[UI+ AI] El ML en el navegador cambia el desarrollo de Aplicaciones y Agentes.

La frontera entre Aplicación y Agente se disipa para acabar siendo lo mismo. Cuando Machine Learning está en el navegador y la IA está en el frontend, la UI determina todavía más la calidad de un desarrollo de forma más transparente.

Evidenciando una mayor eficiencia en las operaciones y los flujos de trabajo con seguridad en todos los procesos y una experiencia mejorada, con lo que no solo de clics vive una Aplicación, piensa en Meta, para poner un solo ejemplo. 

Así que nos encontramos con Aplicaciones (con o de Agentes) que deben generar una óptima interacción, en este aspecto no distinguimos de un desarrollo anterior a la IA generativa. 

Pero sí lo hacemos cuando podemos afirmar que pueden y deben anticiparse a las necesidades de los usuarios, adaptarse a los comportamientos para ser útiles e incluso seguras al generar automatizaciones tomando decisiones en nombre de los usuarios.

La frontera entre Aplicaciones y Agentes diluyéndose.

Ya hemos visto cómo GitHub Copilot (más de 77.000 empresas usan GitHub Copilot en la actualidad) ha transformado la programación al sugerir fragmentos o autocompletado de líneas de código.

Hablar de Inteligencia Artificial es hablar de entorno web, frontend y UI ( la interfaz de usuario que potencia la IA contextual). 

La eficiencia, la experiencia, la normativa, la seguridad y la rentabilidad son, en esencia, componentes de enrutamientos unificados.

La Inteligencia Artificial como Arquitectura central de las Aplicaciones. 

La IA contextual está llevando a que los modelos de IA generalistas estén evolucionando la integración de mapas temáticos en la lógica del frontend, lo que hará que las aplicaciones de Agentes y con Agentes puedan interpretar de manera más efectiva la intención del usuario, estructuren jerarquías de conocimiento y guíen interacciones u conversaciones de una manera más significativa en cualquier experiencia digital.

¿Es posible ordenar la interpretación del pensamiento humano y, en consecuencia, la acción ejecutada (con la IA y de la IA) para obtener la capacidad de mejora, innovación y satisfacción? Suena ambicioso. Lo es.

• Para los desarrolladores es una ventaja competitiva, además de una gran oportunidad para potenciar talento e inteligencia en la creación de Aplicaciones y Agentes, no solo funcionales e interactivos, también inteligentes para generar automatizaciones avanzadas y seguras en nombre de los usuarios.
   
• Para los usuarios finales, pensando en usuarios comerciales y potenciales usuarios de Aplicaciones de Agentes para sus negocios, estos avances no solo representan mejores experiencias digitales, fluidas, personalizadas e intuitivas.

Ambas son una oportunidad para confiar equilibrada y simultáneamente en la IA. 

• En el caso de los usuarios finales, en su partner desarrollador del proyecto de integración de IA, de un modo más transparente para lograr más en todos los aspectos operativos de sus negocios, incluyendo el ciclo de vida de Aplicaciones con IA y de IA.
• En el caso de los desarrolladores, de un modo más integrador, entre el conocimiento industrial y el tecnológico, pudiendo potenciar la colaboración entre pares y socios o incluso generando nuevos escenarios en negocios conjuntos.

En desarrollo de software, la IA contextual asiste al generar código, probar y depurar automáticamente, además de priorizar funciones basadas en datos de comportamiento del usuario y tendencias de mercado. La IA reduce el tiempo y costo de desarrollo iterativo, como se menciona en el estudio What is Contextual AI and how to build a contextual AI Assistant. Aunque no muestra datos cuantitativos específicos sobre la reducción de costos, sí sugiere que la automatización puede ser significativa y elevar el grado de eficiencia en todos los aspectos de la ejecución de un proyecto de IA.

En cumplimiento y seguridad, la IA contextual detecta brechas, evitando multas costosas, como la multa de 79 millones de dólares, mencionada por Mimecast, relacionada con fallos de comunicación. Estos ejemplos ilustran cómo la IA contextual no solo mejora la eficiencia, además tiene un impacto financiero tangible.  

Para la experiencia del cliente, la IA contextual, según un estudio de Barilliance, hace que las recomendaciones personalizadas pueden aumentar el valor promedio de pedido (AOV) en un 369%, las tasas de conversión en un 288% y mejorar la tasa de abandono de carrito en un 4.35%, incluyendo la capacidad de contribuir hasta un 31% de los ingresos de sitios de e-commerce, como explica en su guía Personalized Product Recommendations Tactics for Profits.  

No podemos dejar de analizar que la tecnología, lejos de ser una mera herramienta, como antaño se decía, y aún ahora se sigue diciendo, en este momento, está transformando negocios enteros, evolucionando no solo la forma de trabajar, ese mantra cansino, sino la forma de enfocar un negocio y su rentabilidad en un entorno digital que lo modifica. Por tanto, tal vez sea algo más que una mera herramientas, ¿verdad?

Microsoft ha anunciado el futuro de la innovación con Copilot Studio y llega con Copilot Studio for UI Automation para automatizaciones intuitivas, confiables y más seguras, además de inteligentes, para Empresas que no pueden perder tiempo en escalar eficiencias significativas y rentabilizar sus inversiones. 

Los Agentes están revolucionando la automatización robótica de procesos (RPA) al superar las limitaciones tradicionales, como la fragilidad de los elementos de la interfaz de usuario (UI). Tienen la capacidad de gestionar interfaces dinámicas y complejas con eficacia.  Charles Lamanna, vicepresidente Corporativo, Copiloto de Negocios e Industria.

En su blog, explica extensamente las novedades que llegan a Copilot en computadoras y en Copilot Studio UI for Automation para el desarrollo de Agentes, destacamos que el uso de la computadora se adapta de manera automática a los cambios en las aplicaciones, sites y plataformas, entornos web.

Este ajuste se realiza en tiempo real, gracias a un razonamiento integrado que permite resolver problemas de forma independiente, asegurando que el trabajo se lleve a cabo sin interrupciones. Además, se fundamenta en las robustas medidas de seguridad y los marcos de gobernanza de Copilot Studio, lo que garantiza el cumplimiento de los estándares tanto de la organización como del sector.

Las Aplicaciones ("con IA o de IA"), tal y como las conocemos ahora, ¿evolucionarán a Aplicaciones de Agentes autogestionadas en optimizaciones autónomas? A medida que los Asistentes de IA recopilen más datos contextuales, la privacidad cobrará mayor grado de importancia en su control, uso y aprovechamiento.

Las tendencias se centrarán en garantizar la seguridad y el uso responsable de los datos de los usuarios, mientras las Aplicaciones de IA sigan ampliando sus capacidades múltiples en todas las áreas.

Todo en innovación es entorno web y en lo que a automatización se refiere ya no hay distinción entre entornos, flujos y rentabilidades para la IA en contexto, por supuesto, increíblemente útil para generar análisis profundos, incluyendo la generación automática en la toma de decisiones estratégicas y avanzadas, controladas siempre desde el lado contemplativo del talento humano en digitalización y transformación.

Igual solo necesitemos preguntarnos, ¿y después qué?