Taller de Diseño de Sistemas Multiagente (MAS)

¿Por qué usarlo?

Automatiza un proceso complejo con IA diseñando un sistema multiagente (MAS) junto a un equipo interdisciplinario en un taller de design thinking.

¿Quiénes deben usarlo?

Los sistemas multiagente requieren la colaboración de varios expertos en las siguientes áreas:

• Dominio y procesos empresariales

• Big data e inteligencia artificial agéntica

• TI, seguridad y privacidad

También se requiere que todos los stakeholders trabajen juntos, es decir:

• Usuarios: empleados y/o clientes

• Desarrolladores: ingenieros de software, datos y AI

• Toma de decisiones: propietarios de procesos empresariales

• Consultores: oficiales de privacidad, asesores de seguridad, etc.

Finalmente, se necesita un facilitador para reunir a las diferentes personas y formar un equipo efectivo.

¿Cuándo usar?

El equipo se ha reunido y ha decidido sobre un proceso empresarial (existente o nuevo). El equipo quiere automatizar y optimizar este proceso con Agentic AI para aumentar la eficiencia, efectividad y/o robustez.

Si aún no se ha identificado un proceso, recomendamos un Taller de Estrategia Lean de Datos y AI para identificar y priorizar posibles casos de uso de Agentic AI.

Durante el Taller de Diseño MAS de un día, los participantes especifican los objetivos y resultados clave, identifican a los agentes humanos y artificiales, y diseñan el flujo de trabajo e información entre los agentes. Además, se definen las bases técnicas y analíticas y se especifican las barreras de protección necesarias para garantizar la seguridad, privacidad, equidad y más.

¿Qué utilizar?

Esta plantilla de taller está basada en el probado Método de Diseño de Negocios de Datos e IA, que es utilizado mundialmente por muchas empresas y consultorías conocidas. Utiliza los lienzos del Kit de Diseño de Negocios de Datos e IA, que se pone a disposición libremente bajo una licencia de Creative Commons.

¿Cómo utilizar?

Esta plantilla de taller está diseñada para una sesión de un día que se puede dividir en dos medios días. A lo largo del día, los participantes pasan por las siguientes seis fases y realizan varios pasos en seis lienzos diferentes para cada fase. En los lienzos, encontrarás números en círculos (①, ②, ...) que corresponden a los pasos en cada fase.

I. Intro

La introducción se trata de asegurar que todos los participantes estén persiguiendo el mismo objetivo y dispuestos a seguir juntos el camino propuesto. Para delinear y presentar este camino (es decir, la agenda del taller), utilizamos el Lienzo de Workshop de Design Thinking de Datos y AI y llevamos a cabo los siguientes pasos:

① Personalizar el encabezado del lienzo especificando la empresa y, si corresponde, la consultora, e ingresando la fecha. Este paso también debe realizarse en todos los lienzos subsiguientes.

② Establecer el Objetivo específico del taller y definir los Resultados Clave deseados (es decir, entregables).

③-⑦ Ajusta los Elementos de la Agenda, Tiempos de las Sesiones, y más según sea necesario.

Cuando estés trabajando en un elemento de la agenda, cambia el color de la nota adhesiva correspondiente a amarillo. Cuando termines, márquela en verde. Esto asegura que el equipo siempre tenga una visión general del estado actual.

II. Análisis del Proceso de Negocio

A continuación, necesitamos visualizar y analizar el proceso de negocio que queremos automatizar y optimizar con AI Agente. Para hacerlo, utilizamos el Lienzo de la Cadena de Valor y notas adhesivas verdes para los elementos existentes, amarillas para los elementos planeados, y rojas para los elementos faltantes.

① En el campo Enfocado en, escribe el nombre del proceso de negocio.

② Comienza al inicio del proceso en el lado izquierdo del Lienzo de la Cadena de Valor:

a) ¿Cuál es el Estado Inicial, los Productos Base, o el desencadenante que inicia el proceso de negocio?

b) ¿Qué persona, rol o unidad organizativa define el estado inicial, entrega los productos base o desencadena el evento (Productores)?

③ Luego continúa con el final del proceso del negocio en el lado derecho del Lienzo de Cadena de Valor:

a) ¿Cuál es el Estado Final, los Productos Finales o los resultados clave del proceso del negocio?

b) ¿Quiénes son los beneficiarios del estado final, los consumidores de los productos finales o los receptores de los resultados clave (Clientes)?

