Es lunes por la mañana, la cafeína aún no ha hecho efecto y tienen un día muy ocupado por delante: tal vez tengan montones de devoluciones o nuevas facturas de envío para revisar, o necesiten enviar las últimas actualizaciones a sus técnicos de campo o ayudar a los empleados a obtener un soporte de TI más eficiente.

Ahora pueden obtener ayuda con todo esto y más tan solo pidiéndole a un agente de IA que se encargue de ello, mientras beben una segunda taza de café y se concentran en la estrategia a largo plazo de su equipo.

Un agente puede abordar ciertas tareas con ustedes o por ustedes, desde actuar como un gerente de proyecto virtual hasta manejar tareas más complejas como conciliar los estados financieros para cerrar los libros. Microsoft 365 Copilot ya es un asistente personal que ayuda con todo, desde las tediosas tareas diarias hasta la puesta en marcha de proyectos creativos. Usarlo para interactuar con varios agentes brinda un nuevo mundo de posibilidades para que las organizaciones empoderen a sus empleados, impulsen el negocio y logren aún más.

Los agentes pueden trabajar las 24 horas del día para revisar y aprobar las devoluciones de los clientes o revisar las facturas de envío para ayudar a las empresas a evitar costosos errores en la cadena de suministro. Pueden razonar sobre montones de información del producto para dar a los técnicos de campo instrucciones paso a paso o utilizar el contexto y la memoria para abrir y cerrar tickets de un servicio de asistencia de TI.

«Piense en los agentes como las nuevas aplicaciones para un mundo impulsado por la IA», dice Jared Spataro, director de marketing de Microsoft para AI at Work. «Agregamos de manera rápida nuevas capacidades para abordar los mayores puntos débiles de las personas en el trabajo e impulsar resultados comerciales reales».

A todo esto, ¿qué son los agentes?

Un agente lleva el poder de la IA generativa un paso más allá, porque en lugar de solo ayudarlos, los agentes pueden trabajar junto a ustedes o incluso en su nombre. Los agentes pueden hacer una variedad de cosas, desde responder preguntas hasta tareas más complicadas o de varios pasos. Lo que los diferencia de un asistente personal es que se pueden adaptar para tener una experiencia particular.

Por ejemplo, ustedes pueden crear un agente para que sepa todo sobre el catálogo de productos de su empresa para que puedan redactar respuestas detalladas a las preguntas de los clientes o compilar en automático los detalles del producto para una próxima presentación.

Otros agentes pueden hacer aún más, al actuar en su nombre, como uno que ayuda a cumplir con los pedidos de ventas, lo que los libera para que se concentren en construir nuevas relaciones con los clientes. Hacer que los agentes se encarguen de algunas de estas necesidades rutinarias puede impulsar la productividad en todas las industrias, desde la fabricación y la investigación hasta las finanzas y el comercio minorista, lo que ayuda a las empresas a ahorrar tiempo y dinero.

Pueden usar agentes listos para usar en Microsoft 365 y Dynamics 365, o crear agentes personalizados para ayudar con necesidades más específicas en Copilot Studio.

Imaginen que son vendedores con grandes objetivos trimestrales que cumplir. Copilot actúa como su asistente personal, para redactar correos electrónicos, recapitular una reunión que se perdieron y ayudándoles a diseñar una presentación de ventas pulida. Mientras tanto, un agente especializado en la generación de oportunidades de ventas trabaja de forma autónoma en segundo plano para encontrar nuevos prospectos con los que ustedes pueden hacer un seguimiento más adelante en la semana. Copilot se asocia con ustedes en las tareas diarias, y su agente diseñado en específico, utiliza sus habilidades personalizadas para ayudarlos a cumplir sus objetivos de fin de trimestre.

Los agentes no son nuevos. Microsoft ha realizado una extensa investigación en el área e incluso creó una biblioteca multiagente el año pasado para desarrolladores de todo el mundo, un trabajo que ayudó a dar forma a lo que los agentes pueden hacer hoy en día.  Ahora han comenzado a recibir más atención porque los avances recientes en modelos de lenguaje grandes (LLM, por sus siglas en inglés) ayudan a cualquier persona, incluso fuera de la comunidad de desarrolladores, a comunicarse con la IA. Ese dúo de agente-LLM hace que las herramientas de IA sean más útiles de manera tangible.

«La gente espera que la IA haga las cosas por ellos», no solo que genere lenguaje, dice Ece Kamar, director gerente del AI Frontiers Lab de Microsoft. «Si quieres tener un sistema que en verdad pueda resolver problemas del mundo real y ayudar a las personas, ese sistema debe tener una buena comprensión del mundo en el que vivimos, y cuando algo sucede, ese sistema tiene que percibir ese cambio y actuar en consecuencia».

