Tema de MAKE: Puntos clave para la adopcion de agentes de IA
4 pasos esenciales que toda empresa que se prepara para adoptar IA agentica debe conocer
La IA es poderosa. Pero ofrece el mayor impacto cuando se planifica cuidadosamente y se aplica con reflexion.
El VP de Estrategia de Mercado de Make, Darin Patterson, comparte cuatro puntos cruciales a recordar al construir tu negocio alrededor de la IA agentica.
No hace mucho, tuve la oportunidad de participar como panelista en la Cumbre de IA Agentica de Hard Skill Exchange.
Durante esta sesion, tuvimos discusiones profundas con varios expertos sobre como desarrollar una estrategia exitosa de IA agentica.
En un momento clave para la industria de IA, las conversaciones con lideres de diferentes campos fueron extremadamente interesantes y estimulantes.
Los panelistas, incluyendome, exploramos cuidadosamente los pasos practicos que las empresas necesitan para adoptar la automatizacion agentica de manera procedimental, segura, racional y efectiva.
Permitan compartir las ideas clave que obtuve aqui.
Adopcion de agentes de IA Paso 1
Planificar la infraestructura correcta es lo mas importante
Durante los ultimos 100 anos, los humanos y la tecnologia de automatizacion han evolucionado juntos.
Gracias a esto, como las empresas evaluan el rendimiento del trabajo humano esta bien establecido.
Pero con la rapida aparicion de empresas con IA primero y la necesidad de que las empresas existentes adopten IA para mantenerse competitivas, han surgido nuevas preguntas.
A saber, "Como debemos evaluar el rendimiento del trabajo en la era de los sistemas agenticos?"
Se necesitan estandares y marcos claros para monitorear y evaluar el rendimiento de los procesos de trabajo integrados con IA, ahora y aun mas en el futuro.
- Las organizaciones deben pensar en que rol especifico jugaran los agentes de IA en cada etapa
- Exactamente que datos necesitan para desempenarse bien
- E incluso si la IA funciona bien ahora, como detectar y corregir la degradacion del rendimiento o problemas inesperados mas adelante
Estos deben considerarse cuidadosamente.
Hyoun Park, CEO y analista principal de Amalgam Insights, quien modero el panel, lo resumio claramente:
"Acceso a datos, el modelo de IA construido sobre ellos, la interfaz del agente configurada como queremos, y determinar como gestionar los resultados — todo esto finalmente se apila como un sandwich para formar un unico 'stack de IA'."
Como en cualquier infraestructura tecnologica tipica, si consideras y gestionas cuidadosamente cada componente del stack de IA, finalmente tendra un impacto significativo en tu eficiencia laboral, escalabilidad y exito del proyecto.
Adopcion de agentes de IA Paso 2
Datos de calidad — Mas importantes que nunca, pero mas faciles de manejar
Como con cualquier sistema estable, la calidad de los datos de entrada es critica para la IA agentica tambien.
Buenos datos producen buena calidad del sistema, pero datos malos hacen que los resultados sean impredecibles.
Aunque todos siempre han estado de acuerdo en que la calidad de los datos es importante, mantenerla consistentemente en la practica ha sido dificil.
Saben lo dificil que era pedirle al personal de ventas que ingresara datos consistentemente en sistemas CRM (como Salesforce), verdad?
El acto de ingresar datos consistentemente ha sido un problema de larga data en muchas empresas.
Como resultado, intentar trabajar con datos insuficientes repetidamente llevo a resultados insatisfactorios.
Pero en mi opinion, esta es precisamente una de las mayores oportunidades que trae la IA. En los enfoques tradicionales, todos los datos tenian que recopilarse perfectamente en exactamente el mismo formato.
Sin embargo, la IA sobresale en escuchar grabaciones de llamadas de ventas, escribir notas de llamadas, identificar puntos clave automaticamente y aprovecharlos en una forma mas natural.