④ Ahora describe las Actividades Principales, es decir, el flujo de trabajo del proceso: ¿Qué acciones son necesarias y en qué orden ocurren? ¿Qué flujos alternativos o paralelos existen?

⑤ Además de las Actividades Principales, a menudo son necesarias las Actividades de Soporte: ¿qué medidas generales y unidades organizativas internas apoyan el proceso de negocio?

⑥ Si las actividades de soporte no se proporcionan internamente sino por empresas externas y están involucradas a lo largo de todo el proceso, anótalas bajo Proveedores Generales.

⑦ Los proveedores especiales que solo realizan o apoyan pasos individuales del proceso deben colocarse bajo Proveedores Especiales.

⑧ Especifica los Indicadores Clave de Rendimiento (KPI) en notas adhesivas azules, que miden la eficiencia, efectividad, calidad, estabilidad, etc., del proceso y especifica los valores objetivo correspondientes.

Finalmente, extrae todos los objetivos, resultados clave y KPIs relevantes para la IA Agente del Lienzo de la Cadena de Valor y especifícalos en el recuadro verde Objetivos de Negocio & Resultados Clave como la salida de los agentes.

III. Identificación de Roles de Usuario

Ahora que conocemos y entendemos el proceso empresarial, podemos responder a la pregunta: ¿quiénes son los stakeholders en el contexto del proceso? Para responder a esta pregunta, utilizamos el análisis de stakeholders y notas adhesivas azules para identificar a las personas o roles. Debemos considerar las siguientes funciones de los stakeholders (donde una persona/rol puede asumir varias funciones):

① En el campo Enfocado en, escribe el nombre del proceso empresarial.

② Responsables de la toma de decisiones: ¿Quién toma decisiones que influyen en el flujo del proceso?

③ Compradores económicos: Si durante el proceso se toman decisiones de compra, presupuesto u otros recursos (financieros), ¿quién provee el dinero o es el patrocinador?

④ Usuarios finales: ¿Quién usa los resultados del proceso (véase Clientes en el Value Chain Canvas)?

⑤ Saboteadores: ¿Quién podría intentar interrumpir el proceso influyendo negativamente en los responsables de tomar decisiones, compradores económicos o usuarios finales?

⑥ Influenciadores: ¿Quiénes podrían apoyar el proceso influyendo positivamente en los tomadores de decisiones, compradores económicos o usuarios finales?

⑦ Recomendadores: ¿Quién está activamente involucrado en el proceso en una función consultiva o brinda apoyo con información?

⑧ Implementadores: ¿Quién realmente implementa el proceso, es decir, realiza las acciones?

En el diseño posterior del sistema multiagente, los agentes asumen la función de algunas personas/roles. Pero incluso con un grado muy alto de automatización, ciertas funciones permanecen con agentes humanos: deben verificar los resultados de los agentes de IA, otorgar aprobaciones o ser los usuarios y/o beneficiarios del proceso automatizado.

Cambiando el color de las notas adhesivas, marcamos ciertos stakeholders:

• Verdes son los agentes humanos que desempeñan un rol en el proceso de IA agentica.

• Rojos son los stakeholders que ya no deberían desempeñar un rol (es decir, no hay agentes humanos).

• Amarillos son aquellos stakeholders sobre los cuales aún no estamos seguros (es decir, tal vez sean agentes humanos).

Finalmente, transferimos todos los agentes humanos al recuadro amarillo Agentes Humanos para diseñar el flujo de trabajo de IA agentica y los agentes de IA en el siguiente paso.

IV. Diseño del Flujo de Trabajo Agentico

Para el diseño del flujo de trabajo agentico, utilizamos el Formato de DiagramasFormat y las Formas de Flujo de Trabajo Agentico de Miro. Ya conocemos los resultados que esperamos de los agentes desde II. Análisis de Procesos de Negocio. Desde III. Identificación de Roles de Usuario, conocemos a los stakeholders que proporcionan entradas a los agentes, es decir, inician el proceso, escriben instrucciones, proporcionan información y documentos, responden consultas de los agentes, toman decisiones o revisan y aprueban resultados (intermedios).

