Los agentes de Oracle AI ayudan a automatizar multitud de procesos a medida que las empresas buscan aumentar la productividad

A medida que las empresas aumentan el gasto en inteligencia artificial y buscan rendimiento de la inversión, refuerzan las interacciones directas de preguntas y respuestas con "agentes" de software de IA que contribuyen a realizar tareas completas.

El software autodirigido aprovecha los modelos de inteligencia artificial generativa (entrenados con grandes cantidades de datos para establecer asociaciones entre conceptos y aprender nuevas tareas) para encontrar candidatos a puestos de trabajo, analizar el talento, investigar las interacciones de ventas y vincular proveedores. Oracle anunció el 11 de septiembre que lanzará más de 50 agentes de IA como parte de Fusion, su suite de aplicaciones empresariales en la nube, en áreas que abarcan finanzas, RR. HH., gestión de la cadena de suministro, control de calidad, ventas y servicio de atención al cliente.

En lugar de depender de activadores basados en palabras clave o de reglas de negocio y flujos de trabajo precodificados, los agentes basados en grandes modelos de lenguaje pueden llevar a cabo procesos de varios pasos que incluyen herramientas de software, adaptación a nuevos escenarios, comprensión de los roles de los usuarios de la organización y respuesta a peticiones de datos en lenguaje natural en lugar de código. Eso ayuda a hacerlos más flexibles y menos propensos a errores que los sistemas anteriores que eran más rígidos y menos conscientes de la información entrante. Los agentes de IA también pueden extraer datos de los propios documentos de las empresas, lo que ayuda a que los flujos de trabajo sigan siendo relevantes.

En un ejemplo, el agente de documentos de Oracle podría ayudar a un directivo de ventas con las siguientes funciones: tomar con su teléfono una foto de una oferta de precios de proveedores extranjeros, extraer información relevante y traducirla del japonés y, a continuación, crear una solicitud de compra. Más adelante, el software puede ayudar a procesar automáticamente la factura de venta de los proveedores para que la revise un mánager de pagos.

"Redefine todo lo que hemos sido capaces de ofrecer antes", señala Steve Miranda, Vicepresidente ejecutivo de Oracle, durante su intervención en la conferencia CloudWorld de la empresa para clientes y socios del sector en Las Vegas. "Es un cambio tremendo en términos de entrada y salida de datos en nuestras aplicaciones en todos los ámbitos".

El ritmo de mejora de la IA, con los agentes como ejemplo más reciente, puede provocar que más empresas trasladen sus aplicaciones y datos a suscripciones de software como servicio y plataformas en línea.

"Estamos llevando a más clientes a la nube, pero todavía hay empresas que no han realizado la transición", dice Miranda Nash, vicepresidenta de desarrollo y estrategia de aplicaciones de Oracle Group. "Si hay algún incentivo para recibir actualizaciones trimestrales con nuevas innovaciones, es la IA. ¿Quién querría quedarse al margen?"

Oracle tiene previsto que los agentes de IA de Fusion Cloud Applications estén disponibles en los próximos 12 meses sin costo adicional. Los agentes combinan grandes modelos de lenguaje (LLM) que Oracle aloja en su nube pública con una técnica denominada generación aumentada de recuperación (RAG), que extrae información de los propios documentos de una empresa y alimenta el LLM con un historial continuo de lo que ha hecho el usuario de un PC, para que tenga más contexto para sus respuestas. "No es fácil obtener resultados consistentes y confiables de estos LLM", dice Nash. "Eso no es algo que los clientes deberían tomar a la ligera".

En busca del ROI de la inteligencia artificial

La IA que está integrada directamente en los procesos de negocio, consciente de quién la está utilizando y capaz de ayudar a automatizar con precisión las tareas más engorrosas, podría ser una ventaja en un momento en que las empresas y los inversores necesitan evidencias de que las enormes inversiones en IA darán sus frutos. Según Goldman Sachs, las empresas de tecnología y servicios públicos gastarán más de 1 billón de dólares en infraestructura de IA en los próximos años, incluidos los centros de datos y los chips. Hasta ahora, las mejoras de productividad no se ajustan a la envergadura de las inversiones.

