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A medida que entramos completamente en la period de la transformación autónoma, Agentes de IA están transformando cómo las empresas operan y crean valor. Pero con cientos de proveedores que afirman ofrecer “agentes de IA”, ¿cómo cortamos la exageración y entendemos lo que estos sistemas realmente pueden lograr y, lo que es más importante, cómo debemos usarlos?
La respuesta es más complicada que crear una lista de tareas que podrían automatizarse y probar si un agente de IA puede lograr esas tareas contra puntos de referencia. Un jet puede moverse más rápido que un automóvil, pero es la opción incorrecta para un viaje a la tienda de comestibles.
Por qué no deberíamos tratar de reemplazar nuestro trabajo con agentes de IA
Cada organización crea una cierta cantidad de valor para sus clientes, socios y empleados.
Esta cantidad es una fracción de la creación whole de valor direccionable (es decir, la cantidad whole de valor que la organización es capaz de crear que serían bienvenidos por sus clientes, socios y empleados).
Si cada empleado deja la jornada laboral con una larga lista de tareas pendientes para el día siguiente y otra lista de tareas pendientes para depilar por completo, elementos que habrían creado valor si pudieran haber sido priorizados, hay un desequilibrio de valor, tiempo y esfuerzo, dejando valor en la tabla.
El lugar más fácil para comenzar con Agentes de IA está mirando el trabajo que ya se está realizando y el valor que se está creando. Esto facilita las matemáticas mentales iniciales, ya que puede mapear el valor que ya existe y analizar oportunidades para crear el mismo valor más rápido o más confiable.
No hay nada de malo en este ejercicio como fase en un proceso de transformación, pero donde la mayoría de las organizaciones y las iniciativas de IA fallan en Solo considerando Cómo AI puede aplicarse al valor que ya se está creando. Esto cut back su enfoque e inversiones en la estrecha astilla superpuesta en el diagrama de Venn a continuación, dejando la mayor parte del valor direccionable en la tabla.
Los humanos y las máquinas inherentemente tienen diferentes fortalezas y debilidades. Las organizaciones que reinventan colaborativamente trabajan con su negocio, tecnología y socios industriales superarán a aquellos que simplemente se centran en un cuerpo de valor y perseguirán infinitamente mayores grados de automatización sin aumentar la producción de valor whole.
Comprender las capacidades de agente de IA a través del marco SPAR
Para ayudar a explicar cómo Los agentes de IA trabajanhemos creado lo que llamamos el marco SPAR: sentido, planificar, actuar y reflexionar. Este marco refleja cómo los humanos logran nuestros propios objetivos y proporciona una forma pure de comprender cómo operan los agentes de IA.
Detección: Justo cuando usamos nuestros sentidos para recopilar información sobre el mundo que nos rodea, los agentes de IA recopilan señales de su entorno. Rastrean desencadenantes, recopilan información relevante y monitorean su contexto operativo.
Planificación: Una vez que un agente ha recopilado señales sobre su entorno, no solo salta a la ejecución. Al igual que los humanos que consideran sus opciones antes de actuar, los agentes de IA se desarrollan para procesar la información disponible en el contexto de sus objetivos y reglas para tomar decisiones informadas sobre el logro de sus objetivos.
Interino: La capacidad de hacer que los agentes de IA establezcan los agentes de IA de los sistemas analíticos simples. Pueden coordinar múltiples herramientas y sistemas para ejecutar tareas, monitorear sus acciones en tiempo actual y hacer ajustes para mantener el curso.
Reflejo: Quizás la capacidad más sofisticada es aprender de la experiencia. Los agentes avanzados de IA pueden evaluar su desempeño, analizar los resultados y refinar sus enfoques en función de lo que funciona mejor: crear un ciclo de mejora continua.
Lo que hace que los agentes de IA fueran fuertes es cómo estas cuatro capacidades funcionan juntas en un ciclo integrado, creando un sistema que puede buscar objetivos complejos con una sofisticación creciente.
Esta capacidad exploratoria puede contrastarse con los procesos existentes que ya se han optimizado varias veces a través de la transformación digital. Su reinvención podría generar pequeñas ganancias a corto plazo, pero explorar nuevos métodos para crear valor y hacer nuevos mercados podría producir un crecimiento exponencial.
5 pasos para construir su estrategia de agente de IA
La mayoría de los tecnólogos, consultores y líderes empresariales siguen un enfoque tradicional al introducir IA (que representa una tasa de fracaso del 87%):
- Crear una lista de problemas;
o
- Examinar sus datos;
- Elija un conjunto de casos de uso potenciales;
- Analizar los casos de uso para el retorno de la inversión (ROI), la viabilidad, el costo, el cronograma;
- Elija un subconjunto de casos de uso e invierta en ejecución.
Este enfoque puede parecer defendible porque comúnmente se entiende como la mejor práctica, pero los datos muestran que no está funcionando. Es hora de un nuevo enfoque.
- Mapee la creación whole de valor direccionable que su organización podría proporcionar a sus clientes y socios dadas sus competencias básicas y las condiciones regulatorias y geopolíticas del mercado.
- Evaluar la creación de valor precise de su organización.
- Elija las cinco oportunidades más valiosas y de mercado para que su organización cree un nuevo valor.
- Analice el ROI, la viabilidad, el costo y la línea de tiempo para diseñar soluciones de agentes de IA (repita los pasos 3 y 4 según sea necesario).
- Elija un subconjunto de casos de valor e invierta en ejecución.
Creando un nuevo valor con AI
El viaje hacia la period de la transformación autónoma (con sistemas más autónomos que crean valor continuamente) no es un dash: es una progresión estratégica, construyendo capacidad organizacional junto con el avance tecnológico. Al identificar inicialmente el valor y las crecientes ambiciones metódicamente, posicionará a su organización para que prospere en la period de los agentes de IA.
Brian Evergreen es el autor de Transformación autónoma: crear un futuro más humano en la period de la inteligencia synthetic
Pascal Bornet es el autor de Inteligencia synthetic agente: aprovechar los agentes de IA para reinventar negocios, trabajo y vida
Evergreen y Bornet están enseñando un nuevo curso en línea sobre agentes de IA con Cassie Kozyrkov: Inteligencia synthetic agente para líderes
