23 casos de uso reales de agentes de IA

Los asistentes de software conocidos como agentes de inteligencia artificial (IA) tienen la capacidad de automatizar las tareas repetitivas de los usuarios de computadoras y responder a las preguntas rutinarias de los clientes y empleados. A diferencia de las generaciones anteriores de asistentes que incluían las aplicaciones empresariales, que se basaban en reglas precodificadas o activadores de palabras clave, los agentes de IA aprovechan el poder predictivo de los modelos de lenguaje de gran tamaño y la capacidad de comunicarse con los usuarios en lenguaje natural para llevar a cabo flujos de trabajo de múltiples pasos.

Los agentes pueden ayudar a las organizaciones a rentabilizar sus iniciativas de IA mediante la reducción de errores y la racionalización de los procesos para tareas como la investigación de clientes para un acuerdo, la elaboración de ofertas de trabajo y cartas de oferta, y la evaluación y sugerencia de opciones de reparación para equipos de fabricación. También pueden ayudar a hacer que los participantes individuales sean más productivos y mantener los procesos avanzando, incluso de la noche a la mañana. Los agentes pueden buscar información en diferentes herramientas, teniendo en cuenta los roles de los usuarios y otros contextos, y manteniéndose actualizados al extraer información de los documentos de negocio para complementar los datos de capacitación de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) subyacentes. Sigue leyendo para descubrir los principales casos de uso empresarial para agentes de IA que puedes poner en práctica.

¿Qué es un agente de IA?

Los agentes de IA son asistentes de software basados en IA generativa. Median entre los LLM preentrenados y los usuarios de computadoras para llevar a cabo una amplia gama de tareas de múltiples pasos dentro de aplicaciones de software o en la web. En lugar de responder a reglas preprogramadas o palabras clave, como iteraciones anteriores de ayudantes digitales, los agentes basados en IA pueden predecir el siguiente paso lógico en una serie de tareas y presentar información relevante o completar pasos de un proceso, utilizando documentos de negocio para aumentar sus fuentes de información originales.

¿Dónde se utilizan los agentes de IA?

Las empresas están creando e implementando agentes de IA para ayudar con la contratación, explicar los pagos y beneficios a los empleados, realizar consultas sobre clientes de campo, trabajar en acuerdos de ventas, realizar proyecciones financieras y la reparación de equipos. En la atención médica, las prácticas médicas y los hospitales están utilizando agentes para ayudar a programar y mejorar la toma de notas y la documentación automatizadas durante las visitas de los pacientes, entre otros casos de uso.

23 casos de uso de agentes de IA para empresas

Si bien es pronto para los agentes de IA, los adoptantes los están utilizando para ayudar a completar los procesos que requieren acceso a múltiples sistemas de TI, proporcionar información basada en datos y aliviar a los empleados de algunos de los pasos involucrados en las tareas rutinarias. Estas son algunas de las aplicaciones más comunes que se pueden utilizar en la atención médica, RR. HH., fabricación, finanzas y atención al cliente.

Atención médica

1. 1. Asistentes clínicos. Permite que los médicos extraigan información de las historias clínicas de los pacientes hablando en lugar de navegar por los menús. Los agentes de IA clínica pueden estar autorizados a escuchar durante los exámenes para redactar notas clínicas, reduciendo el tiempo de documentación y permitiendo que los médicos se centren en conversar con los pacientes.


2. 2. Asistencia para la identificación de patologías. Compara las notas clínicas de las visitas de los pacientes con sus datos históricos para ayudar a elaborar una lista de posibles diagnósticos considerando dolencias que presenten síntomas similares.


3. 3. Programación de citas. Automatiza la programación de citas, el registro de pacientes y la creación de facturas.


4. 4. Descubrimiento de fármacos. Lee y extrae rápidamente información de un gran número de publicaciones. Examina las estructuras moleculares para ayudar a encontrar nuevas moléculas que puedan convertirse en fármacos.

Recursos humanos

1. 5 Oferta de empleo. Redacta listados de trabajos con responsabilidades, experiencia requerida y otras aptitudes, de acuerdo con las políticas de contratación del empleador.


2. 6. Programación de entrevistas. Configura reuniones automáticamente con los candidatos y envía correos electrónicos de seguimiento.


3. 7 Vinculación de empleados. Ayuda a completar formularios, realizar capacitaciones y configurar cuentas de usuario y dispositivos.


4. 8. Descubre las ventajas. Conversa con los empleados sobre el tiempo libre remunerado, los ahorros para la jubilación, la atención médica, las vacaciones familiares y otros beneficios.


