Si se diseñan y administran correctamente, los agentes de IA pueden mejorar el rendimiento de los equipos humanos y aumentar su productividad.
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Los agentes de IA son la “tercera ola” de la IA, que evolucionan a partir de la IA predictiva y la IA generativa (GenAI). Estos programas con tecnología de IA no se limitan al diálogo. Ejecutan acciones. Específicamente, los agentes de IA pueden detectar de forma autónoma su entorno, tomar decisiones y ejecutar tareas.
Para directivos y gerentes intermedios, los agentes de IA actúan como nuevos miembros del equipo.Pueden ayudar a los equipos a hacer más trabajo con menos recursos y en menos tiempo. Por ejemplo, pueden ayudar con tareas administrativas, mejorar la colaboración en equipo y optimizar las experiencias del cliente y la personalización.
El campo del desarrollo de la IA que permite crear agentes de IA se conoce como IA agéntica. Con estándares, como el protocolo de contexto de modelo (MCP), los agentes de IA pueden integrarse con las herramientas y fuentes de datos externas para ejecutar sus tareas.
Pero los agentes de IA no pueden existir en el vacío. A pesar de su carácter autónomo, los agentes de IA necesitan ser dirigidos, gestionados y supervisados, al igual que cualquier integrante humano del equipo.Como cualquier integrante del equipo, los agentes de IA deben incorporarse a los procesos operativos y estratégicos existentes para contribuir de manera eficaz a los objetivos de la organización.
La gestión eficaz de agentes de IA que utilizan un enfoque con intervención humana permite implementar una IA responsable. Implementa las siguientes estrategias para asegurar que los agentes se mantengan alineados con los objetivos definidos:
Los datos que usan los agentes de IA deben ser de alta calidad. Si los agentes acceden a información desactualizada e inexacta, asumirán erróneamente que esa es la norma. Una hoja de cálculo o una lista de datos en diferentes formatos, como fechas o conjuntos de datos financieros, también puede confundir a los agentes.
Ese mismo enfoque debe aplicarse al proceso de iteración de los agentes de IA.Los agentes tendrán en cuenta las fuentes que se les proporcionen — sin parámetros definidos, podrían recorrer todo Internet en busca de una solución adecuada, lo que podría implicar desinformación. Las empresas pueden prevenir este tipo de riesgos restringiendo el acceso de los agentes a determinadas fuentes o recursos.
Un agente de IA funciona como un nuevo integrante del equipo: si no conoce las normas y metas de la organización, corre el riesgo de incumplirlas.
Los prompts del sistema guían a los agentes para que generen resultados acordes con lo que se espera.Un prompt del sistema establece cómo debe actuar el agente, lo que incluye su rol, las instrucciones de la tarea y las pautas que la IA debe seguir.Los prompts del sistema también pueden incorporar parámetros como temas prioritarios, estilo comunicativo y ejemplos de resultados esperados.
Asegúrate de que estas instrucciones sean lo más claras y específicas posible. Las contradicciones — por ejemplo, pedir un “tono fuerte y autoritario con un enfoque amigable” — pueden confundir a un agente. De igual manera, definir a un agente como “referente intelectual” en un área resulta ambiguo y puede generar interpretaciones imprecisas.
Los agentes de IA para empresas son más adecuados para gestionar tareas sencillas. Las tareas de mayor complejidad suelen demandar la colaboración de varios agentes, que actúan como mecanismos de control y apoyo mutuo. El agente debe tener la capacidad de llevar a cabo la tarea que se le asigna. Por ejemplo, solicitar una previsión presupuestaria no tiene sentido si el agente no puede acceder a los datos financieros.
Rate limiting ayuda a evitar que los agentes de IA cometan el mismo error con demasiada frecuencia. Por ejemplo, rate limiting impediría que un agente realizara múltiples intentos de inicio de sesión o accediera reiteradamente a información confidencial.
Como los agentes funcionan como empleados dentro del sistema, deben seguir los procesos adecuados de autenticación y autorización. Verifica la identidad de los agentes mediante credenciales de cliente respaldadas por claves criptográficas seguras.
Los agentes casi nunca necesitan tener acceso completo a todo. Restringe el acceso de los agentes según su función específica, configurando permisos adecuados para los recursos, la información confidencial y sus acciones recientes.Por ejemplo, puedes conceder a un agente permisos de lectura, pero no permisos de escritura, para que no pueda modificar un archivo.
Los desarrolladores pueden configurar la autenticación y la autorización en su servidor del MCP para definir los alcances y permisos necesarios, y aplicarlos para que los agentes solo hagan lo que está permitido. Un cliente del MCP puede crear agentes que le pidan al usuario final autorización para acceder a otro servicio; si la solicitud resulta sospechosa o irrelevante, el usuario humano puede limitar ese acceso.
De igual manera, los agentes casi nunca necesitan estar "siempre activos". Por lo tanto, establecer límites temporales en la programación puede resultar beneficioso.Si se utilizan para redactar contenido para redes sociales para un próximo anuncio, por ejemplo, solo necesitan un breve período de tiempo para analizar noticias relevantes, identificar el tono en contenido anterior y redactar la publicación adecuada. Limitar el tiempo de acceso reduce los riesgos potenciales de ciberseguridad.
