¿Inteligencia Artificial Agéntica para su Empresa? Claves para una Inversión Acertada

La promesa de la inteligencia artificial operativa y resolutiva está transformando el panorama empresarial. Sin embargo, para los líderes empresariales y de tecnología, discernir qué flujos de trabajo se beneficiarán realmente de la implementación de agentes de IA es fundamental para asegurar inversiones valiosas y evitar esfuerzos infructuosos.

La decisión inicial sobre la idoneidad de un proceso de negocio para la adopción de inteligencia artificial agéntica debe seguir los mismos protocolos internos de evaluación aplicables a cualquier nueva solución tecnológica o empresarial. Un factor primordial a considerar, al igual que con cualquier inversión en tecnología de la información, radica en si la adopción de IA agéntica aportará un valor real al proceso en cuestión. Es esencial definir con claridad el objetivo que se espera que alcancen los agentes de IA, ya que sin un propósito bien definido, la implementación carecerá de dirección.

Un análisis exhaustivo de costo-beneficio se presenta como una herramienta indispensable para determinar si la inteligencia artificial agéntica puede subsanar las deficiencias de los procesos actuales y generar un retorno de la inversión (ROI) justificable. No obstante, esta evaluación se complica debido a la posible complejidad y la aún no totalmente clara estructura de precios de las ofertas de IA agéntica por parte de los proveedores.

La autonomía inherente, los mayores requerimientos de recursos y la complejidad que introduce la inteligencia artificial agéntica en un proceso también plantean desafíos significativos que deben ser cuidadosamente ponderados. La capacidad de la empresa para afrontar estos retos se convierte en un indicador clave de la preparación de sus procesos para esta tecnología.

Se debe evaluar la disponibilidad de recursos iniciales y continuos para el soporte y la mejora constante de la tecnología de IA agéntica, incluyendo la infraestructura y los datos necesarios. Igualmente importante es la existencia de una estructura de revisión de cumplimiento y monitoreo para evaluar los riesgos específicos de la IA agéntica, supervisar y corregir problemas, medir el éxito y mantenerse al día con las leyes y regulaciones pertinentes.

Otro aspecto crítico por considerar es la tolerancia de la empresa ante un posible fallo de la IA agéntica en un proceso, tanto en términos de rendimiento como de cumplimiento normativo. Es necesario analizar el impacto empresarial si la IA agéntica fallara y tuviera que ser reemplazada por otra solución. La facilidad con la que se podría revertir el proceso a una solución alternativa también es una cuestión relevante.

La calidad de los datos que respaldan un proceso emerge como otro atributo fundamental para un caso de uso exitoso de inteligencia artificial agéntica. Para obtener un valor tangible y un retorno de la inversión de esta tecnología, las empresas deben garantizar la disponibilidad de datos de alta calidad. Si los datos sobre los que actúan los agentes están desactualizados, carecen de relevancia o no se alinean con los objetivos de la empresa, los resultados generados por estos agentes de IA no aportarán valor significativo.

Además de la calidad de los datos, los agentes de IA requieren información sobre las responsabilidades de las tareas, los objetivos a alcanzar, los plazos de ejecución y el flujo del proceso. Sin este marco de referencia accionable, incluso los sistemas de IA más avanzados tendrán dificultades para generar valor significativo.

El servicio al cliente se perfila como un caso de uso primordial para la inteligencia artificial agéntica. Si bien las empresas han utilizado chatbots de servicio al cliente durante algún tiempo para automatizar interacciones, estos sistemas tradicionales operan bajo lógicas basadas en reglas y flujos de trabajo fijos y predefinidos.

Los sistemas IVR (respuesta de voz interactiva) dependen de árboles de decisión rígidos, lo que limita su capacidad para manejar consultas complejas o inesperadas, generando frustración en los clientes que se encuentran atrapados en bucles sin fin o se ven obligados a repetir información. Los chatbots legados funcionan mediante la coincidencia de palabras clave y respuestas preescritas, siendo eficaces para consultas simples y estructuradas, pero fallando ante preguntas formuladas de manera inesperada, la introducción de múltiples temas o la necesidad de comprensión contextual.

Ambos enfoques carecen de adaptabilidad real y capacidad de resolución de problemas dinámica, lo que conlleva a frecuentes escalaciones a agentes humanos y experiencias de cliente deficientes. La inteligencia artificial agéntica introduce un nuevo paradigma, transformando la automatización basada en reglas hacia agentes de servicio al cliente conscientes del contexto, con capacidad de autoaprendizaje y autónomos.

