AI Agent Use Case: Klarna’s AI assistant has had 2.3 million conversations, two-thirds of Klarna’s customer service chats. It is doing the equivalent work of 700 full-time agents and is estimated to drive a $40 million USD in profit improvement to Klarna in 2024.

Your enterprise will fall behind your competitors if its not constantly seeking innovative solutions to streamline operations, boost productivity, and maintain a competitive advantage. As AI continues to advance, Agentes de IA han surgido como una fuerza transformadora con un potencial increíble.

En la edición de esta semana de AI&YOU, exploramos las ideas de tres blogs que publicamos sobre agentes de IA:

• 10 AI Agents You Can Have Working for Your Enterprise Today

• ¿Qué son los flujos de trabajo agenéticos?

• 10 preguntas para explorar casos de uso de agentes de IA

10 AI Agents You Can Have Working for Your Enterprise Today – AI&YOU #60

AI agents autonomously perform complex tasks, make informed decisions, and adapt to the unique needs of each enterprise. By harnessing the potential of personalized AI agents, your company can revolutionize various aspects of its business operations, from executive decision-making to customer engagement and beyond.

The true potential of AI agents lies in their ability to be personalized to fit the specific needs and preferences of each enterprise. By training these agents on company-specific data, processes, and goals, your business can create tailored solutions that align with its unique culture, values, and objectives.

A medida que exploramos los 10 casos de uso de agentes de IA más prácticos y personalizados para las empresas, queda claro cómo estas innovadoras herramientas pueden revolucionar varios aspectos de las operaciones de su negocio.

10 casos prácticos y personalizados de uso de agentes de IA para empresas

1. Asistente de soporte de Chabot y FAQ

AI-powered chatbots and FAQ support assistants provide efficient and effective customer support. At Skim AI, we have seen firsthand the tremendous impact of implementing these intelligent agents for our clients both via our platform and via APIs where they can integrate Agents into their own solutions. By leveraging natural language processing and machine learning, chatbots and FAQ support bots can handle a wide range of customer inquiries, from basic questions to complex issues, saving countless hours of human effort and significantly reducing response times.

Our clients are saving 10s of thousands of dollars per year from agents that provide internal support to provide employees with access to company knowledge; while other clients are using Agents in customer facing support and FAQ roles.

2. Agente analista de datos

Las empresas dependen en gran medida de un análisis de datos preciso y oportuno para tomar decisiones informadas, optimizar procesos y mantenerse por delante de la competencia. Sin embargo, la contratación de analistas de datos cualificados, especialmente en las ciudades de nivel 1, puede suponer una importante carga financiera para muchas empresas. Aquí es donde entran en juego los agentes analistas de datos de IA, que ofrecen una solución rentable y eficiente para las empresas que buscan aprovechar el poder de sus datos.

Our clients have reported significant cost savings by opting for AI data analyst agents instead of hiring human data analysts in tier 1 cities ($75K – $200k per year), By leveraging advanced machine learning algorithms and natural language processing capabilities, these intelligent agents can quickly process and analyze vast amounts of structured and unstructured data from various sources. They can identify patterns, uncover insights, and provide actionable recommendations that drive business growth and profitability.

Additionally you can (and we have) incorporated charting and visualization software to allow decision makers to query data and visualize it without having to hire Business Intelligence dashboard builders or SQL engineers.

3. CEO Asistente personal de IA

En el vertiginoso mundo del liderazgo ejecutivo, el tiempo es un bien preciado. Los directores ejecutivos hacen malabarismos constantemente con múltiples responsabilidades, desde la toma de decisiones estratégicas hasta la gestión de las partes interesadas y más allá. Un asistente de IA personalizado puede cambiar las reglas del juego para estos ocupados ejecutivos, ayudándoles a optimizar su tiempo, agilizar sus flujos de trabajo y tomar decisiones mejor informadas.

Una de las principales funciones del asistente personal de IA de un CEO es gestionar la programación y el calendario. Al integrarse con las aplicaciones de correo electrónico y calendario del ejecutivo, el agente de IA puede priorizar y programar automáticamente reuniones, citas y eventos en función de las preferencias, disponibilidad y objetivos del CEO. El asistente también puede enviar recordatorios, gestionar cancelaciones y reprogramaciones, y garantizar que el calendario del ejecutivo esté siempre actualizado y optimizado para lograr la máxima productividad.

End users will love the ability to quickly draft and follow up on communications in their own tone and language style, something that AI agents can easily replicate once you connect your email with built in tools like LangChain supports.

