Un informe de Capgemini muestra que el 50% de las empresas de EE.UU. ya utilizan IA Generativa para sus proyectos de marketing. Aunque estas herramientas están evolucionando, no pueden agilizar los flujos de trabajo en varias fases ni gestionar datos a gran escala sin la frecuente intervención humana.
Pero, ¿y si pudiera obtener esa ventaja competitiva hoy mismo? ¿Y si hubiera una forma de automatizar procesos complejos ahora mismo?
Los agentes de IA son la siguiente fase de la implantación de la IA en las empresas
Saber cómo crear un agente de IA es crucial a largo plazo. Una vez que sepa cómo crear un agente personalizado, podrá automatizar tareas (como la atención al cliente o el análisis de mercado) con poca intervención humana y reducir los costes generales.
En este blog, responderemos a todo lo relacionado con los agentes de IA, desde qué son hasta cómo puede desarrollar uno. Quédese hasta el final: le mostraremos un agente de IA eficaz y perfecto para sus necesidades de gestión de tareas y proyectos
⏰60-Segundo Resumen
- Los agentes de IA son herramientas de IA autónomas con capacidad de toma de decisiones
- Pueden interactuar con humanos y herramientas tecnológicas de su entorno
- Los agentes de IA ya se utilizan en el comercio electrónico, la atención sanitaria, la automatización de procesos empresariales y las industrias de computación en nube
- Puede crear un agente de IA personalizado con científicos de datos, diseñadores de UX, expertos en aprendizaje automático y desarrollo de software
- Si utiliza ClickUp para la gestión de proyectos, ya tendrá a su disposición un agente de IA interno integrado
Abordemos primero los aspectos básicos.
¿Qué es un agente de IA?
Si alguna vez has chateado con un asistente de IA en un sitio web, ya has interactuado con un agente de IA básico. Los lugares más comunes para encontrarlos hoy en día son las páginas de soporte de las empresas, respondiendo a las consultas de los clientes, creando tickets de compatibilidad o concertando llamadas con agentes de compatibilidad en directo.
Sin embargo, las capacidades de un agente de IA no se limitan únicamente a gestionar el soporte al cliente. Puede hacer mucho más, como verás a continuación.
Definición de un agente de IA
Un agente de IA es un programa autónomo que realiza funciones predefinidas con una intervención humana mínima. Puede reconocer e interactuar con diferentes actores y elementos de su entorno para ayudarle a alcanzar sus metas.
Por ejemplo, si quieres enviar un correo electrónico a alguien, un agente de IA puede obtener de ti los datos necesarios, como la dirección de correo electrónico del destinatario, el tema del correo, los archivos 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 necesitas saber sobre los agentes de IA en pocas palabras:
- Necesidad mínima de intervención humana
- Aprendizaje y mejora continuos
- Conciencia del contexto y capacidad de interactuar con su entorno
- Capacidad para leer, extraer y modificar datos de fuentes 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 varios elementos (por ejemplo, diseño frente a función). Aquí, los categorizaremos en función de su función, lo que nos lleva a dos tipos principales de agentes que se ven de forma prominente en las organizaciones hoy en día:
- Agentes autónomos de IA: Estos agentes suelen estar orientados al cliente y tienen un alto nivel de toma de decisiones autónoma toma de decisiones. Gestionan las consultas de los clientes sin requerir la intervención humana de sus empleados.
- Agentes de IA asistencial: Son internosAplicaciones basadas en IA que ayudan a sus empleados a completar tareas complejas. Al ser internas, pueden tener o no una interfaz gráfica, según tus preferencias.
Cómo crear un agente de IA
Construir agentes de IA no es difícil, pero requiere un enfoque estructurado y un plan adecuado. Aquí hay ocho pasos que debe seguir cuando construya agentes de IA personalizados para los requerimientos de su empresa:
Paso 1: Definir el propósito de su agente
Antes de empezar a crear su propio agente de IA, debe definir claramente lo que quiere conseguir con él. Y hablamos de documentación formal.
Seguro que tienes 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 quieres en él.
Además, crea un documento central al que tu equipo de desarrollo pueda remitirse cuando quiera entender el entorno y las expectativas del agente.
