas de suministro deben tomar decisiones rápido para mantenerse al día con las cambiantes condiciones del negocio y mitigar las disrupciones en la cadena de suministro.

El agente de abastecimiento de Joule puede ayudar. Identifica oportunidades de abastecimiento, evalúa proveedores e inicia las RFP de manera autónoma, agilizando los ciclos de compras corporativas y mejorando la eficiencia de costos.

Esto ayuda a que las empresas sigan siendo relevantes y competitivas. Otros casos de uso de agentes de IA en cadena de suministro y compras corporativas incluyen:

• Procesamiento de facturas automático para reducir la carga de entrada manual de datos de facturas. Estos agentes de IA extraen y validan datos e identifican rápido las discrepancias.
• Análisis de tiempos de entrega para detectar y corregir datos inexactos y así prevenir faltantes de stock y retrasos.
• Detección de defectos analizando datos de imágenes para identificar errores de manera rápida y precisa y promover la mejora en la calidad del producto.

Agentes de IA en RR. HH.

Los gerentes están utilizando agentes de IA empresarial para empoderar a sus equipos. En particular, el agente de desempeño y objetivos automatiza la recopilación de datos para garantizar que los líderes tengan información estratégica relevante sobre cada colaborador.

Debido a que estos agentes de IA comprenden el contexto de los datos del negocio, pueden generar puntos de conversación personalizados para reuniones uno a uno, alinear los objetivos del colaborador con los del negocio, y brindar feedback constructivo.

Otros casos de uso de agentes de IA en RR. HH. incluyen:

• Generación de descripciones de trabajo para ahorrarles tiempo a los selectores de personal redactando con alta calidad mediante generación en lenguaje natural. También señala frases vagas o sesgadas que pueden desanimar a posibles postulantes.
• Filtrado de postulantes para habilitar la evaluación a escala de currículums. Destaca a los mejores postulantes de manera tal que también reduce los sesgos inconscientes.
• Preparación para entrevistas que les brindan a los gerentes preguntas adaptadas al rol y diseñadas para revelar el verdadero potencial de un postulante.

Agentes de IA en la fabricación

Los agentes de IA les permiten a las fábricas ser más productivas anticipando y mitigando retrasos. El agente supervisor de planta de Joule, por ejemplo, ayuda a estos profesionales primero identificando posibles disrupciones y luego recomendando ajustes de cronograma para abordarlas. Brindando visibilidad sobre la gravedad de estos problemas y las consecuencias que implican, estos agentes previenen proactivamente los downtimes no planificados y aumentan la eficiencia operativa general.

Los agentes de IA ofrecen contingencias en caso de cuellos de botella y retrasos, permitiendo que las operaciones se ajusten de manera dinámica. Otros casos de uso de agentes de IA que le dan soporte a esto son:

• El mantenimiento predictivo con agentes de IA utiliza datos de sensores para determinar cuándo es necesario atender al equipamiento o reemplazar piezas —antes de que fallen—.
• El control de calidad ayuda a mejorar la consistencia y reducir desperdicios identificando defectos. Con técnicas de machine learning, los procesos pueden ajustarse de manera autónoma para mantener los estándares de fabricación.

Agentes de IA en marketing y comercio

Los equipos de marketing utilizan agentes de IA para priorizar prospectos de alta calidad, personalizar las interacciones con el cliente e impulsar la conversión de leads. Automatizando estas tareas básicas, los profesionales de marketing pueden cambiar su foco hacia los aspectos de su trabajo que requieren un toque humano.

Por ejemplo, los agentes de IA pueden analizar señales de intención tales como el historial de compras a fin de identificar leads que estén listos para comprar. Luego, pueden solicitarles a los profesionales de marketing o equipos de cuenta humanos que interactúen con esos leads mediante campañas personalizadas o contacto directo, conectándose con ellos cuando su nivel de interés es más alto.

Esto se complementa con el agente de optimización de catálogos que actualiza continuamente la entrada de precios y productos. Reestructura dinámicamente el contenido para alinearlo con los cambios en la intención de búsqueda, y así mejorar la posición en los resultados de los motores.

La colaboración entre humanos y agentes de IA empresarial puede generar resultados impactantes. Otros casos de uso de agentes de IA en marketing incluyen:

• Segmentación de clientes que los agrupa dinámicamente según su comportamiento, preferencias e intención, habilitando campañas más dirigidas y efectivas.
• Recomendación de productos que analiza interacciones en tiempo real para sugerir productos relevantes, aumentando las tasas de conversión de leads y la satisfacción del cliente.
• Generación de contenido para crear descripciones de productos, textos de campañas y mensajería promocional adaptados a segmentos de público y a objetivos de SEO.

