Para mostrar cómo funciona la plataforma de IA en la práctica, el equipo de marketing de Accenture quería reinventar cómo funciona el departamento utilizando agentes de IA, dijo Jill Kramer, CMO de Accenture. El primer paso fue ver qué partes del proceso podrían beneficiarse más de los agentes, incluidas las tareas que requerían mayor capacidad intelectual o que eran las más repetitivas.

En una entrevista reciente con Digiday, Kramer explicó el resultado final: Más de una docena de agentes han ayudado a reducir el total de pasos en un proyecto de marketing de un promedio de 135 pasos a 85. Algunos de los agentes ayudan con la investigación de mercados, el análisis de datos, y programación de redes sociales. Otros ayudan a buscar documentos internos, redactar estrategias e identificar cómo financiar proyectos en función de otras partes de un presupuesto.

“Alguien me lo describió como si estuvieras corriendo en esta pista, pero sigues teniendo que hacer una parada en boxes”, dijo Kramer. “Equipo de investigación, extraiga esos datos. Equipo de análisis, obtenga esos informes… Dependiendo del nivel de ocupación de esos otros equipos, obtendría algo en un día, una semana, un mes, luego tendría que integrarlo. Ahora, [agents] Te lo traen todo y te ayudan a integrarlo”.

Accenture y Nvidia son sólo dos de las muchas empresas que han invertido mucho en desarrollar, desarrollar y escalar agentes y copilotos de IA. Otros en los últimos meses incluyen Snowflake, Salesforce y Microsoft. La semana pasada, Microsoft presentó una nueva Azure AI Foundry, anteriormente denominada Azure AI Studio, que se produjo mientras Microsoft se prepara para presentar su tan esperado AI Copilot Studio.

El desarrollo de agentes de nivel empresarial ha sido parte de la carrera en curso para adoptar la IA generativa, pero impulsar la adopción generalizada ha sido más lento de lo que a algunos les gustaría. Según un informe recientemente publicado de Deloitte, el número de empresas que lanzan agentes de IA aumentará al 25% en 2025 y saltará al 50% en 2027. Mientras tanto, solo el 30% de los pilotos de IA alcanzan la producción completa. Sin embargo, los analistas esperan que los agentes de IA se queden.

“La IA generativa y ChatGPT han demostrado que hay apetito de los consumidores y las grandes empresas tecnológicas están respondiendo de la misma manera”, dijo Stephanie Liu, analista senior de Forrester. “Dicho esto, como ocurre con toda la tecnología emergente, hay mucho ruido y exageración en torno a los agentes de IA, y las empresas deben actuar con la debida diligencia para identificar cuál es su caso de uso y qué capacidades necesitan de manera realista”.

Al principio, Accenture había intentado brindar herramientas de inteligencia artificial a la mayor cantidad de personas al mismo tiempo, pero Kramer dijo que creaba ansiedad entre quienes no las usaban, mientras que los casos de uso reales eran limitados. Incluso después de que se implementaron los agentes de IA, Accenture tuvo que fomentar una nueva mentalidad para ayudar al personal a repensar el marketing en lugar de adaptar herramientas a modelos operativos antiguos.

“Este es cualquier grupo en cualquier lugar: si les pides que trabajen de una manera fundamentalmente diferente, hay un rechazo inicial del órgano”, dijo Kramer. “La parte más importante es esa capacidad: cambiamos todo nuestro modelo operativo. Cambiamos la forma en que fluyen nuestros procesos para que no se produzca el rechazo de órganos”.

En lugar de crear herramientas para tareas más sencillas como la traducción, el director de inteligencia artificial de Accenture, Lan Guan, dijo que la empresa abordó problemas de marketing más difíciles. Eso significó crear agentes de IA para inferencias casuales, planificación estratégica y optimización de precios. Eso también requiere el uso de una potente informática proporcionada por Nvidia junto con los últimos modelos de lenguajes grandes como Meta’s Llama 3.

“Quieren esa visión holística, lo que yo llamo datos conectados, para poder comprender las causas fundamentales”, dijo Guan. “Casi como detectives humanos cuando juntamos las piezas de un rompecabezas. Con 1.500 piezas de rompecabezas, no querrás perderte ni una sola pieza”.

Aunque Accenture está comenzando con el marketing, la plataforma se puede implementar en otras partes del negocio, dijo Justin Boitano, vicepresidente de IA empresarial de Nvidia. Esto se debe a que fue creado para considerar cómo trabajan juntos los equipos y para encarnar varios roles y personas. Aunque los primeros usuarios de Accenture quedaron rápidamente impresionados con las primeras tareas de los LLM, dijo que las aplicaciones empresariales tardan más en crearse y mejorarse.

