Por Víctor Valle Mancini, Managing Director de Globant Ecuador.
Hace unos años, Bill Gates predijo que la carrera tecnológica finalizaría cuando una compañía alcance el agente autónomo más inteligente del mundo. Estarán presentes en los motores de búsqueda, en las plataformas de ecommerce, en los procesadores de texto, en las hojas de cálculo, en las apps y en el código de múltiples espacios digitales. Ya no hará falta escribir en la barra de navegador de Google, comparar precios en diferentes tiendas antes de una compra o pedirle a la IA el análisis de una tabla con datos.
Las compañías buscan transformar a los agentes en una realidad y, de hecho, se usan mucho más de lo que la mayoría imagina. Sin embargo, todavía cuesta cuantificar el expertise en determinadas industrias y el retorno de inversión.
¿Qué son los Agentes de IA?
Los Agentes de IA son la evolución natural de la inteligencia artificial generativa. Si bien están desarrollados con machine learning, son asistentes más avanzados, con capacidades para aprender de las interacciones y gestionar tareas con mayor independencia.
En los últimos años, muchas empresas han mejorado la atención al cliente gracias a chatbots que responden tareas en función de la información que su modelo de lenguaje les permite procesar. Ante una solicitud, interactúan y luego crean un ticket de soporte que un humano debe resolver.
¿Facilitan la tarea? Claro que sí. Pero los Agentes de IA serán capaces también de ejecutarlo. Es decir, si el cliente solicita un reembolso, podrán interpretar el pedido, definir si corresponde una devolución y si así fuera, realizarla. Los Agentes aprenden de las interacciones, se adaptan a nuevos escenarios sin intervención humana y son capaces de resolver tareas complejas.
Un cambio paradigmático para todas las industrias
En 2028, un tercio de las interacciones con IA generativa involucrará a agentes autónomos, según una estimación de Gartner. En una reciente encuesta del MIT Technology Review a 300 líderes de empresas, la mitad considera que su principal ventaja es que ayudan a mejorar la eficiencia y ahorrar costos, mientras que el 20% cree que lo principal es la ayuda para mejorar o a ir más rápido que la competencia.
En algunas industrias, se estima que el aumento de productividad representará un 30%, lo que significa una inyección económica de US$15 mil millones en el PBI global. Mientras la adopción va en incremento, hay significativas oportunidades.
Algunas de las formas para entender la eficiencia de los Agentes de la IA son saber la cantidad de líneas de código escritas a diario, el tiempo total del ciclo ante un cambio, el de revisión, la reducción en el uso de versiones de software obsoletas, el tiempo promedio de reparación o el tiempo de búsqueda de información en tareas de codificación.
Recientemente Github presentó un Copilot para identificar y solucionar vulnerabilidades de ciberseguridad. Para estimar el retorno de inversión, realizan informes cuantitativos que miden cuánto más rápido se hizo el trabajo, el número de terminaciones exitosas del código y el ahorro de tiempo en evitar la repetición de tareas. También con informes cuantitativos para calcular la satisfacción de los empleados y su compromiso con lo que llevan a cabo.
Los Agentes de IA actúan como una cadena de trabajadores en conjunto que simultáneamente, mientras uno recopila los datos, otro puede realizar la migración de código y un tercero, hacer pruebas de seguridad. Esta habilidad de interpretar el problema durante el proceso y subdividir las tareas para resolver todas al mismo tiempo representa un avance sin precedentes en la historia de la tecnología.
Mientras todo esto sucede entre bastidores, ya hay empresas que lo aprovechan. Podemos pensar en las apps de transporte que fijan las tarifas de manera dinámica sin intervención humana en tiempo real y simplemente interpretando la oferta y la demanda. No es muy lejano imaginar a los Agentes de IA decidiendo sobre el ensamblaje de piezas en una fábrica, adaptando contenido educativo a las necesidades de los estudiantes, proporcionando a un médico un diagnóstico preliminar de un paciente o desarrollando promociones exclusivas a determinados clientes sin que ningún empleado las diseñe.
En 2025, ya son tan reales como lo que pronosticó Bill Gates. El desafío será para las empresas saber implementarlo. Y, luego, medirlo.
