Lo más destacado de Skift
Skift Data + AI Summit
¿Deberías implementar agentes ahora o ya es demasiado tarde?
Pol Peiffer, director de Desarrollo de Productos y Agentes, Sierra · Gaëlle Bristiel, vicepresidenta sénior de Ingeniería, Amadeus
Moderado por Vivek Bhogaraju, ejecutivo residente en el sector del capital riesgo
EL ARGUMENTO
Peiffer afirmó que los agentes ya están listos para su implementación y que el problema de las «demo-land» del sector es una elección, no una limitación. Bristiel argumentó que el problema más grave es la fragilidad del ecosistema: sin suficiente información sobre el contexto del viajero compartida entre los distintos sistemas, incluso los agentes más potentes pueden ofrecer resultados irrelevantes. La verdadera tensión de la sesión no radicaba en si se debía implementar o no, sino en qué condiciones previas garantizan el éxito de la implementación —y si las empresas que esperan a que esas condiciones sean perfectas simplemente se quedarán sin tiempo.
LAS PRUEBAS
- Peiffer citó un estudio del MIT según el cual aproximadamente el 90 % de las implementaciones de IA se quedaban estancadas en la fase de demostración; Sierra observa lo contrario, ya que más del 95 % de las pruebas piloto llegan a la fase de producción.
- Sierra colaboró con una aerolínea de la región APAC para desarrollar un agente virtual, que se puso en marcha en abril; este agente admite inglés, tagalo y «taglish». El objetivo de Sierra es aumentar la tasa de resolución autónoma —es decir, las consultas gestionadas sin intervención humana— del 30 % al 50-80 % con el tiempo.
- «Lo importante es el ritmo de iteración y mejora, no necesariamente el punto de partida». — Peiffer
- Un proyecto liderado por Bristiel fracasó cuando un sistema de recomendación de viajes basado en IA devolvió resultados que se descartaron por irrelevantes, ya que el cliente había proporcionado muy poca información sobre la situación y el historial del viajero.
- «No hace falta que esperes uno o dos años más; para entonces, probablemente ya te habrás quedado atrás». — Peiffer
¿Y QUÉ?
Si su organización sigue esperando a que los agentes alcancen la madurez antes de su implementación en producción, en esta sesión se argumentó que ese periodo de espera ya le está haciendo perder terreno frente a la competencia. La condición previa fundamental no es la preparación técnica, sino definir el resultado global que necesita y garantizar que los datos necesarios se compartan realmente entre todos sus sistemas.
Accede a todas las conclusiones de Skift sobre este evento, así como a los vídeos completos de las sesiones, los documentos de las presentaciones y más cobertura editorial en nuestro centro de información Skift Data + AI Summit .