Las empresas esperan que su inversión en IA aumente en un 30 % en 2024, en comparación con el incremento promedio del 3,3 % en los presupuestos generales de TI, según una encuesta realizada por Boston Consulting Group a 330 compradores de TI de América del Norte y Europa publicada en julio. Más del 30 % de los encuestados que BCG arrojó que los implementadores de IA de "alta madurez" no esperan más de un 10 % de rendimiento de sus inversiones en los próximos tres años, con pronósticos aún más pesimistas en empresas que han adoptado menos la tecnología.

Los agentes que ayudan a guiar a los trabajadores a través de tareas, buscar en la web, recopilar feedback de empleados y retener información durante los procesos podrían ayudar a las empresas a obtener más valor de sus datos que las consultas puntuales que los usuarios a menudo envían a los LLM. También podrían proporcionar una actualización sofisticada a las herramientas de automatización de software empresarial y asistentes de productividad que las empresas tecnológicas han incorporado durante mucho tiempo a sus aplicaciones, sistemas operativos de PC y teléfonos. "Sin modelos básicos, estas capacidades requerirían grandes esfuerzos manuales para integrar sistemas o para recopilar resultados de diferentes sistemas de software", indica la consultora McKinsey & Co. en un informe publicado en julio.

Como ejemplo de aumento de la productividad, los agentes de GenAI podrían ayudar a reducir el proceso de varias semanas de un banco que crea un memorando de riesgo de crédito en un 20 % hasta el 60 %, según McKinsey. El software de agente de IA ha sido "tradicionalmente difícil de implementar, ya que requiere una programación laboriosa basada en reglas o un entrenamiento altamente específico de modelos de aprendizaje automático. La GenAI cambia las cosas".

Amplitud de datos

Las empresas tecnológicas están promoviendo el uso de software empresarial con agentes autodirigidos. Microsoft ha incorporado agentes en sus aplicaciones de productividad, incluido un copiloto para su software de reuniones de Teams que puede gestionar agendas, realizar el seguimiento de las acciones de seguimiento y notificar a los trabajadores cuando los colegas necesitan su opinión. Google ha mostrado un asistente para teléfonos inteligentes que puede responder preguntas sobre objetos y dibujos vistos a través de la cámara.

Oracle está diferenciando su oferta al aprovechar toda la amplitud de los datos empresariales almacenados en sus aplicaciones Fusion para la administración de finanzas, RR. HH., marketing, ventas, servicio de atención al cliente y gestión de la cadena de suministro, según Nash. Sus aplicaciones también se ejecutan en Oracle Cloud Infrastructure (OCI), lo que significa que los clientes pueden obtener aplicaciones empresariales mejoradas por agentes, infraestructura en la nube y bases de datos de un proveedor. La empresa aloja un LLM de su socio Cohere para los agentes de Fusion y ofrece a los clientes servicios en línea para ayudar a los usuarios a emplear el lenguaje adecuado y obtener resultados consistentes con lo que un sistema está tratando de lograr.

Por ejemplo, los agentes de Fusion pueden ayudar a los departamentos financieros a crear y realizar el seguimiento de las previsiones, ayudar a elaborar ofertas de trabajo y cartas de oferta para los departamentos de RR. HH., o ayudar a resumir la información de la cuenta y las oportunidades de upselling para los representantes de ventas. En el futuro, podrían permitir a RR. HH. realizar revisiones del talento y configurar reuniones de empleados u obtener presupuestos de proveedores para las reparaciones de equipos que resulten necesarias. Las empresas que desean crear agentes por sí solas pueden utilizar la tecnología OCI GenAI Agents de Oracle.

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