El servicio al cliente se constituye como un caso de uso potente debido a la necesidad de resolver problemas complejos y con múltiples pasos, que implican comprensión contextual, entendimiento de matices, razonamiento ante los problemas del cliente y ajustes basados en el aprendizaje constante y la adaptación en tiempo real. La ventaja competitiva se puede maximizar mediante la resolución autónoma e inmediata, utilizando la retroalimentación para mejorar con el tiempo. Mientras que los chatbots y los IVR tradicionales se centraban en la automatización de tareas, la inteligencia artificial agéntica se enfoca en la resolución de problemas y la entrega de experiencias de cliente personalizadas, adaptativas y en tiempo real.

Más allá de los flujos de trabajo de servicio al cliente, se identifican otros escenarios genéricos de procesos que pueden ofrecer casos de uso significativos para la inteligencia artificial agéntica:

En primer lugar, la optimización de procesos de negocio híbridos, aquellos que combinan tareas automatizadas con decisiones basadas en la intervención humana. La inteligencia artificial agéntica resulta especialmente aplicable en procesos con un enfoque dual de tareas programáticas y manuales entrelazadas en un mismo flujo. Un ejemplo ilustrativo es el procesamiento de reclamaciones de seguros, que involucra la validación automatizada de datos estructurados (como la verificación de números de póliza y fechas de cobertura) junto con la revisión manual de documentos no estructurados (como informes médicos o casos excepcionales que requieren interpretación humana).

En segundo lugar, el enlace y la orquestación de flujos de trabajo que abarcan silos. Este escenario se presenta cuando un proceso de negocio involucra a varios equipos aislados, donde cada uno carece de visibilidad o acceso a los datos o sistemas de los demás. En estas situaciones, resulta beneficioso construir un agente de IA que pueda ser entrenado de forma cruzada para adquirir la experiencia y el conocimiento multifuncional necesarios. Un ejemplo concreto es el proceso de pedido a efectivo en una gran organización, donde los equipos de ventas, finanzas y logística operan en sistemas separados.

Un agente de IA puede integrar y agregar datos de todos estos sistemas, proporcionando una visión unificada para identificar cuellos de botella, enviar alertas proactivas sobre retrasos y facilitar las tareas de conciliación. El agente actúa como un puente entre los equipos, asegurando flujos de trabajo y toma de decisiones más fluidos. Cuando los procesos involucran a múltiples equipos o departamentos y requieren una coordinación significativa, pueden beneficiarse de la capacidad de la IA para actuar como un orquestador. Los agentes de IA pueden sugerir flujos de trabajo óptimos y garantizar la rendición de cuentas mediante el seguimiento del progreso del equipo, asegurando que el trabajo se alinee con los objetivos y reduciendo el riesgo de malentendidos o incumplimiento de plazos.

En tercer lugar, la agregación de la automatización a través de múltiples pasos repetitivos. Los procesos que implican acciones rutinarias y repetitivas, como la entrada de datos, la asignación de tareas o la generación de informes, son candidatos ideales para la inteligencia artificial agéntica. Estas tareas a menudo consumen una cantidad significativa de tiempo de los empleados, pero no requieren un pensamiento creativo o estratégico profundo. La IA agéntica puede automatizar estos flujos de trabajo, permitiendo que los empleados se centren en actividades de mayor valor. Tareas altamente repetitivas y que siguen reglas bien definidas son excelentes candidatas para la IA agéntica. Un ejemplo es el procesamiento de facturas en la gestión de proveedores, donde la aplicación de reglas claras y la alta repetitividad permiten automatizar la verificación y evitar pagos duplicados.

Finalmente, la escalabilidad de las operaciones de atención al cliente en negocios de rápido crecimiento. En lugar de contratar un gran equipo para manejar consultas rutinarias de los clientes, como actualizaciones de estado de pedidos, problemas de cuentas o solución de problemas básicos, un agente de IA podría encargarse de una parte significativa de estas interacciones de forma autónoma. Puede resolver problemas comunes, escalar casos complejos a agentes humanos y aprender con el tiempo para mejorar sus respuestas. Este enfoque reduce los costos operativos, mejora los tiempos de respuesta y permite que los agentes humanos se concentren en interacciones de mayor valor, como la gestión de disputas o la construcción de relaciones con los clientes.

En conclusión, la decisión de adoptar inteligencia artificial agéntica debe basarse en un análisis riguroso que considere la alineación con los objetivos empresariales, el valor potencial y los riesgos asociados. La calidad de los datos, la claridad de los procesos y la capacidad de la organización para soportar la complejidad de esta tecnología son factores determinantes. Identificar procesos con tareas repetitivas, flujos de trabajo que abarcan silos o necesidades de optimización en el servicio al cliente puede señalar oportunidades prometedoras para la implementación exitosa de agentes de IA.