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Los agentes de IA prometen revolucionar las aplicaciones de trabajo colaborativo… algún día

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Los agentes siguen limitados por el momento a la generación de contenidos y a acciones bastante básicas. Aún así, el potencial para el futuro está ahí.

La IA generativa está en el centro de todas las conversaciones en el campo de las aplicaciones de trabajo colaborativo. Para Bastien Le Lann, director asociado de la consultora francesa Lecko, el mercado de la IA de generación colaborativa se divide en dos familias principales. “Por un lado, tenemos un camino históricamente apoyado por los dos gigantes del sector, Microsoft con su oferta Copilot y Google con Gemini, que consiste en construir IA generativa a partir de contenidos, con miras, por ejemplo, a sintetizar reuniones. para producir resúmenes de documentos o incluso para responder preguntas. Por otro lado, encontramos editores de múltiples orígenes que promueven el uso de agentes para automatizar tareas y enriquecer la colaboración. la persona interesada.

Para el consultor Lecko, es probable que estos dos enfoques converjan. Un movimiento que ya estamos observando tras el lanzamiento por parte de Microsoft de una plataforma de agentes diseñada para su asistente Copilot integrado en su suite Microsoft 365. Según la definición del editor, “los agentes son asistentes de IA diseñados para automatizar y ejecutar procesos de negocio, en colaboración con”. o al servicio de los humanos. Su capacidad varía desde agentes simples basados ​​en interacciones de preguntas y respuestas, hasta agentes que realizan tareas repetitivas y agentes autónomos más avanzados. Por su parte, Didier Gaultier, responsable de IA de Orange Business Digital Services, opina: “Aún estamos muy lejos de agentes que puedan tomar decisiones en lugar de humanos dentro del flujo colaborativo. El modelo que tenemos hoy en día no es lo suficientemente fiable. .’

La visión de agentes 100% autónomos

Por su parte, Salesforce quiere creerlo. “Los agentes tendrán un profundo impacto en el trabajo en equipo y la productividad. Esta tecnología tiene potencialmente la capacidad de realizar acciones para los empleados y reemplazarlos durante las noches o los fines de semana, incluso para orquestar sus interacciones”, dice Peter Doolan, director de atención al cliente de Slack, el equipo. Plataforma de mensajería adquirida por Salesforce en 2021.

Durante su evento global celebrado del 17 al 19 de septiembre en San Francisco, Salesforce anunció toda una serie de agentes, basados ​​en tecnología de terceros, para atender su mensajería colaborativa. Entre los lanzados en versión final se encuentra Adobe Express, diseñado para generar contenidos personalizados: presentaciones, campañas en medios, publicaciones en redes sociales… Pero también un agente basado en el servicio de almacenamiento online Box, que está diseñado para analizar contratos, responder preguntas sobre el panorama competitivo basándose en documentos internos, o incluso resumir informes. Otros agentes disponibles: un agente Cohere que se presenta en forma de asistente de conversación integrado en Slack, o un agente Writer que se centra en la redacción de contenidos.

“Algunos proveedores como OpenAI o Anthropic venden agentes disponibles que activan tareas”

“También ofrecemos un entorno para que nuestros clientes creen sus propios agentes”, añade Peter Doolan. “Estas IA se benefician de todo el contexto empresarial de Slack para responder mejor a las preguntas de los usuarios: el historial de intercambios, los contenidos de los canales de conversación, etc.”

Está claro que todos los ejemplos mencionados anteriormente simplemente enriquecen el contenido existente con una capa de IA generativa. Todos estos bots no toman decisiones, responden a las solicitudes que se les presentan. Sin embargo, Salesforce afirma que su plataforma Agentforce para Slack le permite crear agentes procesables. “Del mismo modo, muchos proveedores comercializan agentes disponibles que activan tareas en el nicho del lugar de trabajo digital, como es el caso de LumApps, Powell, Jalios, Mozzaik, Sociabble y Elium. Prueba de que los enfoques también están convergiendo. jugadores puros, sobre todo Elqano. Los agentes de estos jugadores pueden procesar las solicitudes entrantes a través de un buzón de correo electrónico o responder a las solicitudes para crear nuevos espacios de equipo”, señala Bastien Le. Lann. “Es una nueva forma de automatizar que hasta ahora estaba respaldada por soluciones como Zapier, IFTTT o incluso Power Automate”. En este caso, se trata de acciones implementadas por un bot. El hecho es que se limitan a rutinas sin tomar decisiones impactantes para la organización.

Los agentes que ofrece Microsoft en torno a Copilot siguen esta lógica. Un agente cualificado como facilitador, por ejemplo, hace que las videoconferencias sean más fluidas. Compatible con nueve idiomas, incluido el francés, toma notas en tiempo real y resume las discusiones. Lo mismo ocurre con un agente intérprete que traduce las conversaciones a medida que ocurren imitando la voz del hablante. Finalmente, un agente orientado a la gestión de proyectos gestiona la asignación de tareas, su seguimiento, recordatorios y notificaciones y genera informes de estado. En ninguna parte se trata de tomar decisiones clave en lugar de los humanos. Estos productos simplemente hacen que la colaboración sea más fluida.

Una realización en dos años

Y Peter Doolan de Salesforce aclara: “La visión que tenemos de un agente que será capaz de tomar el 100% del control sobre el trabajo colaborativo de un empleado no es por ahora. Esta revolución se dará en los dos”. desde acciones básicas hasta la ejecución de tareas y flujos de trabajo mucho más complejos que se pueden implementar de forma continua.” Peter Doolan continúa: “Por ejemplo, en el caso de que dos gerentes discutan una política de recursos humanos, en términos de reubicación o ascenso, un agente puede proporcionarles respuestas basadas en el historial de recursos humanos de la empresa. Luego puede actualizar de forma independiente el sistema de recursos humanos en consecuencia. y luego realizar un flujo de trabajo operativo en función de la decisión tomada. Otro ejemplo, un agente podría encontrar dentro de una organización un perfil con habilidades particulares en función de su base de conocimientos para responder a un problema de proyecto determinado. una cita con esta persona hablando con el agente de esta última.” Aún no hemos llegado a ese punto.

Al igual que con la IA generativa en el sentido amplio, un agente implicará una división detallada del contenido para llegar a respuestas efectivas. “En caso contrario, las respuestas serán demasiado generales”, reconoce Bastien Le Lann. “Para el bot que estamos desarrollando en el marco de nuestro estudio anual sobre los lugares de trabajo digitales, hemos implementado un activador que nos permite consultar directamente el documento comparativo de soluciones de mercado en caso de que tengamos alguna pregunta sobre el tema. Esto evita que impedir que el agente escanee todo el repositorio. Cuanto más limitada sea la base documental, mejor será la respuesta”. Dependiendo de las solicitudes, también se puede adaptar el formato de respuesta. “En el caso de un servicio de asistencia informática, si a un empleado le roban el ordenador portátil, será necesario resaltar el procedimiento correcto y pedir a la persona de contacto que se ponga en contacto con la persona adecuada”, concluye el consultor de Lecko.

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