Un informe de Capgemini muestra que el 50 % de las empresas estadounidenses utilizan ahora IA generativa para sus proyectos de marketing. Aunque estas herramientas están evolucionando, no pueden optimizar flujos de trabajo de varias fases ni gestionar datos a gran escala sin la intervención humana frecuente.
Pero, ¿y si pudiera obtener esa ventaja competitiva hoy mismo? ¿Y si existiera una forma de realizar la automatización de procesos complejos ahora mismo?
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Saber cómo crear un agente de IA es fundamental a largo plazo. Una vez que sepa cómo crear un agente personalizado, podrá automatizar tareas (como el servicio de atención al cliente o el análisis de mercado) con poca intervención humana y reducir los costes generales.
En este blog, responderemos a todo lo que quieras saber sobre los agentes de IA, desde qué son hasta cómo puedes desarrollar uno. ¡Quédate hasta el final, porque te revelaremos un agente de IA eficiente y perfecto para tus necesidades de gestión de tareas y proyectos!
⏰Resumen de 60 segundos
- Los agentes de IA son herramientas de IA autónomas con capacidad de toma de decisiones.
- Pueden interactuar con personas y herramientas tecnológicas de su entorno.
- Los agentes de IA ya se utilizan en los sectores del comercio electrónico, la sanidad, la automatización de procesos empresariales y la computación en la nube.
- Puede crear un agente de IA personalizado con científicos de datos, diseñadores de UX, expertos en aprendizaje automático y desarrollo de software.
- Si utilizas ClickUp para la gestión de proyectos, ya tendrás a tu disposición un agente de IA interno integrado.
Empecemos por lo básico.
¿Qué es un agente IA?
Si alguna vez has chateado con un asistente de IA en un sitio web, ya has interactuado con un agente de IA básico. Hoy en día, los lugares más comunes donde se pueden encontrar son las páginas de soporte de las empresas, donde responden a las consultas de los clientes, crean tickets de soporte o organizan llamadas con agentes de soporte en directo.
Sin embargo, las capacidades de un agente de IA no se limitan únicamente al soporte al cliente. Puede hacer mucho más, como verás a continuación.
Definición de agente de IA
Un agente de IA es un programa autónomo que realiza funciones predefinidas con una intervención humana mínima. Es capaz de reconocer e interactuar con diferentes actores y elementos de su entorno para ayudarte a alcanzar tus metas.
Por ejemplo, si quieres enviar un correo electrónico a alguien, un agente de IA puede recopilar la información necesaria, como la dirección de correo electrónico del destinatario, el asunto del correo, los adjuntos, etc. A continuación, interactúa con tu cliente de correo electrónico para redactar el correo por sí mismo utilizando IA generativa.
Una vez terminado, te muestra una vista previa del correo electrónico para que puedas cambiar cualquier cosa si es necesario y enviarlo una vez realizados los cambios.
Características clave de los agentes de IA
Esto es lo que necesita saber sobre los agentes de IA en pocas palabras:
- Requisitos mínimos de intervención humana
- Aprendizaje y mejora continuos
- Conciencia del contexto y capacidad para interactuar con su entorno.
- Capacidad para leer, extraer y modificar datos de fuentes de datos externas.
- Comprensión del lenguaje y el comportamiento humanos
- Capacidad para tomar decisiones basadas en su formación y aprendizaje.
Tipos de agentes de IA
Los agentes de IA se pueden clasificar en función de diversos elementos (por ejemplo, diseño frente a funcionalidad). Aquí los clasificaremos en función de su funcionalidad, lo que nos lleva a dos tipos principales de agentes que hoy en día ocupan un lugar destacado en las organizaciones:
- Agentes de IA autónomos: Estos agentes suelen estar en contacto con los clientes y tienen un alto nivel de capacidad de toma de decisiones autónoma. Gestionan las consultas de los clientes sin necesidad de la intervención humana de sus empleados.
- Agentes de IA asistentes: se trata de aplicaciones internas basadas en IA que ayudan a sus empleados a completar tareas complejas. Dado que son internas, pueden tener o no una interfaz gráfica de usuario, según sus preferencias.
