Imagina un futuro no tan lejano en el que los Agentes de IA trabajen a la perfección contigo y tu equipo. Algunos representan a clientes, otros a compañeros, y todos se comunican en el mismo idioma que tu negocio, incluso en varios idiomas a la vez. Estos agentes actualizan de forma continua una base de conocimiento compartida, combinan información ya consolidada con nuevos datos y lo integran todo en tiempo real.
Al pasar de escenarios con un solo agente a sistemas multiagente y, en última instancia, a un modelo donde cada empresa cuente con su propio omniagente, los agentes de IA adquirirán más autonomía en diversos entornos. Empezaremos el día con preguntas como: “¿De qué problemas nuevos han hablado los clientes esta semana?” o “¿Qué preocupa más a mis empleados?”. Un conjunto de agentes resumirá las respuestas basándose en miles de interacciones con clientes, conversaciones y conocimientos compartidos por tu equipo. Este es el futuro que define la era de los agentes.
La pregunta es la siguiente: ¿cómo llegamos hasta ese punto? La respuesta implica el tipo de información que los agentes más necesitan para ejecutar sus tareas de forma eficaz: el contexto.
Por qué el contexto es fundamental para la IA
El contexto es fundamental para que la IA de agentes aporte verdadero valor a las empresas. Las arquitecturas de agentes aprovechan la capacidad de los LLM para extraer conclusiones, y la usan para automatizar tareas incluso en situaciones ambiguas. Cuanto más contexto tienen para interpretar esa ambigüedad, mejor funcionan.
Los agentes transforman la automatización informática: ya no hace falta programar reglas específicas para cada caso. Los sistemas de agentes pueden aprovechar la capacidad de los LLM para reconocer patrones y deducir los detalles de cada situación. Cuanto más contexto reciban, más eficaces se vuelven y dependen menos de las suposiciones.
La colaboración entre humanos e IA pierde su esencia cuando los agentes tienen que preguntar cada detalle antes de actuar.
Observa el contraste entre el funcionamiento actual de los primeros agentes de IA y el rumbo que estamos tomando. Muchos tienen dificultades fuera de sus parámetros definidos y pueden malinterpretar fácilmente las solicitudes si pierden el contexto. Si esperan a que el usuario les indique cómo deben interpretar las solicitudes, el usuario termina siendo más bien un ingeniero.
Ejemplo de una solicitud demasiado vaga que hace que sea necesario enviar más solicitudes para compensar la falta de contexto.
Cuando los desarrolladores de agentes no cuentan con suficiente contexto, se enfrentan a un dilema que contradice la propia razón de ser de los agentes. Pueden diseñar casos de uso limitados, con señales contextuales claras y un rendimiento estable, pero con poca flexibilidad, o intentar buscar un enfoque más amplio y diseñar agentes capaces de funcionar sin contexto. En este caso, los usuarios tienen que asumir la tarea de proporcionar los detalles que faltan en el último momento. La colaboración entre humanos e IA pierde su valor cuando los agentes no pueden actuar sin preguntar a cada paso. Aunque ambas estrategias pueden lograr mejoras progresivas, también pueden frenar la adopción generalizada de estos agentes.
Si un agente carece de contexto, los usuarios deben invertir más tiempo en aclarar su solicitud que en realizar la tarea. La mejor solución es integrar los agentes en un entorno donde puedan seguir las conversaciones sobre el trabajo y utilizar su capacidad de interpretación para adaptar sus instrucciones y herramientas en función del contexto real.
Las conversaciones ofrecen el contexto más valioso y dinámico que los LLM de los agentes de lenguaje natural pueden descifrar sin esfuerzo. En ellas se expresa la intención en tiempo real, información sobre qué resulta útil y qué no, y señales sobre las necesidades emergentes, lo que proporciona las claves esenciales para que los agentes de IA gestionen mejor los resultados. La base de las conversaciones permite a los agentes de IA adaptarse, actuar con precisión y tomar decisiones con una capacidad que, sin este contexto, sería imposible.
Ejemplo de un Agente de Slack usando el contexto de las conversaciones para interpretar la misma solicitud vaga de un usuario y responder de manera eficaz.
