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Escenarios teóricos(o no tanto) para usos de multiagentes con Dynamics 365 y CrewAI

Escenarios teóricos(o no tanto) para usos de multiagentes con Dynamics 365 y CrewAI

jarmestoBusiness Central2 months ago25 Views

Introducción

Siempre estoy buscando cómo llevar la automatización empresarial al siguiente nivel. Hace poco, me encontré con CrewAI, una herramienta que permite coordinar agentes inteligentes para resolver tareas complejas. Aunque aún no existe una integración nativa con Dynamics 365, existen alternativas mediante el uso de APIs REST y conectores como Power Automate, que permiten a frameworks como CrewAI interactuar con Dynamics 365. Por ejemplo, ya es posible automatizar flujos de trabajo personalizados o conectar diferentes sistemas para compartir datos y ejecutar tareas específicas.

En este artículo, quiero compartir algunas ideas de cómo CrewAI podría interactuar con Dynamics 365 para mejorar la automatización en distintas áreas. No es algo que pueda implementarse hoy sin esfuerzo, pero las posibilidades son realmente prometedoras.

En realidad, aunque este articulo me centro en CrewAI o gira en torno a este framework podríamos hablar también de Autogen de Microsoft.

¿Qué es CrewAI?

Para quienes no estéis familiarizados, CrewAI es un framework que facilita la construcción de escenarios multiagente. La idea es sencilla pero potente: varios agentes inteligentes colaboran entre sí, cada uno con un rol específico, para completar tareas de forma sincronizada. Tiene unas ventajas que en mi opinión son claves como :

Orquestación de tareas: Define quién hace qué y en qué orden.
Interacción constante: Los agentes comparten información y se coordinan en tiempo real.
Adaptabilidad: Los procesos mejoran y se ajustan en función de los resultados obtenidos.

En el diagrama superior vemos un esquema de como seria la organización de los agentes y tareas en CrewAI . Este esquema podemos adoptarlo para cualquier otro framework. Como veis no difiere en nada en cómo nos organizaríamos un equipo para resolver un problema,¿verdad?

Escenarios multiagente en Dynamics 365

La pregunta es: ¿Cómo podríamos usar esto junto a Dynamics 365? Antes de entrar en detalle, quiero compartir una visión general:

CrewAI tiene el potencial de transformar la automatización en Dynamics 365 al coordinar agentes inteligentes para manejar tareas complejas. Desde la optimización de procesos de ventas hasta la gestión de servicios técnicos, estas soluciones permiten reducir tiempos, mejorar la eficiencia y ofrecer una experiencia de usuario más avanzada. Como indico, tiene el potencial, tenemos que ver hasta donde podremos sacarle el partido.

Aqui podéis ver un equipo de agentes pensados para prospectar empresas y buscar el mejor plan para vender nuestro producto. Nada menos que 4 agentes y dos herramientas.

Por ejemplo, podemos imaginar o plantear estos tres casos de uso, pueden ser otros por supuesto. Quizá penséis que son un poco ambiciosos o me he venido arriba, pero ¿por qué no? Le he pedio a Jarvis que valore cada caso de uso ,veréis su opinion en la nota sobre viabilidad de cada caso.

Casos de Uso: Escenarios Propuestos

1. Automatización del Ciclo de Ventas

Objetivo: Reducir tareas manuales y mejorar la eficiencia en la gestión de oportunidades y propuestas comerciales.

Agente 1:
Identifica oportunidades de venta en Dynamics 365 Sales basándose en el historial de clientes y en criterios como actividad reciente, interés en productos y segmentaciones específicas.
Agente 2:
Genera propuestas personalizadas tomando datos de precios y productos desde Business Central (o desde la propia lista de productos de Sales si está sincronizada).
- Nota sobre Business Central: Cuenta con un catálogo de productos y servicios, y se integra con las funcionalidades de facturación y contabilidad. Sin embargo, la creación de ofertas personalizadas puede requerir personalizaciones o extensiones.
Agente 3:
Utiliza Copilot for Sales para redactar correos de seguimiento y enviarlos automáticamente al cliente.
- En este caso, el Agente 3 usa las capacidades de IA generativa para personalizar mensajes con base en la información proporcionada por los demás agentes.

