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Transformación del agente: uso de IA para integrar AI
Geoff Gibbins
Director Gerente de Américas
“Transformemos en una empresa nativa de IA. Pero no usemos IA para ayudar realmente en el proceso de transformación en sí”.
Esta parece ser la filosofía general de un bien ~ 50% de lo que está escrito sobre la transformación de la IA. La transformación de la IA, en gran medida, ha seguido siendo el campo de los talleres de capacitación, los programas de aprendizaje en línea y los programas de transformación en Cascade que podrían haber sido diseñados y entregados hace 10 años … y aún menos hace 3 años.
Me parece un poco extraño.
Ahora, emerge un nuevo modelo, el que la transformación no es un proceso lento y reactivo, sino un sistema continuo y a sí mismo. Porque realmente …
En un mundo donde las empresas buscan transformarse integrando la IA en modelos y procesos comerciales, ¿por qué no usaríamos IA para ayudar al proceso de transformación en sí?
¿Qué es la transformación de agente?
AI cambia de negocio. Pero la integración de la IA en una organización no es tan simple como conectar nuevas herramientas. Para que la IA ofrezca una transformación real, debe integrarse en flujos de trabajo, toma de decisiones y operaciones estructurales.
Aquí es donde Transformación de agentes venir. No es solo una cuestión de adoptar la IA. Se trata de usar la IA para controlar el proceso de transformación en sí, hacer una IA en AI.
En lugar de un enfoque para administrar los cambios de arriba a abajo, administrado por humanos, la transformación de agentes explota los agentes de la IA y los gemelos digitales para simular, refinar y guiar la adopción de IA en tiempo real.
No es solo la transformación para la transformación. Estos son:
-
Simulación de flujos de trabajo liderados por AI antes de desplegarlos
-
Refina continuamente los procesos de IA basados en bucles de retroalimentación en vivo
-
Garantizar los modelos de IA, la automatización y los sistemas de toma de decisiones permanecen alineados con los objetivos comerciales
Con la transformación de la agencia, la IA no es solo otra herramienta: se convierte en un co -piloto en su propia implementación, aprendizaje, adaptación y garantía de integración transparente.
Descompone cómo funciona.
Cómo se puede utilizar AI para llevar a cabo su propia adopción (muy meta)
La mayoría de las organizaciones de hoy tienen problemas con la implementación de IA porque se trata como una sola iniciativa.
- A Nueva herramienta de IA se presenta
- A Proceso de adopción manual está diseñado
- A Hoja de ruta fija se crea para la implementación
Pero la transformación de AI no funciona como la implementación de la tecnología tradicional
- Los modelos de IA evolucionan– Necesitan actualizaciones continuas, ajuste fino y reciclaje.
- Cambio de flujos de trabajo—La toma de decisiones asistida por GAI requiere ajustes de tiempo real.
- Desafíos de adopción emergentes—Los empleados deben confiar y comprender los resultados de la IA.
La transformación de la agencia resuelve estos desafíos al hacer la dinámica de la implementación de IA, la superación personal y la optimización continua.
En lugar de forzar la IA en flujos de trabajo rígidos, las empresas usan la IA para construir flujos de trabajo centrados en la IA, simulando, probando y ajustándolos en tiempo real.
1. Uso de “gemelos digitales” para prototear los flujos de trabajo de IA
El primer paso en la integración de AI no lo implementa: lo simula.
Gemelos digitales—Los modelos virtuales de procesos comerciales, sistemas y flujos de toma de decisiones dirigidos por AI— se entiende que son empresas para:
- Pruebe los modelos de IA en un entorno simulado antes de la implementación del mundo real
- Predecir cómo la IA tendrá un impacto en los flujos de trabajo y la toma de decisiones
- Identificar riesgos potenciales, ineficacia o puntos de resistencia a los empleados
En lugar de adivinar cómo la IA se integra en las operaciones, las organizaciones pueden ver cómo funcionará en acción, antes de participar en una implementación a gran escala.
Ejemplo: Sistema de recomendación de productos alimentado por IA en un gemelo digital
Imagine una compañía de comercio electrónico que implementa un motor de recomendación de productos dirigido por AI para personalizar las experiencias de compra.
Enfoque tradicional
- Despliegue del sistema de recomendación en vivo sin prueba previa
- Confiar en quejas reales y tasas de depósito del cliente para identificar fallas
- Ajuste lentamente el algoritmo de acuerdo con la prueba y el error durante meses
Enfoque de procesamiento de agencias
- Un gemelo digital de la plataforma de comercio electrónico simula la navegación real del cliente, el comportamiento de compra e interacciones
- Los agentes de IA analizan puntos débiles, donde las recomendaciones no se convierten o conducen al abandono del carro
- Las pruebas A / B simuladas se llevan a cabo antes de que los clientes reales interactúen con el sistema
- AI refina las recomendaciones de manera proactiva, asegurando una mejor precisión y una experiencia de compra perfecta del primer día
El enfoque de procesamiento de la agencia permite a las marcas optimizar la personalización de la IA antes del lanzamiento, mejorar la satisfacción del cliente, el aumento en las ventas y la minimización de la frustración, sin usar clientes reales como sujetos de prueba.
2. Agentes AI como orquestadores de transformación en tiempo real
Una vez que se ha implementado un sistema de IA, el trabajo no ha terminado. Drift de modelos de IA. Los flujos de trabajo están evolucionando. Obstáculos de adopción emergentes.
La transformación de la agencia garantiza que los sistemas de IA sigan siendo optimizados al integrar a los agentes de IA que monitorean y refinan los procesos liderados por la IA de tiempo real.
Cómo los agentes de AI guían la adopción de AI:
- Monitoreo de tiempo real → Los agentes de IA siguen el rendimiento del modelo AI, señalando problemas antes de convertirse en problemas importantes.
