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12 de mayo de 2025
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Asistencia de agente de IA: mejora de la productividad humana con asistencia inteligente
George Miloradovich
Investigador, redactor y entrevistador de casos prácticos
Los agentes de IA están transformando la forma en que operan las empresas al automatizar tareas, mejorar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia. En 2023, el mercado de asistencia mediante agentes de IA alcanzó los 3.86 millones de dólares y se proyecta un crecimiento anual del 45.1 % hasta 2030. Empresas como IBM Han ahorrado miles de millones al automatizar los procesos de RR. HH. y TI, mientras que las herramientas de IA en la atención al cliente han aumentado la productividad de los agentes en un 13.8 %. Al automatizar tareas repetitivas, analizar datos en tiempo real e integrarse a la perfección con los sistemas existentes, los agentes de IA permiten a las empresas centrarse en el trabajo estratégico. Herramientas como Nodo tardío Simplificar la integración de IA con plataformas de bajo código, lo que hace más fácil la implementación y el seguimiento del éxito.
Estadísticas clave:
Los agentes de IA están revolucionando los flujos de trabajo en todos los sectores, desde atención al cliente hasta finanzas, RR. HH. y más. ¿Listo para integrar la IA? Plataformas como Latenode facilitan el inicio.
Los agentes de IA están transformando las operaciones empresariales al automatizar tareas, optimizar la toma de decisiones y aumentar la eficiencia del flujo de trabajo. Un ejemplo claro de ello es IBM, que reportó un aumento de productividad de 3.5 millones de dólares en dos años gracias a la integración de la IA en 70 áreas de negocio diferentes. [ 2 ]A continuación, exploramos las formas clave en que los agentes de IA están optimizando los procesos comerciales.
Los agentes de IA destacan en la gestión de tareas rutinarias, liberando a los trabajadores humanos para responsabilidades más complejas. Por ejemplo, el agente AskHR de IBM automatiza el 94 % de las funciones básicas de RR. HH., como la tramitación de solicitudes de vacaciones y nóminas. De igual forma, su sistema AskIT ha reducido las llamadas y chats de soporte técnico en un 70 %, lo que demuestra la significativa reducción de la carga de trabajo manual. [ 2 ].
Kim Ji-kwan, director ejecutivo de ingeniería de clientes de IBM, destaca el alcance más amplio de estos agentes:
"Va más allá de las preguntas y respuestas y se expande de forma flexible para incluir la ejecución de tareas específicas, la búsqueda en la base de conocimientos y la intervención humana, procesando tareas que antes tomaban minutos u horas en segundos o minutos". [ 2 ]
Los agentes de IA transforman los datos sin procesar en información práctica, lo que permite a las empresas tomar decisiones más rápidas e informadas. En el sector asegurador, por ejemplo, los agentes de IA agilizan la tramitación de reclamaciones al automatizar la recuperación de información y las actualizaciones de estado, mejorando así la eficiencia general. Estos sistemas también son expertos en el análisis de datos en tiempo real, identificando patrones para la previsión de tendencias, evaluando riesgos y automatizando informes y paneles de control.
Al reducir el error humano y aumentar la precisión operativa, los agentes de IA mejoran significativamente la velocidad y la precisión del flujo de trabajo. En la industria manufacturera, por ejemplo, los sistemas de IA analizan los datos de los sensores para predecir fallos en los equipos, minimizando los costosos tiempos de inactividad y garantizando la fluidez de las operaciones. [ 4 ].
Los beneficios de la precisión impulsada por IA son particularmente evidentes en estas áreas:
Estos avances son especialmente críticos en campos como la atención médica, donde las herramientas impulsadas por IA ayudan a los profesionales médicos a realizar diagnósticos más precisos, reduciendo el riesgo de errores y mejorando los resultados de los pacientes. [ 3 ].
Los sistemas de agentes de IA se basan en tres componentes esenciales que trabajan en armonía para ofrecer automatización inteligente a los procesos de negocio. Estos componentes están diseñados para gestionar tareas, integrarse con el software existente y aprender continuamente para mejorar el rendimiento.
Los agentes de IA destacan en la organización y división de tareas mediante métodos sofisticados. Por ejemplo, Revisionismo Utiliza su Kit de Desarrollo de Agentes para ayudar a los minoristas a establecer precios competitivos mientras protegen los márgenes de ganancia y predicen los efectos de los ajustes de precios. [ 6 ].