Los agentes son como capas en la parte superior de los modelos de lenguaje que observan y recopilan información, proporcionan información al modelo y juntos generan un plan de acción y lo comunican al usuario, o incluso actúan por su cuenta, si está permitido. Por lo tanto, tanto los agentes como los modelos son piezas por igual importantes del rompecabezas, en lo que respecta a las herramientas de IA generativa.

Los agentes serán más útiles y capaces de tener más autonomía con innovaciones en sus tres elementos necesarios: memoria, derechos y herramientas.

La memoria ayuda a dar continuidad para que cada vez que ustedes pidan algo, no sea como empezar de cero.

«Para ser autónomo tienes que llevar el contexto a través de un montón de acciones, pero los modelos están muy desconectados y no tienen continuidad como nosotros, por lo que cada mensaje está en el vacío y podría extraer la memoria equivocada», dice Sam Schillace, subdirector de tecnología de Microsoft. «Es como si vieras una animación stop-motion, un fotograma aislado tras otro, y tu mente lo pusiera en movimiento. El modelo de arcilla no se mueve por sí solo».

Para construir la infraestructura de memoria para abordar esto, Schillace y su equipo trabajan en un proceso de fragmentación y encadenamiento. Eso es en esencia lo que parece: experimentan con la división de las interacciones en bits que se pueden almacenar y vincular por relevancia para un acceso más rápido, similar a un recuerdo, como agrupar conversaciones sobre un determinado proyecto para que un agente pueda recordar esos detalles cuando ustedes soliciten una actualización de estado y no tengan que buscar en toda su base de datos.

El trabajo con los derechos y las herramientas consiste en asegurarse de que los agentes tengan acceso seguro a la información que necesitan para realizar cosas por ustedes, o a la que tienen derecho, con su permiso, como quién es su jefe, por ejemplo, y a los programas informáticos que necesitan para actuar en su nombre, como Teams y PowerPoint.

Cómo usar y crear agentes para el trabajo

Ya pueden crear y publicar agentes en Microsoft 365 Copilot que pueden ayudarles en su trabajo diario con la misma facilidad con la que crearían una hoja de cálculo o una presentación, sin necesidad de conocimientos de codificación.

Tampoco es necesario ser desarrollador para crear agentes con Copilot Studio. Cualquiera puede conectarlos con datos comerciales relevantes, como correos electrónicos, informes y sistemas de gestión de clientes, para que puedan realizar tareas y proporcionar información.

Y pronto podrán dar de alta a nuevos agentes en Microsoft 365 para que les ayuden con los flujos de trabajo y las tareas comunes. El intérprete en Teams proporcionará traducción de voz a voz en tiempo real durante las reuniones, por ejemplo, y pueden optar por que simule su voz. El agente de autoservicio para empleados simplificará las tareas relacionadas con los recursos humanos y la mesa de ayuda de TI, como ayudar a los trabajadores a resolver un problema con la computadora portátil o averiguar si han maximizado ciertos beneficios, y puede conectarse a los sistemas de la empresa para una mayor personalización en Copilot Studio.

Microsoft Dynamics 365 también tendrá agentes para una variedad de flujos de trabajo comerciales comunes en las funciones de ventas, cadena de suministro, finanzas y servicio al cliente.

Y cada sitio de SharePoint pronto vendrá equipado con un agente adaptado al contenido de su organización que permite a los empleados acceder con rapidez a estas vastas bases de conocimiento y encontrar justo lo que necesitan en segundos, ya sean detalles del proyecto enterrados en un programa de trabajo o un resumen de una nota de producto reciente.

Los desarrolladores tienen aún más opciones. Con el nuevo servicio de agente de IA de Azure, podrás elegir entre modelos de lenguaje pequeños o grandes para orquestar, desarrollar y escalar aplicaciones impulsadas por agentes para optimizar y automatizar flujos de trabajo complejos, como el procesamiento de pedidos y la sincronización de datos de clientes. Proporciona un kit de desarrollo de software con herramientas para desarrollar agentes, lo que les permite integrar de manera eficiente las capacidades de los agentes mediante Visual Studio Code y GitHub.

Un tipo de modelo, la recién anunciada serie o1 de OpenAI, puede aportar capacidades de razonamiento más avanzadas a los agentes, permitiéndoles asumir tareas más complicadas dividiéndolas en pasos, como obtener la información que alguien en un servicio de asistencia de TI necesitaría para resolver un problema, tener en cuenta las soluciones que han probado y elaborar un plan.