Cómo crear un agente IA
Crear agentes de IA no es difícil, pero requiere un enfoque estructurado y una planificación adecuada. A continuación, le indicamos ocho pasos que debe seguir al crear agentes de IA personalizados para las necesidades de su empresa:
Paso 1: Define el propósito de tu agente.
Antes de empezar a crear su propio agente de IA, debe definir claramente qué quiere conseguir con él. Y nos referimos a documentación formal.
Es posible que tengas una idea aproximada de lo que quieres que haga el agente de IA, pero para asegurarte de que no se te escapa nada, debes documentar todas las funciones y capacidades que deseas que tenga.
Además, crea un documento central al que tu equipo de desarrollo puede recurrir cuando quiera comprender el entorno y las expectativas del agente.
Paso 2: Crear un equipo
El siguiente paso (y es crucial) es reunir tu equipo para crear el agente de IA. Aunque seas desarrollador de software, NO intentes crear agentes de IA por tu cuenta. Esto se debe a que crear uno robusto requiere experiencia en diferentes campos, entre ellos:
- Ciencia y análisis de datos
- Aprendizaje automático (ML)
- Diseño de interfaz de usuario
- Desarrollo de software
Si no cuenta con profesionales de todos estos campos, podría terminar creando un agente de IA defectuoso. En su lugar, forme primero un equipo de expertos.
Paso 3: Identifica tu pila tecnológica
Una vez que hayas reunido a tu equipo, debéis debatir y decidir qué tecnologías servirán de plataforma para tu agente de IA. Esto incluye:
- Lenguaje de programación (Java, Python, etc.)
- Entorno de alojamiento
- Bibliotecas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) (Gensim, NLTK, etc.)
- Bibliotecas de análisis de datos (Plotly, SciPy, NumPy, etc.)
- Modelo ML (es decir, GPT, BERT, Llama, etc.)
- Tecnologías basadas en capacidades específicas (es decir, visión artificial, reconocimiento de voz, automatización robótica de procesos, etc.).
También debes dejar espacio para otras bibliotecas y marcos que puedan ser necesarios.
Una vez que identifique y realice la selección de todos estos elementos para la pila tecnológica de su agente de IA, tendrá una base sólida sobre la que construir.
Paso 4: Ten en cuenta tus consideraciones de diseño
Además de identificar la pila tecnológica que desea utilizar, hay aspectos de diseño que debe tener en cuenta antes de desarrollar agentes de IA. Entre ellos se incluyen:
1. Arquitectura
Hay dos enfoques que puede adoptar para la arquitectura de su agente de IA personalizado: modular y concurrente. En la arquitectura modular, cada parte del agente se diseña de forma secuencial y por separado antes de ensamblarse para finalizar el agente. La arquitectura concurrente, por otro lado, es aquella en la que todas las partes se entrenan y crean al mismo tiempo.
2. Interfaz y experiencia del usuario (UI/UX)
Si quieres que tu agente IA tenga una interfaz de usuario pública, también debes tener en cuenta los elementos que deseas incluir en la interfaz de usuario/experiencia de usuario. Esto incluye tu marca, una mascota, el nombre que deseas darle, etc.
3. Manejo de datos
Otra consideración crucial que debes tener en cuenta es cómo tu agente de IA personalizado recibe y trabaja con los datos relevantes. Esto significa definir claramente todo el flujo de datos de principio a fin, incluyendo:
- Datos/información que se recibirán del usuario
- Datos/información que se extraerá de tu servidor
- Funciones que se realizarán con los datos extraídos
- Entrega del resultado final al usuario
Cada paso del proceso de manejo de datos debe detallarse minuciosamente.
4. Mecanismo de retroalimentación
Considera la posibilidad de incluir un mecanismo de retroalimentación en tu sistema de agente de IA. Ya sea una encuesta, un método de valoración o un simple botón de «me gusta»/«no me gusta». Es esencial recibir comentarios de los usuarios sobre el agente para mejorar la herramienta continuamente.