Paso 2: Crear un equipo
El siguiente paso (y es crucial) es formar tu equipo para construir el agente de IA. Aunque seas desarrollador de software, NO intentes construir agentes de IA tú solo. Esto se debe a que la construcción de uno robusto requiere la experiencia de diferentes campos, incluyendo:
- Ciencia y análisis de datos
- Aprendizaje automático (ML)
- Diseño de interfaz de usuario
- Desarrollo de software
Hasta que no contrate a profesionales de todos estos campos, podría acabar construyendo un agente de IA defectuoso. En su lugar, reúna primero a un equipo de expertos.
Paso 3: Identifica tu pila tecnológica
Una vez que haya reunido a su equipo, debe discutir y decidir sobre las tecnologías que servirán de base para la IA 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 (por ejemplo, visión por ordenador, reconocimiento de voz, automatización de procesos robóticos, etc.)
También debe dejar algo de espacio para otras bibliotecas y frameworks que puedan ser necesarios.
Una vez que identifiques y selecciones todos estos elementos para la pila tecnológica de tu agente de IA, tendrás una base sólida sobre la que construir.
Paso 4: Consideraciones sobre el diseño
Además de identificar la pila tecnológica que quieres utilizar, hay consideraciones de diseño que deberías tener en cuenta antes de desarrollar agentes de IA. Entre ellas se incluyen:
1. Arquitectura
En la arquitectura modular, cada parte del agente se diseña secuencialmente y por separado antes de unirse para finalizar el agente. La arquitectura concurrente, por otro lado, es aquella en la que todas las partes se entrenan y construyen al mismo tiempo.
2. Interfaz y experiencia del usuario (UI/UX)
Si quieres que tu agente de IA tenga una interfaz de usuario de cara al público, también debes considerar los elementos que quieres incluir en UI/UX. Esto incluye tu marca, una mascota, un nombre que quieras 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 a recibir del usuario
- Datos/información a extraer de su servidor
- Funciones que se realizarán con los datos extraídos
- Entrega del resultado final al usuario
Cada paso del proceso de tratamiento de datos debe exponerse detalladamente.
4. Mecanismo de retroalimentación
Considera la posibilidad de incluir un mecanismo de retroalimentación en tu sistema de agentes de IA. Ya sea una encuesta, un método de valoración o un simple botón de me gusta/no me gusta. Es esencial recibir comentarios sobre el agente por parte de los usuarios para mejorar la herramienta continuamente.
Paso 5: Rótulo y limpieza de los datos de entrenamiento
Hay tres tipos de fuentes de datos que puedes utilizar para preparar y entrenar a tu agente, dependiendo de quiénes vayan a ser sus usuarios finales:
- Datos operativos de su organización
- Datos externos que haya recibido o adquirido de terceras fuentes
- Datos generados por sus clientes/usuarios
Independientemente de los datos en bruto que elija para entrenar su modelo, deben ser etiquetados y limpiados antes del entrenamiento. ¿Qué es el rótulo y la limpieza? He aquí una breve Panorámica:
- Etiquetado: Se refiere a la categorización, etiquetado y etiquetado manual de los datos por parte de humanos para hacerlos comprensibles para tu agente de IA. Terminada para que el modelo de IA utilizado en tu agente pueda construir conexiones entre los puntos de datos y reconocer correctamente lo que representa cada tipo de datos.
- Limpieza: Se refiere a la eliminación de cualquier anomalía de tu conjunto de datos, como filas vacías, valores mal representados o ausentes, errores, etc. Eliminarlos elimina la posibilidad de que tu agente de IA se entrene con datos erróneos.
consejo profesional: Herramientas como SuperAnnotate, DataLoop y Encord te ayudarán con estos dos pasos.
Paso 6: Construye y entrena a tu agente
Ahora puedes empezar a construir y entrenar tu agente de IA. Empieza por ajustar tu entorno de entrenamiento: instala todas las librerías y frameworks de ML necesarios, inicia las herramientas de entrenamiento y carga tus datos.
⚠️ IMPORTANTE: No cargues todos tus datos a la vez. Divídelos en dos subconjuntos y carga sólo uno. Guarde el otro conjunto para realizar pruebas.
Una vez que haya cargado sus datos, inicialice el modelo ML que seleccionó en el paso tres. Ajuste los parámetros de entrenamiento (pueden variar dependiendo del modelo elegido, por lo que es difícil entrar en detalles aquí), e inicie el proceso de entrenamiento.
Sigue métricas como la pérdida y la precisión durante el proceso de entrenamiento para hacerte una idea de lo bien que está aprendiendo el modelo. Si no está aprendiendo bien, ajusta los parámetros de entrenamiento.