Hay dos opciones para automatizar el proceso existente con IA:

1. Conservar en gran medida el flujo de proceso existente y reemplazar a los agentes humanos con agentes de IA que realicen las acciones y tomen decisiones.

2. Repensar por completo el flujo del proceso para aprovechar las ventajas de la IA agéntica: por ejemplo, el procesamiento paralelo de varias soluciones alternativas.

Si no estás seguro de cuál variante es mejor, diseña dos (o más) versiones y luego decide, o mezcla las soluciones.

Para identificar candidatos para agentes de IA, haga a los participantes del taller las siguientes preguntas:

• ¿Qué actividades o responsabilidades han asumido los agentes humanos?

➡️ El agente humano se convierte en un agente de IA.

• ¿Qué tareas especializadas existen para las cuales se requiere un conocimiento especializado del dominio?

➡️ Un agente de IA se entrena con este conocimiento del dominio.

• ¿Cuáles sistemas de TI o fuentes de datos necesitamos conectar?

➡️ Un agente de IA sirve como interfaz con la fuente de datos o sistema de TI.

• ¿Con qué usuario (roles) necesitamos interactuar?

➡️ Un agente de IA maneja la comunicación con el usuario.

• ¿Cuáles actividades se pueden paralelizar?

➡️ Las actividades se distribuyen entre diferentes agentes de IA.

• ¿Qué actividades son requeridas múltiples veces por otros agentes?

➡️ Un agente de IA proporciona esta actividad a otros agentes como un servicio.

• ¿Qué actividades requieren precauciones especiales de seguridad y protección de datos?

➡️ Agentes de IA especialmente asegurados realizan estas actividades.

• ¿Qué agentes de IA internos ya están en uso?

➡️ El agente de IA existente se reutiliza.

• ¿Qué agentes de IA externos ya están en implementación?

➡️ El agente de IA externo se integra y, si es necesario, es encapsulado por un agente de IA interno.

• ¿Qué agentes de IA pueden apoyar la coordinación de los otros agentes de IA?

➡️ Agentes de IA especiales se encargan de la delegación, agregación, sincronización, etc., del flujo de información y trabajo.

Para completar el diseño de MAS, es necesario modelar el flujo de información y de trabajo entre los agentes de IA y los agentes humanos. Para ello, los elementos del diagrama (agentes humanos, agentes de IA, entregables) se conectan con flechas. Por lo general, los flujos de información y de trabajo son idénticos. En casos donde no sea así, se puede utilizar una línea discontinua para el flujo de información puro.

V. Evaluación de Datos e IA y Roadmapping

Algunos de los agentes de IA necesitan acceso de lectura a las fuentes de datos existentes o incluso acceso de escritura a los sistemas de TI para cambiar o crear registros de datos o activar ciertos subprocesos. Otros agentes de IA requieren funcionalidades y capacidades específicas, como un modelo de lenguaje grande (LLM) para comunicarse con agentes humanos o un modelo predictivo para pronosticar eventos y tendencias.

Usamos el área azul del diagrama de diseño MAS para especificar los sistemas de TI/BI/IA necesarios y los conectamos a los agentes de IA usando flechas. Aquí también podemos definir interfaces como el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) o Agent2Agent (A2A).

A continuación, evaluamos si ya tenemos los sistemas requeridos en uso, si aún están en etapas de planificación o trabajo, o si primero necesitan ser diseñados y desarrollados. Usamos notas adhesivas verdes, amarillas y rojas y el Lienzo de Madurez de Analítica y AI para hacerlo. El lienzo diferencia entre herramientas generales y aplicaciones específicas en diferentes niveles de complejidad y madurez.

② Las cajas verdes describen las aplicaciones específicas para:

a) Operaciones Empresariales: aplicaciones de procesamiento de datos puro sin funcionalidad de analítica o AI.

b) Informes Empresariales: típicamente aplicaciones para automatizar la generación de informes o paneles basados en analítica descriptiva.

c) Descubrimiento Empresarial: aplicaciones para explorar tendencias, correlaciones, anomalías, etc. para obtener insights basados en analítica diagnóstica.

d) Previsión Empresarial: Aplicaciones para predecir, hacer nowcasting o backcasting basadas en analítica predictiva.

e) Optimización de negocios: Aplicaciones para la optimización de procesos de negocio basadas en análisis prescriptivo.

f) Automatización de negocios: Aplicaciones para la automatización de procesos de negocio basadas en análisis autónomo.

