¿Está tu información lista para la próxima gran novedad en inteligencia artificial: los agentes?

La inteligencia artificial sigue transformando las prácticas empresariales, y en el último año, ha emergido una nueva innovación: los agentes de IA. Estas herramientas están siendo adoptadas rápidamente en diversas organizaciones, abarcando áreas como marketing, gestión de datos y atención al cliente. Ofrecen la promesa de mejorar la toma de decisiones, aumentar el compromiso del cliente y elevar la productividad, generando así un mayor valor comercial.

El lanzamiento de agentes de IA ha sido notable, involucrando a compañías de diversos tamaños y sectores. Recientemente, Google anunció que integrará estos agentes en sus búsquedas, mientras que Microsoft también reveló su intención de utilizar agentes de IA para facilitar la búsqueda en la web. La adopción de agentes de IA está en auge en sectores como finanzas, salud y concesionarios de automóviles. Según el Boston Consulting Group, se espera que el mercado de agentes de IA crezca a una tasa compuesta anual del 45% durante los próximos cinco años, y Gartner estima que un 80% de las consultas comunes de atención al cliente serán resueltas por estos agentes en menos de cinco años.

Sin embargo, el rendimiento de los agentes de IA depende en gran medida de la calidad de los datos que utilizan. No obstante lo avanzado de la tecnología, el principio de 'basura entra, basura sale' se mantiene. Las empresas que compiten por implementar agentes de IA sin evaluar adecuadamente las fuentes de datos que utilizan corren un grave riesgo; si estos agentes dependen de datos fragmentados o inexactos, su desempeño no será el esperado. Aunque los sistemas de IA más sofisticados son capaces de ofrecer resultados, no pueden hacerlo si están basados en información deficiente.

De acuerdo con estudios, un 78% de las empresas a nivel global no están preparadas para desplegar agentes de IA, y una de las principales razones es la falta de datos adecuados para soportar esta tecnología. Para que la IA sea efectiva, se necesita una base de datos unificada, precisa y en tiempo real. Los errores al utilizar datos problemáticos pueden resultar costosos; por ejemplo, Air Canada tuvo que reembolsar a un cliente debido a una promesa falsa realizada por su chatbot, y un error de un agente de servicio al cliente llevó a la cancelación masiva de suscripciones en otra empresa.

La resolución de identidad es un aspecto crucial que a menudo se pasa por alto en la implementación de agentes de IA. Sin una visión clara de quién es el cliente, los agentes pueden actuar de forma ineficaz. Afortunadamente, ahora los agentes de IA pueden incorporar la resolución de identidad como parte de sus funciones, mejorando continuamente la calidad de las conexiones y evitando sistemas basados en reglas rígidas. Esto genera menos errores, reduce la preparación manual de datos y acelera el acceso a insights para otros sistemas.

Para que los agentes de IA funcionen efectivamente, es fundamental que los datos sean: unificados, precisos, contextuales y gobernados. Los datos deben ser recopilados de todos los puntos de contacto disponibles, desde eCommerce hasta atención al cliente, en una capa accesible y útil para los equipos de marketing y de ingeniería. Además, se deben abordar inconsistencias y duplicados, adaptando las vistas de datos según las necesidades específicas de cada caso.

Si bien a menudo se considera que la calidad de los datos es algo oculto, en la era de los agentes de IA se convierte en un activo competitivo. Los datos de alta calidad permiten una personalización superior, una experimentación más rápida y una automatización más segura, brindando a la IA la confianza necesaria para interactuar de manera efectiva con los usuarios.

El futuro de la IA basada en agentes ya está cambiando las expectativas en cuanto a la rapidez de respuesta y la personalización. Sin embargo, el verdadero avance no radica tanto en los modelos utilizados, sino en la calidad de los datos subyacentes. Las empresas que inviertan en una base de datos de alta calidad serán las que logren hacer que la IA sea útil, confiable y transformadora, beneficiando tanto sus operaciones internas como la experiencia del cliente final.