- Bucles de retroalimentación continua → Los agentes de IA analizan las interacciones del usuario y sugieren dinámicamente mejoras en el flujo de trabajo.
- Refinamiento del proceso adaptativo → En lugar de esperar las críticas trimestrales, la transformación alimentada por AI ajustada minutos, no meses.
Ejemplo: agentes de IA que administran un sistema de pronóstico de ventas suministrado por AI
Imagine un negocio que implementa pronósticos de ventas orientados a la IA para predecir la demanda.
Enfoque tradicional
- El modelo AI se forma en datos históricos pero no se actualiza continuamente
- Los equipos de ventas deben ajustar manualmente las previsiones cuando cambien las condiciones del mercado.
- El sistema finalmente se vuelve anticuado y poco confiable.
Enfoque de procesamiento de agencias
- Los agentes de IA monitorean la precisión de los pronósticos diariamente, detectando cuándo las predicciones comienzan a apartarse de las ventas del mundo real.
- Los bucles de retroalimentación de tiempo real ajustan dinámicamente el modelo AI: aprendizaje continuo y adaptación.
- Las ideas generadas por la IA tienen lugar directamente hacia los estrategas de ventas humanas, para que puedan tomar decisiones basadas en datos sin intervención manual.
En lugar de una herramienta de IA estática, la compañía gana su vida, mejorando continuamente el proceso de ventas impulsado por la IA.
3. Refina los flujos de trabajo de la IA a medida que evolucionan
El verdadero poder de la transformación del agente es que no solo implementa la transformación de la IA en sí misma iterativa y automática.
En lugar de implementar IA en una sola fase, empresas:
- Comience con poco, pruebe los flujos de trabajo centrados en la IA y refine sobre la base de la información alimentada por AI
- Use el fortalecimiento del aprendizaje para optimizar continuamente los modelos
- Asegúrese de que la adopción de IA permanezca alineada con los objetivos comerciales estratégicos
Ejemplo: IA en la optimización de la cadena de suministro
Imagine una empresa de logística que introduce el pronóstico de la demanda alimentada por AI para optimizar el inventario.
Plan de transformación estático IA
- Despliegue de un modelo de IA formado en datos históricos
- Confiar en las críticas manuales periódicas para actualizar el modelo
- En dificultad cuando se producen perturbaciones inesperadas (por ejemplo, escasez de la cadena de suministro)
Enfoque de procesamiento de agencias
- Un gemelo digital modelos de la cadena de suministro dirigida por la IA, probando escenarios de manera diferente dinámicamente exige dinámicamente
- Los agentes de IA monitorean permanentemente los datos de logística en tiempo real: pronósticos ajustados instantáneamente
- El refinamiento de proceso automatizado asegura que los flujos de trabajo de IA permanezcan optimizados con el tiempo
En lugar de una actualización de IA única, la compañía tiene una cadena de suministro autocorrigente y aumenta la AI, también mejorando a medida que cambian las condiciones.
Por qué este enfoque de transformación de agente de IA es importante
La mayoría de las empresas que adoptan IA hoy están atrapadas en ciclos de implementación estática.
Lanzan una herramienta de IA, siguen manualmente el rendimiento y realizan ajustes lentos.
Pero la IA en sí es dinámica. Aprende, se adapta y mejora, de modo que la forma en que las empresas lo integran deben ser igual de flexibles e inteligentes.
La transformación del agente permite a las empresas:
- Integre la IA de una manera que evoluciona naturalmente, en lugar de planes de implementación rígidos
- Asegúrese de que los flujos de trabajo de IA permanezcan optimizados con el tiempo, en lugar de degradar lentamente
- Deje que AI monitoree la IA: creando sistemas de aprendizaje comerciales de forma permanente y continua
Con este enfoque, las organizaciones no solo adoptan la IA. Lo integran como una parte evolutiva y animada de su operación.
A donde nos dirigimos
La IA ya no es solo un conjunto de herramientas: se convierte en un motor principal de la estrategia comercial.
Para 2027, ya veremos eso:
- El 60% de las empresas usarán gemelos digitales para modelar transformaciones de IA antes de la implementación (Siemens)
- Los bucles de retroalimentación alimentados en IA reemplazarán la gestión de los cambios estáticos en 50% de las compañías de fortuna 500
- Las organizaciones con sistemas de transformación centrados en la IA se adaptarán más rápido que los competidores
El futuro de la transformación de IA no se refiere simplemente al uso de la IA. Es una cuestión de construir un sistema donde la IA está integrada, mejorada y optimizada permanentemente por la propia IA. Las empresas que adoptan este cambio no solo seguirán el ritmo. Definirán la próxima era de crecimiento y eficiencia impulsados por la IA y crearán una ventaja competitiva duradera (siempre encendida).
Transformación del agente = uso de AI para transformar AI
Es una transformación de la agencia, que usa AI para transformar la IA, creando un ciclo de autoinforme en inteligencia que avanza las actividades.
El futuro de la transformación no concierne a los humanos o máquinas. Es que los humanos son criados por la IA que entienden y se adaptan a los humanos.
¿Quieres saber más sobre la transformación de la agencia de IA? ¡Hablemos!
Geoff Gibbins
Director Gerente, Junta de Innovación)
geoff.gibbins@boardofinnovation.com
En la intersección de la estrategia, la tecnología y la innovación emergentes, Geoff lleva a nuestro equipo de las Américas a desarrollar una estrategia de IA y crear soluciones innovadoras alimentadas por IA. Con cantidades iguales de optimismo y escepticismo, no hay nada más que a Geoff le gusta más que un nuevo problema para resolver.
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Transformación post -agéntica: el uso de IA para integrar la IA apareció primero en BOI (Junta de Innovación).