Los agentes de IA a menudo interactúan con aplicaciones existentes a través de interfaces de programación de aplicaciones (API).

③ Las cajas amarillas están destinadas a las herramientas de datos y análisis que se pueden usar para implementar los agentes de IA:

a) Gestión de datos: Esto incluye, por ejemplo, sistemas de bases de datos.

b) Análisis descriptivo: Por ejemplo, herramientas para reporte o tableros de control.

c) Análisis diagnóstico: Herramientas de análisis estadístico o, por ejemplo, plataformas para experimentos A/B.

d) Análisis predictivo: Además de software para aprendizaje automático y profundo, también bibliotecas, por ejemplo, para redes bayesianas, regresión lineal, etc.

e) Análisis prescriptivo: Aquí se utilizan métodos para simulación y optimización, así como soluciones de IA generativa.

f) Análisis autónomo: Aquí se utilizan algoritmos de aprendizaje por refuerzo, entre otras cosas, o soluciones especiales para IA agentica.

Asegúrate de que exista un sistema IT / BI / IA existente o planificado para todos los datos y funcionalidades requeridos.

VI. Requisitos de los Guardrails de IA

Hemos trabajado a lo largo del proceso de negocio, los stakeholders, las fuentes de datos y las capacidades de IT / BI / IA para asegurar que nuestro sistema multiagente sea viable, deseado y factible. Aún falta un criterio importante: los sistemas de IA deben ser responsables.

Después de todo, con gran poder viene una gran responsabilidad. Este principio también está consagrado en la ley, por ejemplo, en la ley de IA de la UE.

Para asegurar que nuestros agentes de IA cumplan con los principios de AI Responsable (rAI), necesitamos las llamadas barreras de protección de IA. En un sistema multiagente, estas barreras pueden, a su vez, ser implementadas por agentes que monitoreen y controlen a los otros agentes.

Primero, definimos las barreras de protección, es decir, las reglas y restricciones que queremos imponer al MAS. Usamos el Lienzo de 3 Cajas para dividir las reglas en tres categorías:

1. Seguridad & Protección: Ni el MAS ni sus usuarios pueden sufrir daño alguno.

2. Explicabilidad & Transparencia: Los usuarios deben poder entender las decisiones y acciones del MAS.

3. Privacidad & Equidad: Los usuarios no deben sufrir ningún perjuicio como resultado del MAS.

También distinguimos entre barreras de protección relacionadas al input, los modelos internos y el output de los agentes de IA:

• Barandilla de Entrada: Podría, por ejemplo, revisar la entrada del usuario para proteger los datos de la empresa contra el robo de datos mediante inyecciones de instrucciones.

• Barandilla de Modelo: Un ejemplo de asegurar la justicia es monitorear los indicadores de calidad del modelo para evitar discriminación contra grupos de personas.

• Barandilla de Salida: Dado que los modelos de lenguaje grande (LLM) pueden alucinar, un control de plausibilidad del resultado es útil, por ejemplo.

En el paso final, los Agentes de Barandilla (caja gris en el diagrama) definen cómo implementar estas reglas y cómo se conectan mediante flechas a los Agentes de IA.

Para concluir el taller, especifica trabajos concretos que deben realizarse y asígnalos a los participantes del taller. ¡Y luego: Pónganse manos a la obra!

¿Dónde encontrar más?

Datentreiber te ofrece no solo esta plantilla de Miroverse, sino también:

• El Kit de Diseño de Negocios con Datos e IA ofrece numerosos lienzos de código abierto para aplicar el Método de Diseño de Negocios con Datos e IA.

• Además, la Comunidad de Diseño de Negocios con Datos e IA gratuita está disponible para intercambio, eventos y contenidos de expertos.

• Cursos de capacitación online y presenciales con certificación están disponibles en la Academia de Diseño de Negocios con Datos e IA.

• Muchas herramientas de gestión adicionales, plantillas de talleres y proyectos están disponibles en nuestro Banco de Diseño de Negocios con Datos e IA comercial.

• Nuestro Data & AI Business Consulting ofrece soporte para tu estrategia de datos e inteligencia artificial, así como para proyectos de innovación y transformación.

Si estás interesado o tienes alguna pregunta o comentarios, por favor contáctanos en: info@datentreiber.de.

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