Agente de IA

Un Agente de IA es una entidad de software diseñada para realizar tareas cognitivas que involucran tanto habilidades de IA como acciones contextuales. Combina las capacidades de los modelos de IA con la habilidad de interactuar con sistemas empresariales y fuentes de datos (Generación aumentada por recuperación [RAG]) para automatizar y acelerar los procesos de negocio.

Beneficios clave:

  • Orquestación de procesos integrales: Integre Agentes de IA sin problemas en sus procesos comerciales existentes, abarcando múltiples sistemas y aplicaciones.
  • Desarrollo rápido de agentes de IA: Cree e implemente Agentes de IA de manera rápida y sencilla, aprovechando nuestras herramientas de desarrollo intuitivas y habilidades de IA preconstruidas.
  • Cumplimiento y control robustos: Asegúrese de la seguridad, la privacidad y el uso ético de Agentes de IA con nuestras avanzadas funciones de gobernanza y cumplimiento.
  • Escalabilidad y flexibilidad: Adáptese a las necesidades cambiantes del negocio y escale sus soluciones de IA para satisfacer las crecientes demandas.

A diferencia de la productividad personal de los Agentes de IA, los Agentes de IA de Automation Anywhere están enfocados en transformar procesos departamentales y empresariales completos, lo cual impulsa mejoras significativas en los KPI, la experiencia del cliente y el crecimiento de los ingresos. Estos agentes manejan tareas cognitivas, como responder a las consultas de los clientes o decidir sobre el mejor producto de reemplazo para una falta de stock. También pueden colaborar con humanos y otros Agentes de IA para acelerar los procesos empresariales. Pueden automatizar procesos críticos, como el Servicio de Atención al Cliente, la prevención de lavado de dinero, la atención médica y las finanzas, lo cual desbloquea nuevos niveles de eficiencia e innovación. El siguiente diagrama muestra diferentes componentes clave de los Agentes de IA.


Agente de IA

Componentes clave de un agente de IA

  1. Habilidad de IA: La habilidad de IA es la inteligencia central del agente, responsable de procesar información y tomar decisiones. Puede funcionar con varios modelos de IA, como los modelos de lenguaje extensos (LLM), la generación aumentada por recuperación (RAG) y otras técnicas de aprendizaje automático. Los LLM se pueden usar para mejorar la capacidad del agente de IA para comprender y responder a consultas e instrucciones en lenguaje natural, mientras que RAG le permite acceder y usar la base de conocimiento y las fuentes de datos específicas de la organización.
  2. Actions: Las acciones permiten al Agente de IA interactuar con el mundo real. Esto podría implicar la ejecución de tareas dentro de sistemas empresariales, la activación de flujos de trabajo o la generación de resultados legibles para humanos.
  3. Automatización de UI y API: Este componente permite al Agente de IA interactuar con varios sistemas empresariales a través de interfaces de usuario y API. Utiliza bots de RPA y tareas de API para automatizar acciones a través de diferentes sistemas.
  4. Intervención humana: Este componente permite la intervención humana en procesos críticos de toma de decisiones o validación. Establece límites de seguridad y se asegura de que el agente de IA opere dentro de límites éticos y legales.
  5. Orquestación: El componente de orquestación permite al agente de IA gestionar flujos de trabajo complejos, programar tareas y tomar decisiones basadas en eventos y activadores.
  6. Datos de Enterprise: Esto se refiere a las fuentes de datos de la empresa: la generación aumentada por recuperación (RAG) que se utilizan para entrenar y mejorar el rendimiento del agente de IA.
  7. Indicador perfeccionado: Es un indicador elaborado con precisión que guía la habilidad de la IA para generar el resultado deseado.
  8. Seguridad y gobernanza: Esta capa asegura que el agente opere dentro de las pautas éticas y de seguridad. Incluye características como la validación, el monitoreo, la trazabilidad y el enmascaramiento de datos.

Características clave:

  • Orquestación: Desglosa las tareas complejas en pasos secuenciales que incluyan IA y acciones para una ejecución eficiente.
  • Interacción de lenguaje natural: Interactúa con el agente a través de indicadores redactados en lenguaje natural.
  • Potencia de los LLM: Aprovecha las capacidades de los modelos de lenguaje extensos para una comprensión avanzada y generación de respuestas.
  • Integración con RAG: Accede y utiliza la base de conocimientos específica de su organización y las fuentes de datos (generación aumentada por recuperación).
  • Ejecución autónoma: Ejecuta tareas de manera independiente, lo que reduce la intervención manual.
  • Gobernanza de IA: Garantiza el uso ético, seguro y conforme de los agentes de IA, incluida la privacidad de datos, la mitigación de sesgos y la transparencia.