Los agentes de IA optimizan las operaciones de su empresa gracias a su autonomía e inteligencia. Pero ¿cómo puede asegurarse de que sean confiables, éticos y eficientes?

En esta guía, exploraremos los principalesMejores prácticas y consideraciones éticas de los agentes de IAPara implementarlas de manera efectiva, analizaremos cómo reducir las alucinaciones y los sesgos, cómo administrar y proteger los datos de manera efectiva y también cómo incluir adecuadamente la supervisión humana.

¿Quiere saber cómo aprovechar todo el potencial de los agentes de IA y, al mismo tiempo, proteger la confianza y la responsabilidad? Sumérjase y descubra las estrategias clave para una integración exitosa de los agentes de IA.

Lea nuestra guía detallada sobre qué son los agentes de IA para obtener más información sobre sus tipos, capacidades y beneficios.usando ellos para su negocio.

Mejores prácticas para agentes de IA

Al implementar agentes de IA en sus procesos comerciales, estas son algunas prácticas recomendadas a tener en cuenta:

Implementar la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para reducir las alucinaciones

Debes conocer el famoso ejemplo de la “fresa” de ChatGPT, donde ChatGPT dice que hay dos “r” en la palabra en lugar de tres.

A pesar de que la respuesta es tan clara para el ojo humano, la IA, de alguna manera, la responde de forma incorrecta. Esto se debe a las alucinaciones de la IA, uno de los problemas comunes que se encuentran al implementar agentes de IA.

Cuando la IA alucina, pasa las respuestas incorrectas como si fueran absolutamente correctas.

Dado que los agentes de IA son autónomos y toman y ejecutan decisiones, estos errores pueden erosionar la confianza, generar desinformación y afectar negativamente los procesos de toma de decisiones. Por eso, es fundamental reducir las alucinaciones en los agentes de IA tanto como sea posible.

¿Cómo se puede lograr esto? Implementando la generación aumentada por recuperación (RAG).

¿Qué es RAG?

La generación aumentada por recuperación (RAG) es una técnica que mejora los agentes de IA al integrarlos con bases de datos externas o repositorios de conocimiento. Al recuperar datos relevantes y precisos de estas fuentes, la RAG garantiza que los resultados de la IA sean confiables y estén actualizados.

Al utilizar RAG, se pueden reducir considerablemente las alucinaciones en los agentes de IA. Muchas empresas ya están implementando esta técnica para obtener resultados más precisos y fiables.

De hecho, Acurai, un servicio de inteligencia artificial, ha anunciado recientemente la eliminación del 100% de las alucinaciones utilizando RAG.

Si utiliza agentes de IA, lo mejor es elegir uno que tenga RAG incluido. Por ejemplo, Chatsonic, un agente de marketing de IA, realiza RAG sobre la base de documentos web y cargados por el usuario para garantizar respuestas confiables.

Esto le ahorrará la molestia adicional de implementar RAG por separado y también garantizará la precisión en todo su proceso de IA.

Comience con casos de uso específicos para lograr el máximo impacto

Antes de utilizar agentes de IA, es mejor determinar en qué procesos desea utilizar la IA. Esto le permitirá elegir agentes de IA para fines específicos en lugar de generales.

Los agentes de IA diseñados para tareas específicas suelen tener un mejor rendimiento que sus homólogos de uso general. Esto se debe a que los agentes de IA especializados están capacitados y optimizados para situaciones particulares, lo que les permite brindar soluciones específicas. Este enfoque no suele encontrarse en los agentes de IA de uso general, que requieren una capacitación más amplia y pueden tener dificultades para satisfacer demandas específicas de manera eficaz.

Por ejemplo, Chatsonic está diseñado específicamente para tareas de marketing y se destaca en la creación de contenido personalizado, la elaboración de estrategias para redes sociales y la generación de textos publicitarios.

Si intentas realizar tareas similares con un bot de uso general, como ChatGPT, obtendrás resultados de todos modos, pero serán mucho más genéricos y de menor calidad, lo que puede no ser útil para implementar un agente de IA.

