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Tecnología
La era de los agentes de IA
El nombre de Bret Taylor es sinónimo de innovación en Silicon Valley.
No debe haber muchas personas en el sector tecnológico con una trayectoria profesional como la suya, habiendo sido:
Co-creador de Google Maps (Bret es, de hecho, el célebre ingeniero que reescribió por completo el código de Google Maps en un fin de semana).
Cofundador de la red social FriendFeed, adquirida por Facebook, a quien debemos la creación del botón ‘Me gusta’. Después de la adquisición, Taylor se unió a Facebook y se convirtió en su CTO en 2010.
Cofundador de Quip, un competidor de Google Docs, adquirida por Salesforce. Tras la adquisición, fue ocupando diferentes posiciones ejecutivas (CPO y COO) en Salesforce, hasta que fue ascendido a Co-CEO junto a Marc Benioff.
Consejero y, posteriormente, presidente del consejo de Twitter (ahora X) hasta su adquisición por Elon Musk.
Después de dejar su puesto en Salesforce en 2023, haciendo alarde de su insaciable espíritu emprendedor, cofundó Sierra, una startup de inteligencia artificial dedicada a desarrollar agentes conversacionales para empresas.
Ah, y por si fuera poco, también es el presidente del consejo de OpenAI, creadora de ChatGPT.
Recientemente, Taylor fue invitado en uno de mis podcasts favoritos, Invest Like the Best.
Os dejo mis principales aprendizajes en el artículo de esta semana.
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¿Qué es un agente de IA?
Según la RAE, un agente es quien actúa u obra, y lo puede hacer en nombre propio o de un tercero. En nuestro caso, un agente de IA es un sistema que puede razonar, decidir y tomar una acción de forma autónoma, sin intervención humana.
¿Por qué se habla de una nueva era?
A pesar de que la idea no es en absoluto nueva, el desarrollo de la tecnología que hemos visto en los últimos años hace que su eficacia sea notablemente mayor. Taylor prevé que la palabra agente, en esta nueva era que comienza, será tan común como lo son ahora las palabras página web o app en la etapa anterior.
Diferencias con tecnologías previas
Las diferencias principales entre un agente conversacional y una página web o una app tienen que ver tanto con la variedad de interacciones posibles entre los clientes y el agente como con el propio no determinismo de las respuestas de los agentes.
Mientras que en una web hay una oferta prefijada de menús, enlaces y botones de entre los cuales el usuario puede seleccionar, un agente conversacional ofrece una caja de texto vacía en la cual el usuario puede escribir lo que desee. Es un salto cualitativo similar al que se produjo cuando pasamos de navegar la web a través de directorios como Yahoo! o Terra a hacer búsquedas en Google. Esto supone una oportunidad fantástica para aprender realmente qué quieren los clientes.
Con respecto a cuán creativo puedes permitirle ser al agente, hay que considerar que, si eres demasiado estricto, crearás una experiencia de usuario ‘robótica’, nada natural; pero si eres demasiado permisivo, el agente puede cometer errores y no proteger la marca o realizar su tarea como se espera. Las compañías que desarrollan agentes tienen trabajo por hacer desde el punto de vista técnico, pero también enfrentan una pregunta de diseño o filosófica por resolver.
La IA generativa es una tecnología con la cual es muy sencillo hacer una demostración de producto, pero muy difícil crear un producto de calidad industrial. El principal problema es que es una tecnología capaz de ofrecer una respuesta correcta en un porcentaje muy elevado de los casos, pero no sabes de antemano cuándo cometerá un error. Y, dependiendo de la aplicación, ese error puede ser algo inofensivo, tolerable o letal.
¿Qué tipos de agentes hay?
Se distinguen tres tipos de agentes:
Agentes conversacionales para empresas, que actúan como embajadores de una marca hacia el exterior o como asistentes que nos ayudan en interacciones con la empresa.
Agentes basados en roles, también para empresas, pero esta vez desempeñando roles internos, como ingenieros de software o asesores legales.
Agentes personales para particulares, encargados de ayudarnos en tareas como planificar unas vacaciones, organizar la agenda o priorizar nuestro correo electrónico.
Además de los retos comunes propios de la IA generativa, de los que hablaremos más adelante, cada tipo de agente presenta retos diferentes:
Mientras que las tareas que deben realizar los agentes personales suelen ser más sencillas que las de los agentes basados en roles profesionales, la dificultad reside principalmente en la variedad de casos de uso y sistemas con los que tendrán que conectarse e interactuar.
Por otro lado, un agente que, por ejemplo, se dedique a programar tiene un campo de actuación mucho más acotado, pero también más profundo. Será evaluado en función de la eficacia y robustez del software que genere, según benchmarks establecidos.
Evolución futura de la tecnología
La tecnología base en la que se apoyan los agentes, los modelos de IA fundacionales, mejorará según vayan avanzando los siguientes elementos:
los algoritmos (la tecnología actual está basada en la arquitectura Transformer, descrita en el célebre artículo ‘Attention Is All You Need’, escrito por ingenieros de Google en 2017),
los datos, y
el hardware y la infraestructura.
En cuanto a los agentes propiamente dichos—los sistemas que, como hemos mencionado, emplean esta tecnología para razonar, decidir y actuar—con el tiempo serán cada vez más autónomos y capaces de realizar tareas más complejas en nuestro nombre.
A lo largo de este proceso, será vital que los desarrolladores tengan muy presentes las limitaciones de la tecnología, para así poder desarrollar las medidas de seguridad y protecciones necesarias que permitan un despliegue seguro de la tecnología. Esto es crucial, ya que, cuanto más interconectados y autónomos sean, más peligrosos podrían llegar a ser.