También pueden utilizar el poder de los agentes en LinkedIn; el primer agente de la plataforma  puede ayudar a los reclutadores con la contratación.

Evaluación del riesgo para la acción autónoma

Hay consideraciones de seguridad adicionales con los agentes que pueden actuar de forma autónoma, y Microsoft se centra en asegurarse de que los agentes solo accedan a lo que ustedes quieran, señala Sarah Bird, directora de productos de IA responsable de la compañía.

«Es cierto que los agentes suben las apuestas desde el punto de vista de una IA responsable», dice Bird. «Así que debemos tener tasas de error mucho más bajas. Y hay muchas más formas matizadas en las que algo podría ser un error. Este es el gran reto con los agentes».

Pero el mismo libro de jugadas fundamental de IA responsable para otras aplicaciones de IA se puede usar para evaluar y mitigar el riesgo con agentes, dice.

El nuevo Sistema de control de Copilot ayuda a los departamentos de TI a gestionar Copilot y a los agentes con el acceso a los datos y los controles de gobernanza, gestión y seguridad, así como informes de medición y herramientas para realizar un seguimiento de la adopción y el valor empresarial.

Muchos agentes, como los creados para Microsoft 365 y Dynamics 365, incluyen aprobaciones «humanas en el proceso», en las que se requiere que las personas den el paso final de revisar y enviar un correo electrónico que escribió el agente de pedidos de ventas, por ejemplo. Y en el caso de los agentes desarrollados en Copilot Studio, los autores pueden revisar los registros para ver qué acciones realizó el agente y por qué.

La clave es centrarse en las pruebas y la moderación para garantizar la precisión, señala Bird, y que las organizaciones elijan el punto de partida adecuado para sus necesidades.

«Por supuesto, avanzaremos al construir sobre los cimientos que ya tenemos, por lo que hemos comenzado el recorrido desde un lugar fuerte», dice Bird.

Una mirada hacia atrás y hacia el futuro

Los tecnólogos han estado entusiasmados durante mucho tiempo con la idea de que los sistemas autónomos trabajen codo con codo con las personas para ayudarlos, dice Kamar, quien ha trabajado en agentes de IA desde 2005 e incluso escribió su tesis doctoral sobre el tema en 2010. El obstáculo era que «carecíamos de ese poder general de resolución de problemas» en el back-end, dice.

Con los LLM, «al fin tenemos este componente que falta», dice. «Ahora podemos recuperar muchas de las ideas de nuestras décadas de investigación».

De cara al futuro, Kamar imagina un nuevo ecosistema o mercado de agentes, algo así como la forma en que las aplicaciones permiten a las personas hacer más con sus teléfonos inteligentes.

Los agentes ya tienen «los componentes básicos de lo que se necesita para completar una tarea», dice. «Como hacer la observación: ‘Puedo ver que tu reunión se alarga; debería retrasar la próxima reunión'».

Se han comenzado a volver más útiles a medida que ganan autonomía a través de las innovaciones en la memoria y los derechos. Alivian los puntos débiles de los empleados al ayudar con cosas como los informes de gastos, la gestión de proyectos y la facilitación de reuniones. E impulsan un impacto exponencial para las empresas al asumir tareas como alertar a los gerentes de la cadena de suministro sobre un inventario bajo y luego volver a ordenar producto en automático para ayudar a impulsar las ventas y mantener a los clientes satisfechos.

Los agentes son importantes porque «abren todo un conjunto de oportunidades para trabajar con las personas para realizar las tareas, y eso es lo que esperamos de los sistemas de IA», dice Kamar. «Los agentes de IA no son solo una forma de obtener más valor para las personas, sino que van a suponer un cambio de paradigma en términos de cómo se realiza el trabajo».

Y esto es solo el comienzo. Copilot está listo para evolucionar con nuevas capacidades como Copilot Actions, diseñado para manejar tareas rutinarias que pueden atascar a los empleados, como resumir los correos electrónicos perdidos durante el tiempo libre, compilar elementos de la agenda y generar informes mensuales. Más capacidades como estas llegarán durante el próximo año para aliviar el peso del trabajo de los empleados y los equipos.

«Copilot permitirá a cada empleado hacer su mejor trabajo en menos tiempo y concentrarse en tareas más significativas», dice Spataro. «Y los agentes creados en Copilot Studio transformarán todos los procesos de negocio, para ayudar a las empresas a optimizar las operaciones, mejorar la colaboración e impulsar la innovación a escala».