5. 9 Retención de empleados. Examina las referencias salariales y la permanencia, las competencias y la revisión de desempeño de los empleados para determinar mejor los riesgos de rotación y ayudar a identificar a los trabajadores que podrían prosperar en un trabajo de alto nivel o beneficiarse de un cambio de puesto.

Fabricación

1. 10. Estimaciones de mantenimiento. Analiza el equipo dañado a través de fotos, estima las reparaciones necesarias y selecciona opciones de reparación para iniciar el proceso.


2. 11. Entrega optimizada. Planifica las rutas de envío en función de los datos más recientes para acelerar las entregas, ahorrar en costos de transporte y reducir las emisiones de carbono.


3. 12. Orientación para los representantes de ventas. Proporciona información actualizada sobre los cambios en la política de precios para que los representantes puedan realizar ofertas atractivas y, al mismo tiempo, preservar la rentabilidad.


4. 13. Evaluación del riesgo de la cadena de suministro. Analiza los datos de proveedores, productos e inventarios, así como el clima, la mano de obra, el comercio y otros datos externos, para minimizar las interrupciones de la cadena de suministro y mitigar el riesgo.

Finanzas

1. 14. Procesos de "conoce a tu cliente" (KYC). Sustituye los flujos de trabajo basados en reglas por la verificación de identidad automatizada y la evaluación de riesgos para KYC, los procesos que los bancos deben seguir para confirmar que sus clientes son quienes dicen ser y solicitar la información que falte. Realiza evaluaciones de clientes en múltiples sistemas de TI acumulados a través de fusiones y adquisiciones bancarias.


2. 15. Antilavado de dinero y detección de fraudes. Supervisa las transacciones continuamente para detectar actividades sospechosas.


3. 16. Negociación de valores automatizada. Analiza datos sobre los fundamentos del mercado, las variaciones de precios, los volúmenes de negociación, el riesgo y otros factores para informar las estrategias de negociación de valores.


4. 17. Suscripción de crédito. Extrae datos de diversas fuentes, calcula ratios financieros, muestra resultados potenciales frente a tolerancia al riesgo y redacta notas de crédito para revisión.

Atención al cliente

1. 20. Triaje y tramitación de incidencias. Aprende de los datos de incidencias anteriores para clasificar las solicitudes de los clientes y comprender mejor el sentimiento, automatizar las respuestas a consultas comunes y escalar las consultas que necesitan más atención.


2. 21. Aceleración de las devoluciones. Comprueba la política de devolución de artículos, genera órdenes de devolución y envíalas a los clientes pertinentes.


3. 22. Seguimiento de la entrega de pedidos. Responde automáticamente a las preguntas frecuentes sobre el estado de los pedidos, programa las entregas y sugiere rutas de entrega óptimas.


4. 23. Recomendación de soluciones. Sugiere pasos recomendados por IA para resolver problemas técnicos, de configuración de productos u otros problemas de los clientes, lo que posiblemente reduzca las cargas de trabajo del centro de llamadas.

Futuro de los agentes de IA

Los modelos de IA más eficientes pueden conducir a agentes que puedan trabajar de forma más autónoma en fases de procesos rutinarios. Los procedimientos de prueba también mejorarán a medida que los proveedores de software agreguen medidas cuantitativas de la eficacia de los agentes de IA. La industria también puede acordar un protocolo estándar para las comunicaciones entre agentes.

Crea tu agente de IA con Oracle

Oracle AI Agent Studio for Fusion Applications permite a las empresas configurar agentes autónomos en sus aplicaciones de Oracle Fusion Cloud personalizando plantillas predefinidas que contienen el código necesario para comenzar. Los administradores de esas aplicaciones pueden describir qué funciones deben realizar sus agentes, definir límites en sus acciones y darles instrucciones sobre los documentos y datos que necesitan para completar sus tareas. Oracle afirma que más de 50 agentes de IA se están desplegando en Fusion Cloud Applications Suite para ayudar a abordar una amplia variedad de casos de uso reales. Los agentes de IA se incluyen en las suscripciones de Oracle Fusion Cloud Applications sin costo adicional.

Preguntas frecuentes sobre casos de uso de agentes de IA

¿Qué hace un agente de IA?

Los agentes de IA generalmente están diseñados para utilizar las funcionalidades de conversación y predicción de lenguaje natural de los grandes modelos de lenguaje para mostrar automáticamente a los usuarios los insights obtenidos de múltiples sistemas de TI, o llevan a cabo pasos en un proceso, lo que les puede ahorrar tiempo.

¿Es ChatGPT un agente de IA?

No, el servicio ChatGPT de OpenAI es un chatbot que permite a los usuarios mantener un diálogo escrito con los LLM de la compañía, pero no realiza acciones de forma autónoma en nombre de un usuario.