En la era de la inteligencia artificial (IA) un concepto está redefiniendo la forma en que todas las industrias —incluido el cuidado de la salud— abordan la automatización y la toma de decisiones: los agentes IA. La clave para que un agente sea verdaderamente transformador reside en tres capacidades fundamentales. A saber: la habilidad de pensar (think), la capacidad de actuar (act) y la facultad de aprender (learn). Estas no son sólo características; son los pilares sobre los que construir soluciones de IA robustas y eficaces.

La capacidad más crucial de los agentes IA es pensar. Esto es, analizar datos, razonar y formular respuestas de forma similar a un humano, pero a una velocidad y escala mayores. Este proceso de “pensamiento” se beneficia enormemente del acceso a datos, y aquí es donde el data fabric es clave. Actuando como una capa virtual unificada, ofrece a los agentes acceso seguro y en tiempo real a los datos de la empresa. Eso elimina silos y garantiza tanto velocidad como seguridad. Esta tecnología, ya central en Appian, es fundamental no sólo para el razonamiento del agente. También lo es para estrategias avanzadas como la generación aumentada por recuperación (RAG) y la IA privada.

Poder y confiabilidad

Una vez que estos agentes IA han “pensado” y tomado una decisión, su siguiente paso es actuar. Deben transformar esa inteligencia en acciones concretas y efectivas. En Appian, la IA ejecuta acciones en un flujo de trabajo (workflow). Esta es una de nuestras principales diferencias: cualquier acción que un agente puede realizar es, fundamentalmente, parte de un proceso.

No hablamos sólo de tareas sencillas o aisladas, sino también de acciones complejas y de la orquestación de múltiples tareas y equipos humanos. Esto les confiere un poder inmenso. Igualmente importante, son inherentemente seguros, auditables y predecibles, proporcionando el marco de contención necesario para que la IA opere de forma controlada.

Por último, un agente verdaderamente valioso debe aprender. Esto es, debe mejorar y adaptarse constantemente, optimizando su rendimiento basándose en el historial de sus acciones. Para que esto suceda, es fundamental recordar y analizar lo que ha pasado.

Por ello, monitoreamos exhaustivamente los resultados de los procesos, lo que proporciona información necesaria para reescribir, redirigir o entrenar a estos sistemas inteligentes y optimizar sus resultados. Además, con Process HQ, herramienta nativa de inteligencia de procesos, ofrecemos una visibilidad profunda del rendimiento de la IA. Eso permite identificar rápidamente oportunidades de mejora y recibir recomendaciones de eficiencia.

Tipos de agentes IA

Al hablar de agentes IA en el mundo empresarial, la autonomía no es una casilla que se marca con un “sí” o un “no”. Es un espectro, una gama de posibilidades que va desde la automatización más sencilla hasta la colaboración entre agentes a gran escala. Entender estos niveles es crucial para implementar la IA de forma intencional y estratégica.

●Agentes basados en reglas: fiabilidad en lo definido. Empezamos por lo más familiar: la automatización basada en reglas. Son sistemas que funcionan estrictamente bajo reglas predefinidas y lógicas deterministas. Es un flujo de trabajo donde cada acción está programada y no hay espacio para la interpretación. Son increíblemente fiables y predecibles para tareas repetitivas y estructuradas. Su flexibilidad es limitada, sí, pero para ciertos procesos, son la base perfecta de la automatización. Son ideales para tareas donde la lógica es fija y no hay ambigüedad, como completar un formulario o la validación de datos simples.

●Agentes single step: inteligencia directa en el flujo de trabajo. Los agentes single step utilizan capacidades IA para realizar una acción inteligente concreta dentro de un flujo de proceso ya definido. Se puede invocar la IA para extraer datos clave de un documento, generar una recomendación basada en ciertos parámetros o crear un resumen conciso. La IA puede realizar tareas autónomamente, pero siempre dentro del contexto de un proceso ya diseñado. Esto se puede implementar hoy mismo con el catálogo de AI Skills, añadiendo inteligencia donde más importa sin reescribir todo el flujo de trabajo.

Resolver retos complejos

●Agentes multi-step: flujos dinámicos y flexibles. Con los agentes multi-step la autonomía sube de nivel significativamente. En los ejemplos anteriores el proceso dictaba la secuencia de cada acción; en cambio, estos agentes IA tienen la capacidad de decidir cuál debe ser el siguiente paso.

Esto significa que los flujos de trabajo se vuelven altamente dinámicos y flexibles. La IA no sólo toma una decisión en un punto; puede guiar todo el proceso, entendiendo el contexto y utilizando herramientas. Es como si el agente tuviera la libertad de trazar su propio camino para llegar al objetivo, manejando la complejidad y la incertidumbre de una forma mucho más sofisticada. Esto es ideal para escenarios que requieren adaptabilidad y una toma de decisiones encadenada.

●Multiagentes: equipos colaborativos para retos complejos. Finalmente, el nivel más avanzado de autonomía es la colaboración multiagente. En ella, varios sistemas IA, cada uno especializado en tareas específicas, trabajan juntos para lograr objetivos más grandes y complejos.

Esta capacidad expande el rango de opciones de automatización y permite a las empresas abordar problemas holísticos que requieren coordinación o la integración de diferentes fuentes de conocimiento y habilidades IA.

Agentes IA para balancear autonomía y control

Al adentrarse en el mundo de la IA, surge una pregunta fundamental: ¿delegar en algoritmos sin supervisión, o aferrarse al timón por miedo a la deriva digital? ¿Ceder el control es ganar eficiencia o perder la esencia de la empresa? En Appian no sólo creemos en un camino intermedio, sino que lo hemos construido. La realidad es que los agentes IA y la automatización funcionan mejor cuando van de la mano de los procesos. No se trata de elegir entre la flexibilidad de la IA y el control, sino de combinarlos de forma inteligente. Cuando se necesita la flexibilidad que la IA puede ofrecer para automatizar tareas desafiantes se puede integrar fácilmente en un flujo de trabajo. Es decir, se deja que los agentes decidan cómo orquestar su trabajo.

Pero si hay actividades donde se necesita un control preciso, donde la supervisión es crítica o el cumplimiento normativo es innegociable, la IA puede iniciar un proceso ya definido. Aquí reside el equilibrio perfecto: los agentes dan la flexibilidad para automatizar esas tareas complejas. A su vez, el proceso proporciona el control necesario, manteniendo a la IA enfocada y dentro de los límites. Se puede decidir dónde y cuándo ceder autonomía, e incluso añadir tareas humanas para gestionar el riesgo de forma proactiva.

La verdadera transformación digital viene de la mano de una IA que no sólo es inteligente, sino también segura y gobernable. No se tiene que sacrificar el control por la eficiencia, ni la innovación por la seguridad. Se puede tener lo mejor de los dos mundos.