Bloomberg — Si te estás poniendo al día sobre chatbots y copilotos, ya te estás quedando atrás.
Las conversaciones en Silicon Valley se están centrando ahora directamente en los agentes: IA que puede gestionar tareas de varios pasos, como la incorporación de clientes, la aprobación de gastos y no solo el enrutamiento, sino incluso la respuesta a las solicitudes de atención al cliente, todo con un mínimo de supervisión humana.
El CEO de OpenAI, Sam Altman, califica a los agentes de “el próximo gran avance”. Salesforce Inc. (CRM) ya ha firmado acuerdos para la instalación de agentes de inteligencia artificial en más de 200 empresas, entre ellas Accenture Plc, Adecco Group, FedEx Corp. (FDX), International Business Machines Corp. y RBC Wealth Management.
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“Estamos realmente al borde de una transformación revolucionaria”, dijo el CEO de Salesforce, Marc Benioff, durante última llamada de beneficios de la compañía de software. “Esto es realmente el boom del trabajo digital”.
Los más escépticos pueden notar el tono similar de entusiasmo que rodeó el debut en 2022 de ChatGPT. Si bien el chatbot de OpenAI deslumbró, aún no ha logrado aumentar sustancialmente la productividad ni alterar de forma radical la mayoría de los lugares de trabajo.
La tecnología de agentes va un paso más allá, ya que no se limitan a ejecutar trucos de salón y a dar respuestas creíbles a las consultas, sino que hacen realmente las tareas repetitivas de las que hoy se encargan millones de seres humanos.
Los agentes no son solo para los lugares de trabajo.
Por ejemplo, usted podría usar uno algún día no muy lejano para investigar, seleccionar y reservar cada componente de un largo itinerario de vacaciones.
Lo que Altman encuentra más emocionante, sin embargo, es la perspectiva de un agente que actúe como “un compañero de trabajo senior realmente inteligente con el que pueda colaborar en un proyecto”, dijo durante una entrevista de podcast el mes pasado. “El agente puede ir a hacer una tarea de dos días, o de dos semanas, realmente bien, y avisarle cuando tenga preguntas, pero volver a usted con un gran producto de trabajo”.
Aunque sea difícil anticipar todas las reverberaciones que pueden desencadenar los agentes de trabajo autónomo, ya están surgiendo algunos casos de uso discretos.
- Los agentes especializados pueden asumir un conjunto definido de tareas básicas y repetitivas, como responder consultas recurrentes de clientes o agilizar el papeleo de los clientes en todos los departamentos.
- Los agentes asistentes personales pueden manejar la programación y las tareas administrativas de los empleados.
- Los agentes compañeros de trabajo pueden colaborar con equipos e individuos, participando en sesiones de intercambio de ideas y participando en hilos de Slack para ofrecer ideas.
- Los agentes supervisores pueden supervisar y coordinar el trabajo de muchos otros tipos de agentes.
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Salesforce lanzó su producto de agente, al que denomina “Agentforce”, en septiembre.
Anthropic lanzó su propio producto en octubre, seguido por un lanzamiento de Microsoft en noviembre. OpenAI tiene previsto presentar un agente en un avance de investigación en enero. Mientras tanto, un montón de startups han lanzado sus propios productos de IA “agéntica”.
Patrick Stokes, vicepresidente ejecutivo de marketing de productos e industrias de Salesforce, afirmó en una entrevista que espera que los agentes se generalicen ya en el primer trimestre de 2025.
"En noviembre del año que viene, miraremos atrás y diremos: "¿Cómo ha podido haber un mundo en el que esto no existiera?". afirmó Stokes.
Los roles cambiarán
En un reciente evento de Salesforce en Nueva York, los ejecutivos se aseguraron de subrayar que los agentes no están destinados a robar puestos de trabajo. “No va a sustituir, van a aumentar”, dijo el director general de Saks Global, Marc Metrick, en un vídeo promocional de Salesforce que se emitió durante la keynote.
Pero, como dijo Benioff en la llamada de beneficios, habrá que hacer cambios, incluso en Salesforce.
