Avanzando la colaboración entre humanos y agentes con BPMN

En el mundo de hoy, la tecnología y los humanos a menudo se están uniendo para enfrentar tareas complejas. Este artículo habla de cómo podemos entender y modelar mejor la colaboración entre humanos y Agentes impulsados por tecnologías inteligentes. Nos enfocamos en una herramienta popular llamada BPMN, que ayuda a crear diagramas visuales de flujos de trabajo, y exploramos formas de extenderla para servir mejor a esta nueva asociación.

#¿Qué es BPMN?

BPMN significa Business Process Model and Notation. Es una manera estándar de representar procesos en un formato de diagrama. Piénsalo como una forma de mapear cómo se hacen las cosas en una organización. Así como dibujar un mapa del tesoro para asegurarte de que encuentres el oro, los diagramas BPMN ayudan a las organizaciones a asegurarse de que las tareas se completen de manera ordenada y clara.

Los componentes principales de BPMN incluyen:

• Elementos de Flujo: Son los bloques de construcción de un diagrama BPMN. Incluyen cosas como tareas y eventos.
• Swimlanes: Ayudan a organizar a los diferentes participantes en un proceso. Imagina una piscina donde cada carril representa a un nadador diferente. Cada nadador puede ser una persona o un agente.
• Objetos de Flujo: Representan el flujo del proceso y pueden incluir eventos que desencadenan acciones, actividades que deben completarse y puertas de enlace que controlan el flujo.

Aunque BPMN es bastante genial, no es perfecto. Tiene algunas limitaciones cuando se trata de representar flujos de trabajo modernos que incluyen tanto humanos como agentes inteligentes, como los que funcionan con modelos de lenguaje grande (LLMs).

#¿Qué Son los Agentes y los LLMs?

Ahora, desglosemos lo que queremos decir con "agentes". Los agentes son sistemas inteligentes que pueden realizar tareas de forma autónoma. Pueden interactuar con humanos, aprender de sus experiencias e incluso tomar decisiones por su cuenta. Piénsalo como tu asistente inteligente que puede ayudarte con varias tareas, pero que también necesita orientación e interacción de tu parte.

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) son un tipo de agente que se ha vuelto bastante popular. Están entrenados en enormes cantidades de texto y pueden entender y generar lenguaje similar al humano. Imagina tener una conversación con un robot superinteligente que sabe mucho sobre varios temas, ¡eso son los LLMs!

#¿Por Qué Colaborar?

A medida que los agentes se vuelven más avanzados, a menudo se utilizan en equipos o grupos, conocidos como Sistemas Multi-Agente (MAS). En estas configuraciones, los agentes pueden colaborar para abordar tareas de manera más efectiva que un solo agente podría hacerlo solo. Esto es como un equipo deportivo en el que cada jugador tiene un rol específico y juntos rinden mejor que si jugaran solos.

Sin embargo, en muchas situaciones, los humanos necesitan ser parte del proceso. Esto significa que necesitamos averiguar cómo modelar y definir los roles de tanto agentes como humanos en estos sistemas colaborativos. Después de todo, ¡no querrías que tu asistente robot tomara el control de todo sin tu input!

#El Desafío

Las herramientas BPMN actuales generalmente luchan para representar estos flujos de trabajo mixtos, especialmente cuando se trata de definir quién hace qué, cómo se toman las decisiones y qué debe hacer cada agente en diferentes puntos del proceso.

Para ponerlo simple, aunque BPMN es fantástico para flujos de trabajo tradicionales, se queda corto cuando necesitamos tener en cuenta muchas dinámicas en colaboraciones humano-agente. ¿El resultado? Necesitamos una mejor herramienta que pueda capturar esta complejidad.

#La Propuesta

Para abordar las brechas en BPMN, se ha propuesto una nueva extensión. Esta extensión tiene como objetivo darle a BPMN la capacidad de manejar los aspectos únicos de los flujos de trabajo humano-agente. Permite definiciones claras de estrategias de colaboración, roles y procesos de toma de decisiones.

#Características Clave de la Extensión

1. Perfilado de Agentes: Esta característica nos permite definir los roles de los agentes y su confiabilidad. Esto significa que podemos ver qué agentes están a cargo y qué tan fiables son sus acciones.

