Microsoft's Autonomous Agents Will Revolutionize the Future of Work

¿Qué son los agentes autónomos?

Introducción a los Agentes Autónomos

• Se discute la importancia de los agentes autónomos en las aplicaciones empresariales de IA, destacando que este año será un cambio significativo en la automatización.

• Se anticipa una vista previa pública en el evento Ignite a mediados de noviembre, invitando a los espectadores a suscribirse para más actualizaciones.

Limitaciones de la Automatización Tradicional

• La automatización tradicional se basa en flujos simples con disparadores y acciones definidas, lo cual es limitado ante escenarios complejos con múltiples variaciones.

• Los agentes autónomos permiten abordar procesos empresariales que antes no podían ser automatizados debido a su complejidad.

Ejemplo Práctico: Caso de McKenzie

• Se presenta un ejemplo del uso de agentes autónomos por parte de McKenzie para reducir el tiempo necesario para incorporar nuevos clientes.

• En organizaciones grandes, gestionar cientos o miles de correos electrónicos manualmente es ineficiente; aquí es donde entran los agentes autónomos.

Conceptos Clave en la Automatización Autónoma

1. Disparador (Trigger)

• El primer concepto clave es el "disparador", que inicia el proceso automático al ocurrir un evento específico, como recibir un correo electrónico.

2. Instrucciones (Instructions)

• Las instrucciones guían al agente sobre cómo debe comportarse y qué tareas realizar, utilizando conceptos familiares como prompts en modelos de lenguaje.

3. Conocimiento (Knowledge)

• Es fundamental conectar al agente con datos empresariales específicos para que pueda acceder y responder preguntas basadas en información relevante.

4. Acciones (Actions)

• Las acciones permiten al agente ejecutar tareas específicas, como recuperar o enviar información, guiado por las instrucciones y conectado al conocimiento empresarial.

Escenario Práctico del Proceso Autónomo

Flujo del Proceso

• Un correo electrónico llega solicitando servicios; el agente analiza automáticamente la información clave sin intervención humana.

¿Cómo se puede automatizar la gestión del conocimiento en las organizaciones?

Mapeo de conocimientos y experticia

• La organización utiliza una taxonomía industrial para clasificar el lenguaje general y mapearlo con terminologías específicas, identificando así dónde se encuentra la experticia dentro de la misma.

Delegación de tareas a la IA

• Se presenta un modelo donde se delegan tareas a una inteligencia artificial (IA), similar a cómo se delegaría a una persona. Esto incluye instrucciones claras sobre el trabajo, información disponible y acciones necesarias para completar la tarea.

Integración humana en procesos automatizados

• La posibilidad de incluir humanos en el proceso es crucial al iniciar con esta tecnología. Se sugiere establecer puntos de verificación o escalación para que los humanos puedan intervenir cuando sea necesario.

Escalación ante problemas no resueltos

• Si un agente no puede ejecutar una tarea, como recuperar información sobre un socio, se genera una alerta que notifica a un humano para que revise el problema, asegurando así que las tareas críticas sean atendidas adecuadamente.

Ejemplo práctico: Servicio al cliente

• En un ejemplo relacionado con servicio al cliente, cuando se recibe un ticket de ayuda, la IA busca detalles del pedido anterior y compara problemas comunes del producto. Esto permite enviar correos electrónicos informativos al cliente basados en datos históricos y accesibles desde diversas fuentes.

Conclusiones sobre el uso de IA en atención al cliente