Al comenzar con un caso de uso claro y enfocado, puede maximizar el impacto de sus inversiones en IA y minimizar las complejidades de la implementación.

Realizar una evaluación continua de la confiabilidad

Implementar un agente de IA no es una tarea que se configura y se olvida. La evaluación continua es importante para garantizar la confiabilidad, la relevancia y la precisión, en particular en entornos dinámicos.

Esto se debe a que los agentes de IA interactúan con conjuntos de datos y necesidades de los usuarios que cambian constantemente. Sin evaluaciones periódicas, corren el riesgo de quedar obsoletos, ser inconsistentes o propensos a errores.

Sin embargo, la evaluación continua de los agentes de IA conlleva sus propios desafíos:

• El gran volumen de datos e interacciones hace que la evaluación manual sea poco práctica.
• Mantener estándares consistentes en todas las evaluaciones puede ser difícil.

Muchas empresas resuelven este problema mediante métodos de evaluación basados ​​en personas y en LLM. Para gestionar grandes volúmenes de consultas en la evaluación basada en personas, se puede recurrir al crowdsourcing o a la retroalimentación de los usuarios finales.

Sin embargo, estos procesos aún requieren recursos y tiempo considerables. Para obtener evaluaciones de resultados más rápidas y confiables, pruebe métodos más nuevos como “LLM como juez”. En este método, los LLM evalúan los resultados de los agentes de IA de forma continua, lo que proporciona un método confiable y escalable para evaluar los resultados de la IA en comparación con la evaluación manual.

Integrar la supervisión humana para mantener el control

Ya hemos hablado de las alucinaciones de la IA. Sin embargo, son solo una de las muchas formas en que una IA puede dar resultados erróneos. A veces, los agentes de IA pueden incluso experimentar tiempos de inactividad o tomar decisiones que no se ajustan a lo que se espera.

También podría mostrar sesgos o brindar información potencialmente dañina, todo lo cual debe ser monitoreado.

Aquí es donde entra en juego la supervisión humana, que garantiza que los sistemas de IA funcionen de forma ética, responsable y dentro de límites aceptables. Al mantener el control sobre los procesos de IA, las organizaciones pueden evitar errores, reducir los riesgos y fomentar la confianza en las implementaciones de IA.

Sin embargo, uno de los principales objetivos de implementar agentes de IA es reducir la intervención humana. En tales casos, ¿cómo se puede mantener la supervisión humana y, al mismo tiempo, reducir la intervención manual?

La clave es lograr un equilibrio entre la automatización y la participación humana. La IA debe encargarse de las tareas repetitivas y de bajo riesgo, y dejar que los humanos se concentren en la supervisión y la gobernanza. También se pueden implementar dos marcos para garantizar una supervisión humana adecuada:

• Humano en el circuito (HITL):Estos sistemas involucran a los humanos en todos los puntos de decisión críticos.
• Humano en el circuito (HOTL):Estos sistemas requieren que los humanos los supervisen e intervengan sólo cuando sea necesario.

Tomemos como ejemplo los procesos de moderación de contenidos. Los agentes de IA pueden marcar publicaciones potencialmente dañinas, pero los moderadores humanos toman la decisión final para evitar la censura excesiva o la omisión de matices culturales. De manera similar, en el ámbito sanitario, la IA puede ayudar a diagnosticar enfermedades, pero los médicos se aseguran de que la decisión final se base en el contexto y la experiencia del paciente.

Al integrar la supervisión humana en los flujos de trabajo de los agentes de IA, puede garantizar una mayor confiabilidad, cumplimiento ético y confianza en sus sistemas. Este modelo híbrido lo ayuda a obtener mejores resultados y, al mismo tiempo, mantener la responsabilidad y el control.