2. Reflexión de Agentes: Cada agente puede evaluar sus acciones y aprender de experiencias pasadas. Hay diferentes estrategias para esta reflexión y la extensión proporciona formas de modelar estos diversos enfoques.

3. Estrategias de Colaboración: La extensión introduce nuevas maneras de definir cómo trabajan juntos los agentes. Pueden competir, votar o colaborar según los roles asignados. Piénsalo como un lugar de trabajo donde algunos empleados necesitan trabajar juntos, mientras que otros podrían competir por un bono.

4. Notación para el BPMN Ampliado: La extensión también crea nuevos símbolos para representar visualmente estas interacciones complejas. Esto mantiene la claridad de BPMN mientras añade detalles necesarios.

#De la Teoría a la Práctica

Lo emocionante de esta extensión es que se ha implementado en una herramienta de modelado, permitiendo a desarrolladores y usuarios crear fácilmente sus propios flujos de trabajo humano-agente. Esto significa que no necesitas ser un genio de la computación para entenderlo todo.

Usar la herramienta implica arrastrar y soltar elementos, como construir con bloques. Así, cualquiera puede modelar un proceso que incluya tanto colaboración humana como de agentes sin necesidad de sumergirse en codificación o lenguajes de programación complejos.

#Un Ejemplo del Mundo Real

Tomemos un ejemplo divertido para ilustrar cómo puede funcionar el sistema propuesto. Imagina que estás a cargo de resolver informes de errores en un proyecto de software.

1. Roles: Tienes un usuario que reporta el error (el humano) y un mantenedor que verifica la solución (otro humano). Luego tienes tres agentes: uno que actúa como revisor y dos que ayudan a escribir el código.

2. Proceso: Cuando se reporta un error, el agente revisor comprueba la descripción del error. Después de validarla, los dos agentes de codificación trabajan por separado para proponer soluciones.

3. Toma de Decisiones: El revisor tiene que decidir qué solución seleccionar, considerando las puntuaciones de confiabilidad de los agentes de codificación. Esto asegura que la decisión se base tanto en los méritos técnicos de las soluciones como en los niveles de confianza de los agentes.

Este simple ejemplo muestra cómo la extensión de BPMN propuesta puede mapear flujos de trabajo de este tipo de manera clara, facilitando la comprensión del rol de cada uno y cómo se toman las decisiones.

#Superando las Limitaciones de BPMN

La nueva extensión ayuda a representar estos flujos de trabajo complejos permitiendo:

• Definiciones claras de roles y tareas de los agentes.
• Estrategias de reflexión para mejorar los resultados de los agentes.
• Modos de colaboración para mostrar cómo se comunican los agentes y toman decisiones conjuntas.

Esto significa que las organizaciones ahora pueden modelar flujos de trabajo que son mucho más reflejos de cómo se trabaja en el mundo real, especialmente cuando están involucrados agentes inteligentes.

#El Futuro

Aunque la extensión propuesta es impresionante, esto es solo el principio. El trabajo futuro incluye:

• Gobernanza y Detalles de Toma de Decisiones: Hay un plan para definir reglas más claras sobre cómo deben trabajar juntos los agentes y tomar decisiones. ¡Quizás tengamos un manual detallado sobre cómo deberían ir las reuniones de equipo!

• Gestión de la Incertidumbre: Otra área de enfoque es crear una forma de medir la incertidumbre en los resultados de los agentes. Esto ayudará en las decisiones de flujo de trabajo, asegurando que las acciones se tomen basadas en datos fiables.

• Modelos Ejecutables: Finalmente, hay un objetivo de producir modelos que puedan ser ejecutados directamente por una máquina. ¡Imagina poder crear un diagrama de flujo de trabajo y luego presionar un botón para que cobre vida!

#Conclusión

El mundo en evolución de la tecnología y su asociación con los humanos exige nuevas formas de pensar sobre los flujos de trabajo. Al extender BPMN para acomodar la colaboración humano-agente, abrimos puertas a modelos más ricos que reflejan con precisión los procesos de trabajo modernos.

Aunque aún queda trabajo por hacer, los cambios propuestos allanan el camino para crear sistemas ágiles y efectivos que aprovechen al máximo tanto las capacidades humanas como las de las máquinas. ¡Ahora, si tan solo pudiéramos convencer a esos agentes para que también hicieran nuestra lavandería, estaríamos en negocios!