Al mismo tiempo, los desarrolladores de interfaz de usuario deben diseñar y construir la experiencia de usuario de su agente de IA.
Paso 7: Probar el agente
Una vez completado el proceso de entrenamiento, es hora de probar el modelo. Aquí es donde entra en juego la otra mitad del conjunto de datos que reservaste para las 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. Observa con qué precisión ha realizado la función deseada en cada punto de datos de tu conjunto de datos. Observa también cuánto tardó en realizar esas acciones.
Si el agente funciona según lo previsto, hay otros tres tipos de pruebas que debe realizar en él. Éstas son:
- Pruebas de unidad: Pruebe cada módulo o unidad de su agente de IA de forma independiente para asegurarse de que funcionan correctamente
- Pruebas de usuario: Invita a algunos usuarios objetivo del agente a probarlo bajo tu observación para que puedas analizar cómo podrían utilizarlo los usuarios y con qué precisión funciona en cada escenario
- Pruebas A/B: Compara dos versiones del agente para ver cuál hace mejor su trabajo
Cada una de estas pruebas optimizará el rendimiento de tu agente de IA y garantizará que funcione bien en escenarios reales. Sin embargo, si no funciona bien durante las pruebas, puede que tengas que volver a entrenar al agente con parámetros ajustados o con un conjunto de datos más grande.
Paso 8: Despliegue y monitorización del agente
Por último, una vez que su agente de IA funcione según lo previsto, es hora de desplegarlo. Intégrelo con sus sistemas existentes y despliéguelo en su sitio web o app. Supervise la precisión y rapidez con la que responde a las consultas de los usuarios analizando los registros de los usuarios y los comentarios que llegan a través del mecanismo de comentarios integrado de su agente de IA.
Si hay margen de mejora, lance una nueva versión del agente abordando los problemas señalados por los usuarios.
Implementación y casos de uso de agentes de IA personalizados
El sitio casos de uso de la IA (en particular sus agentes) son inmensos en cada industria. Hay cuatro ámbitos principales en los que actualmente están dejando su 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 perseguir dos objetivos clave:
- Predecir las fluctuaciones de la demanda: Mediante el análisis de los datos históricos de ventas y las tendencias del mercado, los agentes de IA en el comercio electrónico predicen las fluctuaciones de la demanda y ayudan a sus empresas a mantenerse a la vanguardia
- Gestionar las tareas de compatibilidad con el cliente: Los agentes de IA de comercio electrónico también analizan las interacciones con el cliente para obtener resoluciones precisas
Ejemplo: Asistente virtual de Shein es un excelente ejemplo de uso de un agente de IA para evaluar las tendencias cambiantes del mercado. De hecho, lista hasta 600.000 elementos en función de las necesidades de los consumidores, ¡todo ello para un mercado global!
2. Agentes de IA en sanidad: mantenimiento predictivo y asistentes virtuales
Los agentes de IA pueden ayudar a las empresas sanitarias a prevenir fallos en los equipos mediante la supervisión y el análisis continuos de la salud de los dispositivos médicos. Esto aumenta la vida útil de los equipos y también alerta a la organización cuando ha llegado el momento de sustituir los dispositivos.
Además, Asistentes virtuales y chatbots basados en IA ayudan 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. Mira cómo. 👇
Ejemplo: IBM Watson Oncología actúa como agente proactivo de IA en el campo del tratamiento del cáncer. Diseñado para ayudar a los oncólogos a tomar decisiones informadas, analiza los datos de los pacientes, una amplia bibliografía médica y las pruebas clínicas pertinentes para generar recomendaciones de tratamiento basadas en pruebas.
Aunque en última instancia requiere la intervención del médico, Watson Oncology presenta de forma proactiva las posibles opciones de tratamiento y destaca los resultados de las investigaciones pertinentes, contribuyendo así activamente al proceso de toma de decisiones al proporcionar información crucial.
3. Agentes de IA para la automatización de procesos de negocio: sistemas de recomendación y automatización robótica de procesos
Las empresas prefieren utilizar Agentes de IA para la automatización de tareas cuando se trabaja con herramientas de Automatización de Procesos Robóticos (RPA). Algunos ejemplos son:
- Liquidación automática de siniestros en compañías de seguros mediante visión por ordenador y análisis de datos
- Detección de fraudes y bloqueo automático de transacciones fraudulentas en empresas financieras mediante el análisis de datos históricos
- IA y ML -Clasificación automatizada de documentos basada en datos anteriores
Ejemplo: Fukoku Mutual Life compañía de seguros japonesa, utiliza agentes de IA para tramitar los siniestros. Gracias a la IA, puede acceder a los seguros médicos y calcular automáticamente los pagos. Gracias a ello, la empresa ahorró casi un millón de dólares en costes y aumentó la productividad de sus empleados en un 30%.