Beneficios esperados:

Disminución de trabajo repetitivo al preparar propuestas y comunicados.
Unificación de datos de ventas e inventario, lo que permite crear ofertas más ajustadas a la realidad de existencias o precios.
Rapidez en las comunicaciones al automatizar el envío de correos de seguimiento.

Viabilidad:

Alta. Es uno de los escenarios más factibles, ya que se apoya en datos relativamente estructurados (oportunidades, datos de productos) y acciones bien definidas (enviar correos, generar documentos).
Retos:
- Integrar la lógica de generación de propuestas si Business Central y Dynamics 365 Sales no están sincronizados.
- Garantizar la autenticación y permisos adecuados de cada agente que acceda a la información sensible de clientes.

2. Optimización de la Cadena de Suministro

Objetivo: Evitar roturas de stock y sobrecostes por exceso de inventario, coordinando previsiones de demanda con la gestión de pedidos.

Agente 1:
Monitoriza en tiempo real los niveles de inventario en Business Central.
- Nota sobre Business Central: Permite llevar un control de inventario y cuenta con funcionalidades de gestión de pedidos y facturación. No obstante, la “observación en tiempo real” suele requerir actualizaciones periódicas (por ejemplo, con Power Automate), ya que no todo se recibe en milisegundos.
Agente 2:
Utiliza Azure AI para predecir la demanda, aplicando modelos de Machine Learning que consideren ventas históricas, estacionalidad y factores externos.
- Para esto, es necesario entrenar un modelo con datos de calidad y actualizarlo con frecuencia.
Agente 3:
Lanza pedidos automáticos a proveedores mediante Power Automate, enviando la información necesaria (referencias de producto, cantidad, fechas de entrega, etc.).
- En algunas empresas se requerirá aprobación manual antes de emitir la orden definitiva, por lo que el agente podría enviar notificaciones al responsable de compras.

Beneficios esperados:

Mejor planificación al tener en cuenta proyecciones de demanda.
Reducción de roturas de stock y, al mismo tiempo, menor exceso de inventario.
Rapidez de respuesta cuando la demanda crece de forma inesperada.

Viabilidad:

Moderada. Requiere una buena integración con los sistemas de inventario y un modelo de IA sólido.
Retos:
- Formación continua del modelo de demanda.
- Asegurar la sincronización de datos entre Business Central y CrewAI para no generar pedidos desajustados.
- Implementar flujos de validación en Power Automate (pasos de aprobación).

3. Servicio de Asistencia Técnica (SAT) en Business Central

Objetivo: Agilizar la creación, asignación y seguimiento de órdenes de servicio posventa.

Agente 1:
Recibe solicitudes de servicio (por ejemplo, vía formulario web o correo) y genera órdenes de servicio en Business Central de manera automatizada.
- Nota sobre Business Central: Tiene un módulo de Servicio que permite crear y gestionar órdenes de servicio, asignar recursos, facturar consumibles, etc. Sin embargo, la lógica avanzada para “escuchar” canales externos a menudo se implementa con Power Automate o con complementos de integración.
Agente 2:
Planifica la asignación de técnicos y recursos en función de la disponibilidad y prioridad.
- Importante: La localización geográfica de técnicos (GPS u otros métodos) no es una funcionalidad estándar de Business Central. Para ello se requiere una extensión específica o herramientas de geolocalización de terceros. Este agente, por tanto, tendría que trabajar con datos externos para calcular rutas o distancias.
Agente 3:
Recupera el historial de servicios previos del cliente para que el equipo técnico disponga de información detallada (incidencias anteriores, repuestos instalados, fechas de las últimas intervenciones, etc.).
- Esta funcionalidad sí es parte de la gestión de servicios de Business Central, donde se guarda el histórico de cada equipo o producto atendido.
Agente 4:
Envía notificaciones al cliente informando sobre el estado del servicio, posibles retrasos y tiempos de resolución estimados.
- Aquí se puede usar Power Automate para disparar correos o SMS según las actualizaciones realizadas por los agentes 1, 2 y 3.

Beneficios esperados:

Aceleración en la respuesta a incidencias, al crear y asignar órdenes de forma automática.
Visión completa del historial de servicios, mejorando la atención al cliente.
Ahorro de tiempo y costes al unificar en un mismo flujo la gestión de órdenes y la notificación al cliente.