Por lo tanto, el esfuerzo requerido para recopilar datos en formatos perfectos disminuira en comparacion con el pasado y puede mejorarse mas facilmente.
Con la IA, los datos pueden recopilarse y registrarse en un formato relativamente matizado y rico para uso practico.
Adopcion de agentes de IA Paso 3
Consideraciones sobre etica, gobernanza y control de acceso
Al mismo tiempo, tambien deben pensar en quien puede acceder a que partes del sistema para obtener los datos que necesitan, y que tan transparentemente debe operarse todo.
Un area en la que pienso frecuentemente es "Deberia la IA identificarse claramente como IA?"
Por ejemplo, si la IA esta enviando mensajes de ventas o marketing, es probable que las regulaciones aumenten en el futuro.
En los EE.UU., la FCC (Comision Federal de Comunicaciones) ya esta abordando este tema.
Si la IA debe identificarse como IA en el futuro, y si los clientes necesitan consentir la comunicacion con IA — aunque no hay estandares claros en la actualidad, este es un tema que toda empresa debe vigilar y responder.
Consideraciones similares son necesarias dentro de las organizaciones tambien.
En unos anos, podrias unirte a una nueva empresa, tener una reunion por Zoom con varios colegas, y luego descubrir que uno de ellos en realidad era IA, no una persona real.
Aunque esto es hipotetico por ahora, pronto sera un tema que las empresas necesitan clarificar.
Sean cuales sean las tareas que delegues, debes considerar cuidadosamente exactamente a que sistemas y datos se le permite acceder a la IA.
No importa cuan capaz sea la IA, si le das acceso irrestricto a todos tus datos de CRM, la confianza se erosiona, pueden surgir problemas legales y podrias encontrar problemas serios que nunca anticipaste.
Por lo tanto, un enfoque claro para limitar y gestionar los sistemas y datos que los agentes de IA pueden usar es esencial.
La IA agentica es una herramienta que puede traer posibilidades verdaderamente enormes. Sin embargo, simplemente adoptarla no es el final — debes seguir cuidadosamente cuatro pasos practicos.
Si estableces la infraestructura correcta, gestionas meticulosamente los datos que usa la IA y consideras adecuadamente los problemas eticos y los controles de acceso, tu empresa puede aprovechar la IA de manera eficiente y exitosa.
Adopcion de agentes de IA Paso 4
Modelos de IA, comprension del trabajo y construccion de interfaces de agentes
Sobra decirlo, pero lo mas importante para establecer este enfoque es entender verdaderamente los procesos de trabajo de tu empresa.
Para aplicar la automatizacion exitosamente, necesitas saber exactamente como funcionan las cosas.
Cuando intentas adoptar IA, esta comprension necesita ser aun mas profunda.
Sin embargo, incluso si conoces las operaciones de tu empresa al detalle, a menudo no puedes determinar exactamente donde la IA tendra el mayor impacto.
En ultima instancia, tienes que descubrirlo a traves de la experimentacion directa. Para experimentar bien, primero necesitas una base solida.
En otras palabras, necesitas una especie de "marco de modelo" que te ayude a pensar en que recursos estan disponibles actualmente y como utilizarlos mejor.
La primera base a construir no es particularmente dificil, pero requiere constancia.
Se trata de entender bien las fortalezas y debilidades de varios modelos de IA.
No hay un super-modelo perfecto entre las IAs disponibles hoy que destaque en todo.
Y no aparecera uno por un tiempo. En ultima instancia, es importante seguir aprendiendo y manteniendose actualizado.
Segundo, tu modelo de negocio en si debe construirse para permitir pequenos experimentos, pruebas y mejoras iterativas.
Se trata de entrenar a cada empleado para que pruebe cosas nuevas, falle a menudo y cree gradualmente mejor valor.
Este enfoque es en realidad uno de los secretos detras de como los "equipos ultra-lean" de rapido crecimiento de hoy alcanzan $100 millones en ingresos anuales.