Un nuevo paradigma
A medida que la IA generativa se integra en el software, la naturaleza de estos sistemas cambia.
Estamos haciendo una transición de sistemas baratos, deterministas y fiables a sistemas lentos, costosos y muy creativos, lo cual viola muchas de las convenciones a las que los ingenieros de software están acostumbrados. Para producir software, ahora se requieren conocimientos de estadística.
Estamos pasando de sistemas rígidos basados en reglas a sistemas mucho más fluidos basados en objetivos y salvaguardas. Son marcos mentales completamente diferentes. En el primer caso, el de los últimos 20 años, el objetivo era crear sistemas híper robustos, seguros y escalables, que fueran capaces de producir siempre las mismas salidas ante las mismas entradas.
Qué se necesita para poder desplegar con éxito un agente
Para maximizar las probabilidades de éxito de un agente se necesitan tres cosas:
Conocimiento factual de la empresa: datos que no estaban incluidos en el conjunto con el que fue entrenado el modelo y que sirven para responder preguntas, evitando que el agente se los invente.
Conocimiento procedimental de la empresa: ¿Qué haría el mejor técnico de soporte ante una incidencia de este estilo? ¿Qué pasos seguiría? ¿Qué preguntas haría? ¿Cómo describiría la mejor persona de marketing este producto? ¿Cómo gestiona el mejor comercial de la empresa las objeciones? ¿Qué ha funcionado mejor hasta ahora para que la gente mantenga su suscripción?
Acceso a los sistemas: Por un lado, queremos que el agente tenga el mejor contexto (que lea de los sistemas) y que actúe de forma autónoma (que escriba en los sistemas).
Impacto en la economía
Dicen los economistas que la tecnología impulsa fundamentalmente la productividad en la economía: ¿Qué solía ser extremadamente tedioso y caro que ahora es barato y fácil?
Piensa en la mejor experiencia que has tenido en una tienda física. Tal vez te encontraste con un dependiente que entendía por qué estabas allí y lo que buscabas. No era pesado. Realmente trataba de escuchar y entender lo que querías hacer. Quizás te ofrecía productos que no sabías que necesitabas o te dirigía a la sección correcta de la tienda. Ese tipo de experiencia consultiva es precisamente lo que la IA puede ofrecer.
Lo mejor es que puedes ofrecerla de manera personalizada y a escala.
Imagina una empresa con 2 millones de clientes. El coste de tener conversaciones directas con todos ellos es desorbitado y te limitarías a resolver incidencias. En general, crearías un centro de contacto, ya sea interno o subcontratado. Probablemente tendrías que sobredimensionarlo en personal para sobrevivir los momentos pico. Además, tendrías que formar continuamente al personal, no solo por su alta rotación, sino también cada vez que introduzcas un nuevo producto o proceso, lo que se convierte en un gran gasto para la empresa. De la calidad, mejor hablamos otro día.
Con la IA, tenemos la oportunidad de reducir el coste de una conversación a algo marginal. Podremos tener una conversación personal directa con muchas marcas de consumo de una manera que antes no era posible. Es mucho más que automatizar lo que actualmente existe, que, como mencionamos, suele estar limitado a interacciones de servicio al cliente. Ahora, las marcas pueden tener una visión mucho más ambiciosa sobre las conversaciones que desean tener con sus clientes. Con la IA, puedes buscar información sobre el cliente. Puedes personalizar la experiencia para cada uno de ellos. Puedes hablar en el idioma que prefiera el cliente, de manera multilingüe, con un solo agente de IA. Tal vez alguien quiera una conversación larga, o tal vez alguien necesite resolver todo rápidamente. El agente reflejará esa urgencia en el tono de la conversación. Ya no es necesario colgar el teléfono. Puedes tener una conversación tan larga como el cliente desee, y no hay una razón operativa para apresurarlo.
Futuro
Al igual que cuando Jobs presentó el iPhone fue difícil predecir la revolución que supondría, ahora es difícil prever qué es lo que podría pasar, especialmente los efectos de segundo orden.
¿Os imagináis un mundo en el que mi agente personal hablar con el agente conversacional de una agencia de viajes online para planificar mis próximas vacaciones?
¿Qué ocurrirá, como ya está sucediendo, cuando estos modelos mejoren en su capacidad de razonamiento y se vuelvan multimodales y se integren en todo tipo de productos de nuestro día a día?
La mejor interfaz con la tecnología es la que no existe y esta tecnología nos pone sin duda en esa dirección.
En JME Ventures estamos muy interesados en el sector de los agentes de IA y ya hemos hecho varias inversiones que os animo a conocer:
Hoola desarrolla ese dependiente con superpoderes para ecommerce del que hablábamos antes.
Rauda desarrolla ese agente de atención al cliente con superpoderes que es capaz no sólo de resolver preguntas, sino de solucionar por completo las incidencias.
Genesy desarrolla agentes de ventas que son capaces de hacer prospección comercial de forma autónoma.
Asimismo, también hemos hecho inversiones en compañías que están desarrollando productos en la frontera entre agentes y copilotos, sistemas con menor autonomía que sirven para ayudar a un humano en su tarea, como GPTAdvisor que permite a los banqueros privados a servir mejor y más eficientemente a sus clientes.
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Me encanta pensar que algún día utilizaré un agente tanto como cuando empecé a utilizar chat GPT que quedé impresionada de los resultados.