“La transformación no está exenta de desafíos, los puestos de trabajo van a evolucionar, los roles van a cambiar y las empresas necesitarán adaptarse”, dijo Benioff. “Todos vamos a tener que reequilibrar nuestras plantillas a medida que los agentes asuman una mayor parte de la mano de obra y entonces podremos reequilibrar y remodelar nuestras empresas de nuevas formas”.
En la consultora McKinsey & Co., un agente de IA se encarga ahora del tedioso proceso de la incorporación de clientes. Coordina el papeleo, comparte los datos de contacto pertinentes, afirma el alcance del proyecto y lo pasa todo por los departamentos jurídico, de riesgos, financiero, de personal y otros de la empresa para obtener su visto bueno.
“Eso solía ser un absoluto plato de espaguetis de hilos de correo electrónico entre todas las diferentes funciones”, dijo Rodney Zemmel, que dirige la práctica digital de McKinsey y la propia transformación de la IA de la firma. En el pasado, el onboarding requería decenas de horas por cliente nuevo.
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Ahora, “un agente hace básicamente toda esa persecución por usted” y completa el proceso en aproximadamente un 30% del tiempo. Envía correos electrónicos y hace un seguimiento para conseguir toda la información que necesita para sacar adelante los proyectos. A continuación, un humano revisa y aprueba el producto final.
"Funciona en este caso porque se trata de un conjunto de tareas complicadas, pero en realidad bastante estandarizadas y rutinarias, sin demasiado juicio implicado", dijo Zemmel.
Otra aplicación que McKinsey está probando es un “escuadrón” de agentes para que trabajen juntos como lo haría un equipo de empleados humanos. McKinsey suele ayudar a las empresas a migrar datos de los mainframes a la nube, un “proceso laborioso, complicado y caro”, dijo Zemmel. Así que McKinsey entrenó a un escuadrón de agentes para que imitaran a los distintos miembros del equipo que normalmente formarían parte del proyecto, como diseñadores e ingenieros de datos.
Aunque los escuadrones aún no están plenamente operativos, Zemmel dijo que los resultados iniciales han sido impresionantes. "Se puede reducir a más de la mitad el tiempo necesario para realizar una migración del mainframe a la nube utilizando estos escuadrones de agentes con el grado adecuado de supervisión humana por encima", afirmó.
Los agentes pueden activarse con instrucciones en lenguaje natural y están diseñados para ser igual de versados que sus usuarios humanos. McKinsey dio acceso recientemente a una plataforma interna que permite a todos los empleados de la empresa crear sus propios agentes. Permitir que cada empleado diseñe los agentes que le resulten más útiles podría reportar grandes beneficios de productividad.
Pero también, dijo Zemmel, “el potencial para crear un caos absoluto está ahí”, por lo que construir las salvaguardas adecuadas en torno a los agentes es esencial. En McKinsey, un equipo central revisará todos los agentes con respecto a las políticas cibernéticas, de riesgos, legales y de datos antes de ponerlos a disposición del resto de la empresa.
Las empresas que adopten agentes no sustituirán a departamentos enteros de la noche a la mañana, dijo Zemmel. La nueva tecnología puede llevar incluso a invertir la deslocalización de funciones como recursos humanos, finanzas o tecnología.
En lugar de subcontratar el trabajo a un gran equipo con un conjunto de habilidades medias en un país con costes laborales más bajos como la India, las empresas sacan más provecho de emplear a un equipo pequeño pero altamente cualificado en casa que es aprovechado por potentes agentes.
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Engañar hasta a mamá
Los agentes son versátiles en el sentido de que pueden ser estrictamente para uso interno o configurarse para “hablar” con los clientes. Nsure, una compañía de seguros en línea, desplegó un agente de IA que se comunica con los clientes por teléfono, texto, correo electrónico y chat en línea, respondiendo preguntas, proporcionando presupuestos, registrando información y resolviendo problemas.
El agente, que lleva el nombre del vicepresidente de IA y automatización de Nsure, John Haisch, gestiona el 60% de las solicitudes de los clientes, haciéndose cargo de tareas repetitivas que requieren mucho tiempo y que antes recaían en empleados humanos.
“Friendly John”, como se conoce al agente, fue entrenado con 300 horas de la voz de Haisch, lo que dio como resultado un simulacro tan convincente que la propia madre del ejecutivo pensó que era él, sólo que con un ligero resfriado.
