La Inteligencia Artificial se convirtió en un pilar fundamental para la optimización y el crecimiento empresarial. Oracle comparte una guía esencial de siete pasos para que las empresas puedan crear sus propios agentes de IA, marcando el inicio de una nueva era de eficiencia operativa y mejora en la interacción con los clientes.
Los agentes de IA son una nueva generación de software inteligente capaz de automatizar tareas complejas, mantener conversaciones naturales y recopilar información desde múltiples fuentes, como calendarios, sistemas locales, la nube o buscadores. Gracias a los modelos de lenguaje (LLMs), pueden interactuar de manera fluida y tomar decisiones autónomas.
Hoy, los proveedores de software simplifican su adopción mediante herramientas que permiten crearlos o personalizarlos en siete pasos, lo que facilita su aplicación en áreas como productividad, servicio al cliente u operaciones. Estos agentes, además, pueden encargarse de tareas como generar pronósticos financieros, gestionar procesos de reclutamiento o analizar ventas para detectar nuevas oportunidades, aportando eficiencia y anticipación a las necesidades del negocio.
Cómo crear un agente de IA en 7 pasos
Los agentes de IA están diseñados para comprender los roles organizacionales de los usuarios, extraer datos de documentos comerciales para que los flujos de trabajo sigan siendo relevantes y responder a indicaciones en lenguaje natural en lugar de instrucciones precodificadas. Para prepararlos para esa flexibilidad en circunstancias cambiantes, las organizaciones necesitan realizar algunos trabajos previos.
En esa línea, Mario Cunuberti, VP Head of Technology and Transformation MCR en Oracle, comparte los siete pasos clave para la creación de agentes de IA en las empresas:
- Elegir la estrategia de construcción del agente: Las empresas enfrentan una decisión inicial clave: personalizar agentes de IA existentes o desarrollarlos desde cero. Debido a que esta tecnología está en fase temprana, se recomienda comenzar personalizando soluciones preconstruidas para obtener beneficios más rápidamente y minimizar riesgos.
- Personal: se requieren expertos en IA o administradores para personalizar agentes prediseñados.
- Experiencia técnica: la mayoría necesitará usar modelos preexistentes por falta de conocimiento interno.
- Costos: desarrollar desde cero es más caro que personalizar agentes existentes.
- Calidad de datos: deben prepararse específicamente para uso en IA.
- Seguridad: es crucial establecer límites de acceso y documentación transparente.
- Seleccionar un LLM u obtener uno predeterminado: Para implementar agentes de IA existen dos opciones: usar plataformas SaaS con modelos preseleccionados (lo cual es más simple) o desarrollar desde cero (lo cual brinda mayor control, pero es más complejo). La elección dependerá de los recursos y las necesidades específicas de la organización.
- Diseñar un flujo de trabajo y definir las herramientas: incluso la personalización de agentes de IA requiere conocimientos técnicos específicos y debe ser realizada por administradores de aplicaciones, quienes pueden utilizar plantillas existentes o crear flujos de trabajo nuevos.
- Cargar documentos para RAG: el RAG (Generación Aumentada de Recuperación) permite al agente de IA procesar documentos empresariales y datos en tiempo real, mejorando su capacidad de respuesta con información específica de la organización.
- Hacer clic para crear: habiendo establecido la base con instrucciones, temas y documentos, el administrador puede crear un agente en un estudio de diseño simplemente nombrándolo y haciendo clic en un botón de interfaz de usuario.
- Establecer límites: es posible y necesario establecer barreras de protección para ayudar a garantizar que los agentes mantengan su precisión y puedan identificar cuándo buscar aprobación antes de realizar acciones. También se deben establecer políticas para el uso ético, trazabilidad de decisiones y validación de fuentes. Estas reglas no solo protegen la integridad del sistema, sino que también generan confianza en su uso interno.
- Probar, implementar y monitorear: a través de un área de prueba en el estudio, los administradores pueden ejecutar una interacción de muestra para evaluar si las respuestas del agente son útiles y relevantes, y verificar qué fuentes cita.
Oracle se alinea con estos pasos a través de soluciones como Oracle AI Agent Studio para Aplicaciones Fusion, que permite a los administradores de TI configurar agentes de IA directamente en Oracle Fusion Cloud Applications. Con esta plataforma, las empresas pueden implementar de forma integrada y eficiente agentes personalizados que apoyen en tareas como consultar saldos de tiempo libre, revisar historiales de compras, procesar devoluciones o analizar imágenes de equipos para estimar costos de reparación, adaptándose a las necesidades de cada organización.