Viabilidad:

Alta, siempre que se realicen las extensiones necesarias para la localización de técnicos (si fuera un requisito), y se diseñen cuidadosamente los flujos de comunicación entre agentes.

Retos:

Adecuar la lógica de asignación, especialmente si hay un gran número de solicitudes o si se requiere gestión compleja de rutas y tiempos de desplazamiento.
Evitar “solapamientos” cuando varios agentes actúen simultáneamente sobre las mismas órdenes.

Tecnologías clave para la integración

Lograr que CrewAI interactúe con Dynamics 365 requeriría aprovechar tecnologías que ya conocemos:

Vista de como CrewAI expone los endpoints para usar su API

APIs REST:
El “puente” fundamental para leer y escribir datos en Dynamics 365 (Sales, Business Central, Customer Service, etc.).

Power Automate:
Permite crear flujos automatizados que reciben o envían información de CrewAI, orquestando acciones en Dynamics 365 y servicios externos.

Azure AI Foundry / Azure OpenAI/ ML:
Para llevar predicciones de demanda, análisis de datos y generación de texto a otro nivel (pronósticos, análisis de clientes, redacción de correos o propuestas).

Copilot Studio:
Añade un enfoque de chatbot y generación de contenido a los agentes, lo que facilita la interacción “humana” (redacción de documentos, correos o guías de usuario).

Retos y próximos pasos

Como todo, integrar CrewAI con Dynamics 365 presenta algunos retos:

Diseño Técnico Detallado
- Mapear las tareas de cada agente de CrewAI a los endpoints de Dynamics 365: ¿qué datos se leerán?, ¿qué campos se actualizarán?
- Definir las fases de orquestación de manera que no se produzcan bloqueos o sobrecargas en las APIs.
Rendimiento y Concurrencia
- Con varios agentes trabajando en paralelo, se debe diseñar una lógica que evite conflictos (por ejemplo, dos agentes que intenten modificar el mismo pedido).
- Monitorizar la carga de trabajo para no exceder los límites de llamadas de la API de Dynamics 365.
Costes de IA
- Los modelos de lenguaje y Machine Learning tienen un coste variable según el volumen de peticiones. Conviene estimar el número de llamadas y su impacto presupuestario.
- Explorar el uso de técnicas de caching o versiones simplificadas de modelos para flujos donde no se requiera “IA avanzada”.
Seguridad y Cumplimiento
- Definir permisos y roles: ¿qué puede leer o actualizar cada agente?
- Asegurar el cumplimiento de normativas (p. ej., GDPR) y la protección de datos de clientes.
Prototipos y Pruebas Piloto
- Empezar con un alcance reducido (p. ej., automatizar el envío de correos o crear órdenes de servicio para un único tipo de incidencia).
- Validar la solución con usuarios finales para pulir detalles antes de escalar.

Pero aquí está lo interesante: si CrewAI pudiera integrarse de forma nativa con Power Platform, podríamos, por ejemplo, automatizar la creación de flujos de trabajo inteligentes en Dynamics 365.

Conclusión

La combinación de CrewAI con Dynamics 365 (Sales, Business Central u otros módulos) ofrece una visión muy prometedora de cómo podríamos escalar la automatización en procesos de negocio críticos. Desde la captación y seguimiento de oportunidades de venta hasta la planificación de inventarios y la gestión de servicios posventa, estos escenarios multiagente podrían agilizar tareas complejas y liberar tiempo para que las personas se enfoquen en lo que realmente importa.

Sin embargo, la integración requiere un diseño cuidadoso a nivel técnico, un control de costes de IA y un fuerte enfoque en la seguridad y la calidad de datos. Empezar con casos de uso sencillos y progresar de forma escalonada permitirá evaluar la eficacia de los agentes, ajustar la orquestación y, en última instancia, convertir la visión teórica en una solución práctica y fiable.

¿Te imaginas el potencial de tener agentes trabajando en sincronía para resolver incidencias o procesar solicitudes de forma autónoma? En este artículo, de manera teórica, abordó una posible integración, no es más que una excusa para empezar a pensar en este tipo de soluciones. Y ya sabéis que el futuro está más cerca de lo que pensamos.