Optimice el uso de recursos para lograr una mayor rentabilidad

Los agentes de IA, debido a su naturaleza más avanzada, también consumen más energía y recursos. Por ejemplo, el GPT-3 de OpenAI utiliza alrededor de 1.300 megavatios-hora (MWh) de electricidad al año, lo que equivale al consumo anual de unos 130 hogares estadounidenses en 2022.

¿Qué significa esto para una empresa? Si está implementando agentes de IA, debe tener en cuenta el consumo de energía y recursos tanto desde una perspectiva de costos como desde una consideración ética.

De hecho, las empresas globales están considerando la optimización de los recursos de IA como una prioridad máxima. Por ejemplo, el Instituto Canadiense de Seguridad de la Inteligencia Artificial (CAISI), creado en noviembre de 2024, ha estado a la vanguardia de la promoción del desarrollo sostenible de la IA. Uno de sus objetivos principales es abordar los desafíos de recursos asociados con las tecnologías de IA.

Afortunadamente, existen múltiples formas de optimizar el uso de recursos de los agentes de IA.

Una forma de hacerlo es mediante la adopción de metodologías de IA lean. Este enfoque implica el diseño de modelos de IA livianos que ofrecen un alto rendimiento y minimizan las demandas computacionales. Al eliminar las complejidades innecesarias, la IA lean se centra en lograr resultados de manera eficiente.

Otro método consiste en ajustar los modelos de IA previamente entrenados. En este enfoque, se utilizan modelos de IA previamente entrenados o agentes de IA creados para aplicaciones específicas en lugar de entrenar uno completamente nuevo, lo que reduce los recursos utilizados durante el entrenamiento.

Elija modelos de precios adecuados

Implementar agentes de IA puede ser una inversión importante, si se tienen en cuenta todos los costos de implementación, uso y mantenimiento. Sin embargo, puede lograr que la estrategia de IA sea rentable y práctica si elige el modelo de precios adecuado.

Por ejemplo, Devin AI, un desarrollador de software de inteligencia artificial, afirma que permite ahorrar hasta 20 veces los costos. Sin embargo, el precio es de 500 dólares por equipo, lo que podría ser adecuado solo para equipos más grandes. Para equipos más pequeños e individuos, pagar 500 dólares al mes por una solución puede no traducirse en un ahorro de costos de 20 veces.

Básicamente, puedes elegir entre dos modelos de precios: el basado en suscripción y el más nuevo, basado en uso.

Los planes basados ​​en suscripciones ofrecen costos mensuales predecibles, ideales para empresas con cargas de trabajo constantes. Por el contrario, los modelos basados ​​en el uso son muy flexibles y permiten a las empresas pagar solo por los recursos que consumen. Esto es particularmente beneficioso para las organizaciones con demandas fluctuantes o impredecibles.

Mejores prácticas de los agentes de IA: consideraciones éticas

Además de las mejores prácticas, también debes recordar estas consideraciones éticas al implementar agentes de IA:

Mitigue el sesgo mediante pruebas rigurosas

Imagine trabajar en un entorno en el que la discriminación o el trato injusto socavan la productividad y la moral. Ahora, piense en cómo problemas similares en los sistemas de IA pueden afectar a los usuarios y a las empresas.

Los agentes de IA, al igual que los empleados humanos, deben crear un entorno justo y saludable, libre de discriminación, discursos de odio o ideologías extremas. Sin embargo, incluso si los agentes de IA técnicamente no tienen “emociones”, aún son propensos a los prejuicios.

¿Por qué se producen sesgos en los agentes de IA?

Los modelos de IA se entrenan con grandes conjuntos de datos que, a menudo, reflejan sesgos sociales. Estos sesgos pueden codificarse en sistemas de IA, lo que genera resultados que aumentan los estereotipos o el trato injusto.

Por ejemplo, una herramienta de reclutamiento de IA entrenada con datos históricos de contratación podría favorecer ciertos grupos demográficos sobre otros, simplemente debido a patrones en los datos de entrenamiento.

