Q&A: MULTIAGENTE Y SUPERAGENTE IA
1. ¿Qué es un sistema multiagente en Inteligencia Artificial?
Un sistema multiagente es un conjunto de agentes de IA especializados que colaboran entre sí para ejecutar tareas complejas de forma autónoma y eficiente, cada uno enfocado en una función concreta dentro de un proceso.
2. ¿Por qué es necesario usar sistemas multiagente en entornos empresariales?
Porque los procesos de negocio implican múltiples tareas diversas que difícilmente puede cubrir un único agente. Dividir el trabajo entre varios agentes especializados permite mayor eficiencia y precisión.
3. ¿Qué función cumple el súper agente en un sistema multiagente?
El súper agente, también llamado agente orquestador, actúa como coordinador del sistema: asigna tareas a los agentes especializados y gestiona el flujo de trabajo para lograr un rendimiento óptimo.
4. ¿Qué tipo de tareas pueden realizar los agentes de IA?
Pueden realizar desde tareas simples como responder preguntas frecuentes, hasta funciones complejas como análisis de datos, diagnóstico médico, lectura de informes o atención personalizada al cliente.
5. ¿Qué se necesita para implementar con éxito un sistema multiagente?
Es esencial contar con datos de calidad, definir casos de uso claros, asegurar la gobernanza del dato, establecer controles de acceso seguros y mantener una supervisión humana que garantice un uso ético.
Índice de temas
Qué es un multiagente IA
Los agentes de Inteligencia Artificial han experimentado una transformación sin precedentes y han supuesto una enorme evolución en automatización, eficiencia y personalización frente a los tradicionales asistentes.
La implementación de la IA agéntica se está consolidando de forma cada vez más patente en la actividad de las compañías de los diferentes sectores.
En función de su dificultad, requeriremos de una tipología de agente u otra, desde aquellos que recopilan información y proporcionan respuestas al usuario, hasta aquellos que desempeñan tareas complejas y sin intervención humana
MARIO CORTÉS, TOKIOTA
Entre las ventajas que proporciona esta tecnología sobresalen su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos y para tomar decisiones en tiempo real. Esto hace posible delegar en ellos, optimizando las cargas de trabajo y liberando a los equipos de tareas repetitivas para que se enfoquen en aquellos aspectos en los que pueden aportar un mayor valor.
Como consecuencia de todo ello, son muchas las organizaciones que quieren apostar por la incorporación de la IA Agéntica en sus operaciones. De hecho, tal y como apunta el ‘Índice de Tendencias Laborales’ elaborado por Microsoft, nueve de cada diez directivos españoles tiene previsto incorporar agentes de IA en los próximos meses,
Sin embargo, la complejidad de ciertos procesos puede dificultar enormemente su realización por agentes de Inteligencia Artificial. Es en este punto donde cobra especial importancia la implementación de sistemas multiagente.
Multiagentes: agentes especializados y capacitados
Los agentes permiten realizar de forma autónoma y precisa determinadas actividades. En función de su dificultad, requeriremos de una tipología de agente u otra, desde aquellos que recopilan información y proporcionan respuestas al usuario, hasta aquellos que desempeñan tareas complejas y sin intervención humana.
En concreto, como ejemplos de las tareas que pueden desempeñar, encontramos la lectura de informes y realización de resúmenes, el análisis de varias propuestas de negocio, el diagnóstico médico o la atención al cliente y resolución de peticiones.
Para que puedan desempeñar sus funciones con éxito, resulta imprescindible identificar casos de uso específicos aplicados al negocio y dotar al agente de las herramientas necesarias. Debemos trasladar al agente conocimiento, definir determinadas reglas e incidir en su especialización.
Teniendo en cuenta que los procesos internos del negocio conllevan múltiples tareas, resulta muy complicado que un único agente pueda englobar todos los flujos de actividad. De ahí la importancia de desarrollar agentes que cuenten con conocimientos y habilidades centradas en funciones concretas.
Como consecuencia, un sistema multiagente abarcará las diferentes tareas ligadas a un proceso a través de agentes especializados. Este sistema será más eficiente cuanto más pequeñas y concretas sean las acciones en las que se descompone, algo que requerirá a su vez la presencia de numerosos agentes asignados a éstas.
El súper agente, un director de equipo
Por encima de todos los agentes que componen el sistema se debe situar una figura fundamental: el agente orquestador o super agente. De forma análoga al papel que desempeña el director en una empresa, este agente deberá coordinar a su equipo y planificar el trabajo de forma dinámica e inteligente para lograr un buen rendimiento.
Al igual que sucede cuando se diseña el organigrama en una compañía, en el que se reflejan las diferentes jerarquías y áreas de negocio, un sistema multiagente también deberá organizarse en función de los flujos de trabajo a los que está destinado.
En el ámbito de Recursos Humanos, por ejemplo, la aplicación de un sistema multiagente que resuelva preguntas frecuentes puede organizarse de forma que el empleado realice la consulta a un super agente y éste, dependiendo de la duda planteada, recurra al agente especializado en esa determinada cuestión.
Mientras, en el caso de la atención al cliente, el sistema multiagente puede estar formado por varios agentes orquestadores para cada uno de los canales de comunicación y en diferentes agentes especializados en peticiones: oferta de servicios, consultas, reclamaciones…
Foco en la gobernanza y la gestión del dato
Los datos de los que se nutren los agentes son el motor de su funcionamiento. Resulta indispensable, por tanto, que esa información sea de calidad para que su actuación sea correcta y no se produzcan inconsistencias en su comportamiento o las llamadas alucinaciones de la IA.
Además, asegurar que los datos estén disponibles para los usuarios adecuados y garantizar la privacidad son aspectos que deben ser contemplados durante todo el proceso. Resulta esencial contar con mecanismos para verificar adecuadamente los permisos de acceso, como APIs que definan reglas y protocolos claros para la integración de los sistemas, garantizando un acceso seguro y controlado a la información.
Igualmente importante es la supervisión humana, que debe velar por un uso ético, responsable. En este sentido, la capacitación de los empleados es clave para que comprendan el funcionamiento de los sistemas de IA y sepan aprovechar su potencial.
La IA agéntica representa un avance sin precedentes en términos de productividad y transformación de procesos empresariales. No obstante, para lograr un impacto real, es imprescindible desarrollar sistemas multiagente bien diseñados, adaptados a las necesidades específicas de cada organización y capaces de ejecutar tareas de forma autónoma con eficacia. Solo así podrán convertirse en verdaderos aliados estratégicos dentro de las compañías.
