El papel de Agentic Ai en las empresas conectadas es más profunda que las aplicaciones auxiliares. Los agentes de IA se están convirtiendo rápidamente en la potencia emergente detrás de los microservicios que forman el tejido de los sistemas empresariales. Además, a medida que estos agentes proliferan, los departamentos de tecnología de la información se convertirán en departamentos virtuales de “recursos humanos”, adquirir, incorporar y guiar a los asistentes con IA en paralelo con el papel de RRHH en la gestión del capital humano.
Estas son las concepts de un panel Organizado por Deloitte en el reciente Congreso del Mundo Cell, explorando el papel emergente de los agentes de IA dentro de las empresas. Los panelistas dijeron que la arquitectura de agente se asemeja al advenimiento de las arquitecturas de microservicios, descomponiendo aplicaciones monolíticas en bocos flexibles, independientes y del tamaño de un bocado.
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“Agentic AI es el siguiente paso para romper y resolver problemas”, dijo Bryan Thompson, vicepresidente de Greenlake Product Administration en HPE. Con la IA Agentic en explicit, hay oportunidades para “aprovechar este tipo de modelos y dividirlos en casi como un tipo de enfoque de microservicio para enfrentarlos, dividiéndolos en servicios especializados”.
El AI de Agentic permite la costura de los flujos de trabajo empresariales, acordó Fred Devoir, jefe international de arquitectura de soluciones para Telco en Nvidia. “Tomamos el componente y lo reunimos en un Arquitectura de descanso. Nvidia pudo optimizar a aquellos con nuestros microservicios, y luego reunir esos microservicios en planos para dar un momento muy rápido para valorar o tiempo a los primeros resultados “.
Por supuesto, la IA Agentic trae capacidades mucho más allá de lo que las arquitecturas tradicionales de microservicios podrían producir. “Hasta ahora, nunca hemos tenido una tecnología que pueda idear o ejecutar de forma independiente”, dijo Abdi Goodarzi, jefe de productos Gen AI, innovaciones y nuevos negocios para Deloitte. “Solo piense en esa declaración y en cualquier otra solución de paquete de software program con la que haya tratado. Ninguno de ellos podría ejecutar de forma independiente. Ese es realmente el poder de la IA”.
Los servicios de IA de agente adquieren muchas de las tareas onerosas de los humanos, esencialmente, se forma una fuerza laboral paralela, pero incorporadas y administradas por ella en lugar de recursos humanos. “La gestión de capital humano y la gestión de capital de IA de agente son lo mismo, ¿verdad?” Dijo Devoir. “Pero la diferencia es en lugar de una recursos humanos para los humanos, ahora tienes un departamento de TI que está actuando como recursos humanos para todos estos agentes”. El Departamento de TI también asume los roles de “curación, bugar, capacitación y afinando agentes de IA para hacer tareas específicas e interactuar con los flujos de trabajo humanos. Esto no es una hazaña pequeña. Hay mucho esfuerzo en esto. Es como RR.HH. a un nivel técnico mucho más profundo”.
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Esto también significa cambios radicales entre las organizaciones también. “Los humanos tienen emociones. Los agentes no tienen emociones”, dijo Goodarzi. “¿Cómo se incorpora las emociones que serán parte de la ejecución del trabajo? Cuando el trabajo se cut back de una manera diferente, la cultura debe ser cambiada, las estrategias de talento deben cambiarse y cómo los humanos y las máquinas trabajan juntos se deben cambiar”.
Sin embargo, llegar a una empresa agente con AI tiene sus desafíos, especialmente cuando se trata de datos, confiabilidad y talento. Con respecto a los datos, “las empresas han estado gastando tanta inversión en controlar sus datos estructurados”, dijo Goodzari. “Constructing ERP Programs. Constructing Programs de registro. Sistemas de acción”. Todas estas aplicaciones o sistemas terminan con silos de datos separados.
AGENIC AI puede ayudar a abordar esto, permitiendo la implementación del agente donde residen los datos. “En lugar de tener que llevar todos sus datos a la IA, está llevando la IA a los datos”, dijo Devior. “Cuando realiza una llamada de servicio, en realidad pide a todos esos agentes de datos una respuesta, y recopila esos datos en un modelo”.
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Luego está el tema de la confiabilidad de los agentes. “Debes pensar si realmente estás lidiando con los datos correctos”, señaló Goodzari. “¿Estoy lidiando con los resultados correctos? Todas las otras tecnologías anteriores fueron diseñadas en torno a la actividad transaccional. La IA Agentic está diseñada en torno a las tecnologías probabilísticas. Por lo tanto, obtiene la mejor respuesta possible porque tiene agentes capacitados con mucho conocimiento sobre cómo digerir los datos y tomar una decisión y tomar una recomendación”.
Entonces, el problema de la confianza se inicia: “¿Puedo confiar en este agente? ¿Pueden ser estos datos correctos? ¿Estoy tratando con los datos correctos? Eso también debe resolverse”.
En common, “estos son conceptos nuevos para las empresas”, enfatizó Goodzari. “Es por eso que ha ralentizado las cosas en términos de adopción. Pero las capacidades son reales. La tecnología es lo suficientemente avanzada como para aprovechar dentro de los sistemas de producción empresarial. Y creo que este es el año en que despegará”.
