Agentes de IA de Oracle: 15 casos de uso principales y 5 beneficios

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

Descubra 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 totalmente gestionado que integra grandes modelos de lenguaje (LLMs) 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 de aplicaciones en la nube Fusion, junto con más de 100 agentes de socios certificados en el Fusion IA Agent Marketplace. La compañía lanzó 22 nuevas aplicaciones agénticas Fusion creadas a partir de equipos de agentes de IA integrados en las aplicaciones en la nube Oracle Fusion para RR. HH., finanzas, cadena de suministro y experiencia del cliente.²

Estos agentes de IA están diseñados para gestionar procesos de varios pasos, adaptarse a nuevas situaciones y responder a prompts en lenguaje natural, lo que ofrece mayor flexibilidad y precisión en comparación con los sistemas basados en reglas anteriores. Los agentes de IA generativa de OCI ofrecen múltiples métodos para la incorporación de datos, lo que permite a los usuarios y a 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 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 varios turnos, lo que permite a los usuarios hacer preguntas de seguimiento que tienen en cuenta el contexto previo.
• Puede interpretar datos de gráficos de dos ejes y tablas de referencia en PDF sin requerir 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 conocimientos) para su procesamiento.
2. Procesamiento: Comprensión de la consulta y formulación del plan
   • El agente de IA, impulsado por un gran modelo de lenguaje (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 en función de 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 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 conversacional 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 preciso
• Mantener el estado, validar los resultados y autocorregirse mediante razonamiento iterativo
• Encadenar acciones en las capas de recuperación, análisis y ejecución de tareas
• Operar con múltiples subagentes especializados cuando sea necesario (p. ej., 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 adentrarse en la ejecución de procesos.

Para obtener más contexto sobre 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 están cobrando importancia crítica:

• Explora los benchmarks de navegador MCP para identificar infraestructuras de servidor MCP que admitan agentes habilitados para la web.
• Compara 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 básicamente el conjunto de información o documentos en los 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 el almacenamiento de objetos de la infraestructura de Oracle Cloud (OCI). Con este enfoque, puede:

• Cargar hasta 1.000 archivos, ya sean documentos de texto o PDF, cada uno con un tamaño máximo de 100 MB.
• Solicitar un aumento del límite a través del soporte de Oracle para almacenar más archivos o archivos más grandes.

2. Opciones Trae tu propio (BYO)

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

• Base de datos Oracle 23c (búsqueda vectorial de IA): Se trata de una base de datos que admite capacidades de búsqueda avanzadas, incluida la búsqueda vectorial, lo que ayuda al agente de IA a recuperar datos relevantes de manera más eficaz.
• 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 sobre los datos ingeridos e indexados.

Esta opción le brinda flexibilidad y control si dispone de una infraestructura para almacenar y gestionar datos. Puede integrar el agente de IA en sus sistemas existentes sin migrar los datos al almacenamiento de objetos de OCI.

15 casos de uso de agentes de IA generativa de Oracle

generación aumentada por recuperación (RAG) agentes, como el agéntico 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.

Algunos casos de uso de ejemplo incluyen:

