De la exageración de la IA a la practicidad: las empresas deben priorizar el ajuste sobre flash

A medida que nos adentramos más en la era de la transformación autónoma, los agentes de IA están reconfigurando cómo funcionan las empresas y generan valor. Pero con un mar de proveedores promocionando sus "agentes de IA", es difícil filtrar el ruido y determinar qué pueden hacer realmente estos sistemas y, crucialmente, cómo deberíamos estar usándolos.

No es tan simple como enumerar tareas para automatizar y probar agentes de IA contra puntos de referencia. Así como elegir un jet para un viaje rápido al supermercado sería excesivo, necesitamos pensar más críticamente sobre cómo integramos la IA en nuestro trabajo.

Por qué no deberíamos intentar reemplazar nuestro trabajo con agentes de IA

Toda organización se esfuerza por entregar valor a sus clientes, socios y empleados. Este valor es solo una fracción de lo que la organización podría potencialmente crear, dadas las demandas y deseos de aquellos a quienes sirve.

Cuando los empleados terminan su día con una lista de tareas para mañana y otra lista de tareas que tuvieron que despriorizar —tareas que podrían haber añadido valor si se hubieran abordado— está claro que hay una brecha entre el valor potencial y el valor real creado. Esto deja valor sin explotar sobre la mesa.

El punto de partida obvio para implementar agentes de IA es mirar el trabajo existente y el valor que produce. Es fácil ver los beneficios inmediatos: automatizar tareas para hacerlas más rápido o de manera más confiable. Aunque este enfoque es válido como parte de una estrategia de transformación, el error en el que caen muchas organizaciones es centrarse únicamente en mejorar el valor que ya están creando. Esto limita su visión e inversiones a un pequeño segmento de su potencial, como se muestra en el diagrama de Venn a continuación, dejando gran parte del valor abordable sin tocar.

Los humanos y las máquinas tienen fortalezas y debilidades únicas. Las empresas que colaboran para rediseñar sus flujos de trabajo con sus socios comerciales, tecnológicos y de la industria superarán a aquellas obsesionadas con automatizar el valor existente sin expandir su producción total de valor.

Entendiendo las capacidades de los agentes de IA a través del marco SPAR

Para desmitificar cómo funcionan los agentes de IA, hemos desarrollado el marco SPAR: percibir, planificar, actuar y reflexionar. Este modelo refleja la forma en que los humanos persiguen objetivos y ofrece una lente directa para ver las operaciones de los agentes de IA.

Percepción

Al igual que usamos nuestros sentidos para entender nuestro entorno, los agentes de IA recopilan datos de su ambiente. Detectan desencadenantes, recolectan información pertinente y monitorean su contexto operativo.

Planificación

Tras percibir, los agentes de IA no se apresuran a actuar. Similar a los humanos evaluando sus opciones, estos agentes analizan los datos a la luz de sus objetivos y restricciones para tomar decisiones estratégicas sobre cómo alcanzar sus metas.

Acción

La capacidad de ejecutar acciones distingue a los agentes de IA de las meras herramientas analíticas. Pueden orquestar diversas herramientas y sistemas para realizar tareas, monitorear su progreso en tiempo real y ajustarse según sea necesario para mantenerse en el camino.

Reflexión

Posiblemente la característica más avanzada es la capacidad de aprender de la experiencia. Los agentes de IA sofisticados pueden evaluar su desempeño, examinar resultados y refinar sus métodos basándose en lo que resulta efectivo, fomentando un ciclo de mejora continua.

El poder de los agentes de IA radica en la integración fluida de estas cuatro capacidades, permitiéndoles abordar objetivos complejos con una destreza creciente. Este enfoque contrasta con los procesos existentes, a menudo optimizados, donde las mejoras incrementales pueden generar ganancias limitadas. Explorar nuevas vías para la creación de valor y el desarrollo de mercados puede conducir a un crecimiento exponencial.

5 pasos para construir tu estrategia de agentes de IA

El método tradicional para introducir IA, que muchos tecnólogos, consultores y líderes empresariales siguen, tiene una tasa de fracaso del 87%:

1. Enumerar los problemas a resolver;
2. O:
3. Examinar tus datos;
4. Seleccionar casos de uso potenciales;
5. Evaluar los casos de uso para ROI, viabilidad, costo y cronograma;
6. Elegir un subconjunto de casos de uso e invertir en su ejecución.

Este método puede parecer sólido, ya que es ampliamente aceptado como la mejor práctica, pero la evidencia sugiere que no es efectivo. Es hora de una nueva estrategia:

1. Mapear el valor potencial total que tu organización podría entregar a clientes y socios, considerando tus competencias principales y el panorama regulatorio y geopolítico del mercado.
2. Evaluar la creación de valor actual de tu organización.
3. Identificar las cinco principales oportunidades que podrían crear un nuevo valor significativo y potencialmente abrir nuevos mercados.
4. Evaluar estas oportunidades para ROI, viabilidad, costo y cronograma para desarrollar soluciones de agentes de IA (repetir los pasos 3 y 4 según sea necesario).
5. Seleccionar un subconjunto de casos de valor y comprometerse con su ejecución.

Creando nuevo valor con IA

Embarcarse en el viaje hacia la transformación autónoma no es una carrera, es una evolución estratégica, donde las capacidades organizativas crecen en conjunto con los avances tecnológicos. Al comenzar con una comprensión clara del valor y expandir metódicamente las ambiciones, tu organización puede prosperar en la era de los agentes de IA.

Brian Evergreen es el autor de Transformación Autónoma: Creando un Futuro Más Humano en la Era de la Inteligencia Artificial

Pascal Bornet es el autor de Inteligencia Artificial Agentica: Aprovechando los Agentes de IA para Reinventar Negocios, Trabajo y Vida

Evergreen y Bornet, junto con Cassie Kozyrkov, ofrecen un nuevo curso en línea sobre agentes de IA: Inteligencia Artificial Agentica para Líderes