Oracle Agentes de IA: Los 15 mejores casos de uso y 5 beneficios

72% de las empresas que implementan soluciones de IA.¹ Oracle utiliza agentes de IA que combinan modelos de lenguaje grandes, procesamiento de lenguaje natural y generación aumentada por recuperación (RAG).

Explora los agentes de IA de Oracle, sus casos de uso y beneficios:

¿Qué son los agentes de IA de Oracle?

OCI generative IA agents es un servicio totalmente gestionado que integra modelos de lenguaje grandes (LLMs) con un sistema de recuperación inteligente. Está diseñado para proporcionar respuestas relevantes mediante la búsqueda en una base de conocimiento especificada.

Oracle ahora ofrece más de 600 agentes de IA dentro de su suite Fusion Cloud Applications, junto con más de 100 agentes certificados de socios en el Fusion IA Agent Marketplace. La compañía lanzó 22 nuevas Fusion Agentic Applications creadas a partir de equipos de agentes de IA integrados en Oracle Fusion Cloud Applications para RR.HH., finanzas, cadena de suministro y experiencia del cliente.²

Estos agentes de IA están diseñados para manejar procesos de varios pasos, adaptarse a nuevas situaciones y responder a instrucciones en lenguaje natural, ofreciendo una mayor flexibilidad y precisión en comparación con los sistemas basados en reglas anteriores. OCI generative IA Agents ofrece múltiples métodos para la incorporación de datos, permitiendo a los usuarios y sus clientes interactuar con los datos a través de una interfaz de chat o una API.

Características principales

• Admite varios métodos de incorporación de datos y canales de interacción (interfaz de chat o API).
• Genera respuestas contextualmente relevantes recuperando información de una base de conocimiento.
• Proporciona atribución de fuente para todas las respuestas.
• Ofrece capacidades de búsqueda híbrida, combinando enfoques léxicos y semánticos.
• Incluye moderación de contenido tanto para la entrada como para la salida.
• Admite conversaciones de varios turnos, permitiendo a los usuarios hacer preguntas de seguimiento que tengan en cuenta el contexto previo.
• Puede interpretar datos de gráficos de dos ejes y tablas de referencia en PDFs sin necesidad de descripciones explícitas de los elementos visuales.
• Extrae y muestra hipervínculos presentes en documentos PDF en las respuestas del chat.

¿Cómo funcionan los agentes de IA de Oracle? 

1. Entrada: Consulta del usuario
   • Un usuario envía una consulta en lenguaje natural al Agente de IA Generativa de OCI.
   • El servicio codifica la consulta y la envía al almacén de datos empresarial (la base de conocimiento) para su procesamiento.
2. Procesamiento: Comprensión de la consulta y formulación del plan
   • El agente de IA, impulsado por un LLM (LLM), interpreta la consulta.
   • Formula y ejecuta un plan para generar una respuesta. Esto implica los siguientes pasos:
     1. Búsqueda en la base de conocimiento de artículos o documentos relevantes.
     2. Reordenación de los documentos recuperados según la relevancia semántica.
     3. Combinación de los documentos más relevantes y la consulta del usuario para generar una respuesta coherente y contextualmente precisa.
3. Salida: Entrega de la respuesta
   • El agente envía la respuesta formulada de vuelta al usuario.
   • La respuesta incluye referencias a los documentos o fuentes que se utilizaron para generar la respuesta.

Orquestación agéntica

Oracle IA Agents operan sistemas de recuperación y respuesta como orquestadores capaces de planificar, coordinar y ejecutar flujos de trabajo complejos en herramientas empresariales y fuentes de datos.

A diferencia de la IA impulsada por chat de función única, la orquestación agéntica permite a los modelos:

• Descomponer objetivos de varios pasos en planes de ejecución estructurados
• Seleccionar e invocar las herramientas, APIs y sistemas empresariales adecuados en el momento adecuado
• Mantener el estado, validar las salidas y autocorregirse mediante razonamiento iterativo
• Encadenar acciones en capas de recuperación, análisis y ejecución de tareas
• Operar en múltiples subagentes especializados cuando sea necesario (por ejemplo, RR.HH., finanzas, soporte)

Esta capa de orquestación permite a los agentes de IA de Oracle ir más allá de la respuesta a preguntas y entrar en la ejecución de procesos.

Para un contexto más profundo sobre la orquestación, explora:

• LLM orquestación
• Orquestación de múltiples agentes
• ERP de IA agéntica
• Orquestación de TI.

