Líderes de IA generativa trazan mapa para implementación empresarial efectiva

Lecciones aprendidas de líderes en IA: estrategias clave para el despliegue exitoso de agentes de IA en empresas

En la carrera por implementar agentes de inteligencia artificial (IA) en producción, muchas empresas se enfrentan a desafíos significativos que van más allá de la tecnología en sí. Recientemente, líderes de la industria compartieron experiencias y lecciones aprendidas sobre cómo desplegar agentes de IA de manera efectiva a gran escala. Estos expertos enfatizaron la importancia de construir una infraestructura de evaluación y orquestación sólida antes de lanzar estos agentes al mercado.

Durante el segundo día de una conferencia sobre transformación digital, un panel de expertos moderado por una destacada inversora de capital de riesgo, discutió sobre las estrategias de despliegue de agentes de IA. Los participantes incluyeron a un CTO de una empresa líder en servicios hipotecarios, un director de producto de una plataforma de experiencias de servicio al cliente con IA, y un vicepresidente de transformación de IA de una empresa especializada en automatización de experiencias de cliente.

La principal conclusión de estos líderes fue que las empresas que primero construyen una infraestructura de evaluación y orquestación son las que logran el éxito, mientras que aquellas que apresuran la producción con modelos potentes pero sin una base sólida, suelen fracasar.

El retorno de la inversión más allá del simple ahorro de costos

Una parte crucial del diseño de agentes de IA para el éxito es comprender el retorno de la inversión (ROI). Inicialmente, las implementaciones de agentes de IA se centraron en la reducción de costos. Aunque esto sigue siendo un componente clave, los líderes empresariales ahora reportan patrones de ROI más complejos que requieren arquitecturas técnicas diferentes.

Reducción de costos: un beneficio tangible

Un ejemplo notable de reducción de costos proviene de una empresa que logró ahorrar un millón de dólares al año mediante la implementación de un agente de IA para manejar cálculos de impuestos de transferencia en el proceso de suscripción hipotecaria. Otro caso es el de una empresa que reduce el tiempo promedio de manejo de llamadas mediante la automatización de partes de las mismas.

Generación de ingresos: un nuevo horizonte

Además del ahorro, los agentes de IA también pueden generar más ingresos. Las empresas han visto mejoras en las tasas de conversión al proporcionar respuestas rápidas a los clientes y ofrecerles una buena experiencia. Incluso, hay casos de empresas que han implementado estrategias de alcance proactivo para servicios al cliente, previniendo problemas antes de que los clientes se pronuncien.

Por qué los agentes de IA fallan en producción

A pesar de las oportunidades de ROI, existen desafíos en los despliegues de producción. Un problema técnico central es que las empresas construyen agentes de IA sin una infraestructura de evaluación adecuada.

La nueva calidad de los agentes de IA: prueba y error

Dado que las pruebas tradicionales de software no funcionan para los agentes de IA, las empresas están recurriendo a soluciones innovadoras como la simulación. Mediante el uso de agentes de IA para probar otros agentes, las empresas pueden simular conversaciones y analizar comportamientos a gran escala, cubriendo así una amplia gama de escenarios y casos límite.

La próxima explosión de complejidad

A medida que los agentes de IA actuales manejan tareas individuales de manera independiente, los líderes empresariales deben prepararse para un futuro en el que cientos de agentes por organización interactúen y aprendan unos de otros. Esto implica una explosión de complejidad en la infraestructura y en los posibles modos de falla, por lo que las empresas deben planificar y arquitecturar desde el principio para esta realidad.

En conclusión, el despliegue exitoso de agentes de IA a gran escala requiere una estrategia integral que incluya una infraestructura sólida de evaluación y orquestación, una comprensión profunda del ROI más allá del ahorro de costos, y una preparación para la creciente complejidad de las interacciones entre agentes. Aquellas empresas que comprendan y aborden estos desafíos estarán mejor posicionadas para cosechar los beneficios de la IA en el futuro.