Redacción - El Semanal
La revolución de los agentes en la era digital: desafíos y oportunidades para las empresas
En la era digital, las empresas enfrentan el reto de desarrollar y escalar agentes de manera efectiva. A diferencia del software tradicional, los agentes son sistemas adaptativos que requieren un enfoque distinto en su creación y mantenimiento. May Habib, CEO y cofundadora de Writer, destaca que los agentes son "categóricamente diferentes" en su construcción, funcionamiento y mejora continua.
Un nuevo enfoque en el desarrollo de agentes
Las empresas que buscan construir y escalar agentes deben abandonar el ciclo de vida tradicional del desarrollo de software. Los agentes no siguen reglas de manera fiable; en su lugar, están impulsados por resultados, interpretan y se adaptan, y su comportamiento emerge en entornos del mundo real. Habib enfatiza la importancia de adoptar una mentalidad orientada a objetivos, en lugar de centrarse en la creación de agentes que simplemente realicen tareas específicas.
Por ejemplo, en lugar de pedir a un agente que ayude a los equipos legales a revisar contratos, un enfoque más efectivo sería diseñar un agente con el objetivo de reducir el tiempo dedicado a esta tarea. Esto implica proporcionar contexto y guiar la toma de decisiones del agente, en lugar de seguir un flujo de trabajo predeterminado.
Desafíos en la escalabilidad y el control de calidad
La escalabilidad de los agentes es un desafío significativo. Writer está ayudando a la mayoría de sus clientes a construir agentes uno a uno, ya que es crucial responder preguntas sobre la propiedad, auditoría y relevancia de estos sistemas. La evaluación de la calidad de los agentes también difiere de la de software tradicional. En lugar de utilizar una lista de verificación objetiva, la evaluación de agentes implica considerar comportamientos no binarios y evaluar su actuación en situaciones del mundo real.
Habib advierte que las empresas que no comprenden la importancia de la iteración continua enfrentan desafíos significativos. En lugar de buscar la perfección, es crucial lograr "confianza en el comportamiento" de los agentes, lo que implica evaluar resultados y intenciones.
Ejemplos de éxito y nuevas oportunidades
A pesar de los desafíos, hay ejemplos de agentes que ya están generando nuevos ingresos para las empresas. Un banco importante colaboró con Writer para desarrollar un sistema basado en agentes, lo que resultó en una nueva línea de ingresos de $600 millones mediante la incorporación de nuevos clientes en múltiples líneas de productos.
Nuevos controles de versión para agentes de IA
El mantenimiento de agentes también requiere un enfoque distinto. Los agentes de IA necesitan un nuevo tipo de control de versiones que tenga en cuenta todo lo que puede influir en su comportamiento, como la configuración de modelos, herramientas y memoria. Esto implica trazabilidad completa de las ejecuciones, incluidas entradas, salidas, pasos de razonamiento y interacciones humanas.
En última instancia, las empresas deben estar dispuestas a iterar y adaptarse continuamente para aprovechar al máximo el potencial de los agentes en la era digital.
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