A medida que la IA agéntica avanza de la experimentación hacia el despliegue empresarial, el desafío radica en determinar cómo los agentes pueden colaborar, conectarse a los sistemas y datos que necesitan y operar de forma segura a través de los flujos de trabajo que impulsan una empresa. Aunque la IA agéntica ha sido adoptada por aproximadamente el 80% de las empresas de Fortune 500, el progreso hacia una escala significativa sigue siendo desigual, con muchas organizaciones aún trabajando en proyectos piloto aislados.
Para Arun Chandra, director de operaciones de NiCE, el primer paso es ir más allá de la experimentación por sí misma. «Todo el mundo intenta averiguar qué podemos hacer con esta tecnología», afirma. Pero la escalabilidad requiere una conexión más clara con la estrategia empresarial: las organizaciones necesitan definir si están tratando de aumentar los ingresos, reducir los costes o perseguir otro objetivo estratégico o financiero. A partir de ahí, necesitan replantearse los flujos de trabajo donde operarán los agentes, en lugar de simplemente superponer la IA a los procesos existentes. «Lo último que se quiere hacer es aplicar la IA a un flujo de trabajo obsoleto o ineficiente», dice Chandra.
Ese cambio requiere que las organizaciones traten la IA basada en agentes como un sistema cohesionado. Los agentes necesitan acceso a los datos, el conocimiento y el contexto necesarios para tomar decisiones eficaces, así como conexiones a sistemas de back-end si se espera que actúen. La información fragmentada puede socavar esas capacidades: «La eficacia de estos agentes de IA es puramente una función del contexto, el conocimiento y los datos que pueden ingerir y utilizar», afirma Chandra.
Las implicaciones organizativas son igualmente destacables. La escalabilidad de los agentes puede generar una nueva forma de fragmentación si los equipos construyen sistemas aislados que no se conectan entre sí, mientras que la gobe anza, la privacidad, la seguridad y la gestión del cambio cobran mayor importancia a medida que los agentes asumen tareas más trascendentales. Chandra sostiene que los agentes de IA deberían, en última instancia, estar sujetos a los mismos estándares que los trabajadores humanos, y que las organizaciones deberían concebir su fuerza laboral como una combinación de humanos y agentes de IA.
De cara al futuro, ese enfoque conectado podría permitir a los agentes trabajar de forma proactiva e incluso comunicarse con otros agentes para resolver las necesidades de los clientes. Para las organizaciones que están haciendo la transición de proyectos piloto a escala, la prioridad no es "abarcar demasiado", dice Chandra, sino construir una estrategia conectada en to o a casos de uso de alto valor, flujos de trabajo, cambios en la fuerza laboral y resultados medibles.
Este seminario web se produce en colaboración con NiCE.
Este contenido fue producido por Insights, el brazo de contenido a medida de MIT Technology Review, no por su equipo editorial. Fue investigado y redactado por humanos, y cualquier herramienta de IA que pudiera haberse utilizado se limitó a procesos de producción bajo supervisión humana.