Agentes de inteligencia artificial y automatización: cómo elegir lo correcto para tu negocio

No todos los procesos de negocio necesitan un agente de inteligencia artificial.

A veces una automatización simple es más barata, más rápida y más confiable. A veces el proceso es predecible, pero una parte tiene correos, documentos o lenguaje humano desordenado que la inteligencia artificial puede ayudar a entender. Y a veces el sistema sí necesita mirar lo que está pasando, decidir qué hacer después y actuar.

Son tres problemas distintos. La pregunta importante no es cómo se llama la tecnología. Es cuánto criterio necesita realmente el proceso.

1. Automatización simple: las reglas y el camino se conocen #

La automatización tradicional funciona cuando puedes describir exactamente qué debe pasar: llega un archivo, el sistema toma estos campos, los guarda en este sistema, envía un correo a esta persona y actualiza el estado.

Los mismos pasos ocurren en el mismo orden cada vez. Eso es una fortaleza, no una limitación.

Si las reglas se conocen, la automatización común suele ser más rápida, más barata y más predecible que pedirle a un modelo de inteligencia artificial que tome decisiones que no necesita tomar.

El problema aparece cuando la realidad deja de encajar con las reglas. Falta un campo. Una fecha está escrita de otra forma. Un cliente explica algo en un párrafo en vez de escoger una opción en un formulario.

El flujo puede seguir siendo válido, pero la entrada ya no es predecible. Ahí es donde la inteligencia artificial puede ayudar.

2. Automatización asistida por inteligencia artificial: el proceso se conoce, pero la información es desordenada #

Imagina que un proveedor escribe: "¿Pueden mover la entrega para después del feriado? El miércoles de la siguiente semana funcionaría."

Una regla tradicional puede tener problemas con esa frase. La inteligencia artificial puede leerla, entender la intención y extraer la información relevante.

Pero eso no significa necesariamente que necesitas un agente de inteligencia artificial. El flujo completo puede seguir siendo fijo: leer el mensaje, extraer la fecha solicitada, revisar el pedido, actualizar el registro y avisar a la persona responsable.

La mayoría de esos pasos puede seguir siendo software común. La inteligencia artificial sirve solo donde hace falta interpretar.

Esta diferencia importa porque muchos sistemas de negocio funcionan mejor así: la inteligencia artificial maneja la información desordenada. El software común maneja el proceso predecible.

No necesitas un modelo de lenguaje tomando decisiones donde una regla simple puede hacer el trabajo con más confiabilidad.

3. Agentes de inteligencia artificial: la meta se conoce, pero el camino puede cambiar #

Un agente de inteligencia artificial se vuelve útil cuando el sistema no puede saber todos los pasos por adelantado. Le das una meta, acceso a ciertas herramientas y reglas sobre lo que puede o no puede hacer. Luego decide parte del camino.

Imagina que un cliente escribe: "Mi pedido todavía no llega y lo necesito antes del viernes."

Un flujo simple con inteligencia artificial podría entender el mensaje y crear un ticket de soporte. Un agente podría ir más lejos.

• Identificar al cliente.
• Encontrar el pedido.
• Revisar el estado del envío.
• Determinar por qué está atrasado.
• Revisar opciones alternativas de entrega.
• Decidir si puede resolver el problema automáticamente.
• Pedir aprobación si la solución crea un costo adicional.
• Actualizar el pedido.
• Decirle al cliente qué pasó.

La secuencia exacta depende de lo que el agente descubra. Esa es la diferencia importante.

El agente no solo interpreta información. Decide qué hacer después.

Esa flexibilidad puede ser poderosa. También crea más complejidad, más costo y más oportunidades de que pase algo inesperado.

Por eso la pregunta nunca debería ser: "¿Podemos usar un agente de inteligencia artificial?" Claro que se puede. La mejor pregunta es: "¿Este problema realmente necesita uno?"

La prueba #

Antes de decidir qué tecnología usar, haz cuatro preguntas en este orden.

1. ¿El proceso en sí está bien? #

Si el proceso de fondo es confuso, innecesario o está mal diseñado, no lo automatices todavía. Primero arregla el proceso.

Un proceso roto no mejora al automatizarse. Se vuelve más rápido en romperse.

