Innovación y nuevos negocios
Analizar cientos de conversaciones para detectar patrones, conciliar información entre distintos sistemas o resolver una solicitud de un usuario son problemas diferentes. Y no requieren el mismo agente de IA.
En AmplifAI trabajamos con agentes especializados según la tarea que necesitan resolver dentro de una organización: Insights para transformar información en conocimiento accionable, Operaciones para avanzar sobre procesos que involucran distintos sistemas y Asistencia y Soporte para responder consultas y gestionar solicitudes.
La diferencia no está solamente en lo que cada agente “sabe hacer”, sino también en qué información consulta, con qué sistemas interactúa, qué acciones puede ejecutar y cuándo necesita intervención humana.
Por eso, una implementación no empieza eligiendo un agente, sino entendiendo el proceso que queremos mejorar y definiendo qué rol puede cumplir la IA dentro de él.
Insights: analizar información y contexto
Los agentes de Insights están orientados a contextos donde existe un volumen importante de información, pero convertirlo en conocimiento útil requiere tiempo y trabajo manual.
Llamadas, correos, conversaciones, documentos o diferentes fuentes de datos pueden ser procesados por el agente para identificar patrones, generar reportes, detectar alertas o encontrar oportunidades.
Por ejemplo, puede analizar conversaciones con clientes para identificar motivos de consulta recurrentes, detectar problemas que empiezan a repetirse o generar información para la toma de decisiones.
El objetivo no es solamente resumir información, sino ayudar a transformarla en elementos que permitan tomar mejores decisiones.
Operaciones: la clave para acelerar procesos
Un caso diferente es el de los agentes de Operaciones.
Acá el desafío no está solamente en entender información, sino en utilizarla para avanzar sobre un proceso. Por ejemplo, consultar datos en diferentes sistemas para realizar una conciliación bancaria, imputar facturas a cuentas contables o validar información proveniente de distintas fuentes.
En estos escenarios, el agente puede conectarse con APIs, bases de datos, archivos u otros sistemas de la organización, interpretar la información disponible y ejecutar las acciones definidas dentro del proceso.
Un ejemplo de esta lógica es la implementación realizada en OSIRIS. A través de Telegram, el agente funciona como un punto de entrada para distintos casos de uso: puede recibir documentación en diferentes formatos, consultar información de los sistemas integrados y ejecutar las acciones definidas para cada caso.
Según el caso, el flujo también puede incorporar una instancia de validación humana antes de ejecutar la acción. La lógica es simple: la conversación inicia la solicitud, el agente consulta la información necesaria y luego responde o actúa sobre los sistemas involucrados.
Esto permite reducir la carga operativa, acelerar el proceso, disminuir errores y mejorar su trazabilidad.
De esta forma, el agente no funciona como una herramienta aislada, sino conectado a las fuentes y sistemas que ya forman parte de la operación.
Asistencia y Soporte: de la conversación a la acción
Hay procesos donde la IA no trabaja solamente entre sistemas y también forma parte de la interacción con usuarios, clientes o equipos internos.
Los agentes de Asistencia y Soporte permiten responder consultas utilizando información propia de la organización y, cuando el caso de uso lo requiere, interactuar con sus sistemas para gestionar solicitudes o ejecutar determinadas transacciones.
Esto los diferencia de un chatbot tradicional.
¿Por qué? Porque la conversación es solamente la interfaz. Detrás, el agente puede consultar información, identificar al usuario, acceder a sus datos e interactuar con otros sistemas para resolver la solicitud.
Cuando el agente no cuenta con la información necesaria o enfrenta una situación que no puede resolver, el caso puede derivarse a una persona.
El agente correcto empieza por el problema correcto
Insights, Operaciones, Asistencia y Soporte representan necesidades diferentes, pero comparten una misma lógica de implementación. El punto de partida no es la IA: es el proceso.
Antes de implementar un agente es necesario entender qué problema queremos resolver, cómo funciona hoy, qué sistemas intervienen, qué información necesita utilizar y hasta dónde puede actuar de manera autónoma. A partir de ahí se define la solución.
En AmplifAI, los agentes pueden integrarse sobre los sistemas y procesos de una organización sin que eso implique necesariamente reemplazar sus herramientas o modificar sus sistemas core. Pueden consultar diferentes fuentes, procesar información estructurada y no estructurada, ejecutar acciones, dejar registro de sus decisiones y operaciones, así como también incorporar instancias de validación humana cuando sea necesario.
Por eso, pensar en agentes especializados no implica simplemente elegir entre distintas categorías de tecnología. Implica diseñar diferentes formas de incorporar inteligencia artificial según la realidad de cada operación.
Porque la pregunta más importante para empezar no es qué puede hacer un agente de IA, sino qué necesitamos que haga dentro de nuestro negocio.