Agente de IA: prácticas recomendadas

Los Agentes de IA son poderosos compañeros digitales que combinan la IA generativa con la automatización. Para obtener los mejores resultados, siga estas prácticas recomendadas, extraídas de la experiencia real y la orientación de expertos en la materia (SME).

Mantenga a los agentes enfocados.
  • Alcance limitado: cada agente debe resolver un problema claro. Evite los agentes de uso general que intentan hacer demasiado. Por ejemplo, en flujos de trabajo grandes, utilice un agente supervisor que delegue tareas a agentes especializados (por ejemplo, Supervisor de reclamos → Agente de detalles de reclamos + Agente de verificación de fraudes + Agente de aprobación).
  • Evite la sobrecarga de herramientas: mantenga la cantidad de herramientas baja (≤10 es obligatorio). Demasiadas herramientas generan confusión y mayores índices de error.
Decida entre Automatización vs. Agente
  • Use automatización determinista: las automatizaciones, los procesos y las Tareas API son mejores para los pasos que se pueden programar y mantener de manera confiable.
  • Use Agentes de IA : son ideales para tareas que requieren razonamiento, flexibilidad o toma de decisiones dinámicas. No recurra a los agentes para todo: la mayoría de los procesos seguirán siendo automatizaciones estándar.
Evite el procesamiento por lotes en un solo agente
  • No use tablas/listas grandes: no proporcione a un agente datos masivos (por ejemplo, 20 ID de reclamos).
  • Bucle fuera del agente: utilice un proceso o bot para enviar un elemento a la vez.
  • Ejemplo: un proceso itera las filas de una tabla de reclamaciones y llama al agente por cada fila.
Utilice herramientas simuladas o de validación.

  • Si su agente a veces omite resultados requeridos, agregue una herramienta de seguimiento/validación.

  • Esta herramienta simplemente repite lo que el agente proporcionó y señala lo que falta.

  • Los agentes tienen más probabilidades de notar brechas y escalar a un humano cuando hay una herramienta de este tipo presente.

Intervención humana para la confiabilidad

  • Siempre incluya una forma para que una persona pueda revisar o completar los datos faltantes.

  • Estrategia de incorporación gradual:

    • comience con una revisión 100% humana de los resultados del agente.

    • A medida que aumenta la confianza, reduzca la revisión (por ejemplo, 50%, luego 10%).

    • Finalmente, solo se revisan los casos de excepción.

  • Esto genera confianza con el tiempo y previene la dependencia excesiva de agentes no probados.

Escriba indicadores equilibrados.
  • Sea claro y conciso: demasiada vaguedad causa confusión; demasiado detalle causa rigidez.
  • Evite indicadores largos: las instrucciones de tipo ensayo reducen la precisión.
  • Proporcione contexto: proporcione lo necesario para la selección de herramientas y la toma de decisiones.
Estructure las entradas y las salidas para la automatización.
  • Use variables estructuradas: opte por `claim_id`, `policy_id` en lugar de cadenas JSON individuales.
  • Utilice JSON solo cuando sea necesario: aplíquelo solo si se integra directamente con las API.
  • Compatible con automatización: las variables estructuradas son más fáciles de procesar posteriormente.
Pruebe y mejore
  • Pruebas diversas: ejecute tanto los casos normales como los casos extremos.
  • Aproveche los registros de gobernanza: analice el razonamiento, las llamadas a herramientas y las brechas de datos.
  • Itere rápidamente: ajuste continuamente los indicadores, los resultados y las herramientas.
Diseñado para ofrecer confiabilidad

  • Valide los resultados (no hay valores nulos en los campos obligatorios).

  • Agregue rutas de gestión de errores para datos faltantes o inconsistentes.

  • Utilice Data Tracker o herramientas simuladas para mejorar las verificaciones de integridad.