4. Agente Escritor AI

La creación de contenidos es un aspecto fundamental de los negocios modernos, en los que las empresas confían cada vez más en blogs, artículos y artículos de liderazgo intelectual para captar clientes, establecer conocimientos especializados e impulsar el conocimiento de la marca. Sin embargo, producir contenido de alta calidad de forma constante puede ser una tarea que consuma mucho tiempo y recursos. Un escritor fantasma con IA puede ayudar a las empresas a ampliar sus esfuerzos de producción de contenidos, manteniendo al mismo tiempo una voz y un estilo de marca coherentes.

The primary function of an AI-writer agent is to generate various types of written content, such as blog posts, articles, and thought leadership pieces. By training the AI agent on the company’s existing content library, style guide, and target audience preferences, the AI agent can produce original, engaging, and on-brand content at scale.

5. Estratega de marketing

Un marketing eficaz es esencial para las empresas que desean atraer, fidelizar y retener a sus clientes en el competitivo panorama actual. Sin embargo, desarrollar y ejecutar campañas de marketing exitosas puede ser un proceso complejo y que requiere muchos datos. Un estratega de campañas de marketing basado en IA puede ayudar a las empresas a optimizar sus esfuerzos de marketing mediante el análisis de grandes cantidades de datos de clientes, la identificación de información clave y el desarrollo de campañas específicas y personalizadas que generen resultados.

Armado con un conocimiento exhaustivo del público objetivo y de las tendencias del mercado, el estratega de marketing impulsado por IA puede desarrollar estrategias de marketing altamente específicas y personalizadas. El agente de IA puede identificar los canales, mensajes y elementos creativos más eficaces para cada segmento de clientes, e incluso generar contenidos dinámicos que se adapten a las preferencias y comportamientos individuales. Al probar y optimizar continuamente estas estrategias basándose en datos de rendimiento en tiempo real, el estratega de IA puede ayudar a las empresas a maximizar el impacto y el ROI de sus esfuerzos de marketing.

6. Analista del sentimiento de los clientes

La opinión de los clientes puede ser decisiva para la reputación y los resultados de una empresa. Con la proliferación de las redes sociales y las plataformas de reseñas en línea, los clientes tienen más poder que nunca para compartir sus experiencias y opiniones sobre marcas, productos y servicios. Un analista de la opinión de los clientes basado en IA puede ayudar a las empresas a estar al tanto de estas conversaciones, identificar tendencias clave y puntos débiles, y abordar de forma proactiva las necesidades y preocupaciones de los clientes.

As the AI sentiment analyst agent processes and analyzes customer feedback data, it can begin to identify common pain points, recurring issues, and sentiment trends over time. For example, the AI agent might detect a spike in negative sentiment around a particular product feature, or a growing demand for a specific type of customer support. By surfacing these insights in an actionable format, the sentiment analyst can help enterprises prioritize their efforts and allocate resources to address the most pressing customer needs and concerns as well as to inform future product strategy.

7. Buscador de talentos de RR.HH.

Encontrar y atraer a los mejores talentos es un reto crítico para muchas empresas. Los métodos tradicionales de contratación pueden llevar mucho tiempo, ser costosos y, a menudo, no identificar a los candidatos más cualificados y adecuados. Un buscador de talento de RRHH basado en IA puede ayudar a las empresas a agilizar y optimizar sus esfuerzos de reclutamiento mediante el aprovechamiento de análisis de datos avanzados y técnicas de aprendizaje automático para buscar, evaluar y comprometerse con los mejores talentos.

Una de las principales funciones del buscador de talentos de RR.HH. impulsado por IA es escanear y analizar continuamente una amplia gama de fuentes de talento, incluidos los portales de empleo, los perfiles de las redes sociales, las redes profesionales y las bases de datos internas. El agente de IA puede identificar candidatos potenciales que posean las habilidades, experiencia y cualificaciones adecuadas para un puesto determinado, incluso si no están buscando activamente nuevas oportunidades. Este enfoque de búsqueda proactiva puede ayudar a las empresas a acceder a fuentes de talento previamente ignoradas o difíciles de alcanzar, y a construir una sólida reserva de candidatos cualificados.

8. Agente del servicio de asistencia informática

A medida que las empresas dependen cada vez más de la tecnología para impulsar sus operaciones, la necesidad de un soporte de TI rápido, eficiente y eficaz nunca ha sido mayor. Sin embargo, gestionar un gran volumen de solicitudes de asistencia y garantizar una calidad de servicio constante puede suponer un gran reto para los equipos de TI. Un agente del servicio de asistencia de TI potenciado por IA puede ayudar a las empresas a agilizar sus operaciones de asistencia automatizando las tareas rutinarias, proporcionando opciones de autoservicio inteligentes y permitiendo una resolución más rápida de problemas complejos.