1. Automatización del servicio de atención al cliente: Un agente de IA de atención al cliente puede optimizar el servicio de atención al cliente gestionando consultas a través de interfaces conversacionales, recuperando datos de la base de conocimientos y escalando los problemas complejos a agentes humanos. Esto garantiza una resolución más rápida de los problemas y mejora la satisfacción del usuario. La automatización también reduce las tareas repetitivas, lo que permite a los equipos de soporte al cliente centrarse en interacciones personalizadas y de mayor valor.
2. Investigación jurídica: Los agentes de IA pueden ayudar a los profesionales del derecho buscando rápidamente en amplias bases de datos de precedentes y jurisprudencia. Estas capacidades mejoran la ejecución eficiente de tareas de planificación e investigación. Al simplificar búsquedas complejas, la IA favorece una toma de decisiones más rápida, garantizando que los equipos jurídicos cumplan los plazos y ofrezcan un 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 fuentes diversas, como noticias del mercado e informes internos. Estas herramientas mejoran la gestión financiera al optimizar los procesos, sugerir medidas correctoras y aumentar la precisión de la toma de decisiones para la elaboración de presupuestos, previsiones 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 y ofrecen 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 manteniendo la originalidad. Al aprovechar capacidades avanzadas de 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 en la resolución de problemas sintetizando manuales técnicos y foros en soluciones concisas. Resuelven incidencias de manera eficiente, minimizando el tiempo de inactividad. Estos agentes empoderan a los equipos de soporte reduciendo la carga de trabajo y ofreciendo resoluciones coherentes y precisas, lo que mejora notablemente 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 práctica, lo que permite a las empresas reducir ineficiencias y garantizar operaciones fluidas.
8. Incorporación de proveedores: Un agente de incorporación de proveedores podría facilitar la integración de nuevos proveedores recuperando automáticamente los documentos pertinentes, 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 ayudan a los profesionales inmobiliarios sintetizando datos de propiedades y tendencias del mercado. Ofrecen información sobre precios, demanda y oportunidades de inversión, lo que facilita la toma de decisiones. Con un análisis basado en IA, los profesionales pueden adaptarse a las condiciones dinámicas del mercado y ofrecer un asesoramiento personalizado a los clientes de manera eficaz.
10. Planificación de viajes: Los agentes de IA actúan como guías de viaje personalizadas recomendando destinos, atracciones locales e itinerarios. Crean experiencias personalizadas basadas en las preferencias del usuario, simplificando la organización del viaje. Al integrar diversas fuentes de datos, estos agentes mejoran la satisfacción del usuario.
11. Asistencia para compras de ventas: Un agente de IA de procesamiento de documentos puede ayudar a un ejecutivo de ventas a gestionar tareas de compras. Por ejemplo, el ejecutivo podría hacer una foto de una cotización de un proveedor extranjero con su teléfono. El agente podría:
    • Extraer la información relevante del documento.
    • Traducir el texto, por ejemplo, del japonés al inglés.
    • Crear una solicitud de compra basada en los datos extraídos. Más adelante, 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 los clientes durante las llamadas de ventas, extrayendo información como las preferencias de los clientes 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 se pueden utilizar para identificar y analizar candidatos a un puesto de trabajo, ayudando a los equipos de RR. HH. a optimizar la adquisición de talento. Hipótesis: un agente podría buscar candidatos adecuados en las bases de datos, evaluar sus currículos y ofrecer recomendaciones basadas en requisitos predefinidos del puesto.
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 la analítica avanzada, permiten a los fabricantes minimizar los residuos, mejorar la eficiencia y mantener la coherencia. 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 principio a fin, como la provisión de información, la revisión crediticia y la supervisión del cumplimiento. Estos agentes incluyen:
    • un agente de “Product Brochure Generation” y un agente de “Credit Decisioning” que ayuda a automatizar el procesamiento de solicitudes de préstamos.
    • Agentes centrados en el cumplimiento, como un agente de “Call Compliance Check” para supervisar el cumplimiento normativo durante las llamadas con 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 supervisión de agentes de IA. Este estudio representa un paso hacia la democratización de la IA dentro de la empresa a través de dos pilares clave:

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

Tipos de agentes: Workflow frente a RAG

Si bien muchos agentes se centran en la recuperación de información, el Studio permite la creación de agentes de flujo de trabajo. Se distinguen de los agentes RAG estándar porque:

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

Beneficios de los agentes de GenAI de Oracle

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

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Últimos avances: Oracle agentes de IA y capacidades de RAG

El agente de 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 de RAG (generación aumentada por recuperación) introdujeron varias mejoras en comparación con los agentes de IA generativa de OCI existentes:

1. Integración con la base de datos Oracle 23ai: La base de datos Oracle 23ai añade una búsqueda vectorial avanzada para datos no estructurados como texto e imágenes. Permite obtener resultados de búsqueda más precisos y relevantes al convertir los datos en representaciones vectoriales. Esto permite gestionar consultas complejas y la integración de datos estructurados y no estructurados sin problemas.
2. Configuración simplificada: Proceso de configuración simplificado con una interfaz de usuario mejorada. Permite a los usuarios con conocimientos técnicos limitados implementar agentes de RAG de forma rápida y sencilla. Menos pasos y una experiencia más intuitiva reducen el tiempo y el esfuerzo de configuración.
3. Mejora de la calidad y relevancia de las respuestas: Los LLMs proporcionan respuestas de mayor calidad y más precisas. Garantiza que las interacciones conversacionales sean más perspicaces y contextualmente adecuadas.
4. Recuperación y reordenación de datos avanzadas: Las funciones mejoradas de recuperación y reordenación de datos filtran amplios conjuntos de datos y priorizan la información relevante. Mejora la profundidad y precisión de las respuestas de la IA, especialmente en consultas con matices.
5. Búsqueda híbrida: Combina las búsquedas tradicionales por palabras clave con la búsqueda semántica. Garantiza la recuperación de resultados más relevantes tanto para datos estructurados como no estructurados.
6. Bases de conocimiento gestionadas: Almacén vectorial integrado y un pipeline sólido 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 solución lista para usar.
7. Soporte para bases de conocimiento BYO con OpenSearch: Soporte simplificado para OCI Search con OpenSearch de Bring Your Own (BYO). Ofrece flexibilidad y control sobre las configuraciones de búsqueda personalizadas. Simplifica la integración con los sistemas OpenSearch existentes.
8. Moderación de contenido: Filtrado sólido para marcar contenido dañino o inapropiado en la entrada y la 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.necesidades.

Preguntas frecuentes

Lecturas adicionales

• Comparar las mejores herramientas de agentes de IA

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Registro de cambios

1 actualizaciones

1. 20262 de Abr

   Añadida una sección sobre Oracle AI Agent Studio que cubre el creador de agentes sin código, el panel de ROI y los agentes de flujo de trabajo.

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 del sector

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Hazal es analista del sector en AIMultiple, centrándose en la inteligencia de procesos (incluida la minería de procesos) y la automatización empresarial (incluidas la automatización de TI y la automatización low-code/no-code).

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