Cómo crear y entrenar agentes de inteligencia artificial

Introducción a los agentes de inteligencia artificial

Los agentes de inteligencia artificial ayudan a los equipos a simplificar el trabajo mediante la automatización y ejecución de procesos empresariales mediante datos y entradas de lenguaje natural. En esta guía se explica cómo funcionan, los usos reales y cómo crear y entrenar agentes de inteligencia artificial para apoyar a su organización.

Puntos clave

Los agentes de inteligencia artificial simplifican las tareas, optimizan las operaciones y ayudan a reducir los costos y el trabajo manual.
Las organizaciones usan agentes de inteligencia artificial para ayudar a abordar desafíos difíciles, como la mejora del servicio al cliente, la administración de riesgos y las tendencias de previsión.
La creación de un agente de inteligencia artificial implica una planeación clara, las herramientas adecuadas y un entrenamiento y pruebas cuidadosas.
Los marcos existentes facilitan la creación de agentes de inteligencia artificial adaptados a las necesidades específicas de su equipo.
Conectar agentes de inteligencia artificial a los sistemas y entrenar al equipo garantiza una adopción más fluida y mejores resultados.
La supervisión continua mantiene a los agentes de inteligencia artificial precisos, eficientes y alineados con los objetivos empresariales cambiantes.

¿Qué son los agentes de IA?

Los agentes de inteligencia artificial son herramientas de inteligencia artificial que automatizan y ejecutan procesos empresariales, trabajando junto con una persona, un equipo u organización o en nombre de ellos. Han sido diseñados para ayudar a las personas a trabajar de forma más eficiente, bien sea respondiendo a preguntas, organizando información o ayudando a completar procesos de varios pasos. Varían desde simples agentes de pregunta y respuesta hasta agentes totalmente autónomos capaz de ejecutar flujos de trabajo completos de principio a fin. Cuando están basados en los datos de la organización, los agentes facilitan el uso de herramientas e información sin necesidad de buscar, ordenar o cambiar manualmente entre sistemas.

Los agentes de inteligencia artificial ayudan a reducir las tareas repetitivas, a dar sentido a información compleja y a facilitar el trabajo diario. Esto libera tiempo para que los equipos se centren en planear, resolver problemas y tomar decisiones.

La creación de un agente de inteligencia artificial lleva a cabo algunos pasos importantes. Debe decidir qué debe hacer, elegir un marco para compilarlo y darle acceso a la información adecuada. También necesita directrices claras para mantenerse al día. Una vez creado el agente, pasa por un proceso de entrenamiento que implica comentarios, series de pruebas y pequeños ajustes para asegurarse de que funciona bien y de que respalda los objetivos de su equipo.

Para una configuración aún más rápida, los agentes predefinidos ofrecen un punto de partida: están listos para usarse y configurarse de manera predeterminada para simplificar el proceso de inicio.

Tipos de agentes de IA

Hay varios tipos de agentes de inteligencia artificial, cada uno con su propio rol:

Los agentes de recuperación buscan información de orígenes confiables, la razón a través de ella y devuelven respuestas claras a las preguntas de los usuarios.
Los agentes de tareas automatizan las acciones y los flujos de trabajo, como el envío de actualizaciones o la generación de informes, para reducir el trabajo manual y repetitivo.
Los agentes autónomos trabajan de forma independiente hacia los objetivos, ajustando los planes según sea necesario y escalando cuando se requiere la intervención humana.

Cada tipo de agente de inteligencia artificial tiene diferentes puntos fuertes en función de sus objetivos, pero todos ellos se crean para ayudar a las organizaciones a simplificar su forma de trabajar.

Cómo usan las organizaciones los agentes de inteligencia artificial

Eficiencia operativa y reducción de costos

Los equipos pueden usar agentes de inteligencia artificial para realizar tareas diarias, como escribir datos, crear informes o realizar un seguimiento del inventario. Esto les ayuda a trabajar más rápido y a dedicar menos tiempo al trabajo manual. Este tipo de automatización, además de agilizar las operaciones, reduce el tiempo que su equipo dedica a tareas repetitivas, lo que permite reducir los costos sin sacrificar la precisión.

