Probablemente haya oído hablar de la IA agente: sistemas que planifican, ejecutan y se adaptan a tareas de forma autónoma con una supervisión humana «mínima» (comillas). En esto vimos que la inteligencia artificial ahora funciona como un colaborador en lugar de una mera herramienta.
Al mismo tiempo, existe una tensión creciente: la IA del agente necesita un acceso profundo a sus datos para operar por sí sola, pero este nivel de acceso dificulta su implementación de manera segura y responsable.
CEO y cofundador de KNIME.
La mayoría de las empresas luchan no por crear sistemas de agentes, sino por confiar en ellos.
En este artículo, exploraremos tres riesgos que frenan la preparación empresarial de la IA de los agentes, especialmente cuando se trata de agentes que trabajan con datos, y luego tres formas de convertir estos sistemas en colegas confiables utilizando flujos de trabajo intuitivos y de bajo código.
Los flujos de trabajo no limitan la «inteligencia» de la IA del agente, sino que actúan como una «capa segura» entre la IA del agente y sus datos, lo que permite que la IA del agente funcione dentro de su empresa.
Riesgo 1: falta de transparencia en la toma de decisiones
La mayor parte de la IA actual depende de los LLM como diseñadores o «cerebros» detrás de escena. Esto significa que la mayoría de los agentes no siguen planes o lógica predeterminados. Su trabajo es dinámico y en constante cambio. Su acción se basa en la probabilidad (no en el conocimiento) derivada de vastos conjuntos de datos.
Todos lo hemos visto: una IA nos dice lo que queremos escuchar en lugar de lo que es verdad, simplemente porque (conscientemente o no) la dirigimos en la dirección equivocada con nuestras respuestas. Considere el famoso ejemplo de alguien que convenció a una IA de que 2+2=5.
¿El resultado? Estas operaciones son difíciles de examinar, explicar o rastrear. Sin una pista de auditoría clara y visible, las empresas no pueden responder con confianza a una pregunta crítica: «¿Por qué hizo esto el agente?» Especialmente si el agente hace un movimiento inesperado.
En última instancia, esto hace que la depuración sea desafiante y probablemente miserable. En lugar de realizar una depuración a nivel del sistema, los equipos empresariales se quedan con la tarea, que consume mucho tiempo, de cuestionar el comportamiento de los agentes. El proceso lento, manual, propenso a errores y no escalable de «análisis forense instantáneo» es ineficaz para las empresas.
Si no puedes rastrearlo, no puedes confiar en él. Y sobre el tema de la confianza…
Riesgo 2: El indeterminismo significa que no hay confianza operativa
La IA del agente no es determinista, lo que significa que no produce resultados consistentes y repetibles. Las mismas tareas pueden resultar en diferentes acciones. Además, los agentes pueden alucinar acciones basadas en lo que puede ser plausible, pero al final simplemente están equivocadas.
Y a menudo no existe una capa incorporada para imponer o limitar lo que un agente puede y no puede hacer.
Este es un riesgo particularmente alto para empresas como los sistemas financieros o cualquier cosa que involucre datos personales donde la fuga de datos es inaceptable. Especialmente en estos casos, la falta de coherencia, transparencia, explicabilidad y control conduce en última instancia a una falta de confianza.
Riesgo 3: no existe una línea clara entre datos e inteligencia artificial
En los sistemas empresariales tradicionales, los datos y la lógica están claramente separados. Los equipos de TI saben dónde se almacenan los datos, cómo se puede acceder a ellos (ya sea mediante permisos o confianza) y existe un código específico o un conjunto de reglas que rigen cómo se utilizan los datos.
Los sistemas de agentes rompen estas reglas. Mezclan razonamiento, conocimiento y acciones en un proceso opaco. Trazar una línea clara entre la información a la que puede acceder un agente y lo que hace puede ser un desafío y, en algunos casos, imposible.