Para mitigar estos sesgos, muchas empresas ya están creando herramientas que escanean los resultados y entrenan mejor a los agentes de IA. Por ejemplo, Latimer, una empresa de IA, lanzó recientemente una extensión del navegador Chrome para detectar sesgos en los textos de IA.

Sin embargo, si desea utilizar agentes de IA para su negocio, eliminar estos sesgos es fundamental, tanto como una buena práctica de los agentes de IA como una consideración ética. A continuación, se indican algunas estrategias que puede adoptar:

• Datos de formación diversos y representativos:Asegúrese de que los conjuntos de datos utilizados para entrenar a los agentes de IA incluyan diversos grupos demográficos, culturas y escenarios. Por ejemplo, es menos probable que un agente de servicio al cliente de IA entrenado en un conjunto de datos global prefiera el idioma o dialecto de una región en lugar de otro.
• Auditoría periódica:Realice evaluaciones continuas para identificar y corregir resultados sesgados. Las herramientas como la extensión de Chrome de Latimer AI son invaluables para mantener la imparcialidad en las interacciones de IA.
• Técnicas de equidad algorítmica:Utilice métodos como la eliminación de sesgos adversarial, que entrena a los sistemas de IA para minimizar los sesgos, o el aprendizaje de representación justa.
• Transparencia y explicabilidad:Desarrollar sistemas de inteligencia artificial que puedan explicar claramente sus procesos de toma de decisiones. Esta transparencia ayuda a los usuarios a identificar posibles sesgos y garantiza la rendición de cuentas.

Garantizar la transparencia y la explicabilidad

Si utiliza IA, déjelo claro.

La transparencia es fundamental para generar confianza y mantener la responsabilidad al implementar sistemas de IA. Los clientes, empleados y partes interesadas deben estar informados sobre dónde y cómo se utiliza la IA dentro de su organización.

Esto se debe a que la transparencia genera confianza. En un estudio reciente, el 72 % de los clientes quieren saber cuándo están conversando con un agente de IA, por ejemplo. También es necesario para diversas normas de cumplimiento, como el RGPD y la Ley de IA de la Unión Europea.

Utilice una gobernanza de datos sólida

Los derechos sobre los datos de IA y su uso son un tema de debate tanto desde un punto de vista ético como legal. Aun así, es innegable la necesidad de una gobernanza sólida de los datos de IA, especialmente cuando se utilizan agentes autónomos de IA.

En un caso de 2022, la autora Kristina Kashtanova produjo una novela gráfica titulada Zarya of the Dawn utilizando Midjourney, una herramienta de generación de inteligencia artificial. Si bien inicialmente obtuvo los derechos de autor sobre el contenido, el tribunal cambió su postura varias veces. Finalmente, le otorgaron una protección limitada de los derechos de autor a los componentes creados explícitamente por Kashtanova, mientras que excluyeron los generados por inteligencia artificial.

Lamentablemente, no se trata de un caso aislado. A medida que aumenta el uso de agentes de IA, se pone de relieve una pregunta fundamental:¿Quién es el propietario de los datos y creaciones generados por IA?Es una zona gris en materia jurídica y ética que necesita urgentemente regulaciones claras.

Si también está implementando agentes de IA en su sistema, aquí hay algunos pasos que puede seguir para garantizar una gobernanza de datos adecuada:

• Fuentes de datos de auditoría:Revisar y documentar periódicamente los orígenes de los conjuntos de datos utilizados para entrenar sistemas de IA, garantizando que cumplan con los estándares éticos y legales.
• Implementar medidas de protección de datos:Utilice encriptación, controles de acceso y anonimización para proteger datos confidenciales contra violaciones.
• Fomentar la transparencia:Comunique claramente a los usuarios cómo se utilizan sus datos, ya sea para entrenar IA o generar información.
• Participe en la promoción de políticas:Colaborar con pares de la industria y formuladores de políticas para diseñar marcos de gobernanza de IA justos y prácticos.
• Manténgase actualizado sobre las regulaciones:Monitorear desarrollos como la Ley de IA de la UE para garantizar el cumplimiento y mantener prácticas éticas de IA.

