Los equipos suelen enfocarse en ingeniería de sistemas de agentes mientras descuidan el producto, el flujo de trabajo y las decisiones humanas que determinan el impacto real en los negocios. Este descuido con frecuencia lleva a que sistemas de agentes sofisticados se desplieguen pero no logren cambiar significativamente cómo se realiza el trabajo. Basado en la experiencia de construir sistemas de agentes para un proveedor de TI gestionado con más de 100 millones de dólares, enfrentando la rotación de clientes, emergen cinco principios fundamentales para crear sistemas de agentes que tengan éxito en producción, ganen confianza y mejoren con el tiempo.
El primer principio enfatiza adaptar la forma del producto al flujo de trabajo empresarial en lugar de recurrir por defecto a interfaces de chat. La detección de rotación comienza cuando llega nueva evidencia y debe ejecutarse continuamente en segundo plano, lo que hace que un sistema estado-evento sea más apropiado que un enfoque basado en chat. El sistema observa problemas de servicio recurrentes entre clientes y solo escala aquellos que cumplen criterios específicos.
El segundo principio defiende dar cada paso del flujo de trabajo al mecanismo más simple que lo maneje bien. En lugar de entregar todo el flujo de trabajo a un solo agente, el sistema utiliza un agente de resumen para juicios lingüísticos, similitud semántica para agrupar tickets, código determinista para umbrales de recurrencia y reserva la investigación del agente para análisis de patrones complejos que requieren juicio comercial.
Los principios restantes se centran en rediseñar los roles humanos en los puntos de entrega de agentes, diseñar entregas para verificación y retroalimentación, y construir bucles de mejora continua a partir de la entrada humana. Esto asegura que el sistema de agentes permanezca alineado con las necesidades comerciales mientras se mejora continuamente a través del uso en el mundo real.
Fuente: Towards Data Science · Resumido por HeadlinesBriefing