NOTA DE TAPA. LA TECNOLOGÍA ENTRA POR TODOS LOS POROS
los datos en información. Identifican patrones significativos y extraen la información más relevante de su entorno. Razonar: un modelo de lenguaje grande( LLM) se encarga de dirigir el proceso de razonamiento, es decir, comprender las tareas, elaborar soluciones y coordinar modelos especializados para trabajos como la generación de contenido o el análisis de imágenes. Actuar: los agentes IA se conectan a sistemas externos a través de API para realizar tareas. Las barreras integradas garantizan la seguridad y el cumplimiento normativo, como limitar la tramitación de reclamaciones de seguros a importes específicos antes de su revisión por parte de personas. Aprender: los agentes IA evolucionan mediante los comentarios y mejoran con cada interacción para perfeccionar las decisiones y los procesos. Esta mejora continua impulsa un rendimiento más inteligente y una mayor eficiencia con el paso del tiempo. Colaborar: las herramientas de creación de agentes IA están diseñadas para facilitar la implementación de agentes, con lo que se reducen los obstáculos tanto para programadores experimentados como para principiantes. La naturaleza de código abierto de las herramientas de creación de agentes fomenta una comunidad dinámica de colaboradores que mejora continuamente la plataforma. Este esfuerzo de colaboración no sólo acelera el desarrollo de nuevas funciones, sino que también garantiza que la tecnología se mantenga a la vanguardia de la innovación en IA. En general, la mecánica operativa de la IA agéntica está diseñada para fomentar la autonomía, la adaptabilidad y la eficiencia. Gracias al uso de tecnologías avanzadas y un enfoque colaborativo de código abierto, la IA agéntica transformará diversos sectores y roles, mejorando la manera en que interactuamos con la tecnología. Por ejemplo, en el servicio al cliente, los agentes autónomos pueden personalizar las interacciones, ofrecer un servicio proactivo y gestionar la asistencia multicanal. En ventas, los agentes IA pueden obtener candidatos y hacerlos avanzar en el proceso de venta, así como programar reuniones y responder preguntas, de día o de noche. Incluso en marketing, los agentes autónomos pueden gestionar campañas, desde la creación hasta la optimización. Pueden crear mapas de recorrido y analizar las mediciones de rendimiento, además de recomendar formas para mejorar planes
de marketing. Un software que resuelve solo Un software de IA agéntica es un tipo de inteligencia artificial( IA) que funciona de forma independiente, es decir que toma decisiones y realiza tareas sin intervención humana. Estos sistemas son capaces de aprender de las interacciones y adaptarse a nuevas situaciones, lo que mejora su rendimiento con el tiempo. Un software de agentes es especialmente útil en entornos en los que las tareas son complejas, los datos abundan y la toma de decisiones en tiempo real es crucial. Algunos ejemplos de software de agentes IA en acción son los chatbots de IA, que pueden gestionar consultas de atención al cliente y los sistemas de recomendación que personalizan el contenido o los productos.
(*) Vicepresidente ejecutivo de Salesforce
31