Por ejemplo, las organizaciones de sectores como finanzas, atención sanitaria y fabricación usan agentes de inteligencia artificial para controlar tareas como la entrada de datos, el servicio al cliente y el mantenimiento predictivo. Casi el 70 % de las empresas de la lista Fortune 500 usan Microsoft 365 Copilot para llevar a cabo tareas repetitivas y cotidianas, y los agentes de inteligencia artificial están preparados para ayudar a las organizaciones a avanzar aún más automatizando determinadas tareas (o flujos de trabajo completos) en su nombre.

Con los agentes de inteligencia artificial en el trabajo, las empresas están empezando a ver aumentos de productividad y ahorros de costos en operaciones de back-office y otras funciones de soporte técnico.

Servicio de atención al cliente

Los equipos de atención al cliente usan agentes con tecnología de inteligencia artificial para controlar grandes volúmenes de solicitudes de forma más rápida y coherente. Estos agentes responden a preguntas comunes, enrutan problemas más complejos a la persona adecuada y liberan a los agentes humanos para que se centren en un soporte más personalizado.

En todos los sectores, desde el comercio electrónico y la banca hasta la restauración, agentes de inteligencia artificial como chatbots ayudan a reducir los tiempos de espera, a mejorar la calidad de la respuesta y a aumentar la satisfacción del cliente. Por ejemplo, con Copilot Studio, el equipo de AMRO de ABN creó un agente que ayuda a los clientes del banco con todo, desde desbloquear una tarjeta de débito hasta cambiar el límite de retirada en un cajero automático.

Análisis de datos

Los agentes de la IA ayudan en la toma de decisiones analizando grandes volúmenes de datos en tiempo real y apuntando tendencias, amenazas u oportunidades. Esto facilita que los equipos actúen con rapidez y confianza, en especial cuando se trabaja con mercados que cambian rápidamente o información compleja.

Por ejemplo, los equipos crean agentes de inteligencia artificial para identificar los cambios en el comportamiento de los clientes, supervisar el rendimiento de la cadena de suministro o predecir las tendencias del mercado. En los servicios financieros, estos agentes admiten el análisis de carteras y el modelado de riesgos. En el comercio minorista, ayudan a ajustar los precios o el inventario en función de patrones estacionales o de la demanda local. Estos son solo algunos ejemplos de cómo los agentes de inteligencia artificial pueden exponer conclusiones oportunas que admitan decisiones más inteligentes y rápidas.

Administración de riesgos y cumplimiento

Mantenerse al día con las regulaciones y administrar los riesgos puede llevar mucho tiempo, pero los agentes de inteligencia artificial pueden ayudar. Supervisan los datos en tiempo real, marcan anomalías y realizan un seguimiento de los patrones de cumplimiento, lo que reduce las posibilidades de costosos errores o descuidos.

En sectores como la sanidad, las finanzas y la energía, los agentes de inteligencia artificial pueden utilizarse para detectar posibles fraudes, hacer un seguimiento de los cambios en los requisitos normativos y registrar las actividades de cumplimiento normativo. Esto ayuda a los equipos a detectar problemas con antelación y evitar penalizaciones, al tiempo que proporciona a los directivos más confianza en que se siguen los procesos clave.

Cómo crear y entrenar sus propios agentes de inteligencia artificial

La creación y el entrenamiento de sus propios agentes de inteligencia artificial es un proceso paso a paso que requiere una cuidadosa planeación, diseño y evaluación. A continuación, se presentan diez pasos clave que le guiarán en el proceso de desarrollo mientras aprende a crear agentes de inteligencia artificial y a entrenarlos para los objetivos específicos de su organización.

