AI Agents: qué son los agentes de IA y cómo aportan valor a tu empresa

Las organizaciones utilizan cada vez más la inteligencia artificial (IA) para optimizar operaciones, predecir tendencias del mercado, mejorar la experiencia de su clientela y automatizar procesos complejos. La combinación de ciencia de datos e Inteligencia Artificial permite proporcionar información útil la convierte en un componente esencial de la innovación digital actual. En este panorama surgen los AI agents o agentes de IA, una nueva herramienta basada en Inteligencia Artificial con el potencial de aportar mucho valor a las empresas.

¿Qué son los AI Agents o agentes de IA?

Un AI Agent es un programa inteligente que interactúa de forma autónoma con su entorno para recopilar datos, tomar decisiones y realizar tareas. Estos agentes mejoran su rendimiento con el tiempo y han evolucionado para mejorar el desempeño de funciones para hacer más robusta la toma de decisiones y la planificación estratégica.

La tecnología en el corazón de un AI Agent son los modelos lingüisticos de gran tamaño (LLM Large Language Model), que son una poderosa clase de sistemas de aprendizaje automático o machine learning (ML) diseñados para procesar y generar lenguaje natural. Estos modelos son el motor detrás de la capacidad de un agente de IA para comprender objetivos, dividirlos en tareas y comunicar sus soluciones de manera efectiva.

Sin embargo, los LLM por sí solos no son suficientes para que los agentes de IA ejecuten completamente tareas complejas de varios pasos. Los AI agents pueden ampliar sus capacidades mediante el uso de herramientas externas, como API, bases de datos o incluso otros modelos de IA, para recopilar información en tiempo real, analizar datos y adaptar sus flujos de trabajo, estos evolucionan continuamente a través de bucles de retroalimentación y refinamiento iterativo, aprendiendo de sus acciones y ajustándose en función de los resultados y las aportaciones humanas, cuando sea necesario.

¿Es lo mismo un AI Agent y un chatbot?

Los agentes de IA son más avanzados que los chatbots, ya que ofrecen conversaciones dinámicas que se adaptan al contexto y respuestas personalizadas, además de aprender de forma continua. Se integran perfectamente con los sistemas, se escalan de manera eficiente y pueden tomar decisiones autónomas basadas en datos en tiempo real. Por el contrario, los chatbots son más adecuados para interacciones simples, dependen de acciones predefinidas y carecen de la adaptabilidad y las capacidades de toma de decisiones de los agentes de IA.

Proceso de los Agentes de Inteligencia Artificial

ServiceNow integra dentro de su sistema Now Platform, agentes de Inteligencia Artificial que funcionan de forma nativa con los flujos de trabajo y datos para conseguir una automatización integral. Cuentan con un ciclo de vida de cinco pasos.

Ciclo de vida de los agentes de IA.

1. Definición de metas y planificación de tareas:

• La persona usuaria proporciona una meta u objetivo.
• El agente de IA divide el objetivo en tareas más pequeñas y manejables.
• Para objetivos complejos, crea una hoja de ruta completa con subtareas.

2. Recopilación de datos y adquisición de conocimientos:

• Los agentes de IA acceden a información relevante de diversas fuentes (internet, bases de datos internas, herramientas externas).
• Si faltan conocimientos específicos, usan API o se conectan con otros sistemas para llenar los vacíos.

3. Toma de decisiones y ejecución:

• Con los datos necesarios, los agentes de IA emplean modelos de aprendizaje automático para tomar decisiones.
• Evalúan la información, determinan un curso de acción y ejecutan las tareas.

4. Integración de monitoreo y retroalimentación:

• Los agentes de IA monitorean continuamente los resultados de sus acciones.
• Recopilan comentarios del entorno y de la persona usuaria.
• Ajustan su enfoque según sea necesario y crean nuevas subtareas en función de los comentarios recibidos.

5. Aprendizaje y mejora:

• Después de completar una tarea, los agentes de IA almacenan los datos y las lecciones aprendidas.
• Refinan sus estrategias para futuras interacciones, volviéndose más precisos y eficientes con el tiempo.

Oportunidades de uso de los AI agents

1. IT: los agentes de IA pueden realizar tareas rutinarias, como aprovisionar software para un nuevo fichaje en plantilla, o tareas más complejas, como diagnosticar y resolver una interrupción de TI de alta prioridad.
2. Seguridad y riesgo: los agentes de IA pueden restablecer automáticamente las contraseñas de las personas usuarias que hayan sido vulneradas tras una alerta de seguridad. También pueden coordinar una respuesta eficaz de varios pasos ante un ataque de phishing.
3. Recursos Humanos: los agentes de IA pueden aprobar las solicitudes de tiempo libre de los equipos. También pueden gestionar el proceso de incorporación de nuevas personas empleadas, incluida la provisión de cuentas, dispositivos y recursos de capacitación.
4. CRM: los agentes de IA pueden gestionar solicitudes de devolución de clientes y pueden realizar tareas complejas, como gestionar el retiro de un producto, desde notificar a los clientes hasta rastrear devoluciones y actualizar registros.
5. Desarrollo de aplicaciones: los agentes de IA pueden comprobar si hay errores de sintaxis en un fragmento de código antes de confirmarlo. También pueden probar nuevas funciones en varios entornos y coordinarse entre equipos para solucionar problemas de compatibilidad y soluciones antes de la implementación.
6. Finanzas y cadena de suministro: los agentes de IA pueden evaluar y aprobar los informes de gastos de las personas empleadas, y pueden gestionar el proceso de cierre trimestral de principio a fin, desde la consolidación de datos financieros hasta la preparación de informes para su revisión por parte de los puestos de liderazgo.