4. Agentes de IA en automatización y computación en nube
Los agentes de IA pueden ayudar a las empresas de computación en nube y automatización a planificar recursos, supervisar la seguridad y realizar actividades de soporte al cliente. Pendientes de ello:
- Predicción de las necesidades de potencia de cálculo
- Analizar y controlar las actividades sospechosas de los usuarios
- Comprensión de las consultas de los clientes mediante PNL antes de responder con respuestas de un agente de IABase de conocimientos de IA Ejemplo: Servicios web de Amazon (AWS) es una instancia destacada en el uso de agentes de IA para predecir las necesidades de potencia informática. Utilizando datos históricos, sus sistemas de IA asignan eficazmente los recursos y ahorran costes. Esto garantiza que, incluso con picos de uso, los sistemas de AWS no sufran caídas.
El agente de IA para la gestión de proyectos
¿Recuerdas cuando dijimos que al final revelaríamos un agente de IA? Ah, ¿y hemos mencionado que ni siquiera necesitas construirlo? En pocas palabras, si necesitas IA para la productividad es el atajo para conseguir una ventaja competitiva.
Este agente de IA es Cerebro ClickUp -una IA que impulsa todas las ClickUp y maximiza su productividad. Se integra a la perfección con su pila de apps, automatiza sus flujos de trabajo y elimina los aspectos manuales de la gestión de proyectos
Pero ClickUp Brain no sólo se ocupa de la automatización, sino que funciona como su asistente de proyectos superinteligente. Desde la identificación de cuellos de botella hasta la programación inteligente del trabajo 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 está integrada en Chatea con ClickUp , su plataforma de mensajería integrada para colaborar 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.
Une el trabajo y la comunicación en el lugar de trabajo con ClickUp Chat
He aquí una breve lista de todo lo que es posible cuando se utiliza ClickUp Chat como el Agente de IA para su lugar de trabajo :
- Buscando información de otras apps: ¿Quieres encontrar un archivo de Google Drive y enlazarlo a una tarea? Utilice la indicación correspondiente en ClickUp Chat (sólo recuerde conectar la unidad a su cuenta ClickUp)
- Póngase al día rápidamente: ¿Ha estado fuera durante un tiempo? Haz clic en Ponme al día para obtener un breve resumen del hilo
- Creación de tareas: ¿Necesita crear una tarea mientras está hablando con un compañero de equipo? Puedes hacerlo sin salir de la ventana de chat. También puede enlazar cada tarea al proyecto objetivo y a los miembros del equipo en cuestión de forma automática utilizando IA
Comparta las actas de las reuniones con su equipo en el chat de ClickUp y asigne elementos de acción a los respectivos miembros del equipo gracias a sus funciones de IA
Ventajas de usar ClickUp Chat como su agente interno de IA
Son muchas las ventajas de utilizar ClickUp Chat como agente interno de IA de su organización. Sin embargo, las principales que destacan son:
✅ Flujo de trabajo optimizado: Enlaza tareas y documentos dentro del chat para evitar cambiar de app para gestionar tu trabajo y las conversaciones relacionadas
Mejora de la eficiencia y la productividad: Aumenta tu productividad y la de tu equipo con tareas, vistas, dependencias, anuncios y debates fácilmente accesibles desde el chat
✅ Mejor privacidad y seguridad de los datos: Mantenga sus datos de gestión de proyectos en un solo lugar, protegidos con los mejores estándares de seguridad
Trabaje sin esfuerzo con ClickUp Chat como su agente de IA
En un futuro próximo, los procesos de negocio -como la gestión de tareas o el servicio de atención al cliente- serán gestionados por agentes avanzados de IA. 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? ClickUp ya ofrece ClickUp Chat, que se ocupa eficazmente de la colaboración en equipo, la gestión de proyectos o la atención al cliente, transformando los procesos de su empresa a través de un sistema centralizado.
Si está listo para maximizar la eficiencia de su empresa, regístrese en ClickUp ¡gratis, gratuito/a!