Hoy estamos en la era dorada de la inteligencia artificial. Tenemos acceso a algunas de las mejores empresas y modelos de inteligencia artificial (LLMs), que ofrecen servicios a precios bastante razonables y accesibles.
Estos servicios han incrementado nuestra productividad y nos han ayudado a reducir costos. Hemos llegado al punto en el que la IA está enraizada en nuestro día a día, ya sea de manera gratuita o a un costo relativamente bajo.
Esto nos ha beneficiado a todos. Sin embargo, si los analistas están en lo correcto, es algo que tarde o temprano podría explotar.
Parte de implementar IA en una empresa o proceso no consiste únicamente en contratar Claude o ChatGPT. Se debe conectar la IA de manera eficiente, redundante y, sobre todo, asegurarse de que la relación entre costo y beneficio la haga rentable.
Aquí una recomendación a la hora de implementar automatizaciones con inteligencia artificial dentro de las empresas.
Implementar agentes para tareas específicas
Una suscripción de ChatGPT o Claude no necesariamente es la mejor opción para integrar IA dentro de una empresa y sus flujos de trabajo. Te explicamos por qué.
Aunque estos dos líderes de inteligencia artificial ofrecen productos excelentes a precios bastante razonables, sus suscripciones de usuario no están diseñadas para funcionar como un servicio compartido de IA para toda una organización. Son herramientas pensadas para que cada usuario tenga su propia cuenta y pueda utilizarlas para responder a sus instrucciones y realizar sus tareas.
El problema empieza cuando una empresa necesita atender múltiples consultas de manera constante o cuando varios usuarios internos necesitan acceder a estas capacidades dentro de sus procesos de trabajo.
Es aquí donde necesitamos evaluar otras opciones, como las API.
¿Qué son los API?
Imagina que los servicios de IA para usuarios, como ChatGPT o Claude, fueran un buffet de comida ilimitada para una sola persona.
Por supuesto, puedes comer todo lo que quieras, siempre y cuando respetes las normas del restaurante. Sin embargo, estos buffets, que incluyen una gran variedad de comida, no fueron diseñados para que toda tu empresa vaya a comer bajo el mismo plan.
Imagina que una persona paga $100 por un plan premium de all-you-can-eat para almorzar todos los días y, de repente, quiere incluir a otras 50 personas bajo ese mismo plan. Por supuesto, esa no es la manera correcta de hacerlo y tampoco estaría permitido.
Entonces, ¿qué hacemos? ¿Compramos 50 planes individuales de $20 para que cada persona tenga acceso? Aunque esa podría ser una solución, el costo mensual de la empresa aumenta considerablemente.
En realidad, estaríamos pagando por 50 accesos individuales, aunque no todos los usuarios consuman la misma cantidad ni tengan las mismas necesidades.
¿Cuál es la solución? En muchos casos, resulta más rentable utilizar un modelo de pago por consumo.
En lugar de pagar una tarifa fija por cada persona, pagamos únicamente por lo que realmente utilizamos.
Volvamos al ejemplo del buffet. No todas las 50 personas comen al mismo tiempo, ni comen la misma cantidad, ni tienen las mismas necesidades gastronómicas. Lo mismo sucede con la IA: no todos los usuarios necesitan hacer consultas constantemente ni requieren la misma cantidad de recursos.
Las API permiten precisamente eso: utilizar los modelos de inteligencia artificial dentro de nuestros propios sistemas y pagar en función del consumo, según las tarifas y condiciones de cada proveedor.
¿Qué hacemos nosotros?
Implementamos agentes de IA que pueden atender a múltiples usuarios y gestionar distintas consultas dentro de una organización, pero los limitamos a las acciones y funciones que previamente definimos.
A diferencia de darle a cada usuario acceso libre a una herramienta de IA, que podría utilizar desde para resolver dudas personales hasta para tareas de trabajo, estos agentes están diseñados para atender necesidades específicas de la organización.
Esto nos permite:
Optimizar los recursos: utilizamos los modelos de IA según las necesidades reales de cada proceso.
Controlar los costos: podemos establecer límites, supervisar el consumo y evitar usos innecesarios.
Ampliar el acceso: más personas pueden aprovechar la IA sin necesidad de conocimientos técnicos.
Estandarizar procesos: los agentes siguen las instrucciones y reglas definidas para cada función.
Integrar la IA de manera natural: los usuarios pueden interactuar con estos agentes mediante instrucciones en lenguaje natural, sin tener que aprender herramientas complejas.
Y algo importante: no estamos hablando simplemente de chatbots.
Hablamos de procesos y agentes que entienden instrucciones y están diseñados para ejecutar tareas o cumplir funciones específicas dentro de la organización.
Además, podemos conectarlos a los datos propios de la empresa para que tengan acceso al contexto y la información necesarios para responder con mayor precisión y apoyar la toma de decisiones.