¿Qué es la Agentic AI?

¿Qué ofrece la agentic IA?

• Enfoque orientado a objetivos: Comprende un objetivo de alto nivel y el rol definido del agente de IA
• Resolución de problemas en múltiples pasos: Diseña un plan para alcanzar el objetivo.
• Ejecución autónoma: Toma acciones tácticas, interactuando con otras herramientas, aplicaciones y flujos de trabajo.
• Adaptabilidad: Gestiona de manera flexible el ensayo y error y otros cambios.
   
   

¿Es la agentic IA una moda pasajera?

La agentic IA no es nueva: los investigadores académicos han trabajado en este concepto durante años. Sin embargo, el interés ha aumentado drásticamente en el último año. Este interés va más allá del simple entusiasmo, con una fuerte participación de desarrolladores e investigadores. Aun así, en este momento, la mayoría de los "agentes" de IA son funciones renombradas, prototipos tempranos con limitaciones o agentes simples basados en reglas. Se espera que en 2025 surjan agentes de IA funcionales y escalables en diversos ámbitos. Las aplicaciones de IA existentes se volverán más potentes y aparecerán nuevas innovaciones.

¿Dónde veremos primero verdaderos agentes de IA?

¿Qué barreras están dificultando la adopción de la agentic IA?

• Generalización más allá de ámbitos reducidos: Los agentes de IA funcionan bien en flujos de trabajo específicos, pero tienen dificultades en contextos más complejos.
• Explicación de decisiones: A menudo, los agentes son una "caja negra", lo que dificulta validar sus decisiones o corregir errores.
• Entrenamiento en flujos de trabajo: Si los procesos no están documentados, los agentes solo pueden operar con la información disponible.
• Cooperación entre agentes: Los agentes tienen dificultades para trabajar juntos sin una orquestación, arquitectura y coordinación avanzadas.
• Datos y herramientas: Los agentes no pueden actuar sin acceso a datos limpios y herramientas integradas.

¿Cómo impactará la agentic IA en la fuerza laboral?

• Aumento de la productividad: Las personas pasarán de ejecutar tareas a supervisar la IA.
• Cambio en los roles: Los agentes democratizan habilidades técnicas, ampliando las funciones de los empleados.
• Redefinición de la toma de decisiones: Se incrementa la autonomía de los empleados y se aceleran los ciclos de decisión.
• Colaboración esencial: Los agentes agilizan el trabajo, pero sigue siendo clave coordinar las interacciones humanas.
• Expansión de la gestión de riesgos: Los agentes de IA pueden generar consecuencias imprevistas, requiriendo nuevas medidas de control.

¿Qué deben hacer las empresas para prepararse para la agentic IA ?

• Incorporar agentes donde el ROI sea mayor. Identifique dónde se cruzan los ecosistemas de proveedores, la tecnología de IA agentiva y su negocio.
• Pilotee rápido, iteré aún más rápido. La fase agentiva avanza más rápido que las olas anteriores de IA; pruebe e itere con mayor velocidad.
• Prepare los datos y las herramientas. Configure los agentes para el éxito, permitiendo su adopción rápida por parte de los empleados.
• Tenga cuidado con las plataformas independientes. Ponga a prueba los conectores de los agentes con otros sistemas.
• Conviértase en una organización de aprendizaje. Fomente la experimentación y promueva una cultura de mejora continua.