[Editor’s Note: Agents of Transformation is an independent GeekWire series, underwritten by Accenture, exploring the people, companies, and ideas behind AI agents. Join us Tuesday, March 24, for our Agents of Transformation event in Seattle.]
Plataforma de ventas impulsada por IA hace apenas un año esquinas No utilizó muchos agentes de IA; en cambio, se basó en indicaciones y modelos previamente entrenados para ayudar a los clientes a respaldar sus estrategias de ventas. Pero esto ha cambiado mucho.
“Desde entonces, los hemos inyectado en casi todas las partes de la pila”, dijo el cofundador y director de tecnología de Nooks. Nikhil CheerlaEstá hablando en un evento que la compañía organizó en Seattle en febrero.
La rápida adopción de Nooks refleja un interés creciente en los agentes verticales de IA, herramientas diseñadas para realizar un solo trabajo excepcionalmente bien combinando modelos con datos, flujos de trabajo y contexto de dominios específicos.
Los modelos de IA de uso general pueden generar texto, escribir código y resumir informes rápidamente. Pero no son tan competentes a la hora de resolver tareas específicas de la industria. Aquí es donde entran en juego los agentes verticales.
Para esta entrega Agentes de transformación En su serie, GeekWire examinó la tendencia creciente de los corredores verticales de IA y la gran oportunidad para las nuevas empresas.
“Las plataformas masivas de inteligencia artificial podrían convertirse en motores de amplia distribución de inteligencia”, dicen los inversores de Madrona Sabrina Alberto Y Vivek Ramaswami escribió un nuevo análisis del panorama de la IA. “Pero seguirán surgiendo empresas especializadas que se encargarán de las partes difíciles en determinadas áreas”.
Jerry ZhouCEO de startup de tecnología legal de Seattle SupioDescribió la IA vertical como “pasar de herramientas a intermediarios”. El software de Supio ayuda a los abogados a clasificar, buscar y organizar rápidamente datos relacionados con los casos.
“No basta con que la IA genere conocimientos; necesita funcionar y tomar medidas dentro de flujos de trabajo reales”, afirmó Zhou. “Desde una perspectiva legal, esto significa convertir datos complejos, como registros médicos, en resultados estructurados y validados en los que los abogados puedan confiar sin dudar”.
Las nuevas tecnologías están ayudando a las empresas emergentes a generar valor para los clientes. profecía“Hemos eliminado un cuello de botella crítico y desbloqueado una forma completamente nueva de trabajar en una de las industrias más grandes del mundo”, dijo el director ejecutivo de Prophetic, una plataforma de inteligencia de adquisición de tierras con sede en Portland, Oregón, que entrenó su IA en más de 20.000 códigos de zonificación municipales en todo Estados Unidos. Oliver Alejandro. “Este es el verdadero poder de la IA vertical”.
Este cambio llama la atención de los inversores Mia LewinUn veterinario técnico con sede en Seattle acaba de aumentó Se abrió un fondo de 5 millones de dólares para FundadorVCSu nueva empresa se centró en iniciativas verticales de IA.
“Esperamos que este espacio produzca más de 300 unicornios durante la próxima década, y que las primeras IPO verticales de IA lleguen al mercado dentro de tres años”, dijo Lewin.
hablando el mes pasado En el evento de Nooks, Birmania director ejecutivo Joe Duffy El representante de IA de Pulumi explicó cómo Neo ayuda a las empresas a automatizar tareas de infraestructura en la nube, como optimizar costos y garantizar el cumplimiento. El propósito detrás de Neo comenzó El objetivo del año pasado era garantizar que un agente de IA tuviera la capacidad de hacer todo lo que haría un ingeniero de infraestructura humana: no sólo responder preguntas, sino también actuar en sistemas complejos.
“Una de las partes especiales de un agente vertical es que realmente puedes profundizar en un área única”, dijo Duffy. “Y este espacio no se trata sólo de tokens LLM. Es mucho más complejo que eso”.
Crear estos sistemas requiere más que un modelo. En su publicación, Albert y Ramaswami señalaron la necesidad de lo que algunos llaman un “arnés de agentes”, que rodee una infraestructura que ayude a organizar tareas, encontrar contexto y validar resultados.
Los agentes verticales de IA ya están yendo mucho más allá de las herramientas tradicionales de software como servicio al automatizar varios tipos de trabajo manual.