Agentes de IA en TI y gobernanza

Los agentes de IA dan cada vez más soporte a los equipos de TI para que se defiendan contra amenazas y mantengan en regla automatizando tareas de compliance, monitoreando la salud del sistema y haciendo cumplir las políticas.

Los casos de uso de agentes de IA en TI incluyen:

• Aplicación de políticas para monitorear la actividad y la configuración de sistemas por parte del usuario, con el fin de garantizar el compliance de las regulaciones internas y externas.
• Gobernanza de datos para mantener la integridad detectando inconsistencias, aplicando estándares y gestionando controles de acceso.
• Monitoreo de seguridad para identificar patrones inusuales en el comportamiento del sistema, ayudando a los equipos de TI a responder ante posibles amenazas antes de que escalen.

Agentes de IA en soporte al cliente

Los clientes esperan un soporte rápido y personalizado. Los agentes de IA ayudan a los equipos de servicio a cubrir estas demandas de manera eficiente y a escala.

El agente de compras, por ejemplo, ofrece a los nuevos clientes detalles sobre los productos, opciones comparables y asistencia para realizar pedidos. Para los clientes existentes también está disponible el agente de Q&A, que evalúa la intención de una consulta y brinda respuestas precisas.

Las capacidades de estos agentes de IA reducen los tiempos de respuesta, mejoran la satisfacción del cliente y liberan a los agentes humanos para tickets más complejos. Otros casos de uso que demuestran esto incluyen:

• Evaluación y enrutamiento de tickets para clasificar automáticamente las solicitudes de soporte entrantes y asignarlas al equipo correcto según su urgencia, tema y sentimiento.
• Resumen de casos de servicio: para condensar largas conversaciones en resúmenes concisos, lo cual mejora los traspasos y reduce el tiempo de resolución.
• Asistencia para agentes que ofrece sugerencias en tiempo real, próximas mejores acciones, y recursos de conocimientos durante las interacciones en vivo.

Orientación práctica: integración de IA agéntica

Implementar soluciones de agentes de IA requiere un enfoque estratégico que dé soporte a los objetivos de negocio y tenga la aceptación de las partes interesadas en toda la organización.

Para comenzar, identifique casos de uso donde los agentes de IA puedan ofrecer un valor medible. Estos incluyen habitualmente los procesos repetitivos, propensos a errores y que consumen mucho tiempo tales como el procesamiento de facturas o la resolución de conflictos. Los flujos de trabajo que son intensivos en datos, complejos, interdepartamentales o críticos para el compliance también pueden ser optimizados.

A continuación, evalúe la preparación de sus datos. Los agentes de IA empresarial dependen de datos de alta calidad armonizados, así que es esencial evaluar la infraestructura actual en cuanto a acceso en tiempo real, capacidades de integración y estándares de gobernanza. La nube de datos y las herramientas analíticas de SAP pueden ayudar a prepararse para una exitosa integración de la IA estableciendo una única fuente de verdad.

Lance un proyecto piloto enfocado en un caso de uso manejable, como por ejemplo la resolución de conflictos. Defina métricas de éxito claras y cuantificables, tales como tiempo ahorrado, errores reducidos o clientes satisfechos. Establezca una línea de base y monitoree de cerca el rendimiento para validar el impacto.

Es crucial involucrar a las partes interesadas durante todo el proceso de implementación. La integración de la IA es inherentemente interdepartamental, por lo tanto involucre desde el principio a líderes de negocios, equipos de TI y usuarias finales. Comunique claramente los beneficios de la IA agéntica y aborde las preocupaciones relacionadas con gestión del cambio, privacidad de datos e impacto en el trabajo.

Las organizaciones que han implementado la IA dentro sus flujos de trabajo han experimentado aumentos significativos en la productividad y reducciones en los costos operativos. Sin mencionar tasas más altas en satisfacción al cliente. Para mantener el valor de negocio de la IA a lo largo del tiempo, es vital crear ciclos de feedback para la mejora continua.

A medida que los agentes de IA aprenden de nuevos datos, su información estratégica puede fundamentar cada vez más otros casos de uso que aborden las necesidades únicas de una organización.

Siente las bases para la transformación del negocio

A medida que los agentes de IA empresarial maduran, se convierten en socios digitales que potencian el juicio humano de maneras que aceleran la innovación. Las organizaciones que dan hoy el paso de integrar la IA estarán preparadas para la próxima era de un rendimiento revolucionario —una donde se tomen mejores decisiones más rápido, los procesos sean más eficientes y los resultados estén más al alcance—.

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