AWS apuesta por Agentes de IA para automatizar decisiones y transformar negocios
Bogotá, Colombia. “No se trata de simples asistentes o herramientas predictivas, sino de sistemas capaces de planear, estructurar planes de trabajo, ejecutar tareas e invocar herramientas de manera autónoma”, así describe Amazon Web Services (AWS) algunas de las cualidades de los Agentes con Inteligencia Artificial (IA).
En entrevista con DPL News, Camilo Arango, Principal GenAI BD Manager para Latin America Startups Team de AWS, y Carlos Ordoñez, Head of Solutions Architects for Startups Latam, compartieron la visión de AWS respecto a los Agentes de IA, que en un futuro cercano “serán capaces de operar tareas complejas, automatizar procesos y mejorar la productividad empresarial, lo cual representa una evolución decisiva respecto a la forma en la que las personas interactúan con la tecnología”.
“En este momento le puedes decir a Alexa que te recuerde, por ejemplo, comprar la lista de mercado; cuando Alexa sea capaz de tomar decisiones, puedes no sólo pedirle que te recuerde la lista, también que realice las compras, porque tiene acceso a tu tarjeta y puede realizarlas directamente. Así, tú sólo te encargas de recibir las compras y organizarlas”, aseguró Ordóñez.
Para lograrlo, necesitas Agentes de IA, que no son más que “sistemas de información o software que utilizan la capacidad de razonamiento de un modelo para crear planes y ejecutar tareas, bien sea en nombre de un humano o incluso en nombre de otro sistema o agente”.
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“Al incorporar agentes inteligentes, las organizaciones pueden automatizar tareas repetitivas, optimizar procesos internos y responder de forma más ágil a las necesidades del mercado. Desde startups en etapa temprana hasta pequeñas y medianas empresas, los Agentes de IA ofrecen herramientas concretas para mejorar la eficiencia operativa, reducir costos y liberar talento humano para funciones estratégicas”, detalló Camilo Arango.
Para facilitar el acceso, AWS ha desplegado una oferta de soluciones listas para desarrolladores avanzados, e incluso protocolos Open Source que permiten ampliar el acceso de este tipo de herramientas para las startups. Todo diseñado para ajustarse a las necesidades específicas de cada organización.
“AWS ya cuenta con herramientas como Amazon Q Developer, pensada para agilizar tareas de desarrollo; Amazon Business, orientado a usuarios empresariales; y Amazon Q QuickSight, que permite generar reportes y análisis avanzados en bases de datos con soporte gráfico. Estas herramientas son muy útiles para empresas que empiezan a probar las ventajas que la implementación de Agentes de IA internos o externos pueden brindar”, añadió.
Sin embargo, no todas las empresas implementan soluciones de IA porque tengan resistencia a esta tecnología, sino porque en realidad no saben con exactitud en dónde aplicarla. Por tal razón, la compañía realiza un acompañamiento permanente durante la transición, desde el diagnóstico para detectar específicamente en dónde es más conveniente usarla, seguida de la implementación y, por último, el seguimiento de la solución.
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En medio de la transición, AWS insiste en la importancia de mantener a las personas en medio de la innovación ascendente del desarrollo de IA.
“Human in the loop (el humano siempre en el centro), ese es uno de nuestros pilares. Por esta razón, aunque los sistemas sean cada vez más automatizados, la intervención humana sigue siendo fundamental en cada desarrollo, pues nuestro objetivo final es aumentar la productividad y liberar tiempo para que las personas se concentren en tareas de mayor valor”, detalló Arango.
Además, ambos ejecutivos destacaron la seguridad y la ética como pilares del desarrollo de los agentes.
“AWS es el primer proveedor de Nube con certificación ISO 42.001 en IA, lo que avala nuestro compromiso con sistemas éticos, responsables y seguros. No se trata de salir rápido con un servicio, sino de hacerlo bien, seguro y cumpliendo con todos los parámetros regulatorios”, enfatizó Ordoñez.
Asimismo, AWS promueve un modelo de responsabilidad compartida, en el que tanto el proveedor como el cliente deben asumir un rol activo en el cumplimiento de estándares de seguridad, privacidad y gobernanza. De esta manera, se garantiza un círculo virtuoso de trabajo ético a favor del desarrollo e implementación de la IA.