Sobre todo, lo mas importante es darle a los miembros del equipo las herramientas adecuadas para poner facilmente en accion estos pequenos experimentos e iteraciones.
Necesitas crear un entorno que sea facil de usar y lo suficientemente flexible para conectar y desconectar cualquier modelo de IA.
Para que, ya sea que alguien pueda programar o no, todos puedan disfrutar plenamente de los beneficios de la automatizacion del trabajo.
En pocas palabras, alinear la base de conocimientos de tu empresa, la cultura organizacional y las herramientas de IA con el principio de que "cualquiera puede probar facilmente varias cosas y mejorar gradualmente" es la forma de adaptarse bien a una era cambiante y lograr mejores resultados.
La gestion debe ser visual y facil de ver para todos
Esto naturalmente creara nuevos requisitos de habilidades incluso para roles laborales tradicionalmente definidos.
Los empleados tambien necesitaran entender como opera la IA dentro de su flujo de trabajo y tendran mas tareas que involucran diseno y gestion del trabajo.
En ultima instancia, entender como las herramientas y los agentes de IA estan conectados a traves de entradas y salidas se vuelve importante.
Volviendo al punto original, como debemos hacer que el rendimiento y los resultados sean faciles de ver y evaluar?
Creo que el enfoque mas eficiente es visualizar tanto como sea posible para poder ver las cosas de un vistazo.
Esa es una de las razones por las que me atrajo el enfoque de Make.
Durante los ultimos anos, he estado consistentemente interesado en como representar visualmente la automatizacion dentro de flujos de trabajo y procesos existentes.
Cuando puedes ver visualmente como fluyen los datos, se vuelve facil entender los flujos de trabajo, identificar rapidamente donde estan los problemas y encontrar soluciones de manera mucho mas conveniente.
Pero a medida que surgen mas y mas agentes de IA, estoy pensando en como visualizar una situacion aun mas compleja.
Necesitamos visualizar facilmente donde la automatizacion existente esta funcionando bien, donde se necesita agregar IA para mas potencia, si se necesitan nuevas herramientas para la IA, si los resultados de las herramientas necesitan mas refinamiento, etc.
Tambien necesitamos pensar en como ver y gestionar facilmente las interacciones entre agentes especializados mientras colaboran. Despues de todo, cuanto mas complejo se vuelve todo, mas necesita trabajar en armonia.
En ultima instancia, a medida que la IA se integra mas profundamente en nuestro trabajo, la frase clave sera "orquestacion y gestion". En el futuro, mas personas con diversos niveles de habilidad tecnica estaran gestionando trabajo que involucra IA.
Estas personas necesitan poder gestionar visualmente, viendo las cosas directamente con sus ojos. Por supuesto, las operaciones reales pueden suceder detras de escena.
Pero desde la perspectiva del observador, todo debe ser facil de entender de un vistazo. Este tipo de gestion visual sera esencial en el futuro.
De esa manera, las herramientas de IA que usa tu empresa pueden entregar los resultados mas efectivos en toda la organizacion, de manera rapida y confiable.
Construir un 'stack tecnologico' centrado en IA
Estoy de acuerdo con la opinion del moderador de la cumbre, Hyoun Park. Organizar el concepto de un stack tecnologico de IA sera muy importante para aplicar exitosamente la IA.
Poniendo los pensamientos de Hyoun Park en mis propias palabras, datos, accesibilidad, interfaz y orquestacion/gestion son los cuatro elementos esenciales que toda empresa necesita mientras construye sus capacidades de IA.
A medida que los sistemas agenticos crecen y los metodos de negocio cambian rapidamente, sera importante que toda empresa use estos cuatro elementos como un marco fundamental en el futuro.
Blog de IMPAKERS | Consejos para funciones personalizadas de Make! Leer mas
Fuente: Darin Patterson, Make, "4 steps every business must consider when building your agentic AI stack", https://www.make.com/en/blog/building-an-agentic-ai-stack, (2025.06.03)