Otra capacidad clave del agente del servicio de asistencia informática basado en IA es su capacidad para guiar a los empleados a través del proceso de instalación y configuración de nuevo software y hardware. Mediante el análisis de los datos sobre las preferencias de los usuarios, sus niveles de habilidad y sus interacciones anteriores, el agente de IA puede proporcionar instrucciones y recomendaciones personalizadas y contextualizadas para ayudar a los usuarios a ponerse en marcha de forma rápida y eficiente. Esto puede incluir guiar a los usuarios a través de asistentes de instalación y configuración, proporcionar consejos y mejores prácticas para una configuración óptima, e incluso identificar y resolver proactivamente posibles problemas de compatibilidad.

9. Asesor de previsiones financieras

Una previsión financiera precisa es esencial para que las empresas tomen decisiones empresariales informadas, asignen los recursos de forma eficaz y planifiquen el crecimiento y el éxito a largo plazo. Sin embargo, los métodos tradicionales de previsión pueden llevar mucho tiempo, ser propensos a errores y tener una capacidad limitada para tener en cuenta las condiciones complejas y dinámicas del mercado. Un asesor de previsiones financieras basado en IA puede ayudar a las empresas a mejorar la precisión y agilidad de su planificación financiera aprovechando técnicas avanzadas de análisis de datos, aprendizaje automático y modelización predictiva.

Basándose en su análisis de los datos financieros y de mercado, el asesor de previsiones basado en IA puede generar previsiones y proyecciones financieras detalladas y basadas en datos para la empresa. Esto puede incluir proyecciones de ingresos y gastos, previsiones de flujo de caja, planes de inversión de capital y otras métricas y ratios financieros clave. Mediante el uso de técnicas avanzadas de modelado predictivo y simulación, el agente de IA también puede generar múltiples escenarios y análisis de sensibilidad para ayudar a los responsables de la toma de decisiones a comprender el impacto potencial de los diferentes supuestos y factores de riesgo en el rendimiento financiero de la empresa. Esto puede permitir una toma de decisiones más informada y segura, incluso ante la incertidumbre y la volatilidad.

10. Entrenador personalizado para la formación de los empleados

A medida que las empresas se enfrentan a una competencia cada vez mayor y a la disrupción digital, la necesidad de aprendizaje continuo y de mejora de las competencias nunca ha sido mayor. Sin embargo, los programas tradicionales de formación de empleados pueden ser de talla única, requerir mucho tiempo y ser ineficaces a la hora de satisfacer las diversas necesidades y estilos de aprendizaje de cada empleado. Un entrenador de formación de empleados personalizado impulsado por IA puede ayudar a las empresas a transformar sus esfuerzos de aprendizaje y desarrollo (L&D) aprovechando el análisis avanzado de datos, el aprendizaje adaptativo y las técnicas de tutoría inteligente para ofrecer experiencias de formación específicas, atractivas y eficaces.

La base del entrenador de formación personalizada de empleados impulsado por IA es su capacidad para evaluar y analizar continuamente las habilidades, los conocimientos y los datos de rendimiento de cada empleado. Mediante la integración de datos de diversas fuentes, como revisiones de rendimiento, evaluaciones de habilidades y sistemas de gestión del aprendizaje (LMS), el agente de IA puede construir un perfil completo de los puntos fuertes y débiles de cada empleado, así como de sus necesidades de aprendizaje. Esto puede incluir la identificación de lagunas en habilidades específicas o áreas de mejora, así como la comprensión de las preferencias de aprendizaje, objetivos y motivaciones de los empleados. Al proporcionar esta información y recomendaciones personalizadas, el agente de IA puede ayudar a las empresas a adaptar sus programas de formación a las necesidades únicas de cada empleado.

¿Qué son los flujos de trabajo agenéticos?

building on top of AI agents, one of the most exciting developments in the space is the rise of agentic workflows—a new paradigm that harnesses the power of AI agents and large language models to tackle complex business processes with unprecedented efficiency and flexibility.

Los flujos de trabajo agénticos representan un cambio significativo con respecto a los enfoques de automatización tradicionales, que a menudo se basan en guiones rígidos y predefinidos o en procesos humanos. Al aprovechar las capacidades de múltiples agentes de IA especializados que trabajan en colaboración, los sistemas agenéticos pueden navegar y adaptarse dinámicamente a las complejidades de los flujos de trabajo empresariales, lo que promete desbloquear nuevos niveles de productividad e innovación en todos los sectores.

Definición de flujos de trabajo agenéticos

At its core, an agentic workflow is a system in which multiple AI agents collaborate to complete tasks by leveraging NLP and LLMs. These agents are designed to perceive, reason, and act autonomously in pursuit of specific goals, forming a powerful collective intelligence that can break down silos, integrar fuentes de datos dispares, y ofrecer una automatización integral sin fisuras.

