La inteligencia artificial (IA) ha llegado para revolucionar los entornos laborales y una de las tendencias que más protagonismo ha tomado durante los últimos años es la de los agentes de IA. Gracias a su capacidad para optimizar procesos, mejorar la toma de decisiones y fomentar la colaboración en toda la organización, los agentes de IA se perfilan como el próximo gran hito en la digitalización empresarial.
Los agentes de IA permiten a las empresas superar uno de los mayores desafíos en el crecimiento y la competitividad: la falta de colaboración fluida en procesos de extremo a extremo. Actualmente, muchas organizaciones destinan grandes cantidades de tiempo y recursos en la alineación de datos, decisiones y acciones entre distintas funciones empresariales. Los agentes de IA resuelven este problema al eliminar estas barreras funcionales, garantizando una operación más eficiente y cohesionada.
Estos agentes no están diseñados para ejecutar tareas aisladas, sino para trabajar de manera conjunta, respaldando la colaboración humana y mejorando los procesos. Su implementación ayuda a aumentar la eficiencia operativa, reducir errores y acelerar la toma de decisiones basadas en datos en tiempo real.
Tipos de agentes de IA
SAP clasifica los agentes de IA en seis tipos según su nivel de complejidad y función. Los agentes reactivos siguen reglas predefinidas y responden a comandos sin capacidad de aprendizaje, lo que los hace ideales para tareas repetitivas como chatbots que procesan solicitudes comunes. En cambio, los agentes proactivos utilizan algoritmos predictivos para identificar patrones y anticipar problemas sin intervención humana, siendo útiles en la gestión de cadenas de suministro y monitoreo de riesgos.
Los agentes híbridos combinan la eficiencia de los agentes reactivos con la capacidad de adaptación de los agentes proactivos, permitiendo respuestas rápidas y soluciones inteligentes a situaciones más complejas. Por otro lado, los agentes basados en utilidad evalúan múltiples opciones y seleccionan la mejor alternativa según métricas de satisfacción del usuario, aplicándose en navegación vehicular, robótica y mercados financieros.
Los agentes de aprendizaje mejoran su desempeño con base en experiencias previas, optimizando estrategias a partir de la retroalimentación del usuario. Estos se utilizan en asistentes virtuales avanzados, que se adaptan y refinan su comportamiento con el tiempo. Finalmente, los agentes colaborativos trabajan en red con otros agentes de IA y con humanos, facilitando la ejecución de tareas complejas en entornos organizacionales interconectados.
Retos en la implementación de agentes de IA
A pesar de sus grandes beneficios, la adopción de agentes de IA presenta desafíos importantes. Uno de los principales es la integración con los sistemas existentes, ya que para aprovechar su máximo potencial deben estar conectados con las plataformas y bases de datos empresariales actuales. Además, la calidad, gobernanza y privacidad de los datos juegan un papel crucial, ya que la efectividad de estos agentes depende de la fiabilidad y consistencia de la información en la que se basan. En todos los casos, es fundamental capacitar a los empleados y fomentar la confianza en estas herramientas para que su adopción sea exitosa y aporte el mayor valor posible.
SAP, a la vanguardia en la agentes de IA
“Desde SAP lideramos los esfuerzos para desarrollar agentes de IA que realmente aporten valor a las empresas. Uno de los más claros ejemplos es Joule, un copiloto de IA generativa que ofrece una experiencia integrada en toda la suite de aplicaciones empresariales, con más de 1.300 habilidades para mejorar la operación en todas las áreas funcionales”, recuerda Jair Cuervo, Director de Soluciones de IA y Arquitectura en SAP.
Los Joule Agents representan la evolución de esta tecnología, permitiendo la ejecución de procesos complejos con rapidez y fiabilidad. Gracias a la integración con SAP Business Data Cloud, los agentes de IA pueden acceder a una capa de datos unificada que elimina los silos de información y proporciona una base de conocimiento confiable y contextualizada.
Además, SAP Knowledge Graph, anunciado en SAP TechEd 2024, actúa como un puente semántico entre los datos y procesos empresariales, permitiendo que los agentes de IA tomen decisiones más informadas y precisas. La combinación de estas tecnologías permite que Joule Agents no solo ejecuten tareas individuales, sino que también colaboren entre sí para resolver problemas multifuncionales de manera eficiente.
SAP ha lanzado una serie de agentes Joule listos para su uso en áreas como finanzas, servicio y ventas. Un ejemplo destacado es el agente de cobro de efectivo, que analiza disputas, valida detalles y recomienda resoluciones en cuestión de segundos, optimizando la gestión financiera.
Además, a través del recientemente anunciado Joule Studio en SAP Build, las empresas podrán desarrollar sus propios agentes adaptados a sus necesidades específicas con un flujo de trabajo guiado sin código.
Con Joule Agents, SAP transforma el concepto de copiloto de IA en un orquestador de IA, coordinando equipos de agentes para ejecutar procesos empresariales complejos de manera autónoma. Este avance no solo aumenta la eficiencia operativa, sino que también acelera la resolución de problemas y mejora la experiencia del cliente.
