Democratización de Agentes de IA: la oportunidad de AWS para la productividad de las industrias

Como parte de la integración de la Inteligencia Artificial (IA) a los procesos de productividad de las industrias, Amazon Web Services (AWS) apunta a los Agentes como la solución que permitirá a millones de empresas, incluidas pequeñas y medianas, automatizar procesos o resolver problemas complejos. Para este objetivo, la compañía de Nube se ha enfocado en la introducción de herramientas que facilitan el desarrollo de soluciones agénticas, en periodos tan cortos como 48 horas.

“Nos encontramos en un momento histórico excepcional en el que podemos empezar a abordar problemas que han existido durante mucho tiempo porque eran difíciles de resolver. A menudo contratábamos a más personas para intentar resolverlos. Ahora, Agentic y algunas de las soluciones que hemos adoptado permiten sentar las bases que facilitan la creación de Agentes capaces de razonar, planificar y actuar”, señaló Ben Schreiner, Head of AI and Data Strategy en AWS.

El directivo señala que la principal diferencia con la IA Generativa radica en que los Agentes podrán asumir flujos de trabajo que antes eran excesivamente manuales o consumían mucho tiempo. Esto se traducirá en un ahorro de tiempo y un retorno de la inversión para las empresas, lo que apotará un valor tangible a sus negocios. En algunos casos, son este tipo de procesos los que incluso representan un obstáculo para las empresas, especialmente las pymes.

“Creemos que la implementación correcta de Agentes, de forma segura y escalable con el negocio, permitirá a muchas empresas crecer más allá de esas limitaciones, ya que estas se condicionaban a contratar suficiente personal y contar con suficientes ubicaciones. Por lo tanto, si se logra que los Agentes liberen al personal para que pueda hacer más, se puede crecer más allá de esos límites iniciales”, afirmó en una conversación con medios.

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Durante el pasado re:Invent, el evento anual de la compañía celebrado en Las Vegas, AWS liberó algunas nuevas herramientas que buscan facilitar la creación de Agentes, tales como una actualización de modelos Amazon Bedrock, nuevas herramientas para su despliegue mediante AgentCore, así como plataformas de programación y generación de código como Kiro y Strands Agents SDK. Estas soluciones permiten construir, orquestar y monitorear flujos de trabajo autónomos.

Todas estas soluciones fueron desarrolladas no sólo para el mercado, sino también para el uso interno de Amazon, por lo que pueden atender los requerimientos a escala de grandes corporativos. Al mismo tiempo, Schreiner destacó sus características de gobernanza y de seguridad de datos, al contar con herramientas para definir parámetros claros sobre qué datos, plataformas o aplicaciones el Agente tendrá permiso de acceder.

Esta es una tecnología que por primera vez tendrá el potencial de impactar en todas las industrias y todas las áreas y departamentos dentro de las empresas, las cuales podrán tener al alcance nuevas capacidades impulsadas por IA.

“Este es un momento clave para el liderazgo de toda empresa. Los líderes deben decidir cómo se utilizará la IA para impulsar el crecimiento de la empresa, independientemente de su sector (…). Sin embargo, se requiere la comunicación entre las diferentes funciones para determinar qué hacer y cómo hacerlo”, explicó.

En general, Schreiner ofreció tres recomendaciones para que las empresas puedan aprovechar este momento:

1. Priorizar la solución del problema: las empresas deben dedicar tiempo y recursos para resolver el problema principal y así maximizar el valor de la IA.
2. Buscar un socio: se recomienda colaborar con un socio experto que pueda ayudar a resolver el problema de manera rápida y eficiente.
3. Priorizar los datos necesarios: en lugar de intentar abordar todos los datos, las empresas deben trabajar a la inversa, identificando el problema a resolver y luego enfocándose sólo en los datos específicos y de mayor valor necesarios para esa solución. Esto asegura un uso más eficiente y efectivo del tiempo y los recursos.

Acercando soluciones agénticas a las industrias

La primera experiencia agéntica para múltiples empresas, especialmente pymes, provendrá principalmente del software que ya utilizan (CRM, inventario, personal), cuyos desarrolladores buscarán integrar estas nuevas capacidades de IA.

No obstante, Schreiner estima que las empresas aún se enfrentan a desafíos como la desconexión entre los múltiples programas de las pymes, así como la falta de habilidades técnicas, lo que ofrece una gran oportunidad para AWS en áreas como el desarrollo y la orquestación.

Al respecto, las oficinas de Amazon en México realizaron un hackatón con el que buscaron demostrar que cualquiera, ya sea que tuviera conocimientos en programación o no, podría desarrollar Agentes. Manuel Purón, head of Solutions Architecture en AWS México, explicó que la intención de este reto fue contar con soluciones que pudieran ser comercializadas a través de diferentes industrias como finanzas, salud, programación, manufactura o menudeo.

Los Agentes se desarrollaron bajo la misma metodología que utiliza Amazon para cualquiera de sus productos: seleccionar un problema puntual a resolver e imaginar cómo se vería un producto final que es presentado ante la prensa. Según Purón, el tiempo de desarrollo de estos Agentes fue en un periodo de 48 horas.

Urbanmotions, por ejemplo, es un asistente multiagente para concesionarias automotrices con capacidades para manejar el inventario y oportunidades de ventas. Este asistente puede resolver preguntas como ofrecer características de automóviles o ayudar a los empleados para obtener información sobre el estado de la entrega de pedidos.

Otra solución presentada fue Arch Magnet, un Agente que facilita la configuración de servicios en la Nube a partir de fotografías de diagramas dibujados a mano. Los diagramas sobre la arquitectura de un aplicación se pueden realizar en un pizarrón, a partir de lo cual el Agente genera códigos para su implementación. La solución estaría actualmente pensada para prototipos o aplicaciones de uso interno.

Esta solución tiene la capacidad de no sólo generar código, sino de ofrecer recomendaciones y correcciones respecto al diagrama propuesto, lo que podría acelerar el desarrollo de aplicaciones empresariales.

Energy AI Optimizer, por su parte, se programó como un Agente para el acceso a datos del suministro eléctrico, con capacidades de analítica y pronósticos de producción y demanda, además de acceso a datos específicos sobre fuentes de energía instaladas o variaciones climáticas que pudieran afectar el suministro eléctrico.

Otras ofertas presentadas incluían un Agente para el manejo de robots en un piso de manufactura, un concierge para la planificación de viajes y un asistente para el manejo de las finanzas personales.