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Breve presentación de los chatbots y los agentes de IA
Los chatbots son probablemente la forma de inteligencia artificial más conocida y, sin duda, una de las más utilizadas. Se basan en la IA generativa, que sirve para crear contenidos. Utilizan grandes modelos de lenguaje (LLM), capaces de procesar y generar lenguaje natural mediante modelos matemáticos, y son muy adaptables gracias al aprendizaje automático (ML). En la práctica, se caracterizan por el principio de pregunta y respuesta: los chatbots proporcionan respuestas a las preguntas planteadas por los usuarios.
Aunque muchas respuestas ofrecen soluciones muy útiles y permiten mantener una conversación coherente, los chatbots no resuelven necesariamente los problemas por sí solos. En su lugar, pueden proponer posibles vías para hacerlo y generar contenidos útiles. La intervención humana sigue siendo importante, ya que es necesario dar al chatbot instrucciones lo más precisas y adecuadas posible para obtener buenos resultados. La «ciencia» que hay detrás se denomina ingeniería de prompts.
Los agentes de IA van un paso más allá, aunque en sus versiones más sencillas también pueden funcionar como chatbots. Pueden planificar y razonar de forma independiente, realizar tareas de varios pasos y perseguir objetivos de manera autónoma. A diferencia de los chatbots generativos, no necesitan una indicación humana para cada una de sus acciones y pueden actuar de forma proactiva, en lugar de limitarse a responder siguiendo el principio de pregunta y respuesta. Su funcionamiento es más autónomo y flexible. La diferencia puede ser considerable: mientras que un chatbot propone posibles soluciones a un problema, un agente de IA puede ejecutar las acciones necesarias para resolverlo.
Agentes de IA: estas son sus particularidades
La principal diferencia de los agentes de IA es que representan el paso de una IA reactiva a una IA capaz de actuar. Pueden perseguir objetivos de forma autónoma, dividir las tareas en diferentes pasos, tomar decisiones y determinar cómo avanzar para alcanzar el objetivo definido. Por tanto, los agentes de IA no se limitan a proporcionar respuestas, sino que pueden ejecutar acciones para llegar a una solución.
La gran ventaja radica en que los agentes de IA pueden asumir procesos complejos y dinámicos, como los del ITSM o el servicio al cliente. Por ejemplo, en el ITSM pueden analizar, priorizar, enrutar y resolver tickets de forma autónoma.
Las capacidades principales de un agente de IA pueden resumirse en tres puntos:
- Perseguir objetivos sin que sea necesario especificar cada paso del proceso
- Seleccionar acciones de forma autónoma
- Evaluar el progreso y replantear la estrategia cuando sea necesario
Por cierto: un agente de IA no equivale necesariamente a una IA agéntica. La IA agéntica es el concepto general, mientras que un agente de IA representa una aplicación concreta de este concepto. Así, un agente de IA puede ser una pieza importante dentro de un sistema de IA agéntica que persigue un objetivo mediante la ejecución de una secuencia de tareas.
Cuándo son adecuados los chatbots y cuándo los agentes de IA
Tanto los agentes de IA como los chatbots ofrecen numerosos casos de uso. Ambos cumplen tareas importantes, facilitan el día a día de los equipos y, cuando existe una buena colaboración entre personas y tecnología, pueden ofrecer resultados muy positivos.
Diferenciación según el caso de uso
Elegir entre un chatbot y un agente de IA depende, sobre todo, del caso de uso concreto. A grandes rasgos, podemos distinguirlos de la siguiente manera.
Los chatbots son especialmente adecuados para:
- Responder preguntas y proporcionar información
- Ofrecer asesoramiento y ayuda
- Proporcionar autoservicio y facilitar el acceso al conocimiento
- Recopilar datos y cualificar solicitudes
En cambio, los agentes de IA resultan útiles para estas tareas:
- Activar acciones estandarizadas
- Realizar tareas de varios pasos
- Procesar tareas de forma proactiva
- Actuar de manera dinámica y tomar decisiones
- Automatizar procesos de extremo a extremo
En resumen: un chatbot proporciona principalmente información y asesoramiento, mientras que un agente de IA puede ejecutar el trabajo necesario para completar una tarea.
Utilidad de los chatbots
Los chatbots están ampliamente extendidos y se utilizan para todo tipo de consultas. Sin embargo, su utilidad depende del caso de uso. Si nos centramos en el ITSM y el servicio al cliente, resultan especialmente útiles para la gestión del conocimiento. Entre otras cosas, permiten acceder de forma sencilla a una base de conocimientos, proporcionan contenidos útiles de autoservicio y responden a todo tipo de preguntas de los usuarios.
Su utilidad depende en gran medida de los datos y las fuentes de conocimiento a los que tengan acceso. Además, los modelos más avanzados pueden trabajar con grandes cantidades de información, lo que permite que los chatbots modernos proporcionen respuestas cada vez más completas y útiles.
Utilidad de los agentes de IA
Los agentes de IA, por el contrario, responden a una necesidad diferente. Su objetivo es simplificar y acelerar los procesos, hacerlos más coherentes, reducir errores y descargar a los equipos de determinadas tareas para que puedan dedicar más tiempo a actividades de mayor valor. Los agentes de IA no sustituyen por completo el trabajo humano, sino que se centran principalmente en flujos de trabajo y procesos repetitivos o relativamente rutinarios. La intervención humana puede ser mínima, especialmente una vez que los procesos gestionados mediante agentes de IA están bien establecidos.
Sin embargo, las tareas humanas no desaparecen: cambian. Se desplazan hacia ámbitos más creativos, de diseño, supervisión, gestión e innovación. Los empleados pueden diseñar los procesos que posteriormente asumirá un agente de IA, supervisarlos, controlar los resultados y optimizar cada uno de los pasos.
