El año pasado nos consumió el potencial de IA generativa.
Avancemos hasta el día de hoy, donde la IA continúa estando en la punta de nuestra lengua en cada discusión, pero es IA agente eso ahora se está robando el present. Durante el año pasado, hemos observado a líderes actuales como Salesforce y ServiceNow lanzar agentes de IA y plataformas de flujo de trabajo de agentes, además de empresas emergentes como Clay y Decagon que emergen con las mejores aplicaciones y agentes de IA.
En G2, no solo nos centramos en ampliar nuestra taxonomía de IA para trazar hacia dónde se dirige el mercado, sino que también ofrecemos nuestro propio Agente de IA especializado. Monty, para Ventas.
Dada la actualidad de esta tendencia, me sentí encantado de recibir a Tomasz Tunguz, socio normal de Concept Ventures, en nuestra Alcance G2 evento para discutir el futuro de los agentes, desde los jugadores a observar hasta los casos de uso más impactantes que impulsan importantes ganancias de productividad.
Estas son algunas de mis conclusiones clave de nuestra discusión.
La ventaja de las startups
Si bien las primeras ventajas de la IA recayeron en los grandes titulares gracias a sus vastos recursos de datos y su reserva de talentos con doctorados, Tomasz explicó por qué las nuevas empresas finalmente ganarán en el espacio de los agentes de IA. Su creencia se basa en la premisa de que la agilidad, la propensión al riesgo y la rápida adaptación de las startups a las cambiantes experiencias de los usuarios y los flujos de trabajo proporcionan una clara ventaja sobre las organizaciones más grandes, a menudo cargadas de sistemas heredados.
Los representantes de desarrollo de ventas (SDR) son un excelente ejemplo, donde el software program tradicional se creó en torno a la gestión de una única bandeja de entrada con quizás 50 mensajes salientes. En el futuro impulsado por la IA, los SDR gestionarán eficazmente 50 bandejas de entrada simultáneamente. Este cambio en el flujo de trabajo crea una oportunidad para que las nuevas empresas innoven, mientras que las plataformas existentes siguen limitadas por sus arquitecturas heredadas, señaló Tomasz.
Los casos de uso que impulsan el éxito temprano
Cuando le pregunté a Tomasz sobre el impacto de los agentes de IA hasta la fecha, compartió los impresionantes resultados que ya se están observando en múltiples dominios. En atención al cliente, compartió que las tasas de desvío han aumentado del 15 al 25 % con las herramientas de la generación anterior al 60 al 70 % con las soluciones de inteligencia synthetic actuales.
Aún más, estas mejoras no se limitan a consultas simples como restablecimiento de contraseñas, ya que los agentes de IA manejan con éxito casos complejos de soporte técnico. En un ejemplo, Tomasz señaló que las compañías de seguros reutilizaron entre el 70% y el 90% de sus equipos de procesamiento de datos después de implementar soluciones de inteligencia synthetic que pueden analizar con precisión documentos complejos como formularios W2 y facturas de servicios públicos.
También destacó casos de uso de advertising and marketing y ventas con mensajes personalizados y pronósticos precisos, destacando el alto potencial en estas áreas. Compartió: “Creo que veremos advertising and marketing basado en cuentas entregado a escala infinita. Eso es increíblemente efectivo… para la generación de contenido, pero también para la investigación de cuentas y la especificidad en la entrega de mensajes”.
Superar la paradoja de la confianza
Un tema importante de nuestra conversación fue el de generar confianza en los agentes de IA. Tomasz trazó un interesante paralelo con los coches autónomos. Si bien los conductores humanos causan decenas de miles de muertes anualmente, nosotros exigimos a los vehículos autónomos un estándar mucho más alto de seguridad casi perfecta, señaló.
Si bien la precisión humana en muchas tareas oscila entre el 65 y el 75 %, es possible que los sistemas de inteligencia synthetic deban alcanzar una precisión cercana al 85-95 % antes de que se establezca una confianza generalizada. Una oportunidad para ayudarnos a lograrlo implica el uso de múltiples modelos de IA para verificar el trabajo de cada uno, de manera comparable a cómo las empresas utilizan múltiples revisores humanos para tareas críticas.
¿Qué sigue para los agentes de IA (y aquellos que los adoptan de manera efectiva)?
Si bien hemos visto un progreso significativo en las capacidades de la IA, Tomasz cree que estamos entrando en una nueva fase en la que el enfoque pasará del rendimiento del modelo en bruto a combinaciones innovadoras de modelos especializados que trabajan juntos.
A medida que los costos de inferencia sigan cayendo y surjan nuevas arquitecturas de chips (incluso en nuestros teléfonos y computadoras portátiles), veremos flujos de trabajo de agentes de IA cada vez más sofisticados que pueden manejar tareas complejas con mayor confiabilidad que nunca.
Para los líderes de software program empresarial, el mensaje es claro: los próximos años traerán nuevas oportunidades para reimaginar los flujos de trabajo y crear valor a través de agentes de IA. Los ganadores serán aquellos que puedan aprovechar estas tecnologías de manera más efectiva y al mismo tiempo generar la confianza necesaria para una adopción generalizada.
Si te perdiste mi conversación con Tomasz, puedes verla. Bajo demandajunto con todas las sesiones de Attain.