Implementar barandillas eficaces

Las barandillas son un conjunto de reglas o pautas que garantizan que todos los sistemas de agentes de IA funcionen dentro de ciertas pautas y reglas. Esto incluye todo, desde las políticas y las mejores prácticas de la empresa hasta las regulaciones legales y las pautas éticas.

Considérelos como límites que los agentes de IA no deberían traspasar.

¿Por qué son necesarias las barandillas?

Los agentes de IA son cada vez más autónomos, capaces de tomar decisiones y ejecutar acciones sin intervención humana. Sin embargo, esta autonomía conlleva riesgos, como producir resultados perjudiciales, infringir normas éticas o actuar más allá de su alcance previsto. Las barreras de seguridad actúan como puntos de control para mitigar estos riesgos, protegiendo tanto a los usuarios como a las organizaciones.

Con las barreras de seguridad, puede aprovechar al máximo los agentes de IA y, al mismo tiempo, minimizar el riesgo de resultados no deseados o dañinos. Si desea configurar barreras de seguridad efectivas como una práctica recomendada para los agentes de IA, aquí hay algunas pautas a seguir:

• Definir límites operativos claros:Establecer límites para garantizar que la IA no exceda su función prevista ni haga un mal uso de sus capacidades.

Ejemplo: un bot de atención al cliente solo debe brindar respuestas dentro de su dominio entrenado y escalar problemas complejos a un agente humano.

• Establecer pautas y marcos éticos:Crear un conjunto de principios éticos que rijan las acciones de la IA, como la equidad, la transparencia y la no discriminación.

Ejemplo: Las herramientas de contratación con inteligencia artificial deben programarse para evitar sesgos adhiriéndose a criterios de imparcialidad predefinidos.

• Implementar filtrado de contenido:Utilice modelos previamente entrenados y filtrado de palabras clave para bloquear resultados inaceptables.

Ejemplo: Un modelo de lenguaje integrado en una plataforma social debería filtrar el discurso de odio, la desinformación y el contenido explícito.

• Crear mecanismos a prueba de fallos:Incorpore opciones alternativas, como redirigir las decisiones a supervisores humanos durante situaciones inciertas o de alto riesgo.

Ejemplo: Una IA en una herramienta de diagnóstico médico debería recurrir a un médico humano cuando se encuentre con casos ambiguos.

Reflexiones finales: Mejores prácticas y consideraciones éticas de los agentes de IA

A medida que incorpora más y más agentes de IA a su proceso comercial, es imperativo seguir las mejores prácticas y consideraciones éticas de los agentes de IA.

Sin embargo, si bien establecer pautas y regulaciones es crucial, también es esencial utilizar agentes de IA confiables y seguros que protejan sus datos y hagan que sus procesos sean sencillos.

Chatsonic es uno de esos agentes de marketing de IA confiables que está diseñado para simplificar sus tareas de marketing. Desde la investigación y creación de contenido hasta la optimización y publicación, Chatsonic puede ayudarlo con todo lo relacionado con el marketing.

¿Está listo para optimizar sus procesos con agentes de IA? Pruebe Chatsonic hoy mismo.

¿Te gusta lo que lees? Comparte con un amigo Samanyou Garg Fundador de Writesonic Samanyou es el fundador de Writesonic y le apasiona usar la IA para resolver problemas del mundo real, especialmente en marketing. Dos años antes del lanzamiento de ChatGPT, Writesonic ya estaba a la vanguardia, ayudando a marcas, agencias e individuos a crear y optimizar todo tipo de contenido, a ser más inteligentes que los competidores al decodificar sus tendencias de SEO y palabras clave para aumentar el tráfico. Samanyou es un ganador del premio Forbes 30 Under 30 y ganador de los premios Global Undergraduate Awards de 2019, a menudo conocidos como el Premio Nobel junior.