Hoy, Box anuncia nuevas capacidades importantes de agentes de IA para permitir a los clientes aprovechar todo el valor de sus datos no estructurados. Primero, anunciamos todas las nuevas actualizaciones del Box AI Studio para facilitar aún más la creación de agentes de IA que aprovechen el contenido de su empresa para cualquier función laboral, proceso empresarial o caso de uso específico de la industria. También estamos ampliando nuestro conjunto de agentes fundamentales que los clientes podrán usar para trabajar con su contenido empresarial, incluyendo nuevas características como búsqueda e investigación en datos no estructurados. A continuación, anunciamos Box Extract para permitir a los clientes usar agentes de IA sin problemas para la extracción de datos complejos de cualquier tipo de documento o contenido. Esto facilita más que nunca extraer datos de contratos, facturas, datos de investigación, activos de marketing, gráficos médicos y más. Finalmente, estamos introduciendo Box Automate, una nueva solución de automatización de flujos de trabajo dentro de Box que le permite implementar agentes de IA en flujos de trabajo centrados en el contenido empresarial. Con Box Automate, puede diseñar su proceso empresarial en un sencillo constructor de arrastrar y soltar y luego insertar agentes de IA en cualquier paso del proceso. Esto asegura que los agentes ejecuten tareas en los pasos correctos de un flujo de trabajo cada vez. Lo mejor de todo es que nuestros agentes de IA y herramientas de flujo de trabajo están diseñados para funcionar en cualquier sistema en el que trabajen nuestros clientes, ya sea aprovechando integraciones preconstruidas, APIs de Box o el nuevo Box MCP Server. En última instancia, todas estas capacidades se unen para transformar cómo las empresas pueden trabajar con su contenido empresarial. Históricamente, el software solo ha sido bueno para automatizar el trabajo que trata con datos estructurados, razón por la cual los sistemas ERP, CRM y de recursos humanos han sido pilares del software empresarial durante tanto tiempo. Los datos en estos sistemas encajan perfectamente en una base de datos, y los flujos de trabajo son muy propensos a la automatización. Pero resulta que la mayor parte del trabajo en el mundo trata con datos no estructurados. Se trata de idear a través de documentos de investigación, trabajar con un cliente en contratos, revisar detalles para un lanzamiento de producto, mirar el historial médico de un paciente para hacer un diagnóstico, trabajar a través de documentos de debida diligencia para un acuerdo de M&A, y así sucesivamente. Por primera vez, podemos comenzar a aportar nuevos conocimientos y automatización a este trabajo con agentes de IA. En Box, estamos increíblemente emocionados de estar en este viaje para ayudar a los clientes a transformar cómo trabajan con sus datos más importantes.

Si estás construyendo agentes de IA, el ciclo generalmente se ve así: 1. Construir andamiaje para compensar alguna brecha en la capacidad del modelo 2. El modelo finalmente puede resolver ese problema 3. Obtener los beneficios de la actualización del modelo al deshacerse del andamiaje anterior, y ahora resolver problemas más difíciles de los clientes 4. Nuevas brechas emergen entre los últimos avances del modelo y los nuevos problemas de los clientes 5. Repetir Esto probablemente continuará para siempre porque nuestras demandas de agentes de IA solo crecerán más y más con el tiempo. La clave es ser increíblemente flexible y desapasionado acerca de tu arquitectura. La verdadera ventaja se construye al conseguir usuarios, obtener más y más datos, potenciar el flujo de trabajo más amplio al que los agentes acceden, y evolucionar rápidamente tus sistemas a medida que surgen nuevos avances.

Las revisiones de los prompts del sistema son las nuevas revisiones de diseño.