Los modelos de lenguaje a gran escala (LLM por sus siglas en inglés), como Chat GPT, Gemini, Llama y Claude, han revolucionado numerosos aspectos de la vida y el trabajo. Gracias a su extenso entrenamiento con contenido publicado en internet y sets de datos seleccionados, estos modelos se han convertido en herramientas clave para acelerar el aprendizaje y la generación de contenido. Sin embargo, en el ámbito empresarial, su aplicación se limita principalmente a la búsqueda rápida de información, la automatización de respuestas, y la generación de contenido, como la programación de software, la creación de textos y la refinación de ideas. Esta limitación se debe a que los LLMs no pueden acceder a las bases de datos corporativas, un desafío que no solo es técnico -requerimiento de estructuración de datos y adaptación a contextos específicos- sino que también incluye preocupaciones sobre seguridad, privacidad de los datos y posibles sesgos en los modelos.

Las grandes empresas tecnológicas y las compañías de software especializado reconocen que el verdadero valor de la inteligencia artificial (IA) reside en el uso basado en los datos y particularidades propias de cada compañía. Aquí es donde los agentes de IA entran en juego, automatizando y ejecutando procesos de negocio con mayor autonomía y menos intervención humana. Estos agentes pueden ser activados por conversaciones o por eventos -por ejemplo, información percibida por un sensor, monitoreo de redes sociales o estado del tráfico vehicular en la ciudad-, y orquestan la ejecución de diversas acciones con el apoyo de múltiples agentes de IA especializados y otros sistemas. Los Agentes de IA resuelven las dos grandes brechas del uso de la IA en la empresa, no solo facilitan la integración del conocimiento corporativo en los LLMs, sino que también garantizan la privacidad de los datos al operar dentro de la nube privada de la empresa.

En las últimas semanas el mercado de Agentes de IA ha estado bastante movido: (i) SalesForce, lanzó Agentforce Agent, una plataforma sin codificación para configurar soluciones de IA para la gestión de las relaciones con clientes; (ii) Nvidia sigue fortaleciendo su negocio de software empresarial, y su nueva librería NeMo, promete la creación rápida y simple de agentes de IA, en palabras de su CEO: “Vamos a tener agentes de IA que aumentan a los empleados para potenciarlos y hacerlos más productivos”; por otro lado, (iii) Microsoft, trae una apuesta doble, en primer lugar, a mediados de noviembre permitirá crear agentes autónomos con Copilot Studio para potenciar el uso de Office en el contexto de la empresa, y en segundo lugar, está incorporando a Dynamics, su suite empresarial (ERP por sus siglas en ingles), agentes autónomos para los equipos de ventas, servicios, finanzas y cadena de suministro, constituyéndose en un diferenciador clave en el mercado de ERPs.

Los agentes de IA están definiendo el futuro de la inteligencia artificial en el ámbito laboral. Como siempre he resaltado, la IA no funciona por arte de magia; para progresar en la automatización y aumentación de procesos mediante agentes de IA, es crucial contar con estructuras de datos robustas y flujos de trabajo y procesos de negocio bien estructurados y estandarizados.