Con el Kit de Desarrollo de Agentes, Revionics está creando un sistema multiagente para ayudar a los minoristas a establecer precios según su lógica de negocio, como mantener la competitividad manteniendo los márgenes, y pronosticar con precisión el impacto de los cambios de precios. — Aakriti Bhargava, vicepresidenta de Ingeniería de Producto e IA de Revionics [ 6 ]
Estos sistemas recopilan datos de diversas fuentes, como API, dispositivos IoT y sistemas de reconocimiento de voz. Procesan esta información mediante algoritmos basados en reglas y modelos de aprendizaje automático, coordinando acciones en diversas plataformas empresariales para garantizar la optimización de las operaciones.
La integración perfecta con los sistemas empresariales existentes es un sello distintivo de los agentes de IA. Un gran ejemplo es Grupo RenaultProyecto para optimizar la infraestructura de carga de vehículos eléctricos. Mediante el protocolo Agent2Agent (A2A), compatible con más de 50 socios tecnológicos, sus sistemas de IA se comunican eficazmente entre diferentes plataformas. [ 6 ].
Utilizamos el ADK para desarrollar un agente que garantiza la instalación de cargadores para vehículos eléctricos donde más los necesitan los conductores. Este agente ayuda a nuestros analistas de datos a aprovechar los datos geográficos, de zonificación y de tráfico para fundamentar y priorizar inversiones críticas en infraestructura para vehículos eléctricos que maximicen la comodidad del conductor y reduzcan la carga de nuestros equipos. - Laurent Giraud, Director de Datos (e IA), Grupo Renault [ 6 ]
Este nivel de integración permite a las empresas aprovechar la IA para tomar decisiones más informadas, reduciendo el esfuerzo manual y los cuellos de botella operativos.
El aspecto de aprendizaje de los sistemas de agentes de IA garantiza una mejora continua, impulsada por cuatro mecanismos principales:
Estos mecanismos trabajan juntos en un ciclo de “sentir-pensar-actuar-aprender”, lo que permite a los agentes de IA mejorar la automatización de tareas e impulsar la productividad humana a lo largo del tiempo.
Los agentes de IA están transformando las industrias al impulsar mejoras mensurables en eficiencia y productividad. Sus aplicaciones prácticas abarcan diversas funciones empresariales y ofrecen beneficios tangibles en situaciones reales.
Los agentes de IA han revolucionado la gestión de tickets de soporte por parte de las empresas, mejorando significativamente los tiempos de respuesta y las tasas de resolución. Por ejemplo, en septiembre de 2024, vercel Integraron un agente con inteligencia artificial en sus flujos de trabajo de soporte. Este sistema redujo la cantidad de tickets que requerían intervención humana en un 31 % y los tiempos de primera respuesta en un 42 %. [ 9 ]Al aprovechar un amplio modelo de lenguaje, el agente de IA analiza la base de conocimientos de la empresa (como la documentación y los artículos de ayuda) para brindar respuestas precisas e instantáneas a las consultas de los clientes.
De manera similar, los DuckieEl agente de soporte de inteligencia artificial de ha logrado una impresionante tasa de desvío de tickets del 65 % y ha reducido los tiempos de resolución en un 80 %. [ 8 ]Sidd Seethepalli, director técnico de Vitela, destacó el impacto:
Nuestros clientes B2B necesitan respuestas rápidas y precisas, y Duckie se las ofrece. Podemos centrarnos en la innovación. [ 8 ].
Si bien la gestión de tickets de soporte es un claro ejemplo, los agentes de IA también están generando revuelo en las operaciones financieras.
El sector financiero está aprovechando la IA para optimizar procesos laboriosos, lo que se traduce en notables mejoras de eficiencia. Las operaciones de financiación comercial de Citi son un ejemplo de esta transformación. Su sistema de IA automatiza la revisión de documentos comerciales complejos, como conocimientos de embarque y cartas de crédito, identificando errores en tiempo real y agilizando los flujos de trabajo de financiación comercial. [ 10 ].
Un análisis de McKinsey estima que la IA generativa podría aportar entre 200 y 340 millones de dólares anuales al sector bancario mediante una mayor productividad y la reducción de errores. [ 10 ]Allianz ya está obteniendo estos beneficios con un sistema basado en IA que procesa las reclamaciones de seguros mediante el análisis de informes médicos y la documentación de incidentes. Este enfoque ha reducido significativamente los tiempos de aprobación, a la vez que garantiza el cumplimiento normativo. [ 10 ].
Más allá de las finanzas, los agentes de IA también están transformando el modo en que las empresas abordan los procesos de reclutamiento y recursos humanos.
En el reclutamiento, los agentes de IA han simplificado tareas que tradicionalmente consumían mucho tiempo. Por ejemplo, una organización de reclutamiento del sector salud redujo el tiempo necesario para contactar con enfermeras graduadas de 5 a 7 días a tan solo 24 horas mediante herramientas de programación de IA. [ 11 ]Algunas empresas incluso han automatizado hasta el 90% de sus tareas de gestión de entrevistas. [ 13 ].
