Por su capacidad de completar tareas de forma inteligente, los agentes de inteligencia artificial están atrayendo el interés de las compañías en Perú para hacer más eficientes sus operaciones. En la actualidad, las empresas aún se encuentran en proceso de ordenar sus datos, los cuales serán la base de los agentes inteligentes, pero ya se divisan casos de uso en diversas áreas como servicio al cliente, venta o desarrollo de software.
Desde el lanzamiento y masificación de la inteligencia artificial (IA) generativa —como ChatGPT— en todo el mundo, se ha acelerado la implementación de soluciones potentes con este tipo de tecnología. El Perú no es la excepción. De hecho, al cierre de 2023, el 34% de las empresas en Perú había implementado inteligencia artificial y automatización en sus operaciones diarias, según el estudio Latam AI & Automation 2023, de Automation Anywhere.
Y el siguiente paso han sido los agentes de IA, herramientas tecnológicas que pueden tomar decisiones, pensar y sugerir diversas acciones. Gracias a su nivel de autonomía —dan sugerencias proactivamente—, generan información inteligente y también hacen más eficientes los procesos. Y no es para menos. Un estudio de Gartner de este año señala que las organizaciones que utilizan agentes de IA han experimentado un aumento del 74% en productividad, una mejora del 49% en la experiencia del cliente y un incremento del 31% en la transformación digital.
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En ese sentido, Gabriel Antelo, VP de Tecnología de Globant, señala que desde su compañía ven cada vez una mayor cantidad de consultas y proyectos relativos a la agentizacion de tareas tanto administrativas y productivas como de atención a clientes. “El mundo y el Perú han puesto en marcha la adopción [de agentes de IA], mostrando una aceleración durante los últimos meses”, reconoce Antelo.
Por su parte, Carlos Castillo, gerente de Marketing y Comunicaciones de NTT DATA para Perú y Ecuador, destaca que el interés de las empresas en Perú por los agentes de IA —que inició hace un par de años— es también consecuencia de las experiencias que ya han tenido con la automatización robótica de procesos (RPA, por sus siglas en inglés) o los chatbots. Con este entendimiento y la mayor información
sobre la disrupción que implican los agentes de IA —sobre todo los autónomos, como Manus, de origen chino, y Operator, de OpenAI, ambos lanzados este año—, muchas empresas en Perú se encuentran en la etapa de ordenar y curar sus datos, relata, pues la IA trabaja en función a los datos estructurados. “Los datos deben estar limpios y curados, porque si no, puede haber sesgos y una serie de peligros, que generan que el agente dé información que no necesariamente es tan precisa”, advierte Juan Carlos Saravia, director de IA en NTT DATA Perú.
Para el ejecutivo, el crecimiento en la demanda de agentes de IA en las empresas en Perú “va a ser enorme”, pues su aplicación se da transversalmente en los diversos equipos de las empresas y no se limita a solo las personas que escriben código. De esta manera, un estudio de Gartner estima que, para el 2028, el 33% de las aplicaciones de software empresarial incluirán agentes de IA.
USOS EN PERÚ
Los agentes de IA son altamente versátiles y tienen un impacto transversal en las organizaciones, por lo que estos pueden integrarse en toda la cadena de valor: desde tareas administrativas hasta la experiencia del cliente, pasando por el abastecimiento, la producción y la distribución, relata Antelo, de Globant. “Cualquier área puede potenciarse o transformarse con agéntica. Lo importante, y en lo que estamos haciendo hincapié de cara a nuestros actuales o potenciales clientes, es que entiendan correctamente cómo iniciar y transitar”, comenta.
En el Perú ya hay implementaciones tangibles y efectivas de agentes de IA, señala Katherine Prendice, digital offer manager en Softtek. Por ejemplo, explica que en el sector financiero, varios bancos han desplegado asistentes virtuales para atención al cliente y onboarding digital. En consumo masivo, asimismo, se están utilizando agentes de IA para gestionar cadenas de suministro en tiempo real y personalizar campañas de marketing. “También hemos visto desarrollos locales interesantes, como asistentes de IA para soporte en recursos humanos y visión artificial aplicada al control de calidad en líneas de producción. Estos no son pilotos, son casos reales con impacto medido”, comenta Prendice.
