Las cuestiones de coste pueden ser más complicadas con la IA agéntica que con las aplicaciones tradicionales de bajo código, admite. “Podrías ejecutar el mismo agente una vez y necesitaría 10 filas de una base de datos en algún lugar y utilizaría 10 000 tokens”, dice Riley. “Podrías ejecutarlo de nuevo y podría utilizar un millón de tokens debido a la entrada que recibe y las acciones que realiza. Necesitamos asegurarnos de que tenemos medidas de seguridad a nuestro alrededor, y las estamos construyendo”.
Las organizaciones quieren visibilidad de lo que ha sucedido para poder hacer un seguimiento de lo que hacen los agentes, telemetría para poder perfeccionar los agentes para que funcionen de una manera específica, y claridad en los costes para poder aplicar límites. El departamento de TI querrá controlar la amplitud del uso de los agentes de IA y el coste de la IA generativa para asegurarse de que aporta valor al negocio, así como comodidad a los usuarios empresariales.
Y si la IA de agentes despega, es posible que desee los mismos procesos para recoger agentes útiles y mantenerlos, o añadir más funciones. Por ejemplo, el Centro de administración de Power Platform está obteniendo información de Copilot Studio, y otras plataformas ofrecen información similar. “Podrás ver quién ha creado agentes, qué han creado, cuál es el uso, quién lo está utilizando, qué datos fluyen”, dice Riley. «Si quieres, podrás recogerlo, convertirlo en una solución mucho más gestionada y hacer que TI lo controle”.
