Los agentes y la IA trabajan juntos por el bien común.

Los agentes son software que ejecutan tareas específicas. Algunos agentes se especializan en un trabajo, como realizar una búsqueda web sobre un tema determinado o consultar un LLM enriquecido con información específica del dominio que no está disponible en ningún otro lugar. Otros se especializan en transformar una solicitud de usuario en un conjunto de tareas y orquestar agentes de trabajo para completarlas. Ya sea que orquesten o ejecuten, los agentes son altamente directivos y deterministas. No hay IA aquí. Cada agente está predefinido con toda la información que necesita para ejecutarse y cuándo hacerlo. El software es magia, pero no es magia de IA.

Un ejemplo de agentes en acción es la combinación de múltiples pasos para completar una tarea más grande, como enviar un correo electrónico de prospección personalizado y oportuno a un cliente habitual. El proceso se puede dividir en varias acciones más pequeñas y discretas, cada una de las cuales puede ser ejecutada fácilmente por un solo agente especializado y precodificado para ese propósito, como consultar una base de datos de clientes potenciales de marketing para conocer las interacciones con los clientes en los últimos siete días, extraer las tres direcciones de correo electrónico principales del sistema de gestión de relaciones con los clientes (CRM) ordenadas por número de interacciones en los últimos 90 días y enviar un correo electrónico de formulario a cada uno de ellos en función de la última campaña de ventas. Estas acciones no requieren necesariamente IA.

GenAI, proporcionado por LLM, puede encontrar patrones en fuentes de datos con mayor contexto y respuestas más ricas que la búsqueda clásica. También puede resumir, analizar o generar texto para crear o refactorizar información de formas más concisas y útiles. Aprovechar los LLM es como agregar magia a un proceso porque sus resultados no son deterministas. Estos modelos encuentran los patrones buscados con una velocidad inigualable por cualquier otro método informático jamás inventado. El resultado nos parece a nosotros, como humanos, una forma de razonamiento. En los últimos dos años, la calidad de los resultados del LLM mejoró de “bastante aceptable” a “notable”. Entonces, ¿cómo sabemos cuándo emplear GenAI en una solución de agencia?

Siguiendo con el ejemplo del correo electrónico de prospección, se puede usar una plantilla de correo electrónico con una personalización mínima, pero un correo electrónico generado por IA (con acceso no solo a un gran LLM diseñado para la generación de texto, sino también a información privada específica del cliente vinculada a sus compras y necesidades anteriores) es notablemente mejor. La solución Conversica implementada en Epson cuenta la historia: dos de las características más efectivas de esta solución de IA agente que ilustra acciones autónomas y repetidas son: 1) la capacidad de participar en conversaciones de correo electrónico bidireccionales a lo largo del tiempo y, 2) el envío de correos electrónicos según el momento del día preferido por el destinatario.