Marc Sureda
La IA Agéntica se ha consolidado como una de las tendencias tecnológicas más relevantes en la actualidad, transformando tanto el funcionamiento interno de las empresas como la forma en que los usuarios interactúan con ellas. Esta tecnología ha evolucionado hacia agentes cada vez más autónomos, resolutivos y personalizados, despertando el interés de numerosas organizaciones que buscan optimizar procesos y mejorar la eficiencia operativa.
Sin embargo, la adopción de estas soluciones no está exenta de desafíos. La complejidad de ciertos procedimientos dificulta que un único agente de IA abarque todas las actividades empresariales. En este contexto, Tokiota (partner español de Microsoft especializado en IA, nube e infraestructuras securizadas), propone la implementación de sistemas multiagente como vía para superar estas limitaciones y maximizar los beneficios.
La especialización como elemento clave
Los agentes de inteligencia artificial suponen una evolución significativa respecto a los asistentes virtuales tradicionales, ya que destacan por su capacidad para procesar grandes volúmenes de datos y tomar decisiones con mayor precisión. Sin embargo, dada la complejidad inherente a los procesos empresariales, resulta inviable que un solo agente pueda asumir todas las funciones. Esto pone de relieve la necesidad de desarrollar agentes especializados, diseñados con conocimientos y habilidades enfocadas en tareas concretas.
En este contexto, el concepto de orquestación multiagente cobra especial relevancia, ya que permite coordinar distintos agentes para abordar de forma eficiente cada fase de un proceso. Según Tokiota, identificar adecuadamente los casos de uso y dotar a cada agente de las herramientas necesarias es clave para asegurar el rendimiento global del sistema.
El papel central del agente orquestador
Un sistema multiagente eficiente requiere descomponer las actividades en acciones pequeñas y precisas, lo que implica desplegar numerosos agentes. En este esquema, la figura del agente orquestador o super agente es fundamental, ya que se encarga de coordinar al resto de agentes y planificar las tareas de forma dinámica e inteligente.
Ejemplos implementados por Tokiota reflejan el potencial de esta aproximación. En el área de Recursos Humanos, se ha desarrollado un sistema en el que un super agente canaliza las consultas de los empleados, remitiéndolas al agente especializado adecuado. En el sector hospitality, se ha diseñado una estructura que combina agentes para cada canal de contacto con clientes y agentes específicos para peticiones como servicios, consultas o reclamaciones.
Gobernanza y privacidad: prioridades en la implementación
El funcionamiento óptimo de los agentes depende de la calidad de los datos utilizados. Contar con información precisa es crucial para evitar errores o alucinaciones de la IA y asegurar un comportamiento consistente del sistema. Además, garantizar que los datos estén disponibles únicamente para los usuarios autorizados y proteger la privacidad son aspectos esenciales en todas las fases del proyecto.
La supervisión humana sigue siendo imprescindible. Verificar los permisos de acceso y garantizar un uso ético y responsable de la IA son medidas necesarias para asegurar que estas tecnologías se alineen con los objetivos empresariales y operen bajo un marco de control adecuado.