HelloFresh, por ejemplo, adoptado Buen tiempoEl sistema de reclutamiento con inteligencia artificial de 's aceleró los procesos de contratación. Este cambio les permitió cubrir puestos 15 días antes. [ 13 ]Jason Klein, vicepresidente sénior de Talento en Yext, explicó el impacto más amplio:
Candidate.fyi elimina las ineficiencias en la programación y la comunicación con los candidatos. La plataforma permite a los equipos ofrecer una experiencia fluida y personalizada a los candidatos, a la vez que escala sus esfuerzos de contratación con precisión y facilidad. Es más que una herramienta: es un punto de inflexión para los equipos de reclutamiento modernos que valoran la eficiencia, la innovación y una experiencia excepcional para el candidato. [ 12 ].
Estos ejemplos resaltan cómo los agentes de IA no solo están mejorando la eficiencia operativa sino que también mantienen una prestación de servicios de alta calidad en diversas industrias.
La implementación eficaz de sistemas de agentes de IA es fundamental para lograr las mejoras de productividad mencionadas anteriormente. Con una implementación estratégica, las organizaciones han reportado una reducción de hasta un 30 % en los costos de atención al cliente. [ 18 ].
El éxito de la implementación de la IA depende de la identificación de las tareas y los procesos con mayor potencial de automatización. Los análisis del sector destacan que los mejores candidatos para la automatización son aquellos que consumen mucho tiempo manual, ocurren con frecuencia, implican múltiples pasos o conllevan un alto coste de error. [ 14 ].
Para identificar estas oportunidades:
| Criterios | Indicadores de alta prioridad |
|---|---|
| Inversión de tiempo | Tareas que requieren más de 2 horas diarias |
| Impacto del error | Riesgos que involucran finanzas o cumplimiento |
| Frecuencia | Tareas que ocurren diariamente o semanalmente |
| Complejidad: | Procesos que involucran múltiples sistemas |
| Normalización | Tareas con reglas bien definidas |
Una vez que haya identificado los mejores objetivos de automatización, el siguiente paso es integrar estas soluciones en su flujo de trabajo de la manera más fluida posible.
Latenode ofrece una plataforma low-code que simplifica la implementación de agentes de IA. Su generador visual de flujos de trabajo y sus amplias capacidades de integración la convierten en una excelente opción para empresas que buscan optimizar sus operaciones. La plataforma ha demostrado ser especialmente eficaz en diversos casos de uso. [ 15 ]:
Francisco de Paula S. compartió: "El nodo generador de código JavaScript de IA es un salvavidas cuando faltan herramientas o nodos de automatización". [ 16 ]
Al aprovechar Latenode, las empresas pueden diseñar e implementar agentes de IA con una complejidad técnica mínima. Una vez implementados, es importante medir su impacto mediante métricas claras y prácticas.
El seguimiento del éxito de los sistemas de IA implica centrarse en los resultados comerciales en lugar de solo en las métricas técnicas. [ 17 ]Se deben establecer KPI claros para medir la eficacia de estos sistemas, alineándolos con la forma en que se evalúa el desempeño humano.
Las métricas clave para realizar un seguimiento incluyen:
Islam B., director ejecutivo de una empresa de software, comentó: «Los nodos de IA son increíbles. Se pueden usar sin claves API, ya que utilizan el crédito de Latenode para llamar a los modelos de IA, lo que los hace extremadamente fáciles de usar. El GPT personalizado de Latenode es especialmente útil para la configuración de nodos». [ 16 ]
Para garantizar un éxito continuo, establezca métricas de referencia y revise el rendimiento periódicamente. Este enfoque le ayudará a perfeccionar y optimizar sus sistemas de IA con el tiempo.
Con el 77% de los dispositivos que ahora incorporan algún tipo de IA [ 20 ]La protección de las operaciones y la seguridad de los datos se han convertido en prioridades fundamentales. Si bien los agentes de IA mejoran la eficiencia, se requieren medidas de seguridad robustas para preservar estos avances.
La protección de datos confidenciales es fundamental para la seguridad de los sistemas de IA. A medida que los agentes de IA optimizan las operaciones, garantizar su protección se vuelve esencial para mantener la confianza y la fiabilidad.
Las áreas clave de enfoque en la protección de datos incluyen:
La siguiente tabla destaca las medidas de seguridad críticas y sus prioridades de implementación:
| Medida de seguridad | Prioridad | Requisitos clave |
|---|---|---|
| Cifrado de datos | Critical | Cifrado AES-256, gestión segura de claves |
| Control de Acceso | Alta | Autenticación multifactor, permisos basados en roles |
| Registro de auditoría | Alta | Seguimiento detallado de la actividad, registros a prueba de manipulaciones |
| Retención de datos | Mediana | Políticas de eliminación automatizada, procedimientos de archivo |
| Respuesta al incidente | Critical | Monitoreo 24/7, detección automatizada de amenazas |
La implementación de estas medidas garantiza una base segura para las operaciones impulsadas por IA y protege la información confidencial.
