La IA Agéntica se está consolidando como tendencia tecnológica clave en la actividad de las compañías y en la interacción de los usuarios.  Una tecnología que ha ido evolucionando hacia agentes cada vez más autónomos, resolutivos y personalizados.

Son muchas las organizaciones que quieren apostar por la incorporación de estas soluciones. Sin embargo, la complejidad de ciertos procedimientos puede dificultar enormemente su realización por agentes de Inteligencia Artificial.

Con el objetivo de lograr el éxito en un proyecto de IA Agéntica, Tokiota, partner español de Microsoft que desarrolla soluciones de negocio basadas en IA, la nube, infraestructuras securizadas y plataformas de datos, apuesta por la implementación de sistemas multiagente y analiza cómo debe llevarse a cabo su desarrollo.

La especialización es el factor determinante

Los agentes son la evolución de los tradicionales asistentes de Inteligencia Artificial. Su capacidad de analizar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones precisas hace posible delegar en ellos para optimizar las cargas de trabajo.

Teniendo en cuenta que los procesos de negocio conllevan múltiples y complejas tareas, resulta muy complicado que un único agente pueda englobar todos los flujos de actividad. De ahí la importancia de desarrollar varios agentes que cuenten con conocimientos y habilidades centradas en funciones concretas.

En este punto es donde cobra sentido la orquestación de un sistema multiagente, el cual abarca las diferentes tareas ligadas a un proceso a través de agentes especializados. Para ello, resulta imprescindible identificar casos de uso específicos y dotar al agente de las herramientas necesarias.

Super agentes, los líderes del equipo

Un sistema multiagente será más eficiente cuanto más pequeñas y concretas sean las acciones en las que se descompone, algo que requerirá a su vez la presencia de numerosos agentes asignados a estas. Y, por encima de todos ellos, se debe situar una figura fundamental: el agente orquestador o super agente.

Como afirma Mario Cortés, director de App Innovation & Power Platform en Tokiota, “el agente orquestador, de forma análoga al papel que desempeña el director en una empresa, deberá coordinar a su equipo y planificar el trabajo de forma dinámica e inteligente para lograr un buen funcionamiento del sistema”.

Como ejemplos prácticos, desde Tokiota se han desarrollado proyectos multiagente en áreas como los Recursos Humanos y el sector Hospitality.

En el primer caso, se implementó un sistema para la resolución de preguntas frecuentes de los empleados. El trabajador realiza su consulta a un super agente y este, dependiendo de la duda planteada, recurre al agente especializado en esa determinada cuestión.

En el segundo, el organigrama multiagente se basó en tres agentes principales para cada uno de los canales de contacto con los clientes y en diferentes agentes especializados en peticiones: oferta de servicios, consultas, reclamaciones… En función del canal de contacto y de la petición solicitada intervendrán los agentes más convenientes.

La gobernanza, prioritaria en el proceso

La información con la que cuentan los agentes es el motor de su funcionamiento. Es indispensable que los datos sean de calidad para que las respuestas sean acertadas y no se produzcan las llamadas alucinaciones de la IA o inconsistencias en el comportamiento.

Además, asegurar que los datos estén disponibles para los usuarios adecuados y garantizar la privacidad son aspectos que deben ser contemplados durante todo el proceso.

En todo ello, es indispensable disponer de elementos que verifiquen correctamente los permisos de acceso al sistema y, sobre todo, de una supervisión humana que garantice un uso de la IA de forma ética, responsable y alienada con los objetivos marcados.