
Oracle: Cómo crear un agente de IA en 7 pasos
Los agentes de IA representan una nueva generación de software inteligente capaz de automatizar tareas complejas y mantener conversaciones naturales con usuarios. Su poder radica en la capacidad de recopilar información de múltiples fuentes (calendarios, sistemas locales, nube y motores de búsqueda) y, gracias a los modelos de lenguaje (LLMs), pueden tomar decisiones autónomas e interactuar de forma fluida.
Ante este escenario, los proveedores de software están simplificando su adopción ofreciendo herramientas que permiten crear o personalizar estos agentes en siete pasos, facilitando su implementación en áreas clave como productividad, servicio al cliente y operaciones empresariales, entre otras.
¿Qué son los Agentes de IA?
Los agentes de IA utilizan modelos de lenguaje avanzados (LLMs) para entender y procesar conversaciones de forma natural, actuando como intermediarios inteligentes entre usuarios y sistemas. Pueden automatizar una amplia gama de tareas repetitivas en diferentes áreas: desde generar pronósticos financieros y gestionar procesos de reclutamiento en RRHH, hasta analizar información de ventas e identificar nuevas oportunidades comerciales. Su capacidad para predecir necesidades y resolver problemas de forma autónoma los convierte en herramientas valiosas para la eficiencia organizacional.
Cómo crear un agente de IA en 7 pasos
Los agentes de IA están diseñados para comprender los roles organizacionales de los usuarios, extraer datos de documentos comerciales para que los flujos de trabajo sigan siendo relevantes y responder a indicaciones en lenguaje natural en lugar de instrucciones precodificadas. Para prepararlos para esa flexibilidad en circunstancias cambiantes, las organizaciones necesitan realizar algunos trabajos previos.
- Elegir la estrategia de construcción del agente: Las empresas enfrentan una decisión inicial clave: personalizar agentes de IA existentes o desarrollarlos desde cero. Debido a que esta tecnología está en fase temprana, se recomienda comenzar personalizando soluciones preconstruidas para obtener beneficios más rápidamente y minimizar riesgos.
◦ Personal: se requieren expertos en IA o administradores para personalizar agentes prediseñados.
Experiencia técnica: la mayoría necesitará usar modelos preexistentes por falta de conocimiento interno.
◦ Costos: desarrollar desde cero es más caro que personalizar agentes existentes.
◦ Calidad de datos: deben prepararse específicamente para uso en IA.
◦ Seguridad: es crucial establecer límites de acceso y documentación transparente. - Seleccionar un LLM u obtener uno predeterminado: Para implementar agentes de IA existen dos opciones: usar plataformas SaaS con modelos preseleccionados (lo cual es más simple) o desarrollar desde cero (lo cual brinda mayor control, pero es más complejo). La elección dependerá de los recursos y las necesidades específicas de la organización.
- Diseñar un flujo de trabajo y definir las herramientas: incluso la personalización de agentes de IA requiere conocimientos técnicos específicos y debe ser realizada por administradores de aplicaciones, quienes pueden utilizar plantillas existentes o crear flujos de trabajo nuevos.
- Cargar documentos para RAG: el RAG (Generación Aumentada de Recuperación) permite al agente de IA procesar documentos empresariales y datos en tiempo real, mejorando su capacidad de respuesta con información específica de la organización.
- Hacer clic para crear: habiendo establecido la base con instrucciones, temas y documentos, el administrador puede crear un agente en un estudio de diseño simplemente nombrándolo y haciendo clic en un botón de interfaz de usuario.
- Establecer límites: es posible y necesario establecer barreras de protección para ayudar a garantizar que los agentes mantengan su precisión y puedan identificar cuándo buscar aprobación antes de realizar acciones. También se deben establecer políticas para el uso ético, trazabilidad de decisiones y validación de fuentes. Estas reglas no solo protegen la integridad del sistema, sino que también generan confianza en su uso interno.
- Probar, implementar y monitorear: a través de un área de prueba en el estudio, los administradores pueden ejecutar una interacción de muestra para evaluar si las respuestas del agente son útiles y relevantes, y verificar qué fuentes cita.
Oracle se alinea con estos siete pasos ofreciendo soluciones robustas para la creación y gestión de agentes de IA. Oracle AI Agent Studio para Aplicaciones Fusion es un claro ejemplo de cómo estos principios se aplican en la práctica. Esta plataforma permite a los administradores de TI configurar agentes de IA directamente en el entorno de Oracle Fusion Cloud Applications, facilitando la implementación de los pasos descritos anteriormente de una manera integrada y eficiente.
El desarrollo de Agentes de IA diseñados de manera personalizada ayudarán a los usuarios con una variedad de tareas, incluyendo consultar saldos de tiempo libre pagado, historial de compras de clientes, procesar devoluciones de productos y analizar fotos de equipos de fabricación para estimar el costo de reparaciones, entre otras de acuerdo a las necesidades de la empresa.