Juan Carlos Saravia, de NTT DATA Perú, también dice que en el mercado local se ven casos como la modernización de aplicaciones completas o la construcción de agentes para solucionar procesos internos de las compañías. Asimismo, según Saravia, se están aplicando en las respuestas a reclamos, mejorando el ratio de respuestas y los tiempos. “Ya no es que una persona tenga que leer reclamo por reclamo, sino que lo procesa un agente y velozmente le puede dar recomendaciones [a un asesor] para responder a esos reclamos y los tiempos son espectaculares”, cuenta.
LOS SIGUIENTES PASOS DE RIMAC
La compañía de seguros RIMAC actualmente se encuentra en una segunda etapa enfocada en escalar el uso de agentes de IA mediante una arquitectura más robusta y responsable. Juan Pablo Quiñones, líder del Centro de Excelencia (CoE) de Gen AI de RIMAC, señala que el objetivo es desarrollar agentes autónomos que puedan gestionar la atención de principio a fin directamente con el cliente y automatizar procesos core del negocio. “Esto implica una integración profunda con nuestros sistemas principales para orquestar servicios de manera automatizada y eficiente. Esta evolución marcará un hito en nuestra ambición de ofrecer experiencias más ágiles, personalizadas y sostenibles en el tiempo”, explica.
Son pocos los casos públicos de aplicación de agentes de IA en el país. Sin embargo, uno de ellos es la aseguradora RIMAC, que, a mediados de 2024, inició con la implementación de agentes de IA generativa como parte de su estrategia de transformación digital y como respuesta a la necesidad de optimizar procesos clave en áreas críticas como el servicio al cliente, la venta y el desarrollo de software. Así lo señala Juan Pablo Quiñones, líder del Centro de Excelencia (CoE) de Gen AI de RIMAC. Así, en atención al cliente, crearon AIDA, un asistente virtual entrenado con más de 200 procedimientos internos y capaz de responder cualquier consulta sobre pólizas individuales. “Esta herramienta ha reducido en 25% el tiempo de búsqueda de información y se ha convertido en un aliado esencial para el onboarding de nuevos colaboradores, centralizando el conocimiento operativo”, indica.
En ventas, añade, adoptaron la arquitectura de AIDA para brindar soporte en tiempo real a sus ejecutivos comerciales. “Este asistente responde preguntas sobre productos, gestiona objeciones y genera discursos de venta personalizados, reduciendo el tiempo de respuesta al cliente en aproximadamente un 50%”, explica. Además, en desarrollo de TI, integraron Github Copilot como herramienta de soporte para sus programadores, quienes representan el 50% del equipo de tecnología. Esta solución ha incrementado su productividad, permitiendo una reducción del 30% en el tiempo de desarrollo, explica.
EL SIGUIENTE PASO
La orquestación inteligente —entre dos o más agentes de IA— es el siguiente paso en el mundo de la IA,
mientras las compañías buscan ser cada vez más autónomas, adaptables y centradas en el valor, relata Katherine Prendice, digital offer manager en Softtek. Esto implica pasar de automatizaciones puntuales a ecosistemas conectados donde múltiples agentes de IA colaboren entre sí, integrados con sistemas empresariales y potenciados por analítica predictiva y generativa. Algunos ejemplos de uso incluyen la integración de sistemas; es decir, la unificación de diferentes plataformas y aplicaciones mediante API para facilitar la interoperabilidad y el flujo de datos; o el análisis predictivo, pues usando la IA se pueden anticipar tendencias del mercado, comportamientos de clientes y necesidades operativas futuras.
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La evolución de los agentes de IA también se está encaminando a las estructuras de multiagentes, siendo un ejemplo de ello los machine costumers, máquinas o dispositivos inteligentes que compran y venden productos sin intervención humana y usando la IA, indica Juan Carlos Saravia, director de IA en NTT DATA Perú.
“Puedes tener un dispositivo que revise tu refrigerador y vea que ya no hay una caja de leche que tú siempre tienes. Entonces, te puede avisar al WhatsApp o puede —lo cual es más interesante, dependiendo de cómo lo configures— entrar a cualquier retailer y comprar la caja de leche. Y te avisa que lo está comprando. Esto es un agente que está haciendo el trabajo por ti, pero luego, cuando se conecta con el retailer, ya no te contesta otra persona, sino que te contesta otro agente. Entonces conversan entre agentes: uno hace el pedido y el otro, la recepción”, cuenta. Y recalca que estos casos de uso “no son necesariamente futuristas”, sino “que ya tocan la puerta y se van a desarrollar más” en el corto plazo.