1. Identificar casos de uso específicos y definir el propósito y el ámbito del agente

Para empezar, defina claramente lo que el agente de inteligencia artificial debe hacer. Pregúntese: ¿Qué tarea realizará? ¿Qué problema está resolviendo? ¿Qué resultado está buscando? Establezca límites claros para su rol, incluido lo que debe y no debe hacer. Identifique las limitaciones, el tipo de datos que necesitará y las métricas que definirán el éxito. Dedicar tiempo a responder a estas preguntas establecerá una base sólida para el resto del proyecto.

2. Seleccione el marco del agente de inteligencia artificial y las herramientas que se adapten a sus necesidades.

A continuación, elija las herramientas y marcos de agentes de inteligencia artificial que mejor se adapten a sus objetivos. Entre las opciones más populares se incluyen Microsoft Copilot Studio, LangChain, kernel semántico y bibliotecas de código abierto como Hugging Face Transformers. Algunas son más adecuadas para las tareas de lenguaje natural, mientras que otras ofrecen más flexibilidad o escalabilidad.

Para elegir un marco, tenga en cuenta qué tipo de agente está creando, su experiencia técnica y cómo funcionaría el marco con sus herramientas y sistemas existentes.

3. Recopilación y preparación de datos de entrenamiento

Los datos de aprendizaje de alta calidad son esenciales para crear agentes de inteligencia artificial eficaces. Esto incluye datos estructurados, texto no estructurado, imágenes o registros históricos. Una vez recopilados, los datos deben limpiarse para quitar errores o incoherencias. En muchos casos, los datos deben etiquetarse para ayudar al agente a aprender los patrones con precisión. La preparación cuidadosa de los datos dará lugar a un mejor rendimiento y resultados más confiables.

4. Diseño y compilación del agente de inteligencia artificial

Es el momento de diseñar la arquitectura del agente. Defina cómo recibirá entradas, procesará información y generará salidas. Cree una lógica que conecte el modelo elegido a los datos, sistemas o usuarios con los que interactuará. Esto puede incluir interfaces de usuario, API o desencadenadores de eventos. Un diseño claro ayudará a garantizar que el agente pueda funcionar de forma confiable y coherente.

5. Prueba, refinación y validación del agente de inteligencia artificial

Después de que el agente de inteligencia artificial esté en funcionamiento, siga estos pasos para probar, validar y refinar su rendimiento a lo largo del tiempo.

Prueba del agente. Empiece evaluando el rendimiento del agente en diferentes escenarios. Use métodos como pruebas unitarias, pruebas de usuario o pruebas A/B para evaluar sus respuestas a entradas de casos típicos y perimetrales. Esto ayuda a garantizar que funciona de forma confiable antes de una implementación más amplia.

Valide el agente. Compare las salidas del agente con los resultados esperados o las pruebas comparativas. Si no funciona según sea necesario, realice actualizaciones dirigidas a su lógica, flujos de trabajo o orígenes de datos. Este paso ayuda a confirmar que el agente genera respuestas precisas y útiles.

Supervisar y refinar. Después de las pruebas y la validación, continúe supervisando el comportamiento del agente en escenarios reales. Recopile comentarios de usuarios y expertos en la materia y realice mejoras incrementales con el tiempo. Incluso los pequeños ajustes pueden aumentar significativamente su eficacia y confiabilidad.

6. Publicación del agente de IA en el sistema existente

Integre el agente en los sistemas y flujos de trabajo actuales. Esto puede implicar conectarlo a herramientas empresariales o plataformas de comunicación. El objetivo es hacer que el agente sea accesible para las personas o procesos adecuados, para que pueda proporcionar valor sin interrumpir las operaciones diarias.

7. Entrenar a su equipo

Aunque los agentes de inteligencia artificial pueden realizar muchas tareas, la participación humana es importante. Asegúrese de que los empleados comprenden cómo encaja el agente en sus flujos de trabajo y cuándo revisar o ajustar sus salidas. Proporcione sesiones de aprendizaje o documentación para ayudar a su equipo a usar agentes de forma eficaz y seguir principios de la inteligencia artificial responsable.