2. ¿Los pasos importantes y las excepciones se pueden escribir como reglas? #

Si sí, usa automatización simple. Probablemente será más barata, más rápida y más predecible.

3. ¿El flujo es predecible, pero una parte de la información necesita lectura o interpretación? #

Si sí, usa inteligencia artificial dentro del flujo. Deja que la inteligencia artificial entienda el correo, el documento, la imagen o el lenguaje humano. Luego deja que el software común maneje las partes donde las reglas se conocen.

4. ¿El sistema necesita decidir qué hacer después según lo que descubre? #

Ahí puede tener sentido un agente de inteligencia artificial. Mientras más libertad tenga el sistema para escoger su siguiente acción, más importantes se vuelven los límites, el monitoreo y la aprobación humana.

Los buenos sistemas suelen mezclar los tres #

El formulario de este sitio es un ejemplo simple. Una persona puede escribir casi cualquier cosa. La inteligencia artificial puede leer el mensaje y resumir lo que la persona está pidiendo porque el lenguaje humano es impredecible.

Pero después de eso, el flujo no necesita inteligencia. Guardar el envío. Mandar la notificación. Poner la información donde corresponde. Esos pasos son automatización común.

Un sistema de documentos funciona igual. AskRoby usa inteligencia artificial donde los contratos son desordenados y las preguntas humanas necesitan entenderse. Pero guardar el documento, conservar las páginas fuente, mostrar fechas y devolver el registro correcto son trabajos de software normal.

Un sistema más avanzado podría agregar un agente después si hubiera una razón real para que el sistema decida qué herramientas usar o qué acciones tomar. Pero no hay beneficio en agregar autonomía solo porque la tecnología existe.

Esa suele ser la arquitectura correcta: reglas donde las reglas se conocen, inteligencia artificial donde la información es desordenada, y agentes donde el camino necesita decisiones.

Qué preguntarle a alguien que te vende un "agente de inteligencia artificial" #

Google Cloud describe los agentes de inteligencia artificial como sistemas que pueden perseguir metas y completar tareas para usuarios con cierto nivel de autonomía. NIST organiza la gestión de riesgos de inteligencia artificial alrededor de gobierno, mapeo, medición y gestión. Son ideas técnicas, pero para quien compra se vuelven preguntas prácticas.

• ¿Qué va a decidir exactamente la inteligencia artificial?
• ¿Qué partes del proceso son reglas comunes?
• ¿Sobre qué sistemas o herramientas puede actuar el agente?
• ¿Qué pasa cuando la inteligencia artificial no está segura?
• ¿Qué acciones necesitan aprobación humana?
• ¿Cómo sabemos cuando se equivoca?
• ¿Qué pasa cuando la entrada llega en un formato inesperado?
• ¿Cuánto cuesta cada ejecución y cómo cambia eso con el volumen?
• ¿Por qué este proceso necesita un agente en vez de un flujo más simple con inteligencia artificial o automatización común?

La tecnología debe seguir al problema #

Los agentes de inteligencia artificial son útiles. La automatización común también. También lo son los formularios, las bases de datos, las interfaces de programación, los tableros, las hojas de cálculo y las reglas simples de software. Si quieres la definición técnica, Google Cloud tiene una explicación útil sobre qué son los agentes de inteligencia artificial.

El error es empezar por la tecnología. Un dueño de negocio no necesita un agente de inteligencia artificial porque los agentes de inteligencia artificial están de moda. El negocio necesita un sistema que resuelva un problema específico de manera confiable.

A veces ese sistema necesita un agente. A veces la inteligencia artificial solo pertenece en una parte pequeña. A veces la automatización simple es la mejor respuesta. Y a veces la mejor decisión es cambiar el proceso y no construir nada todavía.

Dónde entra RobyBusinessSystems #

Cuando miro un proceso, la primera pregunta que hago no es: "¿Dónde podemos poner inteligencia artificial?"

Es: "¿Qué está tratando de lograr el negocio, y dónde se está rompiendo el proceso?"

Desde ahí, la solución correcta puede ser automatización común, inteligencia artificial dentro de un flujo existente, un agente de inteligencia artificial, software a la medida o un proceso rediseñado.

La meta es usar el sistema más simple que resuelva el problema de manera confiable.

Así trabajo los proyectos en RobyBusinessSystems: entender primero el problema del negocio, y después construir el sistema correcto para resolverlo.