Cuando sabes cómo desarrollar los agentes de IA de manera eficaz y gestionar sus resultados, estos pueden proporcionar a los equipos humanos las herramientas necesarias para lograr más.
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Los agentes de IA son la “tercera ola” de la inteligencia artificial, que evolucionan a partir de la IA predictiva y la IA generativa. Estos programas basados en IA no solo chatean. Actúan. En concreto, los agentes de IA pueden detectar de forma autónoma su entorno, tomar decisiones y ejecutar tareas.
Para los responsables empresariales y los mandos intermedios, los agentes de IA son como nuevos miembros del equipo. Pueden ayudar a los equipos a realizar más trabajo con menos recursos y en menos tiempo. Por ejemplo, pueden ayudar con tareas administrativas, mejorar la colaboración en equipo y optimizar las experiencias de los clientes y la personalización.
El campo del desarrollo de la IA que permite crear agentes de IA se conoce como IA agéntica. Mediante estándares como el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), los agentes de IA pueden conectarse a las herramientas y las fuentes de datos externas que necesitan para completar sus acciones.
Pero los agentes de IA no pueden existir en un vacío. Aunque son autónomos por naturaleza, requieren liderazgo, gestión y supervisión, al igual que cualquier otro miembro del equipo. De la misma forma que cualquier otro miembro del equipo, para lograr los resultados empresariales deseados es necesario integrarlos en los procesos y flujos de trabajo empresariales existentes, de forma que respalden los objetivos estratégicos de la organización, en lugar de obstaculizarlos.
Una gestión eficaz de los agentes de IA mediante un enfoque que incluya la intervención humana ofrece una IA responsable. Aplica las siguientes estrategias para mantener a los agentes centrados en los resultados previstos:
Los datos que utilicen los agentes de IA deben ser de calidad. Si los agentes extraen información obsoleta e inexacta, considerarán erróneamente que eso es lo normal. Una hoja de cálculo o una lista de datos en distintos formatos (como fechas o conjuntos de datos financieros) también puede confundir a los agentes.
El mismo enfoque es aplicable a la iteración de los agentes. Los agentes tendrán en cuenta las fuentes que se les proporcionen. Sin parámetros, podrían rastrear todo Internet en busca de la solución adecuada, lo que podría llevar a información errónea. Para evitarlo, las empresas pueden restringir a qué fuentes estos pueden acceder.
Un agente de IA es como un nuevo empleado: si no aprende las reglas y los objetivos de la empresa, podría infringirlas fácilmente.
Las instrucciones del sistema ayudan a encauzar a los agentes, alineando los resultados con los objetivos que se desean. Una instrucción del sistema define el comportamiento del agente a través de contextos, como la personalidad del agente, una tarea con instrucciones sobre el objetivo a lograr y las directrices que debe seguir la IA. Las instrucciones del sistema también pueden incluir elementos como áreas de enfoque, tono y ejemplos de resultados.
Procura que estas instrucciones sean lo más claras y específicas posible. Las contradicciones, por ejemplo, pedir un "tono firme y autoritario con un enfoque amigable", pueden confundir a un agente. Del mismo modo, decirle a un agente que es un "líder de opinión" en un tema es muy genérico y deja demasiado abierto a la interpretación.
Los agentes de IA para empresas son la mejor opción para gestionar tareas sencillas. Las tareas más complejas suelen requerir que varios agentes funcionen como controles y se apoyen mutuamente. Un agente también debe poder llevar a cabo lo que se le pide. Por ejemplo, solicitar una previsión presupuestaria es inútil si el agente no tiene acceso a los datos financieros.
La limitación de velocidad puede contribuir a evitar que los agentes de IA realicen una acción inadecuada con demasiada frecuencia. Por ejemplo, la limitación de velocidad impediría que un agente iniciara sesión en un servicio repetidamente o que accediera a los datos confidenciales de un usuario.
Dado que los agentes se asemejan a empleados humanos, deben seguir los procesos adecuados de autenticación y autorización. Verifica que los agentes son quienes dicen ser utilizando credenciales de cliente con claves criptográficas seguras.
Los agentes rara vez necesitan acceder a todo. Para mantener su enfoque, limita su acceso según su propósito específico, ajustando los permisos para los recursos, los datos confidenciales y las acciones recientes de los agentes. Por ejemplo, puedes conceder a un agente permisos de lectura, pero no permisos de escritura, para que no pueda modificar un archivo.
Los desarrolladores pueden configurar la autenticación y la autorización para su servidor MCP con el fin de definir ámbitos y permisos, y aplicarlos para que los agentes solo puedan invocar aquello que tienen permitido. Asimismo, un cliente MCP puede crear agentes que indiquen al usuario final que les conceda acceso a otro servicio; si la solicitud parece extraña o innecesaria, el usuario humano puede restringir ese acceso.
Del mismo modo, los agentes rara vez necesitan estar "siempre activos". Por lo tanto, puede ser beneficioso programarlos para que tengan límites de tiempo. Por ejemplo, si se utilizan para redactar contenido para redes sociales acerca de un próximo anuncio, solo necesitan un pequeño margen de tiempo para asimilar las noticias relevantes, identificar el tono en el contenido anterior y redactar la publicación adecuada. Limitar el tiempo de acceso disminuye los riesgos potenciales de ciberseguridad.