El Proyecto Abierto de Seguridad en Aplicaciones Web (OWASP) es una organización internacional sin fines de lucro que promueve las mejoras en la seguridad de las aplicaciones web. Uno de los riesgos señalados en el informe OWASP Top 10 para los modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM) es la autonomía excesiva.
Los agentes basados en LLM suelen tener cierta autonomía, y responder a los prompts con acciones. Sin embargo, una autonomía excesiva puede causar problemas. Por ejemplo, el agente podría eliminar archivos, compartir información confidencial o interrumpir accidentalmente otros procesos operativos.
Para evitar un exceso de autonomía, los desarrolladores pueden limitar la funcionalidad, los permisos y la autonomía de los complementos y las herramientas. Por ejemplo, pueden usar rate limiting para funciones, como el envío de mensajes o la generación de respuestas en el chat. La autorización y autenticación con OAuth es otra estrategia eficaz para evitar el exceso de autonomía, al igual que exigir autorización humana para acciones específicas con el fin de mitigar posibles impactos negativos.
Los empleados tendrán distintos niveles de conocimiento en cuanto al funcionamiento interno de los agentes de IA. Es posible que solo vean el resultado final. Si un agente tiene como objetivo ayudar a todos los integrantes del equipo, debe ser fácil de usar.
Considera lo que los agentes de IA ya pueden hacer y, luego, elimina las posibles distracciones o pasos adicionales. La revisión periódica de las reglas y pautas ayuda a detectar áreas innecesarias en el sistema de un agente.
La gestión de agentes de IA es solo una parte del proceso. Su implementación efectiva en el entorno empresarial exige una integración natural y fluida en los procesos operativos actuales. Estas tácticas facilitan una integración eficaz y un funcionamiento continuo:
Si quieres ampliar el uso y el impacto de los agentes de IA en tu organización, el monitoreo del rendimiento debe ser un componente clave en la estrategia de gestión. Estas son las posibles métricas:
Las opiniones de los empleados también son una valiosa fuente de información. Como interactúan frecuentemente con los agentes y tienen experiencia directa, los empleados pueden compartir logros e identificar posibles desafíos, ofrecer puntos de referencia y brindar ejemplos útiles para facilitar la adopción y gestión de agentes de IA por parte de otros equipos.
Los gerentes suelen monitorear el desempeño del personal y hacer evaluaciones de desempeño periódicas. También deben supervisar a los agentes con evaluaciones, rastreos y análisis de fallos periódicos para detectar errores recurrentes y ayudar a "depurar" agentes imprecisos o poco eficientes.
La plataforma para desarrolladores de Cloudflare ofrece herramientas para crear e implementar agentes impulsados por IA y garantizar su funcionamiento continuo. Estas son especialmente útiles:
La ejecución de agentes de IA en Cloudflare también permite optimizar los costos. ya que Cloudflare solo factura el tiempo de procesamiento activo del agente (cuando está pensando) y no el tiempo en que permanece inactivo (cuando está en espera).
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Los agentes de IA operan de manera autónoma y permiten que los equipos de trabajo logren más resultados utilizando menos recursos y en menos tiempo.Pueden ayudar con las tareas administrativas, mejorar la colaboración en equipo y optimizar las experiencias de los clientes.
Para gestionar agentes de IA de forma efectiva, es fundamental que los gerentes trabajen con datos confiables y definan reglas, metas y límites claros a través de los prompts del sistema.Comienza con tareas sencillas, implementa rate limiting y diseña procesos estratégicos de autenticación y autorización.
Para lograr una integración efectiva de agentes de IA, se recomienda auditar los flujos de trabajo, iniciar con pruebas piloto y ampliar su implementación de forma progresiva.Brinda capacitación y recursos a los empleados, promueve la comunicación en el equipo e incorpora un flujo de trabajo con supervisión humana, donde una persona revise las decisiones del agente.
Para evaluar el éxito en la gestión de agentes de IA, resulta útil monitorear métricas como el porcentaje de finalización, la cantidad de pasos necesarios para completar una tarea y el tiempo que se logra ahorrar. La precisión es otra métrica clave, mediante la cual se evalúa si el agente siguió las instrucciones y si fue necesaria la supervisión humana para realizar ajustes.
Un riesgo importante es el exceso de autonomía, que ocurre cuando un agente actúa con demasiada independencia. Es posible que elimine archivos, divulgue información confidencial o interrumpa procesos operativos. Para reducir este riesgo, se recomienda limitar la funcionalidad, los permisos y el nivel de autonomía del agente, y aplicar rate limiting y mecanismos de autenticación.
La plataforma para desarrolladores de Cloudflare ofrece varias herramientas para crear e implementar agentes de IA: Workers AI para potencia informática distribuida a nivel global; Containers/Sandboxes para entornos de ejecución seguros; y Agents SDK para una implementación escalable y segura. Además, Cloudflare ofrece servidores y portales MCP que facilitan la autenticación segura y centralizan la configuración de servidores en un solo entorno.