Los “agentes” de IA son modelos generativos de IA que pueden realizar acciones de forma autónoma, como copiar información de un correo electrónico y pegarla en una hoja de cálculo, y han sido aclamados como potenciadores de la productividad. Esto podría ser un poco prematuro, dada la tendencia de los modelos a cometer errores. Pero al menos algunos fundadores (y analistas e inversores) parecen convencidos de que los agentes son la próxima frontera en IA generativa. Bella Liu y William Lu son dos de esos fundadores. Su empresa, Orby AI, está construyendo una plataforma de IA generativa que intenta automatizar una variedad de flujos de trabajo comerciales diferentes, incluidos flujos de trabajo que involucran la entrada de datos, el procesamiento de documentos y la validación de formularios. Muchas nuevas empresas ofrecen herramientas para automatizar procesos comerciales administrativos repetitivos y monótonos (consulte Parabola, Tines, Induced AI respaldada por Sam Altman y Tektonic AI, por nombrar algunas). Los titulares también, como Automation Anywhere y UiPath, han adoptado la IA para tratar de mantener el ritmo de la competencia de IA generativa. Pero Liu y Lu afirman que la tecnología de Orby se destaca por su capacidad para aprender y actuar sobre los flujos de trabajo en tiempo real y para comprender los patrones y relaciones dentro de los datos no estructurados de una empresa. «La plataforma de Orby observa cómo los trabajadores hacen su trabajo para crear automáticamente automatizaciones para tareas complejas que requieren cierto nivel de razonamiento y comprensión», explicó Liu, director ejecutivo de Orby. «Un agente de IA instalado en la computadora de un trabajador observa, aprende y genera automatizaciones de manera efectiva, adaptando el modelo a medida que aprende más». Con Orby, que se lanzó de forma sigilosa en 2023, Liu y Lu dicen que buscaban crear una IA que pudiera comprender algunas de las decisiones de bajo nivel que toman los trabajadores y abstraer esas decisiones, liberando a los trabajadores para que se concentraran en cosas más importantes. Liu anteriormente dirigió los esfuerzos de automatización e inteligencia artificial en IBM, incluida la planificación de productos y las fusiones y adquisiciones relacionadas con la inteligencia artificial, y fue director de gestión de productos de inteligencia artificial de UiPath. Lu es un ex ingeniero de sistemas de Nvidia que se unió a Google Cloud como líder de ingeniería, ayudando a diseñar tecnología de extracción de bases de datos y documentos de IA generativa. La supuesta salsa secreta de Orby es un modelo de IA generativa basado en la nube que está ajustado para completar las tareas del cliente, como validar informes de gastos. El modelo se basa en parte en la IA simbólica, una forma de IA que aprovecha reglas, como teoremas matemáticos, para inferir soluciones a problemas. La IA generativa de Orby observa las tareas realizadas por las personas y luego aprende a automatizarlas. Créditos de las imágenes: Orby La IA simbólica por sí sola puede ser inflexible y lenta, especialmente cuando se trata de conjuntos de datos grandes y complicados. Necesita conocimientos y contexto claramente definidos para funcionar bien. Pero investigaciones recientes han demostrado que puede ser escalable cuando se combina con arquitecturas de modelos de IA tradicionales. «Durante los últimos dos años, hemos estado diseñando este modelo de IA y hemos realizado pruebas exitosas», dijo Liu. “Hay pocas empresas dedicadas exclusivamente a la IA generativa que ataquen a la empresa de frente con algo de extremo a extremo. Somos uno.» Liu dice que el modelo de Orby puede adaptarse de manera inteligente a los cambios en los flujos de trabajo, como cuando la interfaz de usuario de una aplicación se actualiza, analizando las interacciones de la API y el uso del navegador de un trabajador. Hacer que un software supervise cada movimiento de un empleado suena como un desastre de privacidad a punto de suceder. Pero Liu afirma que Orby en realidad no almacena datos de clientes; solo lo usa para ajustar su modelo, cifrando los datos tanto en tránsito como en reposo. «Los seres humanos se mantienen completamente en el circuito de retroalimentación», añadió. Orby, que recientemente recaudó 30 millones de dólares en una ronda de financiación Serie A codirigida por New Enterprise Associates y Wing, según dicen las fuentes con una valoración posterior al dinero de más de 100 millones de dólares, está compitiendo en un sector desafiante. La próxima IA agente de potencias de la IA generativa como OpenAI y Anthropic han perjudicado las perspectivas tanto de los titulares como de los jugadores más pequeños. Se informa que Adept, una startup que crea tecnología de agentes de inteligencia artificial centrada en aplicaciones empresariales, está a punto de cerrar un acuerdo de adquisición con Microsoft antes de que pueda lanzar un solo producto. Amazon y Google han lanzado herramientas de agentes de inteligencia artificial con poca fanfarria. En otros lugares, UiPath, a pesar de haber intensificado sus iniciativas de IA generativa durante el año pasado, vio caer sus ventas en su último trimestre fiscal. Liu dice que Orby puede salir adelante adoptando un enfoque sistemático de comercialización. La compañía ya está generando ingresos de alrededor de una docena de clientes, dice, y planea destinar su fondo de guerra de 35 millones de dólares a ampliar su equipo de aproximadamente 30 personas con sede en Mountain View. «Los fondos se están utilizando para escalar nuestras organizaciones técnicas, de productos y de comercialización, atención al cliente», dijo. “El mercado empresarial tiene un apetito insaciable por soluciones de IA generativa que mejoren de forma demostrable el rendimiento empresarial; simplemente están tratando de descubrir dónde aplicar mejor la tecnología en el corto plazo antes de ampliarla en su negocio”.