Casos de uso reales con ServiceNow AI Agent e hiberus

Caso 1: Gestión de incidencias en IT

Cuando una empresa de tecnología enfrenta desafíos para gestionar y resolver incidencias de IT de manera eficiente, los tiempos de respuesta se vuelven lentos y la carga de trabajo de los equipos es alta. Esto afecta la productividad y la satisfacción del cliente.

→ ¿Cómo podemos resolverlo con ServiceNow AI Agents?

1. Automatización de la detección de incidencias: los agentes de IA de ServiceNow son configurados para monitorear continuamente los sistemas y detectar automáticamente cualquier problema o falla. Esto reduce significativamente el tiempo de detección de incidencias.
2. Asignación y priorización de incidencias: los agentes de IA analizan los datos históricos y las características de las incidencias para priorizarlas y asignarlas a los equipos adecuados. Esto asegura que las incidencias críticas sean atendidas primero.
3. Resolución de incidencias: los agentes de IA proporcionaron soluciones basadas en datos históricos y mejores prácticas para resolver incidencias comunes sin intervención humana. Esto acelera el tiempo de resolución y libera a los ingenieros para enfocarse en problemas más complejos.
4. Retroalimentación y aprendizaje: los agentes de IA recopilan retroalimentación sobre las soluciones implementadas y ajustan sus estrategias para mejorar continuamente el rendimiento. Con el tiempo, los agentes se vuelven más precisos y eficientes en la gestión de incidencias.

→ KPI de Productividad en un caso de uso real con hiberus

• Tiempo de respuesta promedio: reducción del tiempo de respuesta en un 40%.
• Número de incidencias resueltas por día: aumento del 30% en la cantidad de incidencias resueltas diariamente.
• Tasa de resolución en primer contacto: mejora del 25% en la tasa de resolución en primer contacto.

→ SLA (Service Level Agreement) en un caso de uso real con hiberus

• Tiempo de respuesta: el SLA establece un tiempo de respuesta máximo de 2 horas para incidencias críticas y 4 horas para incidencias de nivel medio.
• Tasa de resolución: el SLA garantiza una tasa de resolución del 95% para incidencias críticas y del 90% para incidencias de nivel medio dentro de las 24 horas siguientes a su reporte.

Caso 2: Desarrollo de aplicaciones con ServiceNow AI Agents

Gestionar y coordinar el desarrollo de aplicaciones móviles de manera eficiente es un desafío para los equipos de desarrollo. Los tiempos de entrega son largos y por lo general hay problemas de comunicación entre los equipos, lo que afecta los tiempos de entrega y la calidad del producto final.

→ ¿Cómo podemos resolverlo con ServiceNow AI Agents?

1. Automatización de tareas de desarrollo: los agentes de IA de ServiceNow automatizan tareas repetitivas como la configuración de entornos de desarrollo, la integración continua y la gestión de versiones. Esto reduce significativamente el tiempo dedicado a estas tareas manuales.
2. Coordinación de equipos: los agentes de IA facilitan la comunicación y la coordinación entre los equipos de desarrollo, QA y operaciones, asegurando que todos estén alineados y trabajen de manera eficiente.
3. Monitoreo y retroalimentación: los agentes de IA monitorean continuamente el progreso del desarrollo, identificando posibles problemas y proporcionando retroalimentación en tiempo real. Esto permite a los equipos abordar los problemas rápidamente y mantenerse en el camino correcto.
4. Aprendizaje y mejora continua: los agentes de IA aprenden de las interacciones y retroalimentaciones, ajustando sus estrategias para mejorar continuamente la eficiencia y la calidad del desarrollo.

→ KPI de Productividad en un caso de uso real con hiberus

• Tiempo de entrega: reducción del tiempo de entrega de aplicaciones en un 30%.
• Número de errores por línea de código: disminución del 25% en el número de errores por línea de código.
• Tasa de resolución de problemas: mejora del 20% en la tasa de resolución de problemas durante el desarrollo.

→ SLA (Service Level Agreement) en un caso de uso real con hiberus

• Tiempo de respuesta a incidentes: el SLA establece un tiempo de respuesta máximo de 2 horas para cualquier incidente crítico durante el desarrollo.
• Tasa de cumplimiento: el SLA garantiza una tasa de cumplimiento del 95% con los plazos establecidos para la entrega de aplicaciones.

Los AI agents o agentes de IA mejoran la productividad al automatizar tareas repetitivas, lo que permite a las personas empleadas centrarse en trabajo de mayor valor. Se ha demostrado que los equipos mejoran la eficiencia, reducen los costos y ofrecen resultados consistentes y confiables.

Desde hiberus hemos ayudado a más de 40 empresas de diferentes industrias en el mundo a optimizar flujos de trabajo con ServiceNow Al para satisfacer la demanda creciente de los mercados consolidados y emergentes. Además, somos partners de ServiceNow con más de 8 años de experiencia en implementación, capacitación y soporte y un índice de satisfacción de 4.8 sobre 5. C