Oracle Agentes de IA: 15 Casos de Uso Principales y 5 Beneficios

72% de las empresas que implementan soluciones de IA.¹ Oracle aprovecha los agentes de IA que combinan modelos de lenguaje grandes, procesamiento del 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?

Los agentes de IA generativa de OCI son un servicio completamente gestionado que integra modelos de lenguaje grandes (LLM) con un sistema de recuperación inteligente. Está diseñado para proporcionar respuestas relevantes buscando en una base de conocimientos especificada.

Oracle ahora ofrece más de 600 agentes de IA dentro de su Suite Fusion Cloud Applications, junto con más de 100 agentes de socios certificados en el Fusion AI Agent Marketplace. La compañía lanzó 22 nuevas Fusion Agentic Applications construidas 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 múltiples pasos, adaptarse a nuevas situaciones y responder a prompts de lenguaje natural, ofreciendo mayor flexibilidad y precisión en comparación con los sistemas basados en reglas anteriores. OCI Generative AI 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 clave

• 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 conocimientos.
• Proporciona atribución de fuentes 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 múltiples turnos, permitiendo a los usuarios hacer preguntas de seguimiento que tienen en cuenta el contexto anterior.
• Puede interpretar datos de gráficos de dos ejes y tablas de referencia en PDF sin requerir descripciones explícitas de 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 conocimientos) 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. Buscar en la base de conocimientos artículos o documentos relevantes.
     2. Reordenar los documentos recuperados según la relevancia semántica.
     3. Combinar 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

Los Agentes de IA de Oracle operan no solo como sistemas de recuperación y respuesta, sino 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 múltiples pasos en planes de ejecución estructurados
• Seleccionar e invocar las herramientas, APIs y sistemas empresariales correctos en el momento adecuado
• Mantener el estado, validar salidas y autocorregirse mediante razonamiento iterativo
• Encadenar acciones a través de capas de recuperación, análisis y ejecución de tareas
• Operar a través de 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 las preguntas y respuestas y hacia la ejecución de procesos.

Para un contexto más profundo sobre la orquestación, explora:

• LLM orquestación
• Orquestación multiagente
• 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 los puntos de referencia de browser MCP para identificar infraestructuras de servidores MCP que admitan agentes habilitados para la web.
• Compara los navegadores remotos para observar cómo interactúan los agentes con la web abierta.

Tipos de datos de la base de conocimientos

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

1. Opción gestionada por el servicio

Esta opción te permite almacenar tus datos en la Infraestructura de Oracle Cloud (OCI) Object Storage. Con este enfoque, puedes:

• Cargar hasta 1.000 archivos, ya sean 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 Trae el tuyo propio (BYO)

Esta opción te permite utilizar tus 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 avanzadas, incluida la búsqueda vectorial, 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 tus datos. Permite al agente realizar búsquedas eficientes en los datos ingeridos e indexados.

Esta opción te brinda flexibilidad y control si tienes una infraestructura para almacenar y gestionar datos. Puedes integrar el agente de IA en tus 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 agentic RAG, 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.

Los casos de uso de ejemplo incluyen:

1. Automatización del servicio al cliente: Un agente de IA de servicio al cliente puede agilizar el servicio al cliente manejando consultas a través de interfaces conversacionales, recuperando datos de la base de conocimientos y escalando problemas complejos a agentes humanos. Esto asegura una resolución más rápida de problemas y mejora la satisfacción del usuario. La automatización también reduce 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 legales 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 apoya una toma de decisiones más rápida, asegurando que los equipos legales cumplan con los plazos y brinden asesoramiento preciso a sus clientes.
3. Análisis y reportes financieros: Los agentes de IA ayudan a los equipos financieros a analizar datos, detectar anomalías y generar informes completos. Sintetizan información de diversas fuentes como noticias de mercado e informes internos. Estas herramientas mejoran la gestión financiera al agilizar procesos, sugerir acciones correctivas y mejorar la precisión de la toma de decisiones para la presupuestación, pronósticos y 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 estudiantes a lograr objetivos académicos mientras 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 manteniendo la originalidad. Al aprovechar capacidades avanzadas de IA, permiten a los profesionales centrarse en refinar la calidad del contenido y conectar efectivamente 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 problemas de manera eficiente, minimizando el tiempo de inactividad. Estos agentes empoderan a los equipos de soporte al reducir la carga de trabajo y ofrecer 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, permitiendo a las empresas reducir ineficiencias y asegurar operaciones fluidas.
8. Integración de proveedores: Un agente de integración de proveedores podría facilitar la incorporación de nuevos proveedores extrayendo automáticamente documentos relevantes, verificando el cumplimiento de las políticas de la empresa y actualizando los registros de proveedores en el sistema empresarial.
9. Análisis de bienes raíces: Los agentes de IA apoyan a los profesionales de bienes raíces 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 IA, los profesionales pueden adaptarse a condiciones de mercado dinámicas y ofrecer asesoramiento personalizado a los clientes de manera efectiva.
10. Planificación de viajes: Los agentes de IA sirven como guías de viaje personalizados recomendando destinos, atracciones locales e itinerarios. Crean experiencias personalizadas basadas en las preferencias del usuario, simplificando los arreglos de viaje. Al integrar diversas fuentes de datos, estos agentes mejoran la satisfacción del usuario.
11. Asistencia en compras de ventas: Un agente de procesamiento de documentos puede ayudar a un ejecutivo de ventas a gestionar tareas de compras. Por ejemplo, el ejecutivo podría tomar una foto de una cotización de precios de un proveedor extranjero usando su teléfono. El agente:
    • Extrae la información relevante del documento.
    • Traduce el texto, por ejemplo, del japonés al inglés.
    • Crea 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 revisión por un gerente de pagos.
12. Análisis de llamadas de ventas: En ventas, un agente de IA podría analizar las interacciones con los clientes durante las llamadas de ventas, extrayendo información como preferencias de clientes u objeciones clave, y generando informes detallados para que los equipos de ventas mejoren los futuros compromisos.
13. Gestión de talento y contratación: Los agentes de IA se pueden utilizar 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 los requisitos del trabajo predefinidos.
14. Control de calidad en la fabricación: Los agentes de IA monitorean los datos de producción, identifican patrones que indican defectos y recomiendan ajustes para asegurar los estándares de calidad. Al aprovechar análisis avanzados, permiten a los fabricantes minimizar el desperdicio, mejorar la eficiencia y mantener la consistencia. Este enfoque proactivo asegura una calidad superior del producto y la satisfacción del cliente.
15. Banca minorista: Oracle incluye agentes preconstruidos para flujos de trabajo de banca al consumidor que pueden automatizar tareas de banca minorista de extremo a extremo como provisión de información, revisión de crédito y monitoreo de cumplimiento. Estos agentes incluyen:
    • Agente de "Generación de Folleto de Producto" y un agente de "Decisión de Crédito" que ayuda a automatizar el procesamiento de solicitudes de préstamo.
    • Agentes enfocados en el cumplimiento como un agente de "Verificación de Cumplimiento de Llamadas" para monitorear el cumplimiento regulatorio durante las llamadas de los clientes.³

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

Estudio de Agentes de IA de Oracle

Oracle ha presentado el AI 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 dentro de la empresa a través de dos pilares clave:

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

Tipos de agentes: Flujo de trabajo vs. RAG

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

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

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Beneficios de los agentes GenAI de Oracle

• Transparencia: Permite el seguimiento de respuestas hasta sus fuentes.
• Actualizaciones continuas: Las fuentes de datos se pueden actualizar sin interrumpir la funcionalidad del agente.
• Escalabilidad y seguridad: Opera en una arquitectura escalable y segura.
• Ingesta incremental: Permite actualizaciones precisas de datos a través de ingesta incremental y control de versiones.
• Interacciones mejoradas: Mantiene el contexto de conversación a través de más de 10 turnos.

Últimos desarrollos: Capacidades RAG de Agentes de IA de Oracle

El Agente RAG de IA Generativa de OCI fue lanzado 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 convirtiendo los datos en representaciones vectoriales. Esto permite un manejo fluido 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 manera rápida y fácil. Menos pasos y una experiencia más intuitiva reducen el tiempo y el esfuerzo de configuración.
3. Calidad y relevancia de respuesta mejoradas: Los LLM proporcionan respuestas de mayor calidad y más precisas. Asegura que las interacciones conversacionales sean más perspicaces y contextualmente apropiadas.
4. Recuperación y reordenamiento de datos avanzados: Las funciones mejoradas de recuperación y reordenamiento de datos filtran 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. Asegura la recuperación de resultados más relevantes tanto para datos estructurados como no estructurados.
6. Bases de conocimientos gestionadas: Almacén vectorial integrado y pipeline de ingesta de datos robusto para datos no estructurados. Simplifica el almacenamiento, la recuperación y la indexación de datos complejos. Ofrece una gestión eficiente de bases de conocimientos como una solución lista para usar.
7. Soporte para bases de conocimientos BYO con OpenSearch: Soporte simplificado para Trae el tuyo propio (BYO) OCI Search con OpenSearch. Proporciona flexibilidad y control sobre configuraciones de búsqueda personalizadas. Simplifica la integración con 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 seguras.
9. Multimodalidad: Procesa e integra datos de múltiples formatos, incluidos texto, imágenes, gráficos y diagramas. Ofrece respuestas más completas y ricas en contexto.necesidades.

Preguntas frecuentes

Lectura adicional

• Compara 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 del sector en AIMultiple, donde se especializa en minería de procesos y automatización de TI.

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