El seguimiento de las actividades de los sistemas de IA es fundamental para mantener la seguridad y garantizar el cumplimiento normativo. Por ejemplo, una empresa manufacturera implementó con éxito sistemas de monitorización para bloquear actualizaciones de firmware no autorizadas y evitar el intercambio de archivos de diseño propietarios a través de canales no seguros. [ 19 ].
Los componentes clave para un seguimiento eficaz de la actividad del sistema incluyen:
En los servicios financieros, la monitorización basada en IA ha demostrado ser invaluable. Estos sistemas pueden interceptar la transmisión no cifrada de datos confidenciales de los clientes, alertar a los empleados sobre infracciones de políticas y proporcionar orientación inmediata sobre los protocolos de seguridad adecuados. [ 19 ].
Se proyecta que la IA contribuirá con 15.7 billones de dólares a la economía mundial para 2030 [ 20 ]Las organizaciones deben priorizar marcos robustos de seguridad y cumplimiento. Esto no solo protege sus inversiones, sino que también garantiza una eficiencia operativa sostenida.
Las organizaciones que adoptan agentes de IA están observando mejoras mensurables en la eficiencia y los resultados. Por ejemplo, Clínica de Cleveland redujo las tasas de no presentación a citas en un 38%, mientras que Siemens reducir el exceso de inventario en un 35% [ 21 ].
Algunos de los beneficios clave incluyen:
Estos ejemplos resaltan cómo las herramientas de IA pueden transformar las operaciones comerciales cuando se implementan de manera eficaz.
Para aprovechar estos logros, Latenode ofrece una plataforma low-code que simplifica la integración de la IA. Así es como puedes empezar a usar Latenode para liberar el potencial de la IA en tu organización:
Los benchmarks avanzados revelan la brecha entre el rendimiento de laboratorio y la fiabilidad en el mundo real. No son solo pruebas; son hojas de ruta para construir sistemas de IA verdaderamente robustos. [ 22 ].
Los agentes de IA están transformando la toma de decisiones en campos como financiar y la salud asumiendo tareas repetitivas, procesando datos complejos y entregando información en tiempo real que ayuda a la toma de decisiones humanas.
En el sector sanitario, las herramientas de IA ayudan a los médicos a analizar los datos de los pacientes para sugerir opciones de tratamiento, minimizar las prescripciones innecesarias de medicamentos y mejorar la precisión diagnóstica. Por ejemplo, pueden evaluar el historial del paciente y los registros hospitalarios para identificar cuándo es realmente necesario el uso de antibióticos, reduciendo así el riesgo de prescripción excesiva.
En finanzas, los sistemas de IA supervisan las transacciones en tiempo real, detectando patrones inusuales que podrían indicar fraude. Alertan a los analistas para que investiguen, optimizando los flujos de trabajo y mejorando la precisión. Esto permite a los profesionales financieros concentrarse en decisiones más estratégicas en lugar de la supervisión rutinaria.
Para incorporar sin problemas agentes de IA a sus sistemas actuales utilizando Latenode, considere estos pasos prácticos:
Al seguir estos pasos, las empresas pueden simplificar procesos, ahorrar tiempo valioso y aumentar la productividad con las capacidades inteligentes que ofrece Latenode.
Para garantizar seguridad de datos y mantener compliance Al trabajar con sistemas de agentes de IA, las empresas deben adoptar varias prácticas críticas. Priorizar la privacidad de los datos es esencial, lo que incluye el uso de modelos de IA centrados en la privacidad, el cifrado de información confidencial y la realización de auditorías periódicas para cumplir con normativas como el RGPD, la CCPA o la HIPAA.
Abordar los sesgos es otra área clave. Emplear herramientas de detección de sesgosDiversificar los conjuntos de datos utilizados para el entrenamiento y evaluar periódicamente los modelos de IA para minimizar el riesgo de resultados discriminatorios no deseados. En materia de ciberseguridad, implementar medidas de seguridad multicapa, realizar pruebas de penetración y seguir las mejores prácticas establecidas puede reducir significativamente las vulnerabilidades.
Finalmente, es fundamental crear un marco de gobernanza sólido. Esto implica nombrar responsables de cumplimiento, mantener registros de auditoría detallados y mantenerse informado sobre los cambios regulatorios para garantizar la rendición de cuentas y la conformidad con los requisitos legales. Estos pasos, en conjunto, contribuyen a generar confianza y fiabilidad en los sistemas de IA.
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