Nsure también entrenó al agente en leyes de seguros e información reglamentaria, además de tres años de interacciones de agentes humanos con clientes, con las conversaciones anotadas para corregir cualquier deficiencia. Y el agente mejora continuamente, ya que la empresa vuelve a introducir en el modelo sus conversaciones más recientes para mostrarle todo aquello que dio lugar a una transferencia a un agente humano.
El cofundador y director de operaciones de Nsure, Wojtek Gudaszewski, dijo que con los agentes de IA, la empresa puede hacer crecer el negocio con sólo el 20% de la mano de obra que de otro modo habría necesitado para alcanzar la misma escala. Pero no ha reducido la plantilla. Con el trabajo configurado como una línea de producción, simplemente trasladó a los agentes humanos a un lugar diferente en la línea: de funciones que requerían tareas más repetitivas a otras más complejas.
Este cambio dio lugar a una moral más alta y a una menor rotación de personal, según Gudaszewski, ya que se colocó a los empleados en funciones mejor pagadas y significativas en las que pueden aprender y crecer.
Otra ventaja: como el agente de IA puede atender las consultas de los clientes a cualquier hora del día, los empleados humanos no tienen que preocuparse de trabajar por las noches o los días festivos.
Hasta ahora, la experiencia en Nsure concuerda con la hipótesis planteada por Dario Amodei, cofundador de la empresa de IA Anthropic. Sugirió que la llegada de los agentes de IA podría traducirse en salarios más altos para los humanos con habilidades que la IA no puede replicar.
“De hecho, incluso si la IA puede hacer el 100% de las cosas mejor que los humanos, pero sigue siendo ineficiente o cara en algunas tareas, o si los insumos de recursos para los humanos y la IA son significativamente diferentes, entonces la lógica de la ventaja comparativa [para los humanos] sigue aplicándose”, escribió Amodei en una amplia meditación sobre cómo cree que la IA dará forma a nuestro futuro.
"Sin embargo, creo que a largo plazo la IA llegará a ser tan ampliamente eficaz y tan barata que esto dejará de aplicarse", escribió. "En ese momento, nuestra configuración económica actual dejará de tener sentido y será necesaria una conversación social más amplia sobre cómo debería organizarse la economía".
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Diferentes tipos de agentes
Mucho antes de que lleguemos potencialmente a ese punto, las empresas habrán probado una amplia gama de aplicaciones para los agentes de la IA.
En Accenture, hay planes en marcha para crear agentes específicos para clientes de distintos sectores, desde los viajes hasta la banca minorista, pasando por la planificación de la cadena de suministro.
Internamente, la empresa ya ha desplegado agentes para ayudar a su departamento de marketing a proyectar el rendimiento de la inversión en eventos o a elaborar un plan de marketing basado en datos históricos e información sobre lo que hacen los competidores. Los agentes se pusieron a prueba por primera vez en agosto y ahora se han extendido a unos 500 empleados de marketing.
La mayoría de los agentes son agentes "utilitarios" que funcionan como lo haría un investigador junior. Pero la empresa también ha creado lo que denomina agentes "estratégicos", que pueden coordinar el trabajo de varios agentes de investigación, de forma similar a un jefe de equipo. Los agentes también pueden "apiñarse" entre ellos, compartiendo información como harían los empleados en las reuniones periódicas de control.
Lan Guan, director de IA de Accenture, dijo que los agentes estratégicos pueden trabajar codo con codo con los agentes de marketing junior e incluso actuar como entrenadores para ellos. En el pasado, un empleado junior encargado de dirigir un evento podía ponerse nervioso ante la idea de tener que redactar un informe de marketing o realizar la planificación estratégica. Abrumados, podían buscar el consejo de un supervisor. “Ésa es la antigua forma de trabajar”, dijo Guan.
Ahora, dijo, un agente estratégico tendrá el contexto y la memoria para entender lo que el empleado está tratando de hacer y puede orquestar los agentes utilitarios adecuados, basándose en la experiencia pasada y las mejores prácticas, para conseguir completar la tarea.
Accenture declinó decir si sus previsiones de contratación han cambiado con las ganancias de eficiencia que se esperan del uso de agentes de IA.
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