A medida que los agentes se expanden más allá de los sistemas internos, los entornos de ejecución web y los estándares de interoperabilidad se están volviendo críticos:

• Explora benchmarks de MCP del navegador para identificar infraestructuras de servidores MCP que admitan agentes habilitados para web.
• Compara navegadores remotos para observar cómo los agentes interactúan con la web abierta.

Tipos de datos de la base de conocimiento

Hay dos formas diferentes de proporcionar datos para que los agentes de IA generativa de OCI los utilicen como base de conocimiento. Una base de conocimiento es esencialmente la colección de información o documentos que el agente de IA busca para generar respuestas. Aquí tienes un desglose de lo que significa cada tipo:

1. Opción gestionada por el servicio

Esta opción le permite almacenar sus datos en Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage. Con este enfoque, puede:

• Subir hasta 1,000 archivos, ya sea documentos de texto o PDF, cada uno con un tamaño máximo de 100 MB.
• Solicitar un aumento de límite a través del soporte de Oracle para almacenar más archivos o archivos más grandes.

2. Opciones de Trae tu Propio (BYO)

Esta opción permite utilizar sus sistemas existentes para alojar y gestionar los datos a los que accederá el agente de IA. Oracle proporciona integración con herramientas específicas para este propósito. Está disponible en sistemas como:

• Oracle Database 23c (búsqueda vectorial de IA): Esta es una base de datos que admite capacidades de búsqueda avanzada, incluida la búsqueda vectorial, lo que ayuda al agente de IA a recuperar datos relevantes de manera más efectiva.
• OCI Search con OpenSearch: Esta opción utiliza OpenSearch, una tecnología de motor de búsqueda, para indexar y gestionar sus datos. Permite al agente realizar búsquedas eficientes en los datos ingeridos e indexados.

Esta opción le brinda flexibilidad y control si tiene una infraestructura para almacenar y gestionar datos. Puede integrar el agente de IA en sus sistemas existentes sin migrar datos a OCI Object Storage.

15 casos de uso de agentes de IA generativa de Oracle

Los agentes de generación aumentada por recuperación (RAG), como el RAG agéntico, combinan capacidades de recuperación y generación de lenguaje para producir respuestas precisas y conscientes del contexto. El agente recupera documentos o datos relevantes y genera respuestas coherentes basadas en esta información.

Ejemplos de casos de uso incluyen:

1. Automatización del servicio de atención al cliente: Un agente de IA de servicio al cliente puede optimizar el servicio al cliente gestionando consultas a través de interfaces conversacionales, recuperando datos de la base de conocimiento y escalando problemas complejos a agentes humanos. Esto garantiza una resolución de problemas más rápida y mejora la satisfacción del usuario. La automatización también reduce las tareas repetitivas, permitiendo que los equipos de atención al cliente se centren en interacciones personalizadas y de mayor valor.
2. Investigación legal: Los agentes de IA pueden ayudar a los profesionales del derecho buscando rápidamente en vastas bases de datos precedentes y jurisprudencia. Estas capacidades mejoran la ejecución eficiente de tareas de planificación e investigación. Al simplificar búsquedas complejas, la IA respalda una toma de decisiones más rápida, asegurando que los equipos legales cumplan con los plazos y brinden asesoramiento preciso a sus clientes.
3. Análisis financiero e informes: Los agentes de IA ayudan a los equipos financieros a analizar datos, detectar anomalías y generar informes completos. Sintetizan conocimientos de diversas fuentes como noticias del mercado e informes internos. Estas herramientas mejoran la gestión financiera al agilizar los procesos, sugerir acciones correctivas y mejorar la precisión de la toma de decisiones para la elaboración de presupuestos, la previsión y la evaluación del rendimiento.
4. Tutoría educativa: Los agentes de IA actúan como tutores personales proporcionando recursos de aprendizaje personalizados y aclarando conceptos complejos. Estos sistemas se adaptan a las necesidades de los estudiantes, ofreciendo contenido educativo interactivo y orientación paso a paso. Al automatizar la recuperación de recursos, ayudan a los alumnos a alcanzar sus objetivos académicos y permiten a los educadores centrarse en estrategias de enseñanza innovadoras.
5. Creación de contenido: La IA apoya a los creadores de contenido recuperando información relevante, analizando tendencias y redactando sugerencias para artículos, informes o presentaciones. Estos agentes aceleran el proceso creativo sin dejar de mantener la originalidad. Al aprovechar las capacidades avanzadas de la IA, permiten a los profesionales centrarse en refinar la calidad del contenido y conectar eficazmente con su audiencia.
6. Soporte técnico: Los agentes de IA guían a los usuarios a través de la resolución de problemas sintetizando manuales técnicos y foros en soluciones concisas. Resuelven los problemas de manera eficiente, minimizando el tiempo de inactividad. Estos agentes empoderan a los equipos de soporte reduciendo la carga de trabajo y ofreciendo resoluciones consistentes y precisas, mejorando significativamente la experiencia del usuario en entornos técnicos.
7. Gestión de la cadena de suministro: Los agentes de IA optimizan las operaciones de la cadena de suministro agregando datos sobre inventario, proveedores y logística. Analizan tendencias para obtener información procesable, lo que permite a las empresas reducir las ineficiencias y garantizar operaciones fluidas.
8. Incorporación de proveedores: Un agente de incorporación de proveedores podría facilitar la integración de nuevos proveedores obteniendo automáticamente los documentos relevantes, verificando el cumplimiento de las políticas de la empresa y actualizando los registros de proveedores en el sistema empresarial.
9. Análisis inmobiliario: Los agentes de IA apoyan a los profesionales inmobiliarios sintetizando datos de propiedades y tendencias del mercado. Proporcionan información sobre precios, demanda y oportunidades de inversión, ayudando en la toma de decisiones. Con el análisis impulsado por la IA, los profesionales pueden adaptarse a las condiciones dinámicas del mercado y ofrecer asesoramiento personalizado a sus clientes de manera efectiva.
10. Planificación de viajes: Los agentes de IA actúan como guías de viaje personalizados recomendando destinos, atracciones locales e itinerarios. Crean experiencias personalizadas basadas en las preferencias del usuario, simplificando los preparativos del viaje. Al integrar diversas fuentes de datos, estos agentes mejoran la satisfacción del usuario.
11. Asistencia en compras de ventas: Un agente de IA de procesamiento de documentos puede ayudar a un ejecutivo de ventas en la gestión de tareas de compras. Por ejemplo, el ejecutivo podría tomar una foto de una cotización de precio de un proveedor extranjero con su teléfono. El agente:
    • Extraería la información relevante del documento.
    • Traduciría el texto, por ejemplo, del japonés al inglés.
    • Crearía una solicitud de compra basada en los datos extraídos. Más tarde, el mismo agente podría automatizar el procesamiento de la factura del proveedor, marcándola para su revisión por un gestor de pagos.
12. Análisis de llamadas de ventas: En ventas, un agente de IA podría analizar las interacciones con el cliente durante las llamadas de ventas, extrayendo información como las preferencias del cliente o las principales objeciones, y generando informes detallados para que los equipos de ventas mejoren las interacciones futuras.
13. Gestión del talento y contratación: Los agentes de IA pueden utilizarse para identificar y analizar candidatos a puestos de trabajo, ayudando a los equipos de RR.HH. a agilizar la adquisición de talento. Hipotéticamente, un agente podría buscar candidatos adecuados en bases de datos, evaluar sus currículums y proporcionar recomendaciones basadas en requisitos laborales predefinidos.
14. Control de calidad en la fabricación: Los agentes de IA monitorizan los datos de producción, identifican patrones que indican defectos y recomiendan ajustes para garantizar los estándares de calidad. Al aprovechar el análisis avanzado, permiten a los fabricantes minimizar el desperdicio, mejorar la eficiencia y mantener la consistencia. Este enfoque proactivo garantiza una calidad superior del producto y la satisfacción del cliente.
15. Banca minorista: Oracle incluye agentes predefinidos para flujos de trabajo de banca de consumo que pueden automatizar tareas de banca minorista de extremo a extremo, como la provisión de información, la revisión de crédito y el monitoreo de cumplimiento. Estos agentes incluyen:
    • Agente de “Generación de Folletos de Producto” y un agente de “Decisión de Crédito” que ayuda a automatizar el procesamiento de solicitudes de préstamos.
    • Agentes centrados en el cumplimiento como un agente de “Verificación de Cumplimiento de Llamadas” para supervisar el cumplimiento normativo durante las llamadas de los clientes.³

Explora casos de uso generales de IA agéntica con algunos ejemplos de la vida real.

Oracle IA Agent Studio

Oracle ha presentado IA Agent Studio, un entorno centralizado para simplificar la implementación y el monitoreo de agentes de IA. Este estudio representa un movimiento hacia la democratización de la IA en la empresa a través de dos pilares clave:

• Constructor de agentes sin código: Una interfaz de lenguaje natural para crear, probar y perfeccionar agentes sin escribir código. Los usuarios pueden describir el propósito del agente en inglés sencillo, y el constructor se encarga de la configuración subyacente.
• Panel de control de ROI integrado: El estudio incluye un panel que mide el impacto empresarial de cada agente, realizando un seguimiento de métricas que reflejan el tiempo ahorrado o la eficiencia del proceso.

