La naturaleza en constante evolución de la IA trae nuevas capacidades y oportunidades para la inteligencia, los conocimientos y la automatización. Las empresas modernas necesitan una estrategia de IA que pueda adaptarse a estos cambios constantes, y esa estrategia debe basarse en datos sólidos y apoyarse en integraciones seguras y estables.

La componibilidad es un elemento crucial para adaptarse y aprovechar los nuevos avances de la IA. Pero, ¿qué es la componibilidad y cómo contribuye a la implementación exitosa de la IA? Comencemos por definir qué significa componibilidad y cómo ayuda a las organizaciones a mantenerse al ritmo de un panorama de IA que cambia constantemente.

¿Qué es la componibilidad?

La componibilidad es la capacidad de crear componentes modulares y reutilizables que pueden ensamblarse rápidamente para formar nuevas experiencias para el cliente o soluciones de negocio. Es un concepto fundamental para la idea de una empresa componible, donde las empresas pueden adaptarse e innovar rápidamente aprovechando una combinación de componentes preexistentes y personalizados.

Implica integrar diferentes sistemas y fuentes de datos mediante APIs, automatización y otras herramientas para crear una arquitectura flexible y escalable, ayudando a las organizaciones a reducir la complejidad al descomponer sistemas monolíticos en módulos interconectados y manejables.

La componibilidad, esencialmente, significa reutilizar lo que ya se ha construido para no tener que empezar desde cero. Mejora la eficiencia permitiendo a las organizaciones reutilizar componentes para agilizar los procesos de desarrollo y eliminar la necesidad de crear funcionalidades desde cero una y otra vez.

La evolución continua de la IA

Los avances en las capacidades de la IA pueden dividirse en cuatro olas distintas: predictiva, generativa, agentes autónomos e inteligencia artificial general (IAG). Cada ola representa un paso progresivo en las capacidades de la IA y el nivel de intervención humana requerido.

La primera ola, la IA predictiva, se enfoca en predecir resultados a partir de los datos. Esta etapa requiere la intervención humana para analizar e interpretar las predicciones, asegurando que se apliquen de manera efectiva. La segunda ola, la IA generativa, avanza al generar contenido o respuestas en nombre del usuario, reduciendo la necesidad de intervención humana en el proceso de creación. Al avanzar hacia la tercera ola, los agentes autónomos, los sistemas de IA comienzan a actuar de manera independiente, realizando tareas en nombre de los humanos. Esta etapa requiere aún menos intervención humana a medida que los sistemas de IA se vuelven más competentes para ejecutar acciones de forma autónoma. La última ola, la inteligencia artificial general (IAG), representa a los sistemas de IA que pueden operar casi completamente por su cuenta, extendiendo sus capacidades de forma independiente. La IAG requiere una mínima intervención humana y puede aprender y adaptarse a diversas tareas y entornos.

Cada ola de desarrollo de la IA necesita una base de datos, conocimientos y la capacidad de integrar esta información. Una diferencia clave entre las olas es el grado de intervención humana necesaria para lograr los resultados. La IA predictiva depende en gran medida de la intervención humana, mientras que la IAG funciona con una mínima intervención.

A medida que los sistemas de IA requieren menos intervención humana, necesitan un entrenamiento más avanzado en habilidades como las mejores prácticas, la detección de anomalías, los procesos y la experiencia en el tema.

Con este avance, los sistemas construyen sobre habilidades ya existentes, lo que les permite aplicar capacidades a diversas tareas sin necesidad de reaprender todo desde cero. Esta capacidad de aprovechar las habilidades previamente desarrolladas es el propósito central de la componibilidad en la IA.

3 formas en que la componibilidad ayuda a los usuarios a adaptarse a las nuevas olas de la IA

Con un enfoque basado en la componibilidad, cada acción está respaldada por una API que actúa como un componente modular que ayuda a los desarrolladores a acelerar la creación de nuevas características y servicios.

  1. Componer habilidades humanas en acciones reutilizables

Las organizaciones pueden mejorar sus sistemas de IA para que trabajen de manera efectiva con diversos sistemas y aplicaciones, enseñando a la IA a realizar tareas que los humanos pueden hacer. Esto implica comprender procesos, emplear las mejores prácticas, detectar problemas, entender el contexto y garantizar la seguridad. Para una transformación exitosa de la IA, es fundamental proporcionar a la IA un contexto completo sobre los procesos y la capacidad de operar a través de diferentes sistemas y arquitecturas.

  1. Implementar acciones personalizadas usando un marco de habilidades de IA

Los trabajadores suelen navegar por la frágil arquitectura de sistemas heredados, codificación personalizada, datos no estructurados y socios externos. Aunque los humanos pueden gestionar manualmente este entorno, su forma de trabajar no es la ideal para la adopción de IA.

La componibilidad ayuda a crear un marco donde la IA puede realizar acciones similares a las humanas a través de componentes reutilizables, o “piezas de Lego”, que se pueden combinar de diversas maneras a nivel del sistema o de la aplicación.

Los componentes clave de este marco incluyen una sólida base de datos como Salesforce Data Cloud, un marco de IA generativa con una interfaz de usuario conversacional como Agentforce, y una interfaz de habilidades de IA que aprovecha la conectividad e integración con una solución, como la plataforma Anypoint de MuleSoft.

MuleSoft también facilita la implementación de acciones personalizadas con herramientas como la automatización de procesos robóticos (RPA) y el procesamiento inteligente de documentos (IDP), que ayudan a eliminar muchas de las tareas repetitivas y tediosas que normalmente manejan los humanos, como informes de incidentes, procesamiento de reembolsos, comunicación con clientes, entre otros.

  1. Empaquetar acciones reutilizables como APIs

Una vez que las habilidades se componen en acciones reutilizables, pueden empaquetarse como APIs y compartirse en entornos como Anypoint Exchange. En este mercado, las APIs disponibles y múltiples agentes de IA pueden acceder y mejorar sus habilidades a través de una API o un ingeniero. Esto permite a las organizaciones mejorar sus capacidades de IA aprovechando una amplia gama de habilidades y acciones, asegurando que los sistemas de IA evolucionen continuamente y sean capaces de realizar tareas diversas.

Prepárate para la IA con MuleSoft

La plataforma de MuleSoft permite a las organizaciones crear arquitecturas componibles listas para adaptarse a las nuevas olas de capacidades de IA.