Paso 5: Rótulo y limpia tus datos de entrenamiento.
Existen tres tipos de fuentes de datos que puede utilizar para preparar y entrenar a su agente, dependiendo de quiénes sean sus usuarios finales:
- Datos operativos de su organización
- Datos externos que ha recibido o adquirido de fuentes de terceros.
- Datos generados por los usuarios que han sido generados por sus clientes/usuarios.
Independientemente de los datos sin procesar que elijas para entrenar tu modelo, estos deben etiquetarse y limpiarse antes del entrenamiento. ¿Qué es etiquetar y limpiar? A continuación te ofrecemos una breve panorámica:
- Etiquetado: se refiere a la categorización, el etiquetado y la clasificación manual de datos por parte de personas para que tu agente de IA pueda entenderlos. Se hace para que el modelo de IA que usa tu agente pueda crear conexiones entre puntos de datos y reconocer correctamente lo que representa cada tipo de datos.
- Limpieza: se refiere a la eliminación de cualquier anomalía de su conjunto de datos, como filas vacías, valores erróneos o faltantes, errores, etc. Al eliminarlos, se elimina la posibilidad de que su agente de IA se entrene con datos defectuosos.
💡Consejo profesional: Herramientas como SuperAnnotate, DataLoop y Encord te ayudan con ambos pasos.
Paso 6: Crea y entrena a tu agente
Ahora ya puede empezar a crear y entrenar su agente de IA. Empiece por configurar su entorno de entrenamiento: instale todas las bibliotecas y marcos de ML necesarios, inicie las herramientas de entrenamiento y cargue sus datos.
⚠️ IMPORTANTE: No cargues todos tus datos a la vez. Divídelos en dos subconjuntos y carga solo uno. Guarda el otro conjunto para realizar pruebas.
Una vez que haya cargado sus datos, inicialice el modelo de ML que seleccionó en el paso tres. Ajuste los parámetros de entrenamiento (pueden variar según el modelo elegido, por lo que es difícil entrar en detalles aquí) e inicie el proceso de entrenamiento.
Realice un seguimiento de métricas como la pérdida y la precisión durante el proceso de entrenamiento para hacerse una idea de cómo está aprendiendo el modelo. Si no está aprendiendo bien, modifique los parámetros de entrenamiento.
Al mismo tiempo, los desarrolladores de interfaz de usuario deben diseñar y crear la experiencia de usuario de tu agente de IA.
Paso 7: Prueba el agente
Una vez completado el proceso de entrenamiento, es el momento de probar su modelo. Aquí es donde entra en juego la otra mitad del conjunto de datos que reservó para realizar pruebas (paso 6).
Inicie su agente de IA, ejecútelo a través de las consultas de su conjunto de datos de prueba y analice los resultados. Observe con qué precisión ha realizado la función deseada en cada punto de datos de su conjunto de datos. Observe también cuánto tiempo ha tardado en realizar esas acciones.
Si el agente funciona según lo previsto, hay tres tipos más de pruebas que debes realizarle. Estas son:
- Pruebas unitarias: Prueba cada módulo o unidad de tu agente de IA de forma independiente para asegurarte de que funcionan correctamente.
- Pruebas de usuario: invite a algunos usuarios objetivo del agente a probarlo bajo su supervisión para poder analizar cómo lo utilizan los usuarios y con qué precisión funciona en cada escenario.
- Pruebas A/B: compara dos versiones del agente para ver cuál funciona mejor.
Cada una de estas pruebas optimizará el rendimiento de tu agente de IA y garantizará que funcione bien en situaciones reales. Sin embargo, si no funciona bien durante las pruebas, es posible que tengas que volver a entrenar al agente con parámetros ajustados o un conjunto de datos más grande.
Paso 8: Implementa y supervisa el agente
Por último, una vez que tu agente de IA funcione según lo previsto, será el momento de implementarlo. Intégralo en tus sistemas existentes e impleméntalo en tu sitio web o app. Supervisa la precisión y rapidez con la que responde a las consultas de los usuarios analizando los registros de usuarios y los comentarios que llegan a través del mecanismo de comentarios integrado en tu agente de IA.