Entre las características clave de los flujos de trabajo agénticos se incluyen:

1. Orientado a los objetivos: Los agentes del flujo de trabajo se guían por objetivos claros y colaboran para lograr los resultados deseados.

2. Adaptable: El sistema puede ajustarse dinámicamente a las circunstancias cambiantes, aprendiendo de las experiencias pasadas y optimizando su rendimiento a lo largo del tiempo.

3. Interactivo: Los agentes se comunican y colaboran entre sí, así como con usuarios humanos, para recabar información, proporcionar actualizaciones y tomar decisiones.

En comparación con la automatización tradicional de flujos de trabajo, los flujos de trabajo agénticos ofrecen varias ventajas. Pueden gestionar procesos más complejos de varios pasos que requieren una toma de decisiones contextualizada y adaptarse a nuevas situaciones sin necesidad de una reprogramación exhaustiva. Además, el uso del procesamiento del lenguaje natural permite interacciones más intuitivas entre los humanos y el sistema, reduciendo la necesidad de conocimientos técnicos especializados.

Advantages of multi-agent approach

El enfoque multiagente ofrece varias ventajas clave sobre los sistemas basados en un único agente o no basados en agentes:

• Resolución distribuida de problemas: Al dividir las tareas complejas entre múltiples agentes especializados, los flujos de trabajo de los agentes pueden resolver los problemas de forma más eficiente y eficaz.

• Tolerancia a fallos: Si un agente falla o deja de estar disponible, el sistema puede seguir funcionando mientras otros agentes asumen sus responsabilidades.

• Escalabilidad: Los flujos de trabajo agenéticos pueden ampliarse fácilmente añadiendo nuevos agentes o ampliando las capacidades de los existentes, lo que permite al sistema adaptarse a demandas crecientes.

• Flexibilidad: La naturaleza modular de los flujos de trabajo agénticos permite una fácil reconfiguración y adaptación a requisitos o entornos cambiantes.

Al combinar la potencia de los agentes de IA, los grandes modelos lingüísticos y la colaboración entre varios agentes, los flujos de trabajo agénticos ofrecen un enfoque muy versátil y eficaz para automatizar procesos empresariales complejos. A medida que estas tecnologías sigan evolucionando, cabe esperar que en el futuro veamos sistemas agénticos aún más sofisticados y potentes.

10 preguntas para explorar casos de uso de agentes de IA

Desde la automatización de tareas repetitivas y la racionalización de los flujos de trabajo hasta la mejora de la toma de decisiones y de la experiencia del cliente, los agentes de IA están transformando la forma en que operan las empresas. Sin embargo, antes de lanzarse de cabeza a implementar agentes de IA, es crucial que las organizaciones evalúen y exploren cuidadosamente los posibles casos de uso para garantizar el éxito de la adopción y el máximo retorno de la inversión (ROI).

That is why this week, we also explored 10 essential questions that your enterprise should ask when exploring AI agent use cases.

Desencadenemos el poder de los agentes de IA en su empresa

The potential for AI agents to transform and optimize various aspects of enterprise operations is immense.

A medida que la tecnología de IA siga avanzando y madurando, las empresas que adopten e integren de forma proactiva agentes de IA en sus flujos de trabajo estarán bien posicionadas para cosechar los frutos de una mayor eficiencia, productividad y crecimiento.

Si está listo para liberar el poder de los agentes de IA en su organización, póngase en contacto con Skim AI hoy mismo para saber cómo nuestro equipo de expertos puede ayudarle a diseñar, desarrollar e implementar soluciones de agentes de IA personalizadas y flujos de trabajo de agentes adaptados a sus necesidades y objetivos empresariales únicos.

¡Gracias por tomarse el tiempo de leer AI & YOU!

Para obtener más contenido sobre IA empresarial, como infografías, estadísticas, guías prácticas, artículos y vídeos, siga a Skim AI en LinkedIn

Are you a Founder, CEO, Venture Capitalist, or Investor seeking AI Advisory, Fractional AI Development or Due Diligence services? Get the guidance you need to make informed decisions about your company’s AI product strategy & investment opportunities.

¿Necesita ayuda para lanzar su solución empresarial de IA? ¿Quiere crear sus propios trabajadores de IA con nuestra plataforma AI Workforce Management? Hablemos

Creamos soluciones de IA personalizadas para empresas respaldadas por capital riesgo y capital privado en los siguientes sectores: Tecnología Médica, Noticias/Agregación de Contenidos, Producción de Cine y Fotografía, Tecnología Educativa, Tecnología Legal, Fintech y Criptomoneda.