“Traducir el contexto del flujo de trabajo en aplicaciones es una oportunidad para los agentes verticales de IA, y es lo que separa a los ganadores de aquellos que solo producen contenido o recomendaciones”, dijo. David TallmadgeDirector ejecutivo de la startup de inteligencia artificial de marketing de Seattle Gradual.
Las empresas emergentes que combinan agentes verticales de IA con potentes datos contextuales podrían representar una amenaza para las empresas establecidas. Cheerla, CTO de Nooks, dijo que una empresa como Salesforce tiene miles de millones de puntos de datos, “pero no saben qué es bueno y qué es malo en esos datos”.
“La forma en que diseñamos Nooks es recopilar datos de muy alta calidad para obtener el contexto completo que llevó a la toma de la decisión”, dijo Cheerla.
Los representantes de Nooks administran flujos de trabajo de ventas de un extremo a otro, incluida la definición de cuentas, la búsqueda de contactos, la redacción de correos electrónicos y la asistencia a los representantes en llamadas en vivo. Se pueden invocar manualmente, ejecutar en lotes o en segundo plano y están diseñados para trabajar en colaboración con usuarios humanos.
La próxima fase de agentes verticales de IA podría ir más allá de la simple ejecución de tareas. Una tendencia emergente es la colaboración entre agentes, donde múltiples sistemas trabajan para resolver problemas complejos.
“Se puede pensar en un grupo de agentes que realmente colaboran juntos para hacer cosas”, dijo Duffy, estableciendo paralelismos con su trabajo anterior en el diseño de sistemas distribuidos.
Otro cambio es hacia agentes proactivos, sistemas que no sólo responden a instrucciones sino que inician acciones por sí mismos. Sin embargo, esta transición puede llevar tiempo. Incluso cuando los agentes se vuelven más capacitados, las empresas pisar con cuidado Cuando se trata de entregar el control.
Duffy se refirió al término “control deslizante de autonomía” inventado El investigador de inteligencia artificial Andrej Karpathy abarca desde sistemas totalmente controlados por humanos hasta agentes totalmente autónomos.
Para tareas de bajo riesgo, como limpiar recursos de la nube no utilizados, las empresas pueden dejar que los agentes trabajen de forma independiente. Sin embargo, la supervisión humana sigue siendo vital para acciones de alto riesgo como la puesta en marcha de infraestructuras de producción.
“En primer lugar, es necesario generar confianza y generar calidad en los sistemas que instala”, afirmó Duffy.
Los representantes verticales talentosos ya están empezando a remodelar la forma en que las empresas estructuran sus equipos. Cheerla explicó que el modelo tradicional de organizaciones de ingeniería está evolucionando, donde los gerentes de producto facilitan el intercambio de conocimientos entre ingenieros y clientes. Dijo que el proceso podría automatizarse con agentes y, en cambio, los ingenieros deberían conectarse directamente con los clientes y asumir la responsabilidad de los resultados.
“Es necesario deshacerse de estos oleoductos y cuellos de botella”, afirmó.
En Pulumi, Duffy describió un cambio en el que cada ingeniero se convirtió en el líder de facto de su propio equipo de representantes. “Los ingenieros que pueden pensar como un gerente de producto y un ingeniero a nivel de personal pueden ser, literalmente, 100 veces más desarrolladores”, dijo.
Los inversores de Bessemer Venture Partners dicen que la IA vertical “representa una oportunidad fundamentalmente mayor que el SaaS vertical”, en parte debido a su impacto en la fuerza laboral.
“A diferencia del SaaS vertical, que normalmente captura una pequeña porción del gasto en TI de Fortune 500, la IA vertical accede directamente a la línea de negocios de pérdidas y ganancias”, escribieron. publicación de blog.
Sharbani Royvicepresidente de la empresa de diseño de chips Brazo El hombre, que anteriormente ayudó a construir Alexa en Amazon, introdujo un marco único sobre cómo los empleados humanos interactúan con los agentes: el modelo de aprendiz.
En lugar de pensar en los agentes como herramientas de automatización, anima a su equipo a hacer una pregunta diferente. “¿Cómo se utiliza un agente para que le ayude a actuar como aprendiz y mejorar?” dijo durante la mesa redonda. “¿Qué hiciste esta semana que pudiste lograr, pero mejor, porque tenías un agente ayudándote? ¿Cómo tomas decisiones cada vez más importantes?”