Open Web Application Security Project (OWASP) es una organización internacional sin ánimo de lucro cuyo objetivo es mejorar la seguridad de las aplicaciones web. Uno de los riesgos del informe OWASP Top 10 para modelos lingüísiticos de gran tamaño (LLMs) es la autonomía excesiva.
Los agentes basados en LLM suelen tener cierta autonomía, respondiendo a las instrucciones con la consecución de acciones. Sin embargo, una autonomía excesiva puede causar problemas. Por ejemplo, el agente podría suprimir archivos, compartir información confidencial o interrumpir accidentalmente otros procesos operativos.
Para evitar una autonomía excesiva, los desarrolladores pueden limitar la funcionalidad, los permisos y la independencia de los complementos y las herramientas. Por ejemplo, pueden utilizar la limitación de velocidad para acciones como el envío de mensajes o la finalización de chats. El proceso de autorización y autenticación con OAuth es otra buena estrategia contra una autonomía excesiva, al igual que exigir la autorización humana para acciones específicas con el fin de mitigar las repercusiones negativas.
Los usuarios pueden tener diversos niveles de conocimiento acerca del funcionamiento interno de los agentes de IA. Es posible que solo vean el resultado final. Si un agente tiene como objetivo ayudar a todos los miembros del equipo, debe ser fácil de usar.
Considera lo que los agentes de IA ya pueden hacer y, a continuación, elimina cualquier posible distracción o paso adicional. La revisión periódica de las reglas y directrices puede ayudarte a descubrir áreas innecesarias en el sistema de un agente.
La gestión de agentes de IA es una pieza del rompecabezas, pero para implementar con éxito agentes de IA para empresas también es necesario integrarlos en los flujos de trabajo existentes de manera natural y cómoda. Estas tácticas pueden facilitar una integración eficaz y un funcionamiento ininterrumpido:
Si quieres aumentar el uso y el impacto de los agentes de IA en tu organización, el seguimiento del rendimiento debe ser un componente fundamental de tu estrategia de gestión de agentes de IA. Algunas posibles métricas son:
Los usuarios también pueden proporcionar importantes comentarios. Dado que utilizan los agentes a menudo y cuentan con experiencia de primera mano, pueden compartir sus éxitos y posibles desafíos, ofrecer puntos de referencia y proporcionar ejemplos a otros usuarios para que se sientan más cómodos utilizando y gestionando los agentes de IA.
Los gerentes están acostumbrados a supervisar a los empleados humanos y a realizar evaluaciones de desempeño periódicas. Del mismo modo, deben supervisar a los agentes mediante la realización sistemática de evaluaciones, el seguimiento y el análisis de fallos para identificar los errores habituales y contribuir a "depurar" los agentes inexactos o ineficientes.
La plataforma para desarrolladores de Cloudflare ofrece herramientas para crear e implementar agentes de IA y garantizar su correcto funcionamiento. Algunas muy útiles son:
La ejecución de agentes de IA en Cloudflare también puede ayudarte a controlar los costes: Cloudflare solo cobra por el tiempo de proceso (cuando el agente está "pensando") y no por el tiempo real (cuando el agente está esperando).
¿Estás listo para ver cómo los agentes de IA pueden ahorrarte tiempo y aumentar tu productividad? Crea tu primer agente aquí.
Los agentes de IA están diseñados para actuar de forma autónoma, y ayudan a los equipos empresariales a completar más trabajo con menos recursos y en menos tiempo. Pueden ayudar con las tareas administrativas, mejorar la colaboración en equipo y optimizar las experiencias de los clientes.
Para gestionar eficazmente los agentes de IA, los responsables deben utilizar datos de alta calidad y establecer reglas, objetivos y límites claramente definidos mediante las instrucciones del sistema. Comienza con tareas sencillas, implementa la limitación de velocidad y desarrolla procesos estratégicos de autenticación y autorización.
Para integrar con éxito agentes de IA, ejecuta auditorías de los flujos de trabajo, comienza con implementaciones a pequeña escala y aumenta gradualmente su uso. Proporciona a los usuarios formación y recursos, fomenta la comunicación en el equipo e incorpora un flujo de trabajo con intervención humana, en el que una persona evalúe las decisiones del agente.
Evalúa la eficacia de la gestión de agentes de IA mediante el seguimiento de varias métricas: la tasa de finalización, el número de pasos que sigue un agente para completar una tarea y el ahorro de tiempo. La precisión es también una métrica clave, que implica comprobar si el agente ha seguido las instrucciones y si ha sido necesaria la intervención humana para realizar ajustes.
Un riesgo importante es una autonomía excesiva, es decir, cuando un agente actúa con demasiada independencia. Pueden suprimir archivos, compartir información confidencial o interrumpir los procesos operativos. Puedes mitigar este riesgo limitando la funcionalidad, los permisos y la autonomía del agente, y utilizando la limitación de velocidad y la autenticación.
La plataforma para desarrolladores de Cloudflare ofrece varias herramientas para crear e implementar agentes de IA, entre ellas: Cloudflare Workers AI para una potencia de cálculo distribuida globalmente, los contenedores/espacios aislados de Cloudflare para entornos de ejecución seguros y el SDK de agentes de Cloudflare para una implementación escalable y segura. Cloudflare también proporciona servidores y portales MCP que permiten la autenticación segura y un portal único para configurar los servidores.