Únase a nuestros boletines diarios y semanales para obtener las últimas actualizaciones y contenido exclusivo sobre la cobertura de IA líder de la industria. Obtenga más información
En este momento, muchas empresas han comenzado a explorar agentes de IA y determinar si implementarlos es una opción viable para su negocio. Pero muchos aún equivalen a los agentes con algo que la mayoría de las empresas han tenido durante años: la automatización.
Pionero de la automatización Uipath Ve agentes y orquestando todo el ecosistema, un poco diferente.
La compañía anunció su nueva plataforma UIPath para la automatización de agente. Sin embargo, dejó en claro que los agentes no son una versión nueva de la automatización de procesos robóticos (RPA); Más bien, son otra herramienta que las empresas pueden integrar con RPA para completar los flujos de trabajo.
Daniel Dines, fundador y CEO de UIPath, dijo a VentureBeat en una entrevista que los agentes no pueden automatizarse completamente a medida que se construyen hoy.
“El gran problema con LLM hoy es que no son deterministas, por lo que no se puede ejecutarlos directamente de manera autónoma”, dijo Dines. “Si observa la mayoría de las implementaciones de agentes, estos son en realidad chatbots. Por lo tanto, nos estamos moviendo del chat, chatea con un agente que es datos, Motion Out, donde orquestamos entre agentes, humanos y robots”.
La clave de la oferta de Uipath es su capa de orquestación AI, maestro. Supervisa el flujo de información de los agentes al empleado humano a la capa de automatización. Uipath describió a Maestro como un supervisor centralizado que “automatiza, modela y optimiza los procesos comerciales complejos” y monitorea el rendimiento.
Desglosando agentes y automatización
Maestro toma las indicaciones del usuario y divide el proceso en pasos manejables para completarlo. En lugar de permitir que los agentes accedan a la información indiscriminadamente, Dines dijo que el maestro tiene tres pasos.
- Primero, el agente toma el aviso, lo analiza y recomienda cómo completar la consulta.
- A continuación, un usuario humano aprueba la recomendación.
- Luego, una herramienta RPA se ejecutará en esa recomendación, completando la solicitud.
Dines dijo que el maestro hace que el flujo de trabajo sea más transparente y responsable porque un humano permanece en el bucle y un RPA basado en reglas termina la tarea. Para UIPath, la separación de los agentes que reciben datos para hacer una recomendación de la automatización que actúa sobre esa recomendación asegura que las empresas no permitan que los agentes tengan acceso sin restricciones a todo su sistema.
“Creo que es una forma muy poderosa para que las empresas adopten agentes. Y miren, en muchas discusiones con los clientes, creo que resuenan muy bien porque están realmente preocupados por la agencia ilimitada de los agentes”, dijo Dines.
UIPath también se integra con el proveedor de marco de orquestación Langchain para ofrecer marcos abiertos y múltiples agentes. La plataforma para la automatización de agente también funciona con Anthrope y Microsoft Frameworks, con Uipath como parte de Google’s Protocolo de agente a agente.
No todos los agentes son la automatización
Dines insiste en que pensar en los agentes como una solución de pila completa, donde los agentes leen los datos y luego toman medidas,
“Los agentes que son no deterministas de naturaleza son transaccionales; crean efectos en los sistemas subyacentes. Ningún cliente que conozco asumirá riesgos en esto”, dijo Dines. “Las transacciones deben ser 100% confiables, y solo las automatizaciones pueden ofrecer este tipo de confiabilidad. Por lo tanto, nuestra solución es la mejor de esos mundos”.
Agregó que “tal vez en algún futuro” AI agente “se volverá más confiable, y algunas acciones que puedes delegar a los agentes, pero debería ser una progresión”.
Otros en la industria creen que los agentes son los Siguiente evolución de la automatización. De hecho, el entera premisa de AIGA AI es tener un sistema que haga cosas en nombre del usuario. Un objetivo secundario para muchos es tener agentes “ambientales”, donde los agentes de IA se ejecutan en segundo plano, actúan proactivamente al usuario y alerta a las personas sobre cualquier cambio que necesite su atención.
UIPath, sin embargo, aún necesita presentar un caso de que su enfoque para los agentes sea más efectivo que las ofertas de agentes todo en uno y atraviese los agentes de exageración que hacen todo por los usuarios.
Empresas como ServiceNow, Salesforce, Author y Microsoft tienen todos plataformas de agente lanzadas dirigido a usuarios empresariales. Nueva plataforma del escritor se basa en modelos de autoevolución para agentes autónomos.
Empresas también mostró emoción Alrededor de la thought de que los agentes de IA podrían optimizar gran parte de su trabajo y automatizar muchas tareas manuales en las empresas.