Con el contexto adecuado, los agentes pueden ejercer la autonomía que los hace tan potentes. Necesitan un entorno donde puedan captar suficiente información para distinguir qué es relevante y qué no, cuándo actuar, cuándo pedir ayuda e incluso cuándo no son necesarios. Si tienen acceso a la evolución de la situación, las limitaciones y la información más reciente, será posible su adopción a gran escala.
Los agentes necesitan un entorno donde puedan observar el suficiente contexto para poder distinguir qué es relevante y qué no, cuándo actuar, cuándo pedir ayuda e incluso cuándo no son necesarios.
El papel de Slack en el desarrollo de la IA contextual
Slack te ofrece todo lo que necesitas para combinar el control propio con la ayuda de los agentes. Al utilizar Slack como base para tus agentes, los datos no estructurados de tu empresa (contenido generado por usuarios, texto, audio y vídeo en lenguaje natural) mejoran su capacidad de razonamiento y toma de decisiones para lograr mayor precisión. Así, los agentes pueden saber en qué pueden ayudar, cuándo deben intervenir y cuándo es mejor no hacerlo.
Slack también te permite mantener el control sobre los datos a los que pueden acceder tus agentes. Nunca entrenamos LLM con datos de clientes; en su lugar, ofrecemos el mejor entorno para que puedas aplicar la llamada Generación aumentada por recuperación (RAG), en tus propios datos y proporcionar a los agentes la información que necesitan en el momento adecuado. Gracias a esto, los agentes pueden identificar en tiempo real qué información extraer de tus bases de datos según el contexto de cada tarea.
Gracias a la API de historial de conversaciones y la API de acceso a datos de Slack, es posible crear agentes adaptativos que ajustan sus respuestas en tiempo real según la evolución de la conversación. Cada mensaje nuevo en Slack redefine el contexto. En lugar de respuestas rígidas y predefinidas, Slack permite que los agentes reaccionen de manera dinámica utilizando señales de conversaciones pasadas y actuales para ajustar sus instrucciones y desempeñar su función con mayor precisión. El verdadero poder del contexto en tiempo real radica en su capacidad para mejorar la comprensión de la IA sobre los humanos. La arquitectura de Slack facilita esta adaptación y permite a los desarrolladores de agentes trabajar con el contexto más actualizado e incluso les da la posibilidad de contextualizar aún más las interacciones previas o actuales de otros canales de Slack.
Con la expansión de los sistemas multiagente, las plataformas de conversaciones serán el eje central de la adopción y transformación de los sistemas de agentes. Slack ofrece la infraestructura de conversaciones necesaria para garantizar una comunicación fluida entre agentes y humanos, lo que garantiza que las respuestas sean coherentes y eficaces. Los agentes pueden trabajar de manera autónoma, colaborar para potenciar sus capacidades en tiempo real y optimizar su propio desempeño o el modelo en el que se basan. Se convierten en colaboradores informados y, gracias a los servicios de contexto de Slack, los desarrolladores pueden centrarse en la automatización sin preocuparse por las complicaciones del tramo final de integración o las limitaciones de los agentes predefinidos. Muy pronto, los agentes de Slack podrán gestionar y coordinar a otros en todas las aplicaciones conectadas, gracias a una base unificada que les permitirá acceder al contexto de las conversaciones con humanos y entre ellos mismos
Slack es el espacio donde los agentes pueden aportar un verdadero valor a los humanos
Al elegir el mejor entorno para que tus desarrolladores creen y desplieguen agentes, es clave recordar que el contexto no es un extra, sino el factor que marca la diferencia. Slack ofrece un espacio donde los agentes evolucionan desde simples ejecutores de tareas hasta colaboradores inteligentes y adaptables. Es el punto de encuentro entre agentes y humanos, donde cada interacción enriquece un conocimiento empresarial en constante crecimiento. Gracias al potente contexto de usuario de Slack, los agentes pueden comprender mejor a las personas que los utilizan.
¿Todo listo para empezar? Contacta con nuestro equipo de expertos para saber cómo.
¡Genial!
¡Muchísimas gracias por tus comentarios!
Entendido
Gracias por tus comentarios.
Vaya. Estamos teniendo dificultades. ¡Inténtalo de nuevo más tarde!