Las tecnologías de IA avanzan y surgen los agentes de próxima generación, catalizan efecto de larga cola (Long tail) que se vuelven económicamente viables y que se habilitan con un enfoque de automatización a escala en una gama más amplia de procesos empresariales, experiencias de los empleados e interfaces de clientes.
Esta evolución exige una inversión en fuertes prácticas y políticas de confianza y gestión de riesgos de esta tecnología, así como en plataformas para gestionar y supervisar los sistemas basados en agentes.
El documento "La Promesa y la Realidad de los Agentes de IA Generativa en la Empresa" publicado por McKinsey explora los rápidos avances y las potenciales aplicaciones de los agentes de IA generativa (gen AI) en entornos empresariales. La evolución de estos agentes ha abierto oportunidades significativas en las organizaciones, particularmente en la automatización de procesos y en la mejora de la interacción con clientes y empleados.
Los agentes de IA generativa son entidades de software diseñadas para orquestar flujos de trabajo complejos, coordinar actividades entre múltiples agentes, aplicar lógica y evaluar respuestas. Pueden automatizar procesos o apoyar a los trabajadores humanos en diversas tareas.
En términos de valor económico, se estima que los agentes de IA generativa podrían generar entre 2.6 y 4.4 billones de dólares anuales en más de 60 casos de uso. Estos agentes pueden aumentar significativamente la productividad y la eficiencia, con la capacidad de automatizar entre el 60% y el 70% de las horas de trabajo en la economía global.
En el ámbito del servicio al cliente, las implementaciones han mostrado un aumento del 14% en la resolución de problemas por hora y una reducción del 9% en los tiempos de manejo. Además, reducen el período de entrenamiento para nuevos agentes, mejorando la eficiencia operativa general.
La adopción de estos agentes enfrenta varios desafíos. La calidad de los datos es crucial, ya que la implementación efectiva requiere datos actualizados y de alta calidad. Muchas empresas tienen dificultades para organizar y mantener datos adecuados para el uso de IA.
Además, la construcción de confianza en los sistemas de IA y el cumplimiento de las normativas en evolución son esenciales, lo que implica establecer prácticas sólidas de gestión de riesgos y confianza en la IA. La gestión del cambio es otro aspecto crítico, requiriendo el desarrollo de nuevos indicadores de desempeño, protocolos de gestión y currículos de aprendizaje adaptados para todos los niveles de la organización.
Un estudio de caso de Lenovo muestra aplicaciones exitosas en ingeniería de software y soporte al cliente. Lenovo ha aplicado IA generativa para mejorar la velocidad y calidad de la producción de código, logrando mejoras de hasta un 15%.
En el soporte al cliente, los agentes de IA generativa manejan una gran parte de las interacciones, lo que resulta en aumentos de productividad y mejoras en los resultados del servicio al cliente. Lenovo anticipa que estos agentes evolucionarán de ser asistentes para desempeñar roles más complejos, mejorando aún más la experiencia de los empleados y la productividad.
La perspectiva futura es optimista, ya que la velocidad de innovación en la IA generativa está acelerándose, con capacidades en constante mejora. Se espera que esta rápida evolución acorte el tiempo para la adopción generalizada e integración de los agentes de IA generativa en diversas funciones empresariales.
Los agentes de IA generativa tienen un gran potencial para transformar las operaciones empresariales al mejorar la eficiencia, reducir costos y mejorar las experiencias de clientes y empleados.
No obstante, para realizar este potencial, es necesario superar desafíos relacionados con la gestión de datos, la confianza, la gobernanza y el cambio organizacional.
La tecnología IA generativa presenta un enorme potencial para transformar las operaciones empresariales, mejorando la eficiencia, reduciendo costos y elevando las experiencias de clientes y empleados a nuevos niveles. Los agentes de IA generativa están evolucionando rápidamente, abriendo un abanico cada vez más amplio de aplicaciones en automatización de procesos, servicio al cliente, ingeniería de software y mucho más.
Para aprovechar al máximo esta tecnología disruptiva, las empresas deben abordar desafíos clave como la calidad de los datos, la confianza, el cumplimiento normativo y la gestión del cambio organizacional. Aquellas organizaciones que logren navegar exitosamente estos desafíos y adoptar estratégicamente la IA generativa, podrán obtener una ventaja competitiva significativa.
El futuro es prometedor para la IA generativa en el ámbito empresarial, invitamos a las compañías a prepararse ahora para capitalizar todo su potencial en los años venideros. La innovación se cataliza en el sector privado.