Tipos de agentes: Flujo de trabajo vs. RAG

Si bien muchos agentes se centran en la recuperación de información, el Studio permite la creación de Agentes de Flujo de Trabajo. Estos se diferencian de los agentes RAG estándar porque:

• Operan en secuencias deterministas basadas en reglas.
• Siguen “nodos” preconfigurados con funciones, entradas y salidas específicas.
• Están diseñados para escenarios de alto riesgo que requieren gobierno, cumplimiento y repetibilidad estrictos, donde una respuesta “alucinada” o creativa no es una opción.

Beneficios de los agentes GenAI de Oracle

• Transparencia: Permite rastrear las respuestas hasta sus fuentes.
• Actualizaciones continuas: Las fuentes de datos pueden actualizarse sin interrumpir la funcionalidad del agente.
• Escalabilidad y seguridad: Opera en una arquitectura escalable y segura.
• Ingesta incremental: Permite actualizaciones de datos precisas mediante la ingesta incremental y el control de versiones.
• Mejores interacciones: Mantiene el contexto de la conversación a lo largo de más de 10 turnos.

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Últimos desarrollos: Capacidades de RAG de los agentes de IA de Oracle

El Agente RAG de IA Generativa de OCI se lanzó oficialmente el 25 de septiembre de 2024, después de que se anunciara previamente una versión beta. Los nuevos Agentes RAG (Generación Aumentada por Recuperación) introdujeron varias mejoras en comparación con los Agentes de IA Generativa de OCI existentes:

1. Integración con Oracle Database 23ai: Oracle Database 23ai agrega búsqueda vectorial avanzada para datos no estructurados como texto e imágenes. Permite resultados de búsqueda más precisos y relevantes al convertir los datos en representaciones vectoriales. Esto permite el manejo sin problemas de consultas complejas y la integración de datos estructurados y no estructurados.
2. Configuración simplificada: Proceso de configuración simplificado con una interfaz de usuario mejorada. Permite a los usuarios con experiencia técnica limitada implementar agentes RAG de forma rápida y sencilla. Menos pasos y una experiencia más intuitiva reducen el tiempo y el esfuerzo de configuración.
3. Calidad y relevancia de respuesta mejoradas: Los LLMs proporcionan respuestas de mayor calidad y más precisas. Esto garantiza que las interacciones conversacionales sean más perspicaces y contextualmente apropiadas.
4. Recuperación y reclasificación avanzada de datos: Las funciones mejoradas de recuperación y reclasificación de datos examinan vastos conjuntos de datos y priorizan la información relevante. Mejora la profundidad y precisión de las respuestas de la IA, particularmente para consultas matizadas.
5. Búsqueda híbrida: Combina búsquedas tradicionales por palabras clave con búsqueda semántica. Garantiza la recuperación de resultados más relevantes tanto para datos estructurados como no estructurados.
6. Bases de conocimiento gestionadas: Almacenamiento vectorial integrado y una sólida canalización de ingesta de datos para datos no estructurados. Simplifica el almacenamiento, la recuperación y la indexación de datos complejos. Ofrece una gestión eficiente de las bases de conocimiento como una solución lista para usar.
7. Soporte para bases de conocimiento BYO con OpenSearch: Soporte simplificado para Trae tu Propio (BYO) OCI Search con OpenSearch. Proporciona flexibilidad y control sobre las configuraciones de búsqueda personalizadas. Simplifica la integración con los sistemas OpenSearch existentes.
8. Moderación de contenido: Filtrado robusto para marcar contenido dañino o inapropiado en la entrada y salida. Mantiene interacciones de IA seguras y protegidas.
9. Multimodalidad: Procesa e integra datos de múltiples formatos, incluidos texto, imágenes, gráficos y diagramas. Ofrece respuestas más completas y ricas en contexto, satisfaciendo las necesidades.

Preguntas frecuentes

Lecturas adicionales

• Comparar las mejores herramientas de agentes de IA

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Enlaces de referencia

1.

Why AI agents are the next frontier of generative AI | McKinsey

McKinsey & Company

2.

Apps update—AI agents, AI marketplace, and more | fusioninsider

3.

Oracle Reimagines Banking for the AI Era with New Agentic Platform

Hazal Şimşek

Analista de la industria

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Hazal es analista de la industria en AIMultiple, enfocándose en la minería de procesos y la automatización de TI.

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