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A medida que la IA generativa madura, las empresas están cambiando de la experimentación a la implementación, moviendo más allá de los chatbots y los copilotos al ámbito de los agentes inteligentes y autónomos. En una conversación con VentureBeat’s Matt Marshall, Ashok Srivastava, vicepresidente sénior y director de datos de Intuitivoy Hilary Packer, EVP y CTO en plástico American Express en Transformación de VBdetalló cómo sus empresas están adoptando la IA agente para variar las experiencias de los clientes, los flujos de trabajo internos y las operaciones comerciales centrales.
De modelos a misiones: el surgimiento de agentes inteligentes
En Intuit, los agentes no se tratan solo de reponer preguntas, sino que se tratan de ejecutar tareas. En TurboTax, por ejemplo, los agentes ayudan a los clientes a completar sus impuestos un 12% más rápido, con casi la medio de arruinado en menos de una hora. Estos sistemas inteligentes extraen datos de múltiples transmisiones, incluidos los datos en tiempo positivo y por lotes, el bus interno y los servicios persistentes de VIA Intuit. Una vez procesado, el agente analiza la información para tomar una valor y tomar medidas.
“Esta es la forma en que estamos pensando en agentes en el dominio financiero”, dijo Srivastava. “Estamos tratando de asegurarnos de que a medida que construimos, son robustos, escalables y positivamente anclados en la existencia. Las experiencias de agente que estamos construyendo están diseñadas para hacer el trabajo. para el cliente, con su permiso. Esa es la esencia para crear confianza “.
Estas capacidades son posibles por Genos, el sistema eficaz generativo de IA personalizado de Intuit. En su corazón está Genruntime, que Srivastava compara con una CPU: recibe los datos, razones sobre él y determina una bono que luego se ejecuta para el beneficiario final. El sistema eficaz fue diseñado para conceptualizar la complejidad técnica, por lo que los desarrolladores no necesitan reinventar salvaguardas de peligro o capas de seguridad cada vez que construyen un agente.
En todas las marcas de Intuit, desde TurboTax y QuickBooks hasta MailChimp y crédito de Karma, los Genos ayuda a crear experiencias consistentes y confiables y avalar la robustez, la escalabilidad y la extensibilidad en los casos de uso.
Construyendo la pila de agentes en Amex: confianza, control y experimentación
Para Packer y su equipo en AMEX, el traslado a la IA agente se zócalo en más de 15 primaveras de experiencia con la IA tradicional y una infraestructura de big data maduros y probados en batalla. A medida que se aceleran las capacidades de Genai, AMEX está reformando su táctica para centrarse en cómo los agentes inteligentes pueden impulsar los flujos de trabajo internos y potenciar a la próxima engendramiento de experiencias de los clientes. Por ejemplo, la compañía se centra en desarrollar agentes internos que impulsen la productividad de los empleados, como el agente de APR que revisa las solicitudes de ascendencia de software y asesora a los ingenieros sobre si el código está vivo para fusionarse. Este esquema refleja el enfoque más amplio de Amex: comience con casos de uso internos, se mueva rápidamente y use victorias tempranas para refinar la infraestructura subyacente, las herramientas y los estándares de gobernanza.
Para apoyar la experimentación rápida, la cachas seguridad y la aplicación de políticas, AMEX desarrolló una “capa de autorización” que permite un progreso rápido sin inmolar la supervisión. “Y ahora, cuando pensamos en Agentic, tenemos un buen avión de control para conectar estas barandillas adicionales que positivamente necesitamos tener en su división”, dijo Packer.
En el interior de este sistema está el concepto de “cerebro” modular de AMEX, un entorno en el que los agentes deben consultar con “cerebros” específicos antaño de tomar medidas. Estos cerebros sirven como capas de gobernanza modular, que cubren los títulos de la marca, la privacidad, la seguridad y el cumplimiento judicial, que cada agente debe participar durante la toma de decisiones. Cada cerebro representa un conjunto de políticas específicos del dominio, como la voz de marca, las reglas de privacidad o las limitaciones y las funciones legales como una autoridad consultable. Al enrutar las decisiones a través de este sistema de restricciones, los agentes siguen siendo responsables, alineados con los estándares empresariales y dignos de la confianza del beneficiario.
Por ejemplo, un agente de reservas gastronómicas que opera a través de Resy, la plataforma de reserva de restaurantes de Amex, necesitaría validar que seleccione el restaurante correcto en el momento correcto, igualando la intención del beneficiario mientras se adhiere a las pautas de marca y políticas.
Obra que permite velocidad y seguridad
Uno y otro líderes de IA acordaron que permitir el progreso rápido a escalera exige un diseño arquitectónico juicioso. En Intuit, la creación de Genos permite a cientos de desarrolladores construir de forma segura y consistente. La plataforma asegura que cada equipo pueda consentir a la infraestructura compartida, las salvaguardas comunes y la flexibilidad del maniquí sin duplicar el trabajo.
Amex adoptó un enfoque similar con su capa de autorización. Diseñado rodeando de un plano de control unificado, la capa permite a los equipos desarrollar rápidamente agentes impulsados por la IA mientras aplican políticas centralizadas y barandillas. Asegura la implementación constante de los marcos de peligro y gobernanza al tiempo que fomenta la velocidad. Los desarrolladores pueden implementar experimentos rápidamente, luego evaluar y prosperar en función de la feedback y el rendimiento, todo sin comprometer la confianza de la marca.
Lecciones en la acogida de AI de agente
Uno y otro líderes de IA enfatizaron la aprieto de moverse rápidamente, pero con intención. “No espere un horno”, aconsejó Packer. “Es mejor nominar una dirección, meter poco en la producción e iterar rápidamente, en división de retrasar la alternativa perfecta que puede estar desactualizada por el tiempo de dispersión”. Incluso enfatizaron que la medición debe estar integrada desde el principio. Según Srivastava, la instrumentación no es poco a lo que atornillarse más tarde, tiene que ser una parte integral de la pila. El costo de seguimiento, la latencia, la precisión y el impacto del beneficiario es esencial para evaluar el valía y suministrar la responsabilidad a escalera.
“Debes poder medirlo. Ahí es donde entra Genos, hay una capacidad incorporada que nos permite a las aplicaciones de IA de instrumentos y rastrear tanto el costo como el regreso”, dijo Srivastava. “Reviso esto cada trimestre con nuestro CFO. Vamos a carrera por carrera a través de cada caso de uso de IA en toda la empresa, evaluando exactamente cuánto estamos gastando y qué valía estamos obteniendo a cambio”.
Los agentes inteligentes son el próximo cambio de plataforma empresarial
Intuit y American Express se encuentran entre las empresas líderes que adoptan la IA agente no solo como una capa de tecnología, sino como un nuevo maniquí eficaz. Su enfoque se centra en construir la plataforma de agente, establecer la gobernanza, determinar el impacto y moverse rápidamente. A medida que las expectativas empresariales evolucionan de la funcionalidad de chatbot simple a la ejecución autónoma, las organizaciones que tratan la IA agente como una disciplina de primera clase, con planos de control, observabilidad y gobernanza modular, estarán mejor posicionadas para liderar la raza agente.
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