8. Supervisión continua del rendimiento para optimizar el impacto

Una vez que el agente de inteligencia artificial esté en directo, esté atento a cómo funciona. Use los datos de rendimiento y los comentarios de los usuarios para guiar las actualizaciones y mejoras periódicas. Esto ayuda al agente a mantenerse preciso, eficiente y alineado con sus objetivos y flujos de trabajo en constante evolución.

Creación de agentes de inteligencia artificial para aumentar la eficacia de su organización

Los agentes de inteligencia artificial están modificando el funcionamiento de los equipos. Al asumir tareas repetitivas, respaldar la toma de decisiones y mejorar el flujo de información, ayudan a los usuarios a centrarse en el trabajo que más importa. La creación de su propio agente de inteligencia artificial requiere un planeamiento meticuloso, las herramientas adecuadas y el entrenamiento continuo. Pero el resultado es un sistema que crece con su organización y que respalda sus objetivos.

Los agentes de IA ya están ayudando a los equipos a obtener buenos resultados en todos los sectores, ayudando a las organizaciones a mejorar el servicio al cliente, reducir costes y gestionando riesgos. Empiece a trabajar con Copilot para explorar cómo un asistente de inteligencia artificial para el trabajo y los agentes pueden dar soporte a su organización.

Recursos

Explorar más recursos

Mujer sentada en una mesa sosteniendo una taza de compañero negro mirando un portátil.

Infografía

¿Qué es un agente?

Consulta cómo los agentes usan la inteligencia artificial para automatizar y ejecutar procesos empresariales.

Ver la infografía

Una mujer sentada en un sofá trabajando en un portátil y un gato detrás de ella.

Informe

El estado de los agentes de IA

Explora cinco casos de uso de agentes de inteligencia artificial emergentes en este informe de Forrester Research.

Obtener el informe

Persona sentada en un escritorio con un monitor grande que muestra gráficos y gráficos, y un portátil con datos,

Vídeo

El espectro de agentes con Copilot Studio

Obtenga información sobre cómo diseñar fácilmente agentes para tus procesos empresariales únicos y diversos.

Ver el vídeo

El costo de crear un agente de inteligencia artificial puede variar ampliamente en función de la complejidad, las herramientas necesarias y la infraestructura. Para usos sencillos, los costos pueden limitarse a las tarifas de informática en la nube y almacenamiento. Los proyectos más avanzados pueden necesitar recursos para desarrolladores, tarifas de licencias y mantenimiento continuo. Las plataformas en la nube como Microsoft Azure ofrecen opciones de precios escalables para ayudar a administrar estos costos.
Aunque las soluciones anteriores requerían conocimientos de desarrollo, el bajo código actual y las herramientas de código como Copilot Studio facilitan a los desarrolladores cívicos la creación de agentes de inteligencia artificial sin conocimientos de codificación ya existentes. Para obtener una funcionalidad más avanzada, los desarrolladores profesionales pueden usar herramientas como Azure AI Foundry para personalizar y administrar aplicaciones controladas por inteligencia artificial.
La escala de tiempo depende del ámbito del proyecto. Los agentes simples se pueden desarrollar en unos días con poco código o sin plataformas de código que ya existan. Los agentes más complejos o personalizados pueden tardar varias semanas o más en diseñar, entrenar, probar e integrar. El refinamiento continuo suele formar parte del proceso.
La mayoría de las organizaciones comienzan con marcos existentes porque reducen el tiempo de desarrollo y proporcionan funcionalidad integrada. Crear desde cero ofrece más personalización, pero requiere más tiempo y experiencia. El uso de un marco suele ser la mejor opción, a menos que tenga necesidades muy especializadas.
Azure AI Foundry proporciona una serie de herramientas para crear agentes de inteligencia artificial, como Visual Studio, GitHub y Copilot Studio. Estas herramientas permiten a todos los usuarios crear agentes en todo el espectro de desarrolladores. Para más información, explore esta guía paso a paso sobre el desarrollo de agentes y aplicaciones de inteligencia artificial en Azure.

Sigue a Microsoft 365