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Qué habilidades son necesarias para hacerte entender y liderar agentes IA si nunca has liderado nada
Hay gente a la que escucho siempre y el experto en IA Jon Hernández es uno de ellos. Quizás porque es capaz de presentar todo este mundo de forma clara ya la vez abrirte la mente con las preguntas que hace.
Este artículo fue publicado originalmente en la newsletter
Acción: Productividad personalHace poco, en una de sus entrevistas mencionaba algo que me inquietó y tocó más que cualquiera de las típicas predicciones apocalípticas sobre inteligencia artificial, quizás porque me tocaba más de cerca. Jon comentaba que una de las habilidades del futuro sería Dirigir, no en el sentido clásico de liderar personas sino liderar Agentes (Diferentes IA’s que pueden actuar de forma autónoma).
Me inquietó porque siempre he asociado la idea de liderazgo al trabajo y la dirección de personas. Algo que ahora será imprescindible y nunca se me ha dado bien -lo de tratar con personas-.
Pero a la vez también tenía cierto cosquilleo para saber si podría ser capaz de hacerlo de forma asertiva. Aquí es donde quería llegar, la pregunta es qué habilidades te preparan para liderar unas IA.
Pues de eso va el post de hoy. Revisamos el conjunto de habilidades necesarias para conducir a tus agentes hacia los resultados marcados y quién sabe si cambiarán tu perspectiva a la hora de dirigir o responsabilizarte de personas -pasando del terror a la inquietud si esto no te va, no nos engañemos-.
Saber definir el resultado. ¿Qué queremos conseguir?
El viejo mantra de pensar antes de actuar para definir una visión de lo que queremos. Esto equivale a definir el resultado final, los criterios de éxito, las restricciones, prioridades y también lo que no debe hacerse.
Si me permites aquí introduciré un concepto de la productividad personal y de Getting Things Done (GTD). La planificación natural. Una técnica que permite definir una visión, distinguir la actividad y organizarla de forma adecuada.
Si deseas ampliar más este concepto sólo tienes que hacer clic a este enlace. (Clic aquí)
Descomponer problemas y convertirlos en acciones realizables
El objetivo es descomponer el resultado en metas más pequeñas, organizando la actividad en misiones que puedan realizar en paralelo los diferentes agentes.
Continúa siendo una actividad que puedes realizar sin ningún conocimiento tecnológico Dentro de la planificación natural se encuentran los pasos necesarios para convertir los resultados en actividad realizable en acciones sencillas.
Los últimos pasos de la técnica permiten desgranar la actividad en proyectos (pequeños resultados) y acciones a realizar y decidir cuáles se ponen en marcha y cuáles se dejan a la espera. Encaja como un guante en los dedos de la mano.
Saber delegar en el agente adecuado
Cada uno de los agentes a gobernar puede tener su propio perfil, incluso algo similar a un carácter. Puedes tener agentes dedicados a una función concreta como la búsqueda de información, un agente financiero, de marketing o legal, uno dedicado a la programación, otro a la documentación… Se me ocurren infinidad de posibilidades.
En este escenario el liderazgo sintético es una evolución de la delegación.
Antes:
Yo → persona → tarea → resultado
Ahora:
Yo → agente → proceso → resultado
Y en un futuro cercano:
Yo → agente líder → equipo de agentes → resultado
Dar contexto
Si ya has utilizado un chatbot de IA sabrás que cuanto más acotada sea la descripción de la situación que quieres resolver, sean más numerosos los parámetros que das, mejor y más preciso será el resultado obtenido.
Con la IA agentica ocurre lo mismo. Liderar en este aspecto consiste en proporcionar información relevante, antecedentes, documentación, criterios y ejemplos a menester para obtener el resultado deseado.
Establecer autonomía y límites
Los agentes se ejecutan desde un equipo físico propiedad, o bajo el control, del usuario por lo que es responsabilidad suya darles acceso o restringirlos a los diferentes recursos que tienen en su mano, ya sea los recursos que utilizan del hardware, como por ejemplo la posibilidad de instalar software, modificar la estructura de archivos, el acceso a la red, a diferentes equipos de su entorno, o servicios similares.
En otro nivel quedan las restricciones por el consumo de tokens de los agentes. En otras palabras, qué límite de gasto pueden realizar hasta completar sus tareas.
Dejar la microgestión y pasar a supervisar
No puedes revisar cada paso que dan todos y cada uno de tus agentes, tendrías más trabajo que haciendo tú las tareas. Es necesaria confianza en que, con la configuración dada, harán lo que sea necesario sin dar ningún paso en falso (errando o abusando del acceso a recursos).
Como líder de equipo debes restringir tu actividad a revisar resultados, detectar errores, identificar desviaciones, establecer un mecanismo de validación de los resultados y establecer momentos para esa validación.
Tu papel estaría a medio camino entre un jefe de equipo y un técnico de administración de sistemas.
Ser quien use el pensamiento crítico
No hace falta sólo delegar el trabajo sino también la crítica y la verificación en tu equipo agente. Mientras que un agente produce, otro verifica el resultado y un tercero lo critica.
La idea es potente: Crear mecanismos para que se validen entre ellos dando un mayor grado de autonomía al equipo
Como siempre tú estás detrás y eres el encargado de preguntarte: «¿Cómo sé que esto es correcto?» y crear las validaciones necesarias.
Capacidad de dar feedback
Un chatbot de AI puede recibir feedback después de cada respuesta dada, afinando en tiempo real el proceso. Una agente trabaja de forma más autónoma, enfocado a resultados y si erra o se desvía es necesario ofrecer una rectificación precisa orientada a mejorar el resultado.
En lugar de dar acciones una vez obtenido el proceso es necesario pautarlo y pedir entregas intermedias para controlarlo mejor.
Pensar en procesos en lugar de en prompts
Se trata de cambiar de mentalidad y pasar de
«¿Qué prompt le doy al agente?»
a
«¿Qué proceso debe seguir mi equipo de agentes para conseguir el resultado?»
Esto introduce una serie de preguntas que el líder sintético (tú) debe saber responder:
- ¿Cuál es el primer paso?
- ¿Qué pasos se pueden dar simultáneamente?
- ¿Qué agentes necesito?
- ¿Qué agente recibe el resultado del anterior?
- ¿Qué información debe transmitir cada agente?
- ¿Quién revisa el trabajo?
- ¿Cuándo hace falta una segunda opinión?
- ¿Qué errores pueden producirse?
- ¿Cuándo debe intervenir una persona?
- ¿Qué decisiones puede tomar el agente?
- ¿Cuál es el criterio para dar el proceso por terminado?
Los agentes no son sólo herramientas; forman parte del flujo de trabajo.
Saber cuándo debes intervenir
Por último, es necesario saber cuándo debes intervenir y cuándo debes dejar hacer. Tienes que encontrar un punto de equilibrio entre hacerlo demasiado y así asumir una carga excesiva de trabajo y hacerlo demasiado poco y corre el riesgo de obtener resultados erróneos o con una importante desviación.
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Quizás lo veas lejos pero para una persona como yo que se dedica a programar, los agentes son el próximo paso. Los programadores nos convertiremos de artesanos que tejen el código a mano a operarios de maquinaria que conducen las acciones – a través de las distintas formas que tome la IA – para crear funcionalidades de tu software.
El liderazgo sintético puede ser un concepto que me haya sacado del bolsillo, un nombre más o menos válido, pero una realidad con la que deberemos convivir y desarrollar si queremos seguir diferenciándonos de los competidores (otros trabajadores o empresas) y seguir resistiendo el envite -cada vez más rápido- de progreso.
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