Los agentes de IA reemplazarán el software empresarial, pero de a poco

Internet está plagado de anuncios sobre el fin del software tal y como lo conocemos. ¿El culpable? La IA, por supuesto.

Muchos afirman que el software ya está dando su último aliento, y que un pequeño equipo de ingenieros equipados con IA que crean agentes de IA sustituirá por completo a las soluciones de software empresarial tradicionales. Aunque esta afirmación es correcta en cuanto a la dirección, ignora la realidad del uso del software en las empresas, el estado actual de la IA para el desarrollo de software y las limitaciones en los enfoques de IA existentes.

Con el tiempo, la IA se convertirá en el componente dominante en casi todos los productos de software, dada su amplia capacidad y adaptabilidad a diversos escenarios. Sin embargo, para alcanzar ese punto, se requiere un avance significativo. Estas son las razones.

En qué se destacan los agentes de IA hoy en día

Los agentes de IA ya pueden realizar muchas tareas más simples de manera independiente con eficacia. Además, pueden trabajar en conjunto con humanos para lograr resultados más elaborados. No obstante, no pueden ejecutar procesos complejos integrales de manera confiable sin el apoyo de un amplio marco lógico determinista, que utiliza reglas y flujos de trabajo estructurados para guiar las decisiones y limitar el comportamiento de la IA, lo que garantiza la fiabilidad y la coherencia.

Con las ventajas que aportan las mejoras en los modelos, los nuevos métodos de entrenamiento y las arquitecturas más desarrolladas, esto cambiará con el tiempo. Cuando eso suceda, los agentes de IA asumirán un rol dominante en la ejecución de procesos altamente complejos.

Hoy en día, los agentes de IA son excelentes en tareas de asistencia relacionadas con la investigación, por ejemplo. El agente de IA funciona como el motor principal de orquestación, es decir, coordina tareas relacionadas con la búsqueda, la recuperación de datos, el análisis y la composición para generar un informe (al estilo de “una investigación exhaustiva”). En este caso, toleramos los errores porque el resultado está diseñado para que lo revisen y evalúen personas antes de tomar cualquier medida significativa.

Los agentes de IA también pueden funcionar como una interfaz de asistente más generalizada para completar múltiples tareas interrelacionadas en colaboración con un humano, como recuperar datos de sistemas, analizar la información y ejecutar acciones específicas. Una vez más, el ser humano sigue estando presente, guiando el proceso y revisando la información mientras el ser humano y el agente de IA trabajan en colaboración para alcanzar el objetivo final.

En otros casos, los agentes de IA pueden funcionar de manera completamente autónoma para completar una tarea, siempre que esté definida de manera específica y que las acciones necesarias para completarla sean limitadas. Por ejemplo, un agente de IA de recepción de facturas puede recuperar información estructurada del proveedor basada en los datos de la factura, validar esa información y luego determinar los posibles próximos pasos, como el envío para el pago o la derivación para su revisión.

La complejidad pone de relieve la necesidad actual de la IA de contar con una lógica determinista

Debido a las limitaciones actuales de la IA, depender de un agente de IA con demasiados grados de libertad, es decir, decisiones o pasos independientes, a lo largo de un proceso produce resultados poco fiables. Por eso, las aplicaciones más complejas requieren el antes mencionado marco lógico a fin de guiar a los agentes de IA con objetivos estrictamente definidos y el contexto necesario para que completen las tareas de manera correcta.

Estas son las razones: sin una precisión del 100%, la complejidad de las tareas múltiples reduce drásticamente las probabilidades de éxito. Desde el punto de vista estadístico, incluso si cada paso que da el agente tiene una precisión del 98%, cuando se requieren 20 pasos, la tasa de éxito global cae por debajo del 70%.

Muchas aplicaciones de IA empresariales del mundo real están diseñadas principalmente como lógica determinista, con IA añadida para mejorar áreas específicas de la aplicación. La lógica determinista se utiliza cuando se sabe lo que hay que hacer, y se añaden agentes de IA cuando se necesita adaptabilidad en tareas bien definidas. Para las empresas, esto significa combinar agentes de IA con orquestación y automatización en un solo sistema con el fin de evitar errores costosos y garantizar la fiabilidad de los procesos empresariales críticos.

El rol en evolución de la IA en el software empresarial

Entonces, ¿en qué punto nos encontramos? Para las aplicaciones empresariales, los agentes de IA tienen capacidades limitadas. Sin embargo, los modelos están mejorando rápidamente, y se están desarrollando sistemas nuevos para abordar las deficiencias de la IA en la realización de tareas complejas.

Las tecnologías como nuestro motor de razonamiento de procesos ya están avanzando en esta dirección en el ámbito de los procesos empresariales, al alimentar los modelos con un amplio conocimiento de los flujos de trabajo empresariales, añadir el contexto de los clientes de cada organización y aprender continuamente de cada ejecución de los agentes. Esto permite que los agentes de IA de los clientes completen tareas más complejas de manera autónoma con mayor fiabilidad, incluso cuando los procesos integrales aún requieren una gran cantidad de orquestación determinista para llevar a cabo el proceso general con éxito.

Un vistazo al futuro con agentes

El ritmo y el alcance con el que los agentes de IA absorberán la lógica integrada en el software se encuentran entre las cuestiones más emocionantes de la tecnología actual. Ya estamos observando visiones ambiciosas de un sistema operativo impulsado por modelos de lenguaje extenso (LLM) en el que la IA funciona como la interfaz principal de todas las interacciones, ejecutadas a través del lenguaje natural. Dada la velocidad de la innovación y el intenso enfoque de la industria, no se trata de un futuro por el que se deba apostar en contra.

En el mundo empresarial, aún se está por ver si los agentes de IA evolucionarán por completo hasta convertirse en complejos motores de orquestación en unos pocos años. Pero una cosa es segura: las empresas deben comenzar a sentar las bases ahora para un futuro donde los agentes de IA desempeñen un rol cada vez más central. Los líderes que aprendan a combinar la automatización determinista con agentes de IA adaptables estarán en la mejor posición para prosperar a medida que cambie el equilibrio entre ambos.

Independientemente de cómo cambie sus estrategias, la IA remodelará el panorama del software, ¡y el proceso no será para nada aburrido!

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