La IA agéntica opera a través de una compleja red de componentes de software autónomos conocidos como “agentes” que extraen información de enormes cantidades de datos y aprenden del comportamiento de los usuarios para mejorar con el tiempo. Cada agente está diseñado con objetivos y habilidades específicas, y trabaja en armonía para abordar tareas complejas.
Este enfoque innovador de la IA agéntica se basa en una combinación de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y la representación del conocimiento, que ayudan a los agentes IA a aprender, comunicarse y razonar de forma eficaz.
La arquitectura subyacente se basa en una plataforma de sistemas distribuidos, lo que garantiza la escalabilidad y el alto rendimiento. Esta plataforma permite que varios agentes (o sistemas multiagente) operen simultáneamente en diferentes servidores para mejorar la eficiencia y fiabilidad generales del sistema. Los agentes IA pueden colaborar en tiempo real compartiendo información y coordinando sus acciones para interactuar con los usuarios de una forma más intuitiva y fluida.
La IA agéntica se basa en agentes autónomos, modelos de IA capaces de completar tareas y gestionar flujos de trabajo de forma autónoma mediante el aprendizaje automático, algoritmos y análisis predictivos para tomar decisiones en tiempo real.
Para resolver problemas complejos, se sigue un proceso de cinco pasos:
Percibir: los agentes IA recopilan y decodifican información de fuentes como sensores, bases de datos e interfaces para convertir 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
Por Silvio Savarese (*)
Extraen información de enormes cantidades de datos y aprenden del comportamiento de los usuarios para mejorar con el tiempo.
NOTA DE TAPA. LA TECNOLOGÍA
ENTRA POR TODOS LOS POROS