La falta de separación no sólo es un gran riesgo, sino también un factor decisivo. Las empresas están obligadas por ley a cumplir con los estándares de cumplimiento y gobernanza. La falta de límites claros disuade a las empresas de adoptar la IA.
Entonces, ¿qué podemos hacer para mitigar estos riesgos y beneficiarnos (de forma segura) e impulsar la adopción de la IA de los agentes en las empresas? O mejor aún, ¿cómo pueden los agentes trabajar de manera confiable con los datos?
Los flujos de trabajo como lenguaje unificador y puente para las empresas y la inteligencia artificial agente
La respuesta está en la transparencia. Los flujos de trabajo intuitivos y con poco código proporcionan esta transparencia, proporcionando una separación clara entre los agentes y sus datos. Los flujos de trabajo obligan a los agentes a interactuar con herramientas en lugar de hacerlo directamente con los datos.
Si bien los sistemas de agentes son poderosos porque pueden razonar con una mínima participación humana, los flujos de trabajo frenan ese poder y generan confianza al establecer una forma definida y estructurada para que funcionen estos sistemas de agentes. Los flujos de trabajo brindan controlabilidad, claridad y repetibilidad para sistemas dinámicos e inciertos.
1. Los flujos de trabajo permiten la auditabilidad
Debido a que los flujos de trabajo son visuales, cada paso (y cada posible punto de falla) es más visible. El proceso de toma de decisiones está más claramente documentado. Los resultados se pueden controlar y explicar.
Además, la naturaleza visual de los flujos de trabajo lo convierte en un formato intuitivo. Permite que equipos de diferentes niveles técnicos puedan «hablar el mismo idioma», a diferencia del revoltijo de SQL, Python u otro código que pueden contener otras soluciones.
Esto facilita mucho la depuración y el seguimiento para los equipos empresariales.
2. Los flujos de trabajo permiten salvaguardias confiables y reutilización
Los flujos de trabajo reducen el riesgo porque configuran a qué datos y activos pueden acceder los sistemas de agentes y con qué nivel de detalle. Los tomadores de decisiones pueden definir esto específicamente a nivel de empresa.
Además, una vez configuradas estas aprobaciones y lógica, los flujos de trabajo permiten la reutilización y la escalabilidad. Las empresas pueden reutilizar estos planos aprobados e implementar flujos de trabajo en otras partes del negocio sin tener que reinventar la rueda, o al menos proporcionar un punto de partida confiable para otros proyectos.
3. Los flujos de trabajo permiten el control y la responsabilidad
Los flujos de trabajo imponen salvaguardias, observabilidad y responsabilidad. Con una clara separación entre datos e IA (recuerde lo que sabe el agente y lo que hace), las empresas tienen el control total. Las organizaciones pueden proteger los datos, controlar el acceso a los datos y controlar el linaje de los datos.
En pocas palabras: los flujos de trabajo garantizan que la IA de su agente utilice sus datos correctamente… ¡y no abuse de ellos!
La IA del agente es innegablemente valiosa en un entorno empresarial. Incluso con estos riesgos, no hay necesidad de hacer concesiones entre transparencia y complejidad. Al imponer flujos de trabajo como una capa de seguridad para el trabajo de sus agentes, permite formas visuales, modulares y controlables de crear agentes inteligentes en los que las empresas puedan confiar y escalar.
Nuevamente: no les está dando a los agentes acceso a sus datos. Les brinda a los agentes acceso a sus dispositivos, lo que protege sus datos de ataques y abusos. La IA del agente no está limitada por los flujos de trabajo.
Más bien, estos sistemas tienen más «libertad» para hacer grandes cosas cuando operan dentro de los límites seguros de los datos de flujos de trabajo bien definidos como lenguaje. Y como nota al margen: esto encaja muy bien con la nueva tendencia de proporcionar a los agentes conjuntos de habilidades en lugar de instrucciones detalladas sobre cómo utilizar cientos de herramientas.
Como dijo una vez Pat Boone: «La libertad no es la ausencia de límites, sino la capacidad de funcionar exitosa y felizmente dentro de ellos».
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