Cuando un agente de IA analiza y resuelve un ticket, puede hacerlo a partir de los patrones y conocimientos disponibles en el sistema y de la experiencia acumulada por los equipos. Estos patrones pueden perfeccionarse y optimizarse con el tiempo hasta conseguir una gestión de tickets asistida por IA cada vez más eficaz.
Cómo implementar los agentes de IA de la mejor manera posible
En primer lugar, la buena noticia: aunque resulta fascinante profundizar en los fundamentos técnicos y sus particularidades, los usuarios no necesitan tener conocimientos técnicos avanzados sobre su funcionamiento. Sin embargo, sí deben tener claro qué es posible hacer con los agentes de IA, qué condiciones deben cumplirse y cuáles son sus limitaciones.
Por ejemplo, esperar que un agente de IA mejore automáticamente los procesos y aumente el rendimiento desde el primer momento sería un error. Se necesitan ciertos requisitos para utilizar los agentes de IA de forma eficaz y con un objetivo claro. Entre ellos destacan, sobre todo, unos procesos maduros y un determinado grado de madurez interna en materia de IA sobre el que las empresas puedan apoyarse.
Principio: automatización, no mejora
En esencia, los agentes de IA no sirven para mejorar los procesos, sino para automatizarlos. Pueden reducir los errores, ahorrar una cantidad considerable de tiempo y favorecer una mayor coherencia en la ejecución de los procesos. Sin embargo, deben trabajar con los procesos, datos y reglas existentes.
El principio es sencillo: automatizar un proceso deficiente no lo convierte en un buen proceso. Al contrario, puede hacer que sus problemas se reproduzcan a mayor escala.
Los propios requisitos son decisivos
Los requisitos internos también son importantes. Para obtener resultados reales, se necesitan estrategia y gobernanza, una gestión organizada de los datos, competencias internas en IA, aceptación por parte de los equipos e integraciones adecuadas.
Por último, las empresas deberían supervisar hasta qué punto un agente de IA aporta resultados medibles y definir indicadores claros para hacer un seguimiento de su rendimiento. Sobre esta base, pueden mejorar su funcionamiento de forma continua y ampliar su uso cuando tenga sentido.
La importancia del proveedor
Por último, con tecnologías innovadoras como la IA agéntica, es fundamental apostar por proveedores consolidados y fiables. En el mercado del ITSM, conviene buscar proveedores que cuenten con una base tecnológica sólida y que cubran correctamente los requisitos fundamentales de ITSM, incluido un servicio de soporte accesible y eficaz.
Primero hay que asegurarse de que la base funciona; después se puede avanzar hacia capacidades más sofisticadas de los agentes de IA.
Cómo utilizar los chatbots de la mejor manera posible
Los chatbots se basan en el diálogo y, en ámbitos como el ITSM y el servicio al cliente, pueden asumir consultas básicas y parte de las tareas del soporte de primer nivel. Además, son especialmente útiles para el autoservicio, donde funcionan, entre otras cosas, como una puerta de entrada sencilla a bases de conocimiento, instrucciones, documentación y respuestas a preguntas frecuentes.
En cambio, cuando se trata de cuestiones complejas relacionadas con experiencias, percepciones subjetivas o situaciones poco habituales, es imprescindible contar con profesionales con la experiencia adecuada. No obstante, incluso en estos casos, un chatbot puede gestionar el primer contacto, recopilar información y derivar la solicitud al equipo o a la persona adecuada.
Muchos usuarios ya están muy familiarizados con los chatbots y saben utilizarlos bien. Aun así, proporcionar algunas pautas de uso puede ayudarles a obtener mejores resultados.
Agentes de IA y chatbots: no es necesario elegir
Los agentes de IA y los chatbots son aplicaciones distintas de la inteligencia artificial, pero no tienen por qué competir entre sí. Al compararlos, el objetivo no debería ser decidir cuál es mejor, sino entender qué aporta cada uno y utilizarlo allí donde resulte más útil.
Desde el punto de vista de la automatización, los agentes de IA ofrecen capacidades más avanzadas, ya que pueden asumir tareas de varios pasos y tomar decisiones de forma autónoma basándose en la información y los patrones disponibles. Al gestionar flujos de trabajo completos o resolver tickets de forma autónoma en ITSM, pueden tener un impacto considerable en la eficiencia de los procesos cuando se utilizan a escala.
Al mismo tiempo, los chatbots siguen siendo fundamentales para ofrecer a los usuarios un acceso rápido y sencillo al soporte. Pueden descargar de trabajo a los agentes, sobre todo en los primeros niveles de soporte, y permitir que los equipos gestionen más solicitudes en menos tiempo.
Además, repercuten directamente en métricas importantes del ITSM como el MTTR (tiempo medio de resolución), el CSAT (satisfacción del cliente) y el volumen de tickets. En otras palabras: un chatbot bien implementado puede contribuir a resolver tickets más rápido, mejorar la experiencia del usuario y reducir el número de solicitudes que requieren intervención de un agente, disminuyendo así la carga de trabajo.
Por tanto, si las organizaciones se preguntan si deberían utilizar agentes de IA o chatbots, en muchos casos la respuesta será combinar ambos. Sin embargo, si es necesario priorizar uno de los dos, la decisión debe depender del caso de uso y del nivel de madurez de la organización. Los agentes de IA ofrecen capacidades más avanzadas y un mayor potencial de automatización, pero requieren procesos, datos y una madurez interna suficientes para poder utilizarlos de forma eficaz.