“La gente se da cuenta de que tenemos que tratarlos no sólo como modelos de IA que mágicamente hacen todo, sino tratarlos como empleados que incorporamos a nuestra empresa”, dijo Boitano. “Básicamente, les instamos a hacer lo correcto para una determinada función empresarial, les ponemos barreras para asegurarnos de que hagan un trabajo específico y los evaluamos en el desempeño de ese trabajo. Hay un proceso ahí”.

Adaptar modelos de IA de propósito general para comprender el lenguaje, el vocabulario y la jerga específicos de una empresa sigue siendo un desafío. Otros incluyen brechas de habilidades, brechas de desempeño, costos crecientes y riesgos regulatorios. Sin embargo, la analista de Gartner Nicole Greene dijo que la IA ha demostrado respaldar la capacidad de optimizar los flujos de trabajo y crear contenido más personalizado. Simplemente llevará tiempo desarrollar modelos de IA que tengan suficiente capacidad para actuar de forma autónoma.

“Los especialistas en marketing deben tener cuidado con el ‘lavado de agentes de IA’, donde los proveedores anuncian agentes de IA, pero pocos de ellos estarán a la altura de ese nombre”, dijo Greene. “Debido a que los agentes de IA están diseñados para actuar de forma autónoma y proactiva en un entorno y, a menudo, aprenden y se adaptan mientras operan en su entorno objetivo, plantean riesgos dramáticos. Las organizaciones que no gestionan consistentemente los riesgos de la IA tienen muchas más probabilidades de experimentar resultados adversos”.

Avisos y productos: noticias y anuncios sobre IA

• Cognitiv e Index Exchange son las últimas empresas en asociarse para encontrar otra forma de utilizar algoritmos de aprendizaje profundo y grandes modelos de lenguaje para medios programáticos.
• Con empresas como Perplexity y Amazon agregando herramientas de inteligencia artificial para el comercio electrónico, existe un interés creciente en mejorar la personalización y la transparencia de los motores de búsqueda impulsados ​​por LLM.
• Perplexity anunció una nueva plataforma Perplexity Shopping para ayudar a las personas a encontrar y comprar productos mediante la búsqueda generativa de IA.
• Pratik Thakar, vicepresidente y director global de IA generativa de Coca-Cola, habló con Digiday sobre el anuncio navideño de la marca generado por IA.
• La startup francesa de inteligencia artificial, Mistral, agregó una nueva forma para que su rival ChatGPT, “Le Chat”, busque en Internet y cree imágenes de alta calidad.
• La Iniciativa de Autenticidad de Contenido dijo que ahora tiene 4.000 miembros en todo el mundo de empresas de medios, empresas de tecnología, fabricantes de cámaras y fabricantes de teléfonos inteligentes.
• Snowflake anunció planes para adquirir la startup Datavolo para ofrecer canales de datos multimodales. También tiene un nuevo acuerdo con Anthropic para llevar los modelos de inteligencia artificial de este último a la nube de datos de Snowflake.
• Microsoft anunció más formas para que sus usuarios de Copilot ejecuten tareas repetitivas para aplicaciones de Microsoft 365.
• Amazon amplió el uso de su estudio AWS AP que utiliza lenguaje natural para crear y modificar aplicaciones.
• Según se informa, la empresa matriz de Pokémon Go está utilizando datos de los usuarios para entrenar un modelo de inteligencia artificial del mundo real.
• The Atlantic creó una nueva base de datos que muestra todas las formas en que los modelos de IA utilizan el contenido de Hollywood.

Pensamientos de los humanos

La gente suele decir que la IA generativa ahora es fácil y accesible simplemente conectándola y usándola, pero el director de IA de Accenture, Lan Guan, dijo que eso no es realista para las organizaciones empresariales. Mencionó que un cliente quería utilizar IA generativa en su centro de contacto alimentando los procedimientos operativos estándar (SOP) de su chatbot. Sin embargo, descubrieron que tenían 37 versiones diferentes de SOP, lo que socava la idea de una única fuente de verdad.

“Lo que estamos viendo aquí dentro de las organizaciones empresariales es mucho de lo que llamamos desorden empresarial”, dijo Guan. “Los datos son confusos y la tecnología heredada de integración está por todas partes”.