Al centrarse en lo que tienen de familiar los agentes de IA, y no tanto en lo que tienen de ajeno, las empresas pueden gestionarlos mejor.
Esto permite a las empresas distinguir con más eficacia el trabajo y la asignación de tareas y, idealmente, liberar a las personas para que apliquen su pensamiento más valioso e intrínsecamente humano a la tarea que tienen entre manos.
Vernos a nosotros mismos como parte de su mundo nos permitirá convertirnos en algo más de lo que antes solo imaginábamos que podíamos ser.
Para muchas personas, el concepto de agentes de IA despierta una sensación de intriga, misterio e incluso temor. La idea de que un grupo de compañeros de trabajo invisibles y no humanos pueda trabajar de forma independiente e invisible entre sí para completar tareas más rápido y con más eficiencia que las personas resulta inquietante.
Pero los agentes de IA son mucho más familiares de lo que parecen. Deben incorporarse como cualquier nuevo empleado. Se les asigna una función específica, así como instrucciones, directrices y restricciones. Deben ser entrenados y supervisados. Se les concede acceso a los datos y otros recursos que necesitan para realizar su trabajo.
Incluso cuando se reúnen varios de estos agentes, las cosas deberían resultar bastante familiares. Los sistemas multiagente se parecen mucho a las organizaciones que los líderes empresariales han dirigido durante décadas. Constituyen una red de entidades especializadas, cada una con sus propios objetivos, entradas y salidas. Funcionan mediante procesos compuestos por pasos discretos y definibles. Utilizan interfaces para coordinarse y colaborar entre sí.
También podemos comunicarnos con los agentes en nuestro propio idioma. Y, de serie, los agentes pueden usar ese mismo idioma para comunicarse y coordinarse entre sí.
Lo que es diferente —además de la capacidad única de la IA para procesar grandes volúmenes de datos procedentes de fuentes aparentemente no relacionadas— es que los sistemas multiagente imitan cómo operarían las empresas en un mundo ideal: sin compartimentos estancos, sin política ni jerarquías que obstaculicen la colaboración, sin compañeros de trabajo ausentes, sin mentalidades arraigadas ni emociones que se interpongan.
En definitiva, al centrarse más en lo que tienen de familiar los sistemas multiagente, las empresas estarán en mejor posición para adoptarlos y gestionarlos.
De hecho, aunque cueste creerlo, no es un gran salto que las personas de la fuerza laboral se consideren también un tipo de agente.
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Todos somos agentes en un mundo de múltiples agentes
Esto no significa que los seres humanos estén —o vayan a estar algún día— relegados a la posición de un bot de IA. Ni mucho menos. Pero hay conclusiones que extraer al vernos como parte de una constelación de agentes. Facilita imaginar cómo debería repartirse el trabajo entre humanos e IA, asignando a cada agente —sea de silicio o de carbono— una parte distinta de un flujo de trabajo de varios pasos.
En la atención al cliente, por ejemplo, un sistema multiagente podría incluir un agente de triaje (para clasificar las incidencias entrantes), un agente de resolución (entrenado con una base de conocimientos de resolución de problemas) y un agente de derivación (para señalar las incidencias complejas o delicadas a los representantes humanos). En marketing, una persona podría redactar el resumen creativo de una campaña (aunque recabe ideas de la IA), mientras que un agente de IA segmenta a las audiencias y otro ejecuta 10.000 pruebas A/B en paralelo.
Lo importante es que cada agente, humano o de IA, tenga un conjunto definido de responsabilidades que se ajuste a sus capacidades intrínsecas. Las tareas de gran volumen o que requieren decisiones en fracciones de segundo, como la consulta de facturación tras una reclamación de un cliente, se asignan mejor a un agente de IA. Para tareas más ambiguas, relacionales o económicamente delicadas, como una queja de un cliente que amenaza con acciones legales, conviene asegurarse de que haya una derivación a una persona.
Como cualquier fuerza laboral, estos sistemas son gobernables. Si algún agente concreto actúa de forma errática o funciona incorrectamente, puede apartarse del proceso. Esto se debe a que, aunque estén conectados, los sistemas multiagente no son monolíticos: están formados por partes modulares. Las personas supervisarán a menudo el rendimiento de los agentes, pero los propios agentes de IA pueden entrenarse para actuar como supervisores que vigilen el trabajo de otros agentes de IA, e incluso activar un «interruptor de apagado» cuando sea necesario.
Y, como en cualquier fuerza laboral, los flujos de trabajo y las responsabilidades pueden transformarse y cambiar. Tanto los agentes humanos como los de IA pueden responder al contexto y aprender formas más eficientes de hacer las cosas con el tiempo. Se adaptan dinámicamente a los cambios de su entorno y aprenden de nuevos datos para tomar decisiones informadas.
Funcionar igual, pero también de otra manera
Centrarse en lo que tienen de familiar los agentes de IA nos permite trabajar mejor junto a ellos, y ellos junto a nosotros. Esto permite a las empresas distinguir con más eficacia el trabajo y la asignación de tareas y, idealmente, liberar a las personas para que apliquen su pensamiento más valioso e intrínsecamente humano a la tarea que tienen entre manos.
Algunas preguntas clave que los altos directivos deberían considerar incluyen:
A medida que los trabajadores se acostumbran a trabajar con agentes, ¿deberían poder crear o adquirir los suyos propios?
Los agentes son no tan difíciles de aprovisionar como cabría pensar. La mayoría de los proveedores de nube y muchos proveedores de plataformas de software ofrecen agentes listos para usar. Muchos de ellos cuentan con adaptadores que les permiten conectarse a conjuntos de datos preexistentes, incluidos sistemas de uso común, como Slack u OneDrive. Si dispone de un diseño de microservicios o de una API que haya expuesto, puede colocar agentes sobre ellos. Imagine finanzas, nóminas, jurídico y ventas, cada uno con su propio agente conectado.
Y eso es lo que se busca: que personas de toda la empresa experimenten con esta tecnología. La creación de agentes no debería centralizarse por completo, pero esto requiere formación y empoderamiento: las personas necesitan conocer las directrices y los filtros que deben superar para una IA responsable.
¿Cómo se evaluarán y validarán los nuevos agentes?
Está claro que el proceso debe gestionarse antes de que estos agentes se conecten al sistema multiagente o se hagan visibles para otros empleados. La definición de este proceso comienza con el director de sistemas de información, pero es un esfuerzo multidisciplinar que involucra a las funciones jurídica y de recursos humanos.
En conjunto, la modularidad de los sistemas multiagente ofrece amplias oportunidades de evaluación y validación en un entorno experimental seguro. Los agentes individuales pueden insertarse, multiplicarse o retirarse sin perturbar el sistema en su conjunto. Esto hace posible construir y ampliar estos sistemas de forma incremental, probando y ajustando diversos agentes de manera aislada y dentro de un sistema más amplio en un entorno de pruebas antes de conectarlos a la red de agentes en funcionamiento.
¿Cuánto podrán influir los trabajadores humanos en la asignación de tareas?
El trabajo con agentes es una vía de doble sentido. Los empleados pueden iniciar una solicitud con su agente de IA homólogo, que a continuación localizaría los demás agentes con los que necesita trabajar para devolver acciones o sugerencias. O un agente puede señalar algo que requiera la aprobación del empleado antes de poder avanzar.
En cualquiera de los dos casos, los trabajadores humanos necesitan tener voz en la forma de dirigir a este agente para que sea productivo, les haga más eficientes y les libere de dedicar demasiado tiempo a tareas rutinarias. Y, a medida que el sistema agéntico se vuelve más sofisticado, los empleados deben participar en decidir qué deben seguir haciendo ellos y qué puede delegarse al agente.
Ver lo familiar en lo nuevo
Los agentes de IA son un fenómeno en cierto modo. Funcionan de una manera que nunca habíamos visto y están evolucionando más rápido de lo que incluso quienes llevamos años trabajando en IA habríamos podido imaginar.
Pero quizá lo más inquietante de cómo funcionan los agentes sea lo mucho que se parecen a nosotros: a cómo operaríamos en un mundo ideal, sin obstáculos ni trabas. Vernos a nosotros mismos como parte de su mundo nos permitirá convertirnos en algo más de lo que antes solo imaginábamos que podíamos ser.