Si hay margen de mejora, lanza una nueva versión del agente solucionando los problemas señalados por los usuarios.
Implementación y casos de uso de agentes de IA personalizados
Los casos de uso de la IA (en particular, de sus agentes) son inmensos en todos los sectores. Actualmente, hay cuatro áreas principales en las que están dejando huella.
1. Agentes de IA en el comercio electrónico: consultores de IA y agentes de atención al cliente
Los agentes de IA en las empresas de comercio electrónico suelen tener dos objetivos clave:
- Predicción de las fluctuaciones de la demanda: mediante el análisis de los datos históricos de ventas y las tendencias del mercado, los agentes de IA para comercio electrónico predicen las fluctuaciones de la demanda y ayudan a sus empresas a mantenerse a la vanguardia.
- Gestión de tareas de soporte al cliente: los agentes de IA para comercio electrónico también analizan las interacciones con los clientes para ofrecer soluciones precisas.
Ejemplo: El asistente virtual de Shein es un excelente ejemplo del uso de un agente de IA para evaluar las tendencias cambiantes del mercado. De hecho, incluye una lista con hasta 600 000 elementos basados en las necesidades de los consumidores, ¡todo ello para un mercado global!
2. Agentes de IA en el sector sanitario: mantenimiento predictivo y asistentes virtuales
Los agentes de IA pueden ayudar a las empresas del sector sanitario a prevenir fallos en los equipos mediante la supervisión y el análisis continuos del estado de los dispositivos médicos. Esto aumenta la vida útil de los equipos y también avisa a la organización cuando llega el momento de sustituirlos.
Además, los asistentes virtuales y los chatbots basados en IA están ayudando a los pacientes con recordatorios de seguimiento y programación de citas. Incluso pueden analizar datos médicos para sugerir tratamientos y ayudar a los médicos con el diagnóstico. Descubre cómo. 👇
Ejemplo: IBM Watson Oncology actúa como un agente de IA proactivo en el campo del tratamiento del cáncer. Diseñado para ayudar a los oncólogos a tomar decisiones informadas, analiza los datos de los pacientes, la extensa literatura médica y los ensayos clínicos relevantes para generar recomendaciones de tratamiento basadas en la evidencia.
Aunque en última instancia requiere la intervención del médico, Watson Oncology presenta de forma proactiva posibles opciones de tratamiento y destaca los resultados de investigaciones pertinentes, contribuyendo así activamente al proceso de toma de decisiones al proporcionar información crucial.
3. Agentes de IA para la automatización de procesos empresariales: sistemas de recomendación y automatización robótica de procesos
Las empresas prefieren utilizar agentes de IA para la automatización de tareas cuando trabajan con herramientas de automatización robótica de procesos (RPA). Algunos ejemplos son:
- Liquidación automática de siniestros por parte de las compañías de seguros mediante visión artificial y análisis de datos.
- Detección de fraudes y bloqueo automático de transacciones fraudulentas en empresas financieras mediante el análisis de datos históricos.
- Clasificación automatizada de documentos basada en datos previos e impulsada por IA y ML.
Ejemplo: Fukoku Mutual Life, una compañía de seguros japonesa, utiliza agentes de IA para tramitar las reclamaciones. Gracias a la IA, puede acceder al seguro médico y calcular automáticamente los pagos. Esto ha permitido a la empresa ahorrar casi un millón de dólares en costes y aumentar la productividad de sus empleados en un 30 %.
4. Agentes de IA en la computación en la nube y la automatización
Los agentes de IA pueden ayudar a las empresas de computación en la nube y automatización con la planificación de recursos, la supervisión de la seguridad y las actividades de soporte al cliente. Lo hacen de la siguiente manera:
- Predicción de los requisitos de potencia informática
- Análisis y supervisión de actividades sospechosas de los usuarios
- Comprender las consultas de los clientes mediante el procesamiento del lenguaje natural (NLP) antes de responder con respuestas de una base de conocimientos de IA.
Ejemplo: Amazon Web Services (AWS) es una instancia destacada del uso de agentes de IA para predecir los requisitos de potencia informática. Utilizando datos históricos, sus sistemas de IA asignan los recursos de manera eficiente y ahorran costes. Esto garantiza que, incluso con picos de uso, los sistemas de AWS no sufran ningún tiempo de inactividad.
El agente de IA para la gestión de proyectos
¿Recuerdas que dijimos que al final revelaríamos un agente de IA? Ah, ¿y hicimos una mención de que ni siquiera necesitas crearlo? En pocas palabras, si necesitas IA para mejorar la productividad, este es el atajo para obtener una ventaja competitiva.
Este agente de IA es ClickUp Brain, una IA que potencia todas las funciones de ClickUp y maximiza tu productividad. Se integra a la perfección con tu conjunto de aplicaciones, automatiza tus flujos de trabajo y elimina los aspectos manuales de la gestión de proyectos.
Pero ClickUp Brain no solo se encarga de la automatización, sino que también funciona como tu asistente de proyectos superinteligente. Desde identificar cuellos de botella hasta programar el trabajo de forma inteligente en función de tu equipo y su carga de trabajo, gestiona todo lo que necesitas para optimizar el progreso de tu proyecto.
Esta productividad impulsada por IA también se integra en ClickUp Chat, su plataforma de mensajería incorporada para la colaboración en tiempo real. Gracias a la IA avanzada de ClickUp Brain, ClickUp Chat enriquece tus conversaciones con información de todos tus proyectos, tareas, documentos y mucho más.
Es capaz de resumir tus chats, capturar la información relevante del proyecto y crear tareas para los miembros de tu equipo.
Aquí tienes una breve lista de todo lo que puedes hacer cuando utilizas ClickUp Chat como agente basado en IA para tu lugar de trabajo:
- Capturar información de otras aplicaciones: ¿Quieres buscar un archivo en tu Google Drive y vincularlo a una tarea? Utiliza la indicación correspondiente en ClickUp Chat (solo recuerda establecer la conexión entre Drive y tu cuenta de ClickUp).
- Puesta al día rápida: ¿Ha estado fuera un tiempo? Haga clic en Póngame al día para obtener un breve resumen del hilo.
- Creación de tareas: ¿Necesitas crear una tarea mientras estás en una llamada con un compañero de equipo? Puedes hacerlo sin salir de la ventana de chat. También puedes vincular cada tarea al proyecto de objetivo y a los miembros del equipo correspondientes de forma automática mediante IA.
Ventajas de utilizar ClickUp Chat como su agente de IA interno
El uso de ClickUp Chat como agente de IA interno de su organización ofrece muchas ventajas. Sin embargo, las más destacadas son:
✅ Flujo de trabajo optimizado: vincula tareas y documentos dentro del chat para evitar tener que cambiar de aplicación para gestionar tu trabajo y las conversaciones relacionadas.
✅ Mayor eficiencia y productividad: Aumenta tu productividad y la de tu equipo con tareas, vistas, dependencias, anuncios y debates fácilmente accesibles desde el chat.
✅ Mayor privacidad y seguridad de los datos: mantén los datos de gestión de proyectos en un solo lugar, protegidos con los mejores estándares de seguridad.
Haz que el trabajo sea más fácil con ClickUp Chat como tu agente de IA.
Es muy probable que los procesos empresariales, como la gestión de tareas o el servicio de atención al cliente, pronto sean gestionados por agentes de IA avanzados. No pasará mucho tiempo antes de que las corporaciones implementen agentes personalizados para sus tareas rutinarias y flujos de trabajo.
¿Quiere adelantarse a la competencia, pero no quiere gastar recursos en crear agentes de IA personalizados por el momento?
La oferta lista para usar de ClickUp, ClickUp Chat, gestiona eficazmente la colaboración en equipo y la gestión de proyectos